(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ入力された２つのタンパク質のアミノ酸配列データのそれぞれを所定の長さの部分アミノ酸配列データに分割し、前記２つのアミノ酸配列データのそれぞれの部分アミノ酸配列データから構成される１対の部分アミノ酸配列対データを生成する配列対生成手段と、
コンピュータ入力された相互作用が既知のタンパク質対の集合について、前記配列対生成手段によって生成された部分アミノ酸配列対データをメモリに蓄積し、前記メモリに蓄積された部分アミノ酸配列対データの集合に部分アミノ酸配列対データが有意に出現していることを示す統計的指標、部分アミノ酸配列対データの物理化学的性質または生化学的な実験により決定された相互作用可能性を評価する配列対評価手段と、
前記配列対評価手段によって評価された相互作用可能性に基づいて、前記部分アミノ酸配列対データにスコア付けを行い、前記スコア付けされた部分アミノ酸配列対データと前記スコアとのセットを含んだ集合であるデータベースと、
コンピュータ入力された相互作用が未知の２つのタンパク質のアミノ酸配列データについて、前記配列対生成手段によって部分アミノ酸配列対データを生成し、前記データベースを参照することにより、前記相互作用が未知の２つのタンパク質間のアミノ酸配列対の相互作用を予測する相互作用予測手段と、
を備えることを特徴とするタンパク質相互作用予測装置。
【請求項２】
前記配列対生成手段は、所定の長さの部分アミノ酸配列対データをすべて生成することを特徴とする請求項１に記載のタンパク質相互作用予測装置。
【請求項３】
前記配列対生成手段は、相互作用既知のアミノ酸配列対データに出現する部分的な部分アミノ酸配列対データを生成することを特徴とする請求項１に記載のタンパク質相互作用予測装置。
【請求項４】
前記配列対評価手段は、アミノ酸配列の３次構造情報に基づき対象となるスコア付き部分アミノ酸配列対データが構造表面上に露出しているかどうかを計算し、前記コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データ間の相互作用可能性を算出することを特徴とする請求項１に記載のタンパク質相互作用予測装置。
【請求項５】
前記配列対評価手段は、疎水性親水性指標を計算することにより対象となるスコア付き部分アミノ酸配列対データが疎水性領域あるいは親水性領域に出現しているかを計算し、前記コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データ間の相互作用可能性を算出することを特徴とする請求項１に記載のタンパク質相互作用予測装置。
【請求項６】
コンピュータ入力されたタンパク質のアミノ酸配列データに基づいて、前記スコアの対応付けが行われたスコア付き部分アミノ酸配列対データのデータベースから、前記コンピュータ入力されたタンパク質のアミノ酸配列データを含むスコア付き部分アミノ酸配列対データを検索する配列対検索手段と、
前記配列対検索手段によって検索されたスコア付き部分アミノ酸配列対データ中のスコアに基づいて、前記入力コンピュータされたタンパク質のアミノ酸配列データと相互作用するタンパク質のアミノ酸配列データの候補である相互作用候補タンパク質データを選出する候補タンパク質選出手段と、
を備え、
前記相互作用予測手段は、前記コンピュータ入力されたアミノ酸配列データと、前記候補タンパク質選出手段によって選出された候補タンパク質データが持つスコア付き部分アミノ酸配列対データの集合とに基づいて、前記相互作用を予測する、
ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のタンパク質相互作用予測装置。
【請求項７】
コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データが、前記スコアの対応付けが行われたスコア付き部分アミノ酸配列対データを含まなくなるような変異を設計する変異設計手段を備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のタンパク質相互作用予測装置。
【請求項８】
コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データが、前記スコアの対応付けが行われたスコア付き部分アミノ酸配列対データを含むようになるような変異を設計する変異設計手段を備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のタンパク質相互作用予測装置。
【請求項９】
タンパク質相互作用予測装置において実行されるタンパク質相互作用予測方法であって、
コンピュータ入力された２つのタンパク質のアミノ酸配列データのそれぞれを所定の長さの部分アミノ酸配列データに分割し、前記２つのアミノ酸配列データのそれぞれの部分アミノ酸配列データから構成される１対の部分アミノ酸配列対データを生成し、
コンピュータ入力された相互作用が既知のタンパク質対の集合について、前記生成された部分アミノ酸配列対データをメモリに蓄積し、前記メモリに蓄積された部分アミノ酸配列対データの集合に部分アミノ酸配列対データが有意に出現していることを示す統計的指標、部分アミノ酸配列対データの物理化学的性質または生化学的な実験により決定された相互作用可能性を評価し、
前記評価された相互作用可能性に基づいて、前記部分アミノ酸配列対データにスコア付けを行い、前記スコア付けされた部分アミノ酸配列対データと前記スコアとのセットを含んだ集合であるデータベースを作成し、
コンピュータ入力された相互作用が未知の２つのタンパク質のアミノ酸配列データについて、前記部分アミノ酸配列対データを生成し、前記データベースを参照することにより、前記相互作用が未知の２つのタンパク質間のアミノ酸配列対の相互作用を予測する、
ことを特徴とするタンパク質相互作用予測方法。
【請求項１０】
前記配列対の生成は、所定の長さの部分アミノ酸配列対データをすべて生成することを特徴とする請求項９に記載のタンパク質相互作用予測方法。
【請求項１１】
前記配列対の生成は、相互作用既知のアミノ酸配列対データに出現する部分的な部分アミノ酸配列対データを生成することを特徴とする請求項９に記載のタンパク質相互作用予測方法。
【請求項１２】
前記相互作用可能性の評価は、アミノ酸配列の３次構造情報に基づき対象となるスコア付き部分アミノ酸配列対データが構造表面上に露出しているかどうかを計算し、前記コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データ間の相互作用可能性を算出することを特徴とする請求項９に記載のタンパク質相互作用予測方法。
【請求項１３】
前記相互作用可能性の評価は、疎水性親水性指標を計算することにより対象となるスコア付き部分アミノ酸配列対データが疎水性領域あるいは親水性領域に出現しているかを計算し、前記コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データ間の相互作用可能性を算出することを特徴とする請求項９に記載のタンパク質相互作用予測方法。
【請求項１４】
コンピュータ入力されたタンパク質のアミノ酸配列データに基づいて、前記スコアの対応付けが行われたスコア付き部分アミノ酸配列対データのデータベースから、前記コンピュータ入力されたタンパク質のアミノ酸配列データを含むスコア付き部分アミノ酸配列対データを検索し、
前記検索されたスコア付き部分アミノ酸配列対データ中のスコアに基づいて、前記コンピュータ入力されたタンパク質のアミノ酸配列データと相互作用するタンパク質のアミノ酸配列データの候補である相互作用候補タンパク質データを選出し、
前記コンピュータ入力されたアミノ酸配列データと、前記選出された候補タンパク質データが持つスコア付き部分アミノ酸配列対データの集合とに基づいて、前記相互作用を予測することを特徴とする請求項９乃至１３の何れか１項に記載のタンパク質相互作用予測方法。
【請求項１５】
コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データが、前記スコアの対応付けが行われたスコア付き部分アミノ酸配列対データを含まなくなるような変異を設計することを特徴とする請求項９乃至１３の何れか１項に記載のタンパク質相互作用予測方法。
【請求項１６】
コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データが、前記スコアの対応付けが行われたスコア付き部分アミノ酸配列対データを含むようになるような変異を設計することを特徴とする請求項９乃至１３の何れか１項に記載のタンパク質相互作用予測方法。
【請求項１７】
タンパク質相互作用予測装置において実行されるタンパク質相互作用予測プログラムであって、
コンピュータ入力された２つのタンパク質のアミノ酸配列データのそれぞれを所定の長さの部分アミノ酸配列データに分割し、前記２つのアミノ酸配列データのそれぞれの部分アミノ酸配列データから構成される１対の部分アミノ酸配列対データを生成する機能と、
コンピュータ入力された相互作用が既知のタンパク質対の集合について、前記配列対を生成する機能によって生成された部分アミノ酸配列対データをメモリに蓄積し、前記メモリに蓄積された部分アミノ酸配列対データの集合に部分アミノ酸配列対データが有意に出現していることを示す統計的指標、部分アミノ酸配列対データの物理化学的性質または生化学的な実験により決定された相互作用可能性評価する機能と、
前記評価する機能によって評価された相互作用可能性に基づいて、前記部分アミノ酸配列対データにスコア付けを行い、前記スコア付けされた部分アミノ酸配列対データと前記スコアとのセットを含んだ集合であるデータベースを作成する機能と、
コンピュータ入力された相互作用が未知の２つのタンパク質のアミノ酸配列データについて、前記生成する機能によって部分アミノ酸配列対データを生成し、前記データベースを参照することにより、前記相互作用が未知の２つのタンパク質間のアミノ酸配列対の相互作用を予測する機能と、
を実現させるためのタンパク質相互作用予測プログラム。
【請求項１８】
前記配列対を生成する機能は、所定の長さの部分アミノ酸配列対データをすべて生成することを特徴とする請求項１７に記載のタンパク質相互作用予測プログラム。
【請求項１９】
前記配列対を生成する機能は、相互作用既知のアミノ酸配列対データに出現する部分的な部分アミノ酸配列対データを生成することを特徴とする請求項１７に記載のタンパク質相互作用予測プログラム。
【請求項２０】
前記相互作用可能性を評価する機能は、アミノ酸配列の３次構造情報に基づき対象となるスコア付き部分アミノ酸配列対データが構造表面上に露出しているかどうかを計算し、前記コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データ間の相互作用可能性を算出することを特徴とする請求項１７に記載のタンパク質相互作用予測プログラム。
【請求項２１】
前記相互作用可能性を評価する機能は、疎水性親水性指標を計算することにより対象となるスコア付き部分アミノ酸配列対データが疎水性領域あるいは親水性領域に出現しているかを計算し、前記コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データ間の相互作用可能性を算出することを特徴とする請求項１７に記載のタンパク質相互作用予測プログラム。
【請求項２２】
コンピュータ入力されたタンパク質のアミノ酸配列データに基づいて、前記スコアの対応付けが行われたスコア付き部分アミノ酸配列対データのデータベースから、前記コンピュータ入力されたタンパク質のアミノ酸配列データを含むスコア付き部分アミノ酸配列対データを検索する機能と、
前記配列対データを検索する機能によって検索されたスコア付き部分アミノ酸配列対データ中のスコアに基づいて、前記コンピュータ入力されたタンパク質のアミノ酸配列データと相互作用するタンパク質のアミノ酸配列データの候補である相互作用候補タンパク質データを選出する機能と、
を実現させ、
前記相互作用を予測する機能は、前記コンピュータ入力されたアミノ酸配列データと、前記候補タンパク質を選出する機能によって選出された候補タンパク質データが持つスコア付き部分アミノ酸配列対データの集合とに基づいて、前記相互作用を予測する、
ことを実現させるための請求項１７乃至２１の何れか１項に記載のタンパク質相互作用予測プログラム。
【請求項２３】
コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データが、前記対応付けが行われたスコア付き部分アミノ酸配列対データを含まなくなるような変異を設計する機能を実現させるための請求項１７乃至２１の何れか１項に記載のタンパク質相互作用予測プログラム。
【請求項２４】
コンピュータ入力された１対のタンパク質のアミノ酸配列データが、前記対応付けが行われたスコア付き部分アミノ酸配列対データを含むようになるような変異を設計する機能を実現させるための請求項１７乃至２１の何れか１項に記載のタンパク質相互作用予測プログラム。
【請求項２５】
タンパク質相互作用予測装置において実行されるタンパク質相互作用予測プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
コンピュータ入力された２つのタンパク質のアミノ酸配列データのそれぞれを所定の長さの部分アミノ酸配列データに分割し、前記２つのアミノ酸配列データのそれぞれの部分アミノ酸配列データから構成される１対の部分アミノ酸配列対データを生成する機能と、
コンピュータ入力された相互作用が既知のタンパク質対の集合について、前記配列対を生成する機能によって生成された部分アミノ酸配列対データをメモリに蓄積し、前記メモリに蓄積された部分アミノ酸配列対データの集合に部分アミノ酸配列対データが有意に出現していることを示す統計的指標、部分アミノ酸配列対データの物理化学的性質または生化学的な実験により決定された相互作用可能性を評価する機能と、
前記評価する機能によって評価された相互作用可能性に基づいて、前記部分アミノ酸配列対データにスコア付けを行い、前記スコア付けされた部分アミノ酸配列対データと前記スコアとのセットを含んだ集合であるデータベースを作成する機能と、
コンピュータ入力された相互作用が未知の２つのタンパク質のアミノ酸配列データについて、前記生成する機能によって部分アミノ酸配列対データを生成し、前記データベースを参照することにより、前記相互作用が未知の２つのタンパク質間のアミノ酸配列対の相互作用を予測する機能と、
を実現させるためのタンパク質相互作用予測プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、バイオインフォマティックス分野などにおける大規模かつ多様なデータを処理するシステムに関し、特に、相互作用タンパク質候補を絞り込むことによって、総当たりの膨大な相互作用実験を行なうことなく、タンパク質のアミノ酸配列情報から相互作用タンパク質対を効率よく発見することが可能なタンパク質相互作用予測装置、タンパク質相互作用予測方法、タンパク質相互作用予測プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
タンパク質は、２０種類のアミノ酸の配列（１次構造）として構成され、これらのアミノ酸配列が折り畳まれた３次構造と呼ばれる立体構造を形成している。
タンパク質は、生体内において様々な他のタンパク質と相互作用することによって、免疫反応、触媒反応、シグナル伝達などの数多くの重要な役割を果たしている。
【０００３】
近年、ゲノミクス、プロテオミクスの発展により多くのタンパク質が新規に発見されており、これらのタンパク質間の相互作用ネットワークを解明する研究が、生命の高次現象の理解につながるもとの期待されている。
タンパク質相互作用は、免疫共沈降法、２次元ポリアクリルアミドゲル電気泳動方（A. Dove(1999), Proteomics: translating genomics into products, Nature Biotechnology, vol.17: p.p.233-236）、ツーハイブリッド法(S. Fields and O. K. Song(1989), A novel genetic system to detect protein-protein interactions, Nature, vol.340: p.p.245-246)などの分子生物学的、生化学的実験手法により決定される。
【０００４】
しかしながら、実験による解析は、非常に手間のかかる作業であるため、例えば、およそ１０万種あるといわれるヒトの全タンパク質についてタンパク質間相互作用を実験的に調べようとすると、１０万の２乗、すなわち１００億通りの組合わせでタンパク質間相互作用のテストしなければならなくなり、このようなテストは現実的に不可能である。
【０００５】
そこで、このような実験的手法に頼らない、あるいは実験の負荷を軽減する目的で、タンパク質の１次構造や３次構造の情報だけからタンパク質間相互作用を予測する手法が開発されている。
タンパク質の１次構造、すなわち配列のみから相互作用を予測する手法として最も基本的なものは、相同性による推定 (M. Lappe, J. Park, O. Niggemann and L. Holm(2001), Generating protein interaction maps from incomplete data: application to fold assignment, Bioinformatics, vol.17, suppl. 1: p.p.S149-S156) である。この手法は、ある生物種においてタンパク質Ｘとタンパク質Ｙとが相互作用することが知られているときに、別の生物種内において上記タンパク質Ｘと相同性を持つタンパク質Ｘ´と、上記タンパク質Ｙと相同性を持つタンパク質Ｙ´が存在する場合、タンパク質Ｘ´とタンパク質Ｙ´が相互作用することが期待されるというものである。
【０００６】
また、ロゼッタストーン法（E．M．Marcote，M．Pellegrini，H．L．Ng，D．W、Rice，T．0．Yeates and D．Eisenberg(1999) Detecting protein function and protein-protein interactions from genome sequences，Science，vol．285：p.p.751-753）は、異なる生物種の遺伝子配列比較から相互作用を予測する手法である。この方法は、ある生物種の遺伝子Ｘと遺伝子Ｙとが異なる生物種の遺伝子Ｚに融合しているとき、つまり遺伝子Ｘが遺伝子Ｚの前半部分と相同性を持ち遺伝子Ｙが遺伝子Ｚの後半部分と相同性を持つようなとき、上記遺伝子Ｘと上記遺伝子Ｙとが相互作用することが多いという経験則に基づいている。例えば、大腸菌のＧｙｒＡ遺伝子とＧｙｒＢ遺伝子は、酵母ではトポイソメラーゼＩＩ遺伝子に融合して相同性を持っているが、これらの遺伝子産物であるＧｙｒＡタンパク質とＧｙｒＢタンパク質とは、相互作用することが実験的に確認されているというものである。
【０００７】
また、１次構造から相互作用を予測するその他の方法として、機械学習によるアプローチ（J．R．Bock and D．A．Gough（2001）Predicting protein interaction from primary structure，Bioinformatics，vol．17：p.p.455−460）がある。この方法では、相互作用するタンパク質配列対を集め、サポートベクターマシン（Support Vector Machine）に入力することにより、相互作用するタンパク質配列間に内在する規則を学習する。その後、相互作用未知のタンパク質配列対をこの学習機械に入力すると、学習された規則に基づいて相互作用可能性を判定するというものである。
【０００８】
さらに、３次構造から相互作用を予測する方法としては、ドッキング法（P．N．Palma，L．Krippahl，J．E．Wampler and J．J．G．Moura(2000) BiGGER：A new（soft）docking algorithm for predicting protein interactions，Proteins，vol．39：p.p.372−384）などがある。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の相同性による従来の２つの推定手法は、いずれも進化的考察から開発された相互作用予測手法ではあるが、未知のタンパク質のような相同性による情報が得られないタンパク質については相互作用を予測することができないという問題点があった。このような未知のタンパク質は、真核生物のゲノム上にコードされた全タンパク質では約半数ほどあるのが現状である。
【００１０】
また、機械学習により相互作用を学習する方法は、学習された規則がサポートベクターマシンの内部パラメータとして保持されるため、どのような規則が学習されたかが外部からでは分かりにくいという欠点を有するという問題点があった。
【００１１】
さらに、上述のすべての方法に共通する問題点として、相互作用が予測できたとしても配列のどの部分が相互作用するかまで予測することは困難であった。
また、ドッキング法のような３次構造から予測する手法は、３次構造がそもそも分かっていなければならないという問題点があった。ヒトのタンパク質で３次構造が決定されているものは、およそ２０００種程度しかない現状ではすべてのタンパク質の３次構造を決定するには程遠いと謂わざるを得ない。
【００１２】
そして、１次構造から３次構造を予測する手法も長い間研究されているが、相互作用を予測できるだけの精度での予測は現時点では実現されておらず、それだけで長い歳月を要する大きな研究課題である。
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、相互作用タンパク質候補を絞り込むことによって、総当たりの膨大な相互作用実験を行なうことなく、タンパク質のアミノ酸配列情報から相互作用タンパク質対を効率よく発見することが可能なタンパク質相互作用予測装置、タンパク質相互作用予測方法、タンパク質相互作用予測プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【００１３】
より具体的には、本発明は、タンパク質のアミノ酸配列情報からタンパク質相互作用可能性を予測するもので、以下の３つの課題を解決するものである。
（課題１）２つのタンパク質のアミノ酸配列が与えられたときに、これらのアミノ酸配列が物理的に相互作用するかどうかの、タンパク質のアミノ酸配列情報のみからの予測。
（課題２）１つのタンパク質のアミノ酸配列が与えられたときに、このアミノ酸配列と相互作用する可能性の高いアミノ酸配列の、タンパク質配列データベースからの検索。
（課題３）２つのタンパク質のアミノ酸配列が与えられたときに、これらのアミノ酸配列が相互作用しない場合には、これらが物理的に相互作用するような、あるいは、これらのアミノ酸配列が相互作用する場合には、相互作用しなくなるような配列の変異の設計。
【００１４】
さらに、上述の課題を解決するとき、そのタンパク質について相同性タンパク質や３次構造などの情報が得られない場合でも予測可能であること、さらにタンパク質のどの部位が相互作用しているかということまである程度予測可能なタンパク質相互作用予測装置、タンパク質相互作用予測方法、タンパク質相互作用予測プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体を提供することをも目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決するため、下記のような構成を採用した。
すなわち、本発明の一態様によれば、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、２つのアミノ酸配列の組み合わせからなる配列対を生成する配列対生成手段と、上記配列対生成手段によって生成された配列対の相互作用可能性について評価し、評価した相互作用可能性の指数をスコアとして上記配列対にスコア付けを行なう配列対評価手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、上記配列対生成手段が、所定の長さのアミノ酸配列対をすべて生成することが望ましい。
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、上記配列対生成手段が、相互作用既知のアミノ酸配列対に出現する部分的な配列対を生成することが望ましい。
【００１７】
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、上記配列対評価手段が、相互作用既知のアミノ酸配列対の集合に有意に出現していることを示す統計的指標に基づいて、対象としている配列対を評価することが望ましい。
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、上記配列対評価手段が、タンパク質を構成するアミノ酸の物理化学的性質から計算された相互作用可能性に基づいて、対象としている配列対を評価することが望ましい。
【００１８】
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、上記配列対評価手段が、生化学的な実験により決定された相互作用可能性に基づいて、対象としている配列対を評価することが望ましい。
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、さらに、上記配列対評価手段によってスコア付けが行われた配列対の集合から、与えられた１対のタンパク質のアミノ酸配列対を検索する配列対検索手段と、上記配列対検索手段によって検索されたスコア付き配列対の集合を評価し、上記与えられた１対のタンパク質の相互作用を予測する相互作用予測手段とを備えることが望ましい。
【００１９】
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、上記相互作用予測手段が、アミノ酸配列の３次構造情報に基づき、対象となるスコア付き配列対が構造表面上に露出しているかどうかを計算して相互作用を予測することが望ましい。
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、上記相互作用予測手段が、疎水性親水性指標を計算することにより、対象となるスコア付き配列対が疎水性領域あるいは親水性領域に出現しているかを計算して相互作用を予測することが望ましい。
【００２０】
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、さらに、上記配列対評価手段によってスコア付けが行われた配列対の集合から、与えられたタンパク質のアミノ酸配列を含むアミノ酸配列対を検索する配列対検索手段と、上記配列対検索手段によって検索されたスコア付き配列対の集合から、相互作用するタンパク質の候補である相互作用候補タンパク質を選出する候補タンパク質選出手段と、上記与えられたアミノ酸配列と、上記候補タンパク質選出手段によって選出された候補タンパク質が持つスコア付き配列対の集合とを評価し、相互作用を予測する相互作用予測手段とを備えることが望ましい。
【００２１】
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、さらに、与えられた１対のタンパク質のアミノ酸配列が、上記配列対評価手段によってスコア付けが行われた配列対を含まなくなるような変異を設計する変異設計手段を備えることが望ましい。
【００２２】
また、本発明のタンパク質相互作用予測装置は、さらに、与えられた１対のタンパク質のアミノ酸配列が、上記配列対評価手段によってスコア付けが行われた配列対を含むようになるような変異を設計する変異設計手段を備えることが望ましい。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明を適用したタンパク質相互作用予測装置の全体像を説明するためのものである。
【００２４】
図１において、タンパク質相互作用予測装置１は、配列対生成部１０と配列対評価部２０とを有するスコア付き配列対生成部３０と、相互作用予測部４０と、相互作用候補選出部５０と、変異設計部６０とを備える。
スコア付き配列対生成部３０は、タンパク質のアミノ酸配列間の相互作用に関するスコアが付けられた配列対の集合を生成する。
【００２５】
そして、このスコア付き配列対集合を用いて、相互作用予測部４０によって上記課題１を解決し、相互作用候補選出部５０によって上記課題２を解決し、変異設計部６０によって上記課題３を解決する。
ここで重要なのは、スコア付き配列対集合である。この集合はタンパク質のアミノ酸配列の一部を構成する部分配列の対から成っている。
【００２６】
配列対の一方のアミノ酸配列を含むタンパク質ともう一方を含むタンパク質とがそれぞれあったとき、これらのタンパク質どうしが相互作用する可能性が高いものほど該当する部分配列対に高いスコアを与えることによって、配列対の集合を生成し、蓄積する。
【００２７】
そして、このようにして生成、蓄積された配列対を用いて、配列対のスコアによってそれを含むタンパク質対の相互作用を予測する。
これにより、相同性タンパク質や３次構造の情報が利用できない場合や、相互作用部位を含む予測までが可能になる。
【００２８】
次に、この相互作用スコア付き配列対の生成方法について説明する。
まず、配列対生成部１０が、２つのアミノ酸配列の組み合わせからなる配列対を生成する。そして、配列対評価部２０が、上記配列対生成部１０によって生成された配列対の相互作用可能性について評価し、評価した相互作用可能性の指数をスコアとして上記配列対にスコア付けを行なう。これら配列対の生成と配列対の評価は、さまざまな手法が考えられる。
【００２９】
例えば、上記配列対の生成は、所定の長さのアミノ酸配列対をすべて生成する。長さ４のアミノ酸配列は全部で２０の４乗で１６万通り存在し、長さ４のアミノ酸配列対は全部で１６万の２乗で２５６億通り存在するが、これは現在の計算機性能で十分に扱える規模である。
【００３０】
また、上記配列対の生成は、相互作用既知のアミノ酸配列対に出現する部分的な配列対を生成しても良い。相互作用既知のタンパク質対から抽出するので相互作用に関する評価がしやすいという利点がある。
また、上記配列対の評価は、相互作用既知のアミノ酸配列対の集合に有意に出現していることを示す統計的指標に基づいて、対象としている配列対を評価しても良い。相互作用既知のタンパク質のアミノ酸配列対に有意に出現する配列対があれば、その配列対を含む相互作用未知のタンパク質対の相互作用を示唆することが可能になる。すなわち、相互作用が予測可能になる。
【００３１】
また、上記配列対の評価は、タンパク質を構成するアミノ酸の物理化学的性質から計算された相互作用可能性に基づいて、対象としている配列対を評価しても良い。アミノ酸は、２０種類それぞれ異なる物理化学的性質を持っており、タンパク質間相互作用は、その構成要素であるアミノ酸どうしの相互作用が基本になる。そこで、電気的相互作用や疎水性相互作用などについての相互作用可能性を個々のアミノ酸から計算し、これを対象としている配列対の相互作用スコアとすることができる。
【００３２】
また、上記配列対の評価は、生化学的な実験により決定された相互作用可能性に基づいて、対象としている配列対を評価しても良い。これは、対象とするアミノ酸配列を実際に精製し、プロテインチップやペプチドアレイなどを用いてその相互作用可能性を測定し、これをその配列対の相互作用スコアとするものである。
【００３３】
変異設計部６０は、与えられた１対のタンパク質のアミノ酸配列が、上記配列対評価部２０によってスコア付けが行われた配列対を含まなくなるような変異を設計、あるいは、配列対を含むようになるような変異を設計する。ただし、ここで言う変異とはアミノ酸の置換、挿入、削除を意味する。
【００３４】
次に、上述のようにして生成、蓄積されたスコア付き配列対を用いて上記課題１を解決する方法を、図を用いて説明する。
図２は、相互作用予測部によるタンパク質相互作用の予測を説明するための図である。
【００３５】
相互作用予測部４０は、まず、ステップＳ２１の配列対検索処理において、図１に示したスコア付き配列対生成部３０によってスコア付けが行われた配列対の集合７０から、与えられた１対のタンパク質のアミノ酸配列対２１０を検索し、検索結果配列対２２０を出力する。
【００３６】
例えば、入力されたタンパク質のアミノ酸配列対（ｐ1，ｐ2）に対して、ｐ1の部分配列ｗ1とｐ2の部分配列ｗ2から成るような部分配列対（ｗ1，ｗ2）をスコア付き配列対集合７０から検索する。検索の結果得られたスコア付き配列対の集合を（ｗ1,1，ｗ2,1，ｅ1），（ｗ1,2，ｗ2,2，ｅ2），・・・，（ｗ1,n，ｗ2,n，ｅn）とする。ここで各ｗ1,i，ｗ2,i，ｅi（ただし１≦ｉ≦ｎとする）は、それぞれｐ1の部分配列、ｐ2の部分配列、配列対（ｗ1,i，ｗ2,i）の相互作用スコアである。ここで相互作用スコアは、さまざまな基準で計算された複数のスコアであっても良い。
【００３７】
そして、ステップＳ２２の相互作用予測処理において、ステップＳ２１の配列対検索処理で検索されたスコア付き配列対２２０の集合を評価し、上記与えられた１対のタンパク質２１０の相互作用を予測し、予測結果２３０を出力する。
例えば、ステップＳ２１で検索されたスコア付き配列対の集合（ｗ1,1，ｗ2,1，ｅ1），（ｗ1,2，ｗ2,2，ｅ2），・・・，（ｗ1,n，ｗ2,n，ｅn）を用いて、該当タンパク質のアミノ酸配列対（ｐ1，ｐ2）の相互作用可能性を予測する。もっとも単純な予測方法は、ある閾値θを超えるスコアを持つ配列対をそのまま予測結果として出力するものである。このとき各出力配列対（ｗ1,i，ｗ2,i，ｅi）について、ｐ1のｗ1,iに対応する部位とｐ2のｗ1,iに対応する部位において、ｐ1とｐ2がスコアｅiに対応する度合いで相互作用が予測される、という解釈をすればよい。その他の予測方法としては、ｅ1，ｅ2，・・・，ｅnのうち最も高いスコアをｐ1とｐ2の相互作用スコアとして出力する、という方法などさまざまなものが考えられる。
【００３８】
あるいは、ステップＳ２２の相互作用予測処理は、アミノ酸配列の３次構造情報に基づき、対象となるスコア付き配列対が構造表面上に露出しているかどうかを計算して相互作用を予測することもできる。
すなわち、上記ｐ1とｐ2について３次構造が分かっているときに、その構造情報を利用して上記ステップＳ２１の配列対検索処理で得られた各配列対（ｗ1,i，ｗ2,i，ｅi）に対して、ｗ1,iとｗ2,iがそれぞれｐ1とｐ2の３次構造上の構造表面に露出しているかどうかを判定する。そこで、構造表面上に露出している配列対のみをステップＳ２２の相互作用予測処理で予測に用いることもできる。この方法によりタンパク質の３次構造が分かっているときには、その情報を利用してより精密な予測が行なえるようになる。
【００３９】
また、ステップＳ２２の相互作用予測手段は、疎水性親水性指標を計算することにより、対象となるスコア付き配列対が疎水性領域あるいは親水性領域に出現しているかを計算して相互作用を予測することもできる。
すなわち、上記ｐ1 とｐ2について疎水性領域と親水性領域をアミノ酸配列から計算し、この情報を利用してステップＳ２２で予測を行なうものである。疎水性領域と親水性領域の判別は、疎水性指標（J．Kyte and R．F．Doolittle(1982) A simple method for disp1aying the hydropathic character of protein，J．Mol．Biol., vol．157：p.p.105-132）によって計算することができる。タンパク質は、水に囲まれた細胞質内においては親水性領域を表面に露出しやすいという性質を持ち、他方、油に囲まれた細胞膜内においては疎水性領域を表面に露出しやすいという性質を持っているので、この情報を利用することによって、より精密な予測が可能になることが期待される。
【００４０】
図３は、相互作用候補選出部による相互作用する候補のタンパク質の選出を説明するための図である。
相互作用候補選出部５０は、まず、ステップＳ３１の配列対検索処理において、図１に示したスコア付き配列対生成部３０によってスコア付けが行われた配列対の集合７０から、与えられたタンパク質３１０のアミノ酸配列を含むアミノ酸配列対を検索し、検索結果配列対３２０を出力する。
【００４１】
例えば、入力されたタンパク質のアミノ酸配列ｐに対して、ｐの部分配列ｖを片側に含む配列対（ｖ，ｗ）をスコア付き配列対集合７０から検索する。検索の結果得られたスコア付き配列対の集合を（ｖ1，ｗ1，ｅ1），（ｖ2，ｗ2，ｅ2），・・・，（ｖn，ｗn，ｅn）とする。ここで各ｖi，ｗi，ｅi（ただし１≦ｉ≦ｎとする）はそれぞれｐの部分配列、任意の配列、配列対（ｖi，ｗi）の相互作用スコアである。
【００４２】
そして、ステップＳ３２の候補タンパク質選出処理において、ステップＳ３１の配列対検索処理で検索されたスコア付き配列対３２０の集合から、相互作用するタンパク質の候補である相互作用候補タンパク質を選出し、候補タンパク質３３０を出力する。
【００４３】
例えば、ステップＳ３１の配列対検索処理で検索されたスコア付き配列対の集合（ｖ1，ｗ1，ｅ1），（ｖ2，ｗ2，ｅ2），・・・，（ｖn，ｗn，ｅn）を用いて、該当タンパク質のアミノ酸配列ｐと相互作用するタンパク質候補を、配列データベース８０から次のようにして選出する。すなわち、各配列対（ｖi，ｗi，ｅi）について、ｗiを部分配列として持つタンパク質を配列データベース８０から検索し、その結果得られたタンパク質のアミノ酸配列の集合をＰiとする。以上の結果得られたＰ1，Ｐ2，・・・，Ｐnに含まれるすべてのタンパク質をｐの相互作用候補タンパク質３３０とする。
【００４４】
次に、ステップＳ３３の相互作用予測処理において、上記与えられたアミノ酸配列と、上記ステップＳ３２の候補タンパク質選出処理で選出された候補タンパク質が持つスコア付き配列対の集合とを評価し、相互作用を予測し、候補タンパク質３４０を出力する。
【００４５】
この例では、タンパク質ｐとステップＳ３２の候補タンパク質選出処理で得られた各タンパク質ｑについて、図２を用いて説明したような相互作用予測を行ない、相互作用が予測されたタンパク質を結果として出力する。
次に、本発明の実施の形態を、具体的な例を示しながら詳細に説明する。
【００４６】
本発明におけるタンパク質相互作用の予測、相互作用候補タンパク質の選出は、相互作用スコア付き配列対（ｖ，ｗ，ｅ）の存在を前提にしている。
ここで、ｖ，ｗはアミノ酸配列でタンパク質の部分配列（連続した部分配列でなくてもよい）に対応する。そして、配列対（ｖ，ｗ）に対して、相互作用可能性を示唆するスコアｅがつけられている。このとき配列対（ｗ，ｖ）に対しても、同じスコアｅがつけられていると考えられる。すなわち、配列対（ｖ，ｗ，ｅ）が存在するとき、配列対（ｗ，ｖ，ｅ）も存在すると考えてよいことになる。このスコアはあらかじめ計算されてデータべ−スに格納されていてもよいし、必要に応じて計算されるものでもよい。
【００４７】
また、相互作用スコアｅは、部分配列対ｖとｗとが相互作用する確度が高いほど大きくなるように割り付けられた指標であり、例えば、以下のような基準で割り付ける方法がある。
（１）既知の相互作用に出現する頻度
まず、第１の方法は、既知の相互作用タンパク質対に多く出現している配列対ほどスコアを大きくする方法である。
【００４８】
既知の相互作用タンパク質対を部分配列対に分割し、結果として得られた部分配列対を各相互作用タンパク質対ごとに同様にして得られた部分配列対とまぜあわせて頻度を計算する。既知の相互作用タンパク質対の相互作用部位が特定されている場合や、立体構造情報などから相互作用部位が推測できる場合は、その部位に対応する配列対のみから部分配列対を作成してもよい。また、出現頻度でなくても、相互作用の有意性を示すような別の統計的指標を用いてもよい。
（２）構成アミノ酸の物理化学的性質から計算される相互作用指標
第２の方法は、対象配列対を構成するアミノ酸の物理化学的な性質から対象配列対の相互作用可能性を計算する方法である。
【００４９】
相互作用に関与するアミノ酸の物理化学的な性質として、疎水性（アラニン、バリン、ロイシン、イソロイシンメチオニン、トリプトファン、フェニルアラニン、プロリン）、正電荷（リシン、ヒスチジン、アルギニン）、負電荷（アスパラギン酸、グルタミン酸）などがある。
【００５０】
ｖ＝ｖ1ｖ2・・・ｖn、ｗ＝ｗ1ｗ2・・・ｗn（ｖi、ｗjはアミノ酸）としたとき、例えばｅは、下記の式のようにして計算できる。
【００５１】
【数式１】
0004320145.tif 000002
【００５２】
ここで、ｆ（ａ，ｂ）は、ａとｂが反対の電荷を持つとき＋１、同じ電荷を持つとき−１それ以外のとき０とする。
（３）生化学的な実験による相互作用指標
第３の方法は、対象配列対（ｖとｗ）を実際に合成し、生化学実験を行ない、測定された解離定数、結合定数、解離速度定数、結合速度定数などを利用して、対象配列対のスコアを決定する方法である。上記の各種定数は、例えば表面プラズモン共鳴法などを用いて測定することが可能である。
【００５３】
次に、相互作用スコア付き配列対の生成について説明する。
まず、相互作用既知のタンパク質配列対集合ＰＰを入力する（手順１）。
次に、部分配列の長さｎを入力する（手順２）。
そして、空の相互作用スコア付き配列対集合Ｄ＝φを生成する（手順３）。
【００５４】
さらに、手順１で得られたＰＰに含まれる各タンパク質対（ｐ，ｑ）に対して、以下の手順を実行する（手順４）。ただし、ｐ、ｑのアミノ酸配列をそれぞれｐ1ｐ2・・・ｐl，ｑ1ｑ2・・・ｑm（ｐi、ｑjはアミノ酸）とする。
１≦ｉ≦ｌ−ｎ＋１、１≦ｊ≦ｍ−ｎ＋１をみたすすべてのｉ、ｊについて配列対（ｐ［ｉ，ｎ］，ｑ［ｊ，ｎ］）を生成し、この配列対からなる集合を構成する。ただし、ｐ［ｉ，ｎ］はｐのｉ番目の残基から始まる長さｎの部分配列とする。すなわち、ｐ［ｉ，ｎ］＝ｐiｐi+1・・・ｐi+n-1となる。ｑ［ｊ，ｎ］についても同様に定義する（手順４−１）。
【００５５】
手順４−１で得られた配列対集合に含まれる各配列対（ｖ，ｗ）について、（ｖ，ｗ）がＤに含まれる場合、すなわち、（ｖ，ｗ，ｅ）∈Ｄが存在する場合、（ｖ，ｗ，ｅ）を（ｖ，ｗ，ｅ＋１）に更新する。そうでない場合、（ｖ，ｗ，１）をＤの要素に加える（手順４−２）。
【００５６】
上述の手順によって相互作用スコア付き配列対集合Ｄが得られる。この例で生成されるＤに含まれる配列対は、相互作用既知のタンパク質対に対する出現頻度によってスコア付けされているという特徴を持つ。
上述の手順を、酵母菌（Saccharomyces Cerevisiae）における既知の相互作用タンパク質対２３８３対に適用し、部分配列長を５として、実際に相互作用スコア付き配列対集合を生成した。この２３８３対のタンパク質には、１８３８の異なるタンパク質が含まれており、その平均長は５０７であった。結果として、６億３４１２万２９４７種類の相互作用スコア付き配列対が生成された。この集合をＤyeastとする。これらのうち、スコア２以上のものは、全部で１１９７万１００１種類であった。
【００５７】
図４は、酵母菌（Saccharomyces Cerevisiae）における既知の相互作用タンパク質対２３８３対に適用し、部分配列長を５として、実際に相互作用スコア付き配列対集合を生成した結果のスコア上位５０の配列対を示す図である。
次に、タンパク質相互作用の予測について説明する。
【００５８】
まず、タンパク質対（ｐ，ｑ）を入力する（手順１）。
次に、相互作用スコア付き配列対集合Ｄを入力する（手順２）。
そして、相互作用スコアの閾値θを入力する（手順３）。
さらに、手順１で得られた（ｐ，ｑ）に含まれる配列対で、スコアが手順３で得られたθ以上のものを手順２で得られたＤから抽出する（手順４）。厳密には以下のＳＰ（ｐ，ｑ｜θ，Ｄ）を求める。
ＳＰ（ｐ，ｑ｜θ，Ｄ）＝｛（ｖ，ｗ，ｅ，ｉ，ｊ）｜（ｖ，ｗ，ｅ）∈Ｄ，ｐ［ｉ，｜ｖ｜］＝ｖ，ｑ［ｊ，｜ｗ｜］＝ｗ，ｅ≧θ｝
ただし｜ｖ｜、｜ｗ｜はそれぞれｖ、ｗの長さとする。
【００５９】
上記の方法で計算されたＳＰ（ｐ，ｑ｜θ，Ｄ）が予測結果である。つまり、各要素（ｖ，ｗ，ｅ，ｉ，ｊ）に対して、“タンパク質ｐとｑは、ｉ番目から始まるｖに対応する領域と、ｑのｊ番目から始まるｗに対応する領域がスコアｅで相互作用する可能性がある”、という解釈をする。また、ＳＰ（ｐ，ｑ｜θ，Ｄ）に要素がひとつもない場合は、ｐとｑの相互作用は予測されないことになる。ここで示した手順は、Ｄがどのような基準によりスコア付けされたものであるか、長さいくつの配列対であるかなどに関係なく適用可能である。
【００６０】
上記の手順を、前述の酵母菌の既知の相互作用タンパク質対から生成した長さ５の相互作用スコア付き配列対集合Ｄyeastを用いて、いくつかのタンパク質対に適用した結果を示す。なお、以下のすべての例においてθ＝２とした。
例１  Ｇｒｂ２タンパク質 vs Ｓｏｓ１タンパク質
ヒトＧｒｂ２タンパク質（２１７残基）とヒトＳｏｓ１タンパク質（１３３３残基）は、文献１（Porfiri, E., and McCormick, F., “Regulation of epidermal growth factor receptor signaling by phosphorylation of the ras exchange factor hSOS1,” Journal of Biological Chemistry 271, 5871-5877, 1996.）により、相互作用することが知られている。このタンパク質対が上述の方法により、相互作用が予測されるかを確認した。
【００６１】
当該タンパク質のアミノ酸配列は、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴタンパク質データベースより、Ｇｒｂ２タンパク質についてはＧＲＢ２＿ＨＵＭＡＮのエントリー名で、Ｓｏｓ１タンパク質についてはＳＯＳ１＿ＨＵＭＡＮのエントリー名で取得した。
【００６２】
ここで用いるＤyeastはすべて長さ５の配列から構成されていることを利用すると、配列対集合は次のように計算することができる。まず、ｉ＝１，ｊ＝１とすると、ｐ［１，５］＝“ＭＥＡＩＡ”，ｑ［１，５］＝“ＭＱＡＱＱ”となるので、（ＭＥＡＩＡ，ＭＱＡＱＱ）の配列対がＤyeastに含まれるかを調べる。その結果この配列対がＤyeastに含まれないことがわかる。次に、ｉ＝１，ｊ＝２，３，４，・・・１３２９（＝１３３３−５＋１）について同様な検査を行なう。さらに、ｉ＝２，３，４，・・・２１３（＝２１７−５＋１）の各ｉについて、同様にｊを１から１３２９まで動かして配列対を検査する。
【００６３】
その結果、例えばｉ＝１６，ｊ＝９２０に対して、すなわちｐ［１６，５］＝“ＥＬＳＦＫ”，ｑ［９２０，５］＝“ＲＳＩＮＰ”に対して、（ＥＬＳＦＫ，ＲＳＩＮＰ，２）∈Ｄyeastが見つかる。このときの相互作用スコアは２で、閾値として設定した２以上であるので、（ＥＬＳＦＫ，ＲＳＩＮＰ，２）∈ＳＰ（ＧＲＢ２＿ＨＵＭＡＮ，ＳＯＳ１＿ＨＵＭＡＮ｜２，Ｄyeast）である。このようにして最終的に得られた結果を以下に示す。
【００６４】
ＳＰ（ＧＲＢ２＿ＨＵＭＡＮ，ＳＯＳ１＿ＨＵＭＡＮ｜２，Ｄyeast）＝｛（ＥＬＳＦＫ，ＲＳＩＮＰ，２，１６，９２０），（ＫＶＬＲＤ，ＲＴＦＬＴ，２、１０９，６２５），（ＫＶＬＲＤ，ＥＬＮＮＦ，２、１０９，８６４），（ＫＶＬＲＤ，ＣＶＰＦＦ，２、１０９，926），（ＫＶＬＲＤ，ＶＰＦＦＧ，２、１０９，927），（ＫＶＬＲＤ，ＩＮＦＳＫ，２、１０９，956），（ＫＶＬＲＤ，ＮＦＳＫＲ，２、１０９，957），（ＫＶＬＲＤ，ＳＰＳＰＦ，２、１０９，1252）｝
ＳＰ（ＧＲＢ２＿ＨＵＭＡＮ，ＳＯＳ１＿ＨＵＭＡＮ｜２，Ｄyeast）は空でないので、本予測方法によって、当該タンパク質対の相互作用が予測されたことになる。
【００６５】
なお、配列対集合Ｄに含まれる各配列の長さが一定でない場合でも、配列対集合ＳＰを計算することができる。例えば、Ｄに含まれる各配列対（ｖ，ｗ，ｅ）に対して、ｖがｐに含まれるか、ｗがｑに含まれるか、ｅがθ以上であるかを判定すればよい。
例２  Ｉｄ３タンパク質 vs ＩＴＦ−２ｂタンパク質
マウスＩｄ３タンパク質（１１９残基）とマウスＩＴＦ−２ｂタンパク質（６７０残基）は文献２（Chen, B., and Lim, R. W., “Physical and functional interactions between the transcriptional inhibitors Id3 and ITF-2b. Evidence toward a novel mechanism regulating muscle-specific gene expression,” Journal of Biological Chemistry 272, 2459-2463, 1997.）により、相互作用することが知られている。このタンパク質対が上述の方法により、相互作用が予測されるかを確認した。
【００６６】
当該タンパク質のアミノ酸配列は、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴタンパク質データべ−スより、Ｉｄ３タンパク質についてはＩＤ３＿ＭＯＵＳＥのエントリー名で、ＩＴＦ−２ｂタンパク質についてはＩＴＦ２＿ＭＯＵＳＥのエントリー名で取得した。例１と同様な計算の結果、本予測方法によっても、当該タンパク質対の相互作用が予測された。以下に予測結果を示す。
ＳＰ（ＩＤ３＿ＭＯＵＳＥ，ＩＴＦ２＿ＭＯＵＳＥ｜２，Ｄyeast）＝｛（ＬＳＬＬＤ，ＤＳＩＭＡ，２，３８，３０３），（ＬＳＬＬＤ，ＳＩＭＡＮ，２，３８，３０４）｝
例３  Ｃｅｄ−４タンパク質 vs Ｃｅｄ−９タンパク質
線虫Ｃｅｄ−４タンパク質（５４９残基）と線虫Ｃｅｄ−９タンパク質（２８０残基）は文献３（Chinnaiyan, A. M., O'Rourke, K., Lane, B. R., and Dixit, V. M., “Interaction of CED-4 with CED-3 and CED-9: a molecular framework for cell death,” Science 275, 1122-1126, 1997.）により、相互作用することが知られている。このタンパク質対が上述の方法により、相互作用が予測されるかを確認した。
【００６７】
当該タンパク質のアミノ酸配列は、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴタンパク質データベースより、Ｃｅｄ−４タンパク質についてはＣＥＤ４＿ＣＡＥＥＬのエントリー名で、Ｃｅｄ−９タンパク質についてはＣＥＤ９＿ＣＡＥＥＬのエントリー名で取得した。例１と同様な計算の結果、本予測方法によっても、当該タンパク質対の相互作用が予測された。以下に予測結果を示す。
ＳＰ（ＣＥＤ４＿ＣＡＥＥＬ，ＣＥＤ９＿ＣＡＥＥＬ｜２，Ｄyeast）＝｛（ＧＳＧＫＳ，ＥＰＴＤＦ，２，１６２，３５），（ＧＳＧＫＳ，ＰＴＤＦＧ，２，１６２，３６），（ＶＥＩＳＮ，ＡＥＡＥＫ，３，２７５，２３８），（ＬＳＧＫＲ，ＡＥＡＥＫ，３，４４４，２３８）｝
上記の方法では、入力配列対の全領域を対象に、対応する相互作用スコア付き配列対を抽出する。しかし、たとえ高いスコアで相互作用配列対が得られても、それらがタンパク質の構造において内部に埋もれてしまっている場合は、相互作用が期待できないと考えられる。
【００６８】
そこで、構造表面上に露出していると予測される領域に限定して上記予測方法を適用することも可能である。
例えば、当該タンパク質の立体構造が分かっているとき、この立体構造情報に基づいて構造表面上に露出している領域など、相互作用の可能性の高い領域を特定し、この領域を対象にして相互作用スコア付き配列対の抽出を行なう。構造表面上に露出している領域の特定は、立体構造情報をもとに調べることができる。例えば、文献４（Eisenhaber, F., and Argos, P., “Improved strategy in analytic surface calculation for molecular systems: handling of singularities and computational efficiency,” Journal of Computational Chemistry 16, 1272-1280, 1993.）などのプログラムを利用すれば、各アミノ酸残基ごとの露出表面積を立体構造情報をもとに計算することができるのでこれをもとに各アミノ酸残基が構造表面に露出しているかどうかを判定することができる。
【００６９】
また、当該タンパク質に対して疎水性親水性指標を計算し、この情報に基づいて構造表面上に露出している領域を予測し、この領域を対象にして相互作用スコア付き配列対の抽出を行なうことも可能である。疎水性親水性指標は、タンパク質のアミノ酸配列から、そのタンパク質内で疎水性領域と親水性領域を調べることができる。一般にタンパク質は、細胞質などの水に囲まれた環境下では親水性領域を、細胞膜内などの油に囲まれた環境下では疎水性領域を、構造表面に露出しやすいことが知られている。このため、当該タンパク質の細胞質内での相互作用を予測する際には親水性領域を、細胞膜内での相互作用を予測する際には疎水性領域を対象にして相互作用スコア付き配列対の抽出を行なう。
【００７０】
次に、相互作用候補タンパク質の選出について説明する。
まず、タンパク質対ｐを入力する（手順１）。
次に、相互作用スコア付き配列対集合Ｄを入力する（手順２）。
そして、相互作用スコアの閾値θを入力する（手順３）。
【００７１】
さらに、タンパク質配列集合Ｐを入力する（手順４）。
そして、手順２で得られたＤに含まれる配列対のうち、手順３で得られたθ以上のスコアをもち、かつ下記の式をみたす配列対（ｖ，ｗ，ｅ）を見つけ出し、
【００７２】
【数式２】
0004320145.tif 000003
【００７３】
上記をみたす各配列対（ｖ，ｗ，ｅ）に対して以下の手順を実行する（手順５）。
手順５で得られた各配列対（ｖ，ｗ，ｅ）に対して、手順４で得られたＰの中から下記の式をみたすタンパク質ｑを見つけ出す（手順６）。
【００７４】
【数式３】
0004320145.tif 000004
【００７５】
手順６で得られた各タンパク質ｑを、手順１で入力されたタンパク質ｐの相互作用候補タンパク質として出力する（手順７）。このとき、それぞれの（ｐ，ｑ）に対してさらに前述の方法で相互作用予測を行なってもよい。
上述の手順を、前述の酵母菌の既知の相互作用タンパク質対から生成した長さ５の相互作用スコア付き配列対集合Ｄyeastを用いて、いくつかのタンパク質に適用した結果を示す。なお、以下のすべての例においてθ＝２とした。さらに相互作用候補タンパク質を探索する対象タンパク質集合として、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴタンパク質データベースより以下のエントリー名のタンパク質群を設定した。
Ｐ＝(ＢＴＧ２＿ＨＵＭＡＮ，ＤＹＮ２＿ＨＵＭＡＮ，ＳＯＳ１＿ＨＵＭＡＮ，ＣＲＢＤ＿ＨＵＭＡＮ)
例１  Ｇｒｂ２タンパク質
ヒトＧｒｂ２タンパク質（２１７残基）のアミノ酸配列は、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴタンパク質データべ−スより、ＧＲＢ２＿ＨＵＭＡＮのエントリー名で取得できる。
【００７６】
この配列に対して、まず上記手順５を適用する。ここで用いるＤyeastはすべて長さ５の配列から構成されていることを利用すると、配列対集合は次のように計算することができる。まず、ｉ＝１とすると、ｐ［１，５］＝“ＭＥＡＩＡ”となるので、（ＭＥＡＩＡ，ｗ，ｅ）かつｅ≧２に適合する配列対をＤyeastから抽出すると、（ＭＥＡＩＡ，ＬＴＮＶＤ，２）と（ＭＥＡＩＡ，ＤＱＱＡＡ，２）の２つの配列対が見つかる。同様にして、ｉ＝２，３，４，・・・２１３（＝２１７−５＋１）の各ｉについて配列対を調べると、図５に示したような結果であった。
【００７７】
なお、配列対集合Ｄに含まれる各配列の長さが一定でない場合でも、上記配列対集合を計算することができる。例えば、Ｄに含まれる各配列対（ｖ，ｗ，ｅ）に対して、ｖがｐに含まれるか、ｅがθ以上であるかを判定すればよい。
次に各配列対について、ｗの方の配列を含むタンパク質を候補選出対象タンパク質集合Ｐから探し出す。まず、（ＭＥＡＩＡ，ＬＴＮＶＤ，２）に対してＬＴＮＶＤを含むタンパク質がＰに含まれるかを調べる。その結果これを含むタンパク質がＰに存在しないことがわかる。次に、（ＭＥＡＩＡ，ＤＱＱＡＡ，２）に対してＤＱＱＡＡを含むタンパク質を調べ、その結果これを含むタンパク質が存在しないことがわかる。同様の計算を上記すべての配列対について行なう。
【００７８】
その結果、例えば、ｐ［１６，５］＝“ＥＬＳＦＫ”を含む配列対（ＥＬＳＦＫ，ＲＳＩＮＰ，２）に対して、ＲＳＩＮＰはＳＯＳ１＿ＨＵＭＡＮに含まれる。同様にして各配列対（ｖ，ｗ，ｅ）に対してｗを含むタンパク質を調べた結果を図６に示す。
【００７９】
以上の結果からＧＢＢ２＿ＨＵＭＡＮの相互作用候補タンパク質としてＳＯＳ１＿ＨＵＭＡＮとＤＹＮ２＿ＨＵＭＡＮが選出された。
上述のように、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明してきたが、本発明が適用されるタンパク質相互作用予測装置は、その機能が実行されるのであれば、上述の実施の形態に限定されることなく、単体の装置であっても、複数の装置からなるシステムあるいは統合装置であっても、ＬＡＮ、ＷＡＮ等のネットワークを介して処理が行なわれるシステムであってもよいことは言うまでもない。
【００８０】
また、バスに接続されたＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭのメモリ、入力装置、出力装置、外部記録装置、媒体駆動装置、可搬記録媒体、ネットワーク接続装置で構成されるシステムでも実現できる。すなわち、前述してきた実施の形態のシステムを実現するソフトェアのプログラムコードを記録したＲＯＭやＲＡＭのメモリ、外部記録装置、可搬記録媒体を、タンパク質相互作用予測装置に供給し、そのタンパク質相互作用予測装置のコンピュータがプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【００８１】
この場合、可搬記録媒体等から読み出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した可搬記録媒体等は本発明を構成することになる。
プログラムコードを供給するための可搬記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリーカード、ＲＯＭカード、電子メールやパソコン通信等のネットワーク接続装置（言い換えれば、通信回線）を介して記録した種々の記録媒体などを用いることができる。
【００８２】
また、コンピュータがメモリ上に読み出したプログラムコードを実行することによって、前述した実施の形態の機能が実現される他、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施の形態の機能が実現される。
【００８３】
さらに、可搬型記録媒体から読み出されたプログラムコードやプログラム（データ）提供者から提供されたプログラム（データ）が、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施の形態の機能が実現され得る。
【００８４】
すなわち、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または形状を取ることができる。
【００８５】
【発明の効果】
以上説明してきたように、本発明によれば、タンパク質相互作用を計算機で予測することによって、あるいは、相互作用タンパク質候補を計算機上で絞り込むことによって、総当たりの膨大な相互作用実験を行なうことなく相互作用タンパク質対を効率良く発見することが可能になる。
【００８６】
また、従来の予測法のように進化的推論に頼ることなく、直接配列間の相互作用可能性に基づいた予測を行なうため、相同性タンパク質に関する情報を持たない未知の配列にまで予測が適用可能である。さらに、３次構造がわかっていないタンパク質の相互作用や、相互作用部位まで含めた予測が可能になる。
【００８７】
そして、本発明は、タンパク質相互作用を利用するバイオテクノロジー、遺伝子工学などの産業分野、あるいは病気や疾患に固有な相互作用を阻害したり、または病気や疾患を改善させる相互作用を促進したりすることによって治療に結び付ける医療、製薬分野、さらにはこれらの基礎研究としてのバイオインフォマティクス、プロテオミクス、生命科学分野全般にわたって利用される可能性がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したタンパク質相互作用予測装置の全体像を説明するためのものである。
【図２】相互作用予測部によるタンパク質相互作用の予測を説明するための図である。
【図３】相互作用候補選出部による相互作用する候補のタンパク質の選出を説明するための図である。
【図４】酵母菌（Saccharomyces Cerevisiae）における既知の相互作用タンパク質対２３８３対に適用し、部分配列長を５として、実際に相互作用スコア付き配列対集合を生成した結果のスコア上位５０の配列対を示す図である。
【図５】各ｉについて配列対を調べた結果を示す図である。
【図６】各配列対（ｖ，ｗ，ｅ）に対してｗを含むタンパク質を調べた結果を示す図である。
【符号の説明】
１  タンパク質相互作用予測装置
１０  配列対生成部
２０  配列対評価部
３０  スコア付き配列対生成部
４０  相互作用予測部
５０  相互作用候補選出部
６０  変異設計部
７０  スコア付き配列対集合
８０  配列データベース
２１０  タンパク質対
２２０  検索結果配列対
２３０  予測結果
３１０  タンパク質
３２０  検索結果配列対
３３０  候補タンパク質
３４０  候補タンパク質
【図１】
0004320145.tif 000005
【図２】
0004320145.tif 000006
【図３】
0004320145.tif 000007
【図４】
0004320145.tif 000008
【図５】
0004320145.tif 000009
【図６】
0004320145.tif 000010