(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算処理を実行するプロセッサと、プログラム及びデータを格納する記憶装置と、水和状態の蛋白質と化合物から構成された複合体に関するデータを入力する入力装置と、前記入力されたデータから前記複合体の自由エネルギーの最小値を求める制御部と、前記制御部からの計算結果を出力する出力装置と、からなる計算機を含んで構成された高分子エネルギー予測システムにおいて、
前記制御部は、
前記入力装置から水和状態の蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造と、前記複合体の結合構造候補の探索領域と、構造最適化による結合エネルギーを計算する前記結合構造候補の数と、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する前記結合構造候補の数と、を受け付ける入力部と、
水分子中の単体の蛋白質に対する最適構造を設定する単体蛋白質最適構造設定部と、
前記蛋白質から水分子を削除してから、前記探索領域で結合エネルギーの極小値を探索し、蛋白質と化合物の結合構造候補をＮh個選択する結合構造候補演算部と、
前記削除した水分子を加えて、水分子中の化合物と蛋白質と複合体の構造最適化を行い、結合構造候補をＮS個選択し、当該選択した結合構造候補について水分子中の蛋白質と化合物の構造最適化を行う構造最適化部と、
前記構造最適化を行った結合構造候補について、水分子中のエントロピーを計算するエントロピー処理部と、
前記結合エネルギーとエントロピーエネルギーの和である自由エネルギーが最小値となる結合構造候補の複合体構造を決定する複合体決定部と、
を備えたことを特徴とすることを特徴とする高分子エネルギー予測システム。
【請求項２】
ネットワークを介して前記計算機に接続されて、計算処理を実行するプロセッサと、プログラム及びデータを格納する記憶装置と、を備えて前記計算機からの指令に基づく演算処理を行う第２の計算機を有し、
前記結合構造候補演算部は、
前記単体蛋白質の周囲に存在する水分子を削除し、水和状態にある水分子構造を保存する水分子削除部と、
前記水分子を削除し単体蛋白質と化合物の結合構造候補に対する探索領域と、前記探索領域を分割する分割領域の数を設定し、結合エネルギーが極小となる結合構造候補を決定する探索実行部と、
前記探索実行部が決定した結合構造候補から、前記入力された複合体の参照結合構造に対して、化合物の配置構造が近い結合構造候補をＮh個選択する候補選択部と、を有し、
前記構造最適化部は、
前記候補選択部で選択された結合構造候補に、前記水分子削除部で削除した水分子を付加し、化合物の原子に近接した水分子を削除する水分子付加部と、
前記候補選択部で選択されたＮh個の水分子中の結合構造候補に対して、前記結合構造候補の最適構造を求める構造最適化と結合エネルギーの計算を前記第２の計算機に指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の複合体の最適構造と結合エネルギーを受信する結合エネルギー演算部と、
前記第２の計算機から受信した結合エネルギーの低い順に前記結合構造候補の最適構造をＮS個選択する最適構造選択部と、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の最適構造から化合物を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の蛋白質構造に対して、または、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の最適構造から蛋白質を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の化合物構造を設定する化合物構造設定部と、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の蛋白質に対して、または、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の化合物に対して、構造最適化の計算を前記第２の計算機へ指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の蛋白質または化合物の最適構造を受信する最適構造演算部と、を有し、
前記エントロピー処理部は、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の複合体と、前記水分子中の蛋白質、または前記水分子中の化合物に対して、固有振動数の解析によるエントロピーエネルギーの計算を前記第２の計算機へ指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の複合体と、蛋白質または化合物のエントロピーを受信するエントロピー演算実行部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項３】
前記単体蛋白質最適構造設定部は、前記水分子中の単体蛋白質に対する構造最適化計算を１回のみ実行することを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項４】
前記探索実行部は、
前記単体の蛋白質の構造と前記参照結合構造の化合物の間の結合構造に対する探索領域として、並進探索領域と回転探索領域、並びに、探索領域を分割する分割領域の数を設定し、各分割領域において、蛋白質と化合物の結合エネルギーが極小となる結合構造候補を決定することを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項５】
前記候補選択部は、
前記参照結合構造における化合物の構造と、結合構造候補における化合物の構造を比較して、化合物構造の原子座標の平均二乗誤差が近い結合構造候補をＮh個選択することを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項６】
前記水分子付加部は、
前記選択したＮh個の結合構造候補に、前記水分子削除部が保存した前記水分子構造を付加し、化合物の原子と水分子間の相互作用エネルギーが閾値エネルギーよりも高い場合に、近接した水分子を削除することを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項７】
前記水分子付加部は、
前記選択したＮh個の結合構造候補に、前記水分子削除部が保存した前記水分子構造を付加し、蛋白質の原子と化合物の原子と水分子の距離が所定値ｒｐ以上の場合に水分子を削除し、水分子数をＮｗ’に削減することを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項８】
前記第２の計算機は、並列処理を行う複数のコンピューティングユニットを有するＰＣクラスタで構成され、
前記結合エネルギー演算部は、
前記選択された水分子中の結合構造候補の数Ｎhと、予め設定されたコンピューティングユニットの数ＮPEPCに基づいて、前記各コンピューティングユニットにＮh／ＮPEPC個の前記結合構造候補を分配することを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項９】
前記第２の計算機は、並列処理を行う複数のコンピューティングユニットを有するＰＣクラスタで構成され、
前記最適構造演算部は、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の蛋白質を、予め設定されたコンピューティングユニットの数ＮPEPCに基づいて、前記各コンピューティングユニットにＮS／ＮPEPC個ずつ分配することを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項１０】
前記第２の計算機は、並列処理を行う複数のコンピューティングユニットを有するＰＣクラスタで構成され、
前記最適構造演算部は、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の化合物を、予め設定されたコンピューティングユニットの数ＮPEPCに基づいて、前記各コンピューティングユニットにＮS／ＮPEPC個ずつ分配することを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項１１】
前記エントロピー演算実行部は、
前記選択されたＮS個の水分子中の複合体の最適構造と、前記選択されたＮS個の水分子中の蛋白質の最適構造と、前記選択されたＮS個の水分子中の化合物の最適構造について、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーの計算を行う際に、水分子の質量を所定値だけ大きく設定して計算を行うことを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項１２】
前記第２の計算機は、分散共有メモリを備えて並列処理を行う複数のコンピューティングユニットを有する並列計算機で構成され、
前記エントロピー演算実行部は、
前記選択されたＮS個の水分子中の複合体の最適構造と、前記選択されたＮS個の水分子中の蛋白質の最適構造と、前記選択されたＮS個の水分子中の化合物の最適構造を、予め設定されたコンピューティングユニットの数ＮDSMPEに基づいて、前記各コンピューティングユニットにＮS／ＮDSMPE個ずつ分配して前記エントロピーエネルギーの計算を実行させることを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項１３】
前記エントロピー演算実行部は、
前記選択されたＮS個の水分子中の複合体の最適構造の固有振動数解析によるエントロピーエネルギー計算を、前記最適構造演算部におけるＮS個の水分子中の蛋白質の構造最適化の計算と同時に実行することを特徴とする請求項２に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項１４】
前記第２の計算機は、分散共有メモリを備えて並列処理を行う複数のコンピューティングユニットを有する並列計算機と、並列処理を行う複数のコンピューティングユニットを有するＰＣクラスタで構成され、
前記エントロピー演算実行部は、
前記選択されたＮS個の水分子中の複合体の最適構造の固有振動数解析によるエントロピーエネルギーの計算を前記並列計算機に指令し、
前記最適構造演算部は、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の蛋白質に対する構造最適化の計算を前記ＰＣクラスタに指令し、
前記選択部は、予め設定したテーブルに基づいて、エントロピーエネルギーの前記計算時間と前記構造最適化の計算時間が等しくなるように、前記ＰＣクラスタのコンピューティングユニットの数ＮPCPEと、前記並列計算機のコンピューティングユニットの数ＮDSMPEを決定することを特徴とする請求項１３に記載の高分子エネルギー予測システム。
【請求項１５】
計算処理を実行するプロセッサと、プログラム及びデータを格納する記憶装置と、水和状態の蛋白質と化合物から構成された複合体に関するデータを入力する入力装置と、を備えた計算機で前記入力されたデータから前記複合体の自由エネルギーの最小値を求める高分子エネルギー予測方法において、
前記入力装置から水和状態の蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造と、前記複合体の結合構造候補の探索領域と、構造最適化による結合エネルギーを計算する前記結合構造候補の数と、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する前記結合構造候補の数と、を受け付けるステップと、
水分子中の単体の蛋白質に対する最適構造を設定するステップと、
前記蛋白質から水分子を削除してから、前記探索領域で結合エネルギーの極小値を探索し、蛋白質と化合物の結合構造候補をＮh個選択するステップと、
前記削除した水分子を加えて、水分子中の化合物と蛋白質と複合体の構造最適化を行い、結合構造候補をＮS個選択し、当該選択した結合構造候補について水分子中の蛋白質と化合物の構造最適化を行うステップと、
前記構造最適化を行った結合構造候補について、水分子中のエントロピーを計算するステップと、
前記結合エネルギーとエントロピーエネルギーの和である自由エネルギーが最小値となる結合構造候補の複合体構造を決定するステップと、
を含むことを特徴とする高分子エネルギー予測方法。
【請求項１６】
前記前記探索領域で結合エネルギーの極小値を探索し、蛋白質と化合物の結合構造候補をＮh個選択するステップは、
前記単体蛋白質の周囲に存在する水分子を削除し、水和状態にある水分子構造を保存するステップと、
前記水分子を削除し単体蛋白質と化合物の結合構造候補に対する探索領域と、前記探索領域を分割する分割領域の数を設定し、結合エネルギーが極小となる結合構造候補を決定するステップと、
前記決定した結合構造候補から、前記入力された複合体の参照結合構造に対して、化合物の配置構造が近い結合構造候補をＮh個選択するステップと、を含み、
前記選択した結合構造候補について水分子中の蛋白質と化合物の構造最適化を行うステップは、
前記選択された結合構造候補に、前記削除した水分子を付加し、化合物の原子に近接した水分子を削除するステップと、
前記選択されたＮh個の水分子中の結合構造候補に対して、前記結合構造候補の最適構造を求める構造最適化と結合エネルギーの計算を第２の計算機に指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の複合体の最適構造と結合エネルギーを受信するステップと、
前記第２の計算機から受信した結合エネルギーの低い順に前記結合構造候補の最適構造をＮS個選択するステップと、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の最適構造から化合物を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の蛋白質構造に対して、または、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の最適構造から蛋白質を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の化合物構造を設定するステップと、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の蛋白質に対して、または、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の化合物に対して、構造最適化の計算を前記第２の計算機へ指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の蛋白質または化合物の最適構造を受信するステップと、を含み、
前記構造最適化を行った結合構造候補について、水分子中のエントロピーを計算するステップは、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の複合体と、前記水分子中の蛋白質、または前記水分子中の化合物に対して、固有振動数の解析によるエントロピーエネルギーの計算を前記第２の計算機へ指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の複合体と、蛋白質または化合物のエントロピーを受信するステップ
を含むことを特徴とする請求項１５に記載の高分子エネルギー予測方法。
【請求項１７】
計算処理を実行するプロセッサと、プログラム及びデータを格納する記憶装置と、水和状態の蛋白質と化合物から構成された複合体に関するデータを入力する入力装置と、を備えた計算機に、前記入力されたデータから前記複合体の自由エネルギーの最小値を求める処理を実行させるプログラムにおいて、
前記入力装置から水和状態の蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造と、前記複合体の結合構造候補の探索領域と、構造最適化による結合エネルギーを計算する前記結合構造候補の数と、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する前記結合構造候補の数と、を受け付ける手順と、
水分子中の単体の蛋白質に対する最適構造を設定する手順と、
前記蛋白質から水分子を削除してから、前記探索領域で結合エネルギーの極小値を探索し、蛋白質と化合物の結合構造候補をＮh個選択する手順と、
前記削除した水分子を加えて、水分子中の化合物と蛋白質と複合体の構造最適化を行い、結合構造候補をＮS個選択し、当該選択した結合構造候補について水分子中の蛋白質と化合物の構造最適化を行う手順と、
前記構造最適化を行った結合構造候補について、水分子中のエントロピーを計算する手順と、
前記結合エネルギーとエントロピーエネルギーの和である自由エネルギーが最小値となる結合構造候補の複合体構造を決定する手順と、
を前記計算機に実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１８】
前記前記探索領域で結合エネルギーの極小値を探索し、蛋白質と化合物の結合構造候補をＮh個選択する手順は、
前記単体蛋白質の周囲に存在する水分子を削除し、水和状態にある水分子構造を保存する手順と、
前記水分子を削除し単体蛋白質と化合物の結合構造候補に対する探索領域と、前記探索領域を分割する分割領域の数を設定し、結合エネルギーが極小となる結合構造候補を決定する手順と、
前記決定した結合構造候補から、前記入力された複合体の参照結合構造に対して、化合物の配置構造が近い結合構造候補をＮh個選択する手順と、を含み、
前記選択した結合構造候補について水分子中の蛋白質と化合物の構造最適化を行う手順は、
前記選択された結合構造候補に、前記削除した水分子を付加し、化合物の原子に近接した水分子を削除する手順と、
前記選択されたＮh個の水分子中の結合構造候補に対して、前記結合構造候補の最適構造を求める構造最適化と結合エネルギーの計算を第２の計算機に指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の複合体の最適構造と結合エネルギーを受信する手順と、
前記第２の計算機から受信した結合エネルギーの低い順に前記結合構造候補の最適構造をＮS個選択する手順と、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の最適構造から化合物を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の蛋白質構造に対して、または、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の最適構造から蛋白質を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の化合物構造を設定する手順と、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の蛋白質に対して、または、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の化合物に対して、構造最適化の計算を前記第２の計算機へ指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の蛋白質または化合物の最適構造を受信する手順と、を含み、
前記構造最適化を行った結合構造候補について、水分子中のエントロピーを計算する手順は、
前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の複合体と、前記水分子中の蛋白質、または前記水分子中の化合物に対して、固有振動数の解析によるエントロピーエネルギーの計算を前記第２の計算機へ指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の複合体と、蛋白質または化合物のエントロピーを受信する手順と、
を含むことを特徴とする請求項１７に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、創薬支援システム、並びに、生体高分子間の相互作用を計測する分子プローブ、質量分析やプロティンチィップなどの解析システムを適用対象とし、シミュレーションによって高分子の自由エネルギーを予測するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ポストゲノム時代では、ゲノム情報から得られた蛋白質やＤＮＡおよびＲＮＡを対象に、高分子の生体機能を促進または阻害する薬剤として化合物分子構造の開発が行われている。例えば、標的となる蛋白質に対して、化合物の分子種、反応基や骨格構造を変化させて、蛋白質と化合物の自由エネルギーが低くなるように化合物分子構造を設計する。自由エネルギーは、蛋白質と化合物の結合した複合体の結合エネルギーと、複合体のエントロピーエネルギーから蛋白質のエントロピーエネルギーと化合物のエントロピーエネルギーを引いたエントロピーエネルギーとの和である。
【０００３】
創薬支援システムでは、蛋白質と化合物における多数の配置構造に対して自由エネルギーを計算する。その自由エネルギーが最小となる結合構造を探索することで、化合物分子構造の最適設計を行う。
【０００４】
このような高分子の構造予測方法としては、ホモロジモデリングを用いたものが知られている（例えば、特許文献１）。また、上記結合構造の探索では、異なる化合物に対して同一蛋白質との自由エネルギーを反復的に計算する。非線形最適化問題における探索法が知られている（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開２００４−２５８８１４号公報
【特許文献２】特開２００３−２４８６７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来システムでは、ユーザは、ゲノム情報から得られた蛋白質やＤＮＡおよびＲＮＡ等のシミュレーション対象の高分子について、分子動力学法などを用いて、異なる化合物に対して同一蛋白質との自由エネルギーを反復的に計算するため、計算時間が膨大になるという問題があった。
【０００６】
特に、蛋白質と化合物の複合体の結合構造を探索する際には、水分子中の蛋白質と化合物の複合体に対する時間ステップを長時間計算し、逐次的に結合構造候補を選択しなければならないため、結合構造の候補数が膨大となってしまい、結合構造候補に対する結合エネルギーの計算時間が長くなると言う問題があった。特に、水分子中の蛋白質の結合構造候補に対する結合エネルギーは、長時間の計算を必要とするという問題があった。また、水分子中の結合構造候補に対するエントロピーエネルギー計算は膨大な状態数が存在し、極めて長い時間の計算を必要とする、という問題があった。
【０００７】
そこで、本発明では、結合エネルギーとエントロピーエネルギーの和である自由エネルギーの最小値を高速且つ高精度に計算する高分子エネルギー予測システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、計算処理を実行するプロセッサと、プログラム及びデータを格納する記憶装置と、水和状態の蛋白質と化合物から構成された複合体に関するデータを入力する入力装置と、前記入力されたデータから前記複合体の自由エネルギーの最小値を求める制御部と、前記制御部からの計算結果を出力する出力装置と、からなる計算機を含んで構成された高分子エネルギー予測システムにおいて、前記制御部は、前記入力装置から水和状態の蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造と、前記複合体の結合構造候補の探索領域と、構造最適化による結合エネルギーを計算する前記結合構造候補の数と、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する前記結合構造候補の数と、を受け付ける入力部と、水分子中の単体の蛋白質に対する最適構造を設定する単体蛋白質最適構造設定部と、前記蛋白質から水分子を削除してから、前記探索領域で結合エネルギーの極小値を探索し、蛋白質と化合物の結合構造候補をＮh個選択する結合構造候補演算部と、前記削除した水分子を加えて、水分子中の化合物と蛋白質と複合体の構造最適化を行い、結合構造候補をＮS個選択し、当該選択した結合構造候補について水分子中の蛋白質と化合物の構造最適化を行う構造最適化部と、前記構造最適化を行った結合構造候補について、水分子中のエントロピーを計算するエントロピー処理部と、前記結合エネルギーとエントロピーエネルギーの和である自由エネルギーが最小値となる結合構造候補の複合体構造を決定する複合体決定部と、を備える。
【０００９】
また、ネットワークを介して前記計算機に接続されて、計算処理を実行するプロセッサと、プログラム及びデータを格納する記憶装置と、を備えて前記計算機からの指令に基づく演算処理を行う第２の計算機を有し、
前記結合構造候補演算部は、前記単体蛋白質の周囲に存在する水分子を削除し、水和状態にある水分子構造を保存する水分子削除部と、前記水分子を削除し単体蛋白質と化合物の結合構造候補に対する探索領域と、前記探索領域を分割する分割領域の数を設定し、結合エネルギーが極小となる結合構造候補を決定する探索実行部と、前記探索実行部が決定した結合構造候補から、前記入力された複合体の参照結合構造に対して、化合物の配置構造が近い結合構造候補をＮh個選択する候補選択部と、を有し、前記構造最適化部は、前記候補選択部で選択された結合構造候補に、前記水分子削除部で削除した水分子を付加し、化合物の原子に近接した水分子を削除する水分子付加部と、前記候補選択部で選択されたＮh個の水分子中の結合構造候補に対して、前記結合構造候補の最適構造を求める構造最適化と結合エネルギーの計算を前記第２の計算機に指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の複合体の最適構造と結合エネルギーを受信する結合エネルギー演算部と、前記第２の計算機から受信した結合エネルギーの低い順に前記結合構造候補の最適構造をＮS個選択する最適構造選択部と、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の最適構造から化合物を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の蛋白質構造に対して、または、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の最適構造から蛋白質を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の化合物構造を設定する化合物構造設定部と、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の蛋白質に対して、または、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の化合物に対して、構造最適化の計算を前記第２の計算機へ指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の蛋白質または化合物の最適構造を受信する最適構造演算部と、を有し、前記エントロピー処理部は、前記ＮS個の水分子中の結合構造候補の水分子中の複合体と、前記水分子中の蛋白質、または前記水分子中の化合物に対して、固有振動数の解析によるエントロピーエネルギーの計算を前記第２の計算機へ指令し、前記第２の計算機から計算結果である水分子中の結合構造候補の複合体と、蛋白質または化合物のエントロピーを受信するエントロピー演算実行部と、を有する。
【発明の効果】
【００１０】
以上のように本発明によれば、水分子中の単体蛋白質に対する構造最適化を１回だけ行うことにより、対比例のように水分子中の蛋白質と化合物の複合体に対する時間ステップ計算を行う場合に比して大幅に計算処理量を低減することができる。
【００１１】
また、単体蛋白質の周囲に存在する水分子を削除してから、領域分割法による結合エネルギーの極小値を演算することで、蛋白質と化合物の複合体の結合構造の候補を求める計算処理量を大幅に低減することができる。これにより、複合体の結合構造候補を高速で求めることが可能となる。
【００１２】
そして、単体蛋白質の周囲に存在する水分子を削除したときには、水和状態にある水分子構造を保存しておき、複合体の結合構造候補を選択した後に、これらの候補へ削除した水分子構造を加えてから化合物原子に近接した水分子を削除することによって、複合体の構造最適化の計算処理量を大幅に低減しながら、計算結果の精度を確保することができる。
【００１３】
さらに、構造最適化では、複合体最適構造から化合物を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の蛋白質構造に対して蛋白質の最適構造を求める。または、水分子中の複合体最適構造から蛋白質を削除して、水分子の付加と加工した水分子中の化合物構造を設定する。これにより構造最適化の計算処理量を低減することができる。
【００１４】
そして、水分子中の複合体候補に対するエントロピーの計算は、水分子の加工と、水分子の質量を所定値に設定することで、水分子の固有振動数を大幅に削減してエントロピーの計算処理量を大幅に低減することができる。これにより、エントロピーの計算処理を極めて高速に行うことができる。
【００１５】
また、システムの利用者は、蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造、結合構造候補の探索領域、構造最適化による結合エネルギーを計算する結合構造候補の数、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する結合構造候補の数を入力すれば良い。
【００１６】
システムの利用者は、結合エネルギー計算とエントロピーエネルギー計算の負荷分散をするための設定を行う必要はなく、コンピューティングユニットの最適数を予測した自動設定が行われる。結合エネルギーとエントロピーエネルギーの和である自由エネルギーの最小値を高速にて計算することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する場合がある。
【００１８】
図１は、本発明を適用する計算機システムの一例を示すブロック図で、シミュレーションによって高分子の自由エネルギーを予測する並列分散計算機システムの例を示す。
【００１９】
図１において、並列分散計算機システムは、分散共有メモリシステムのコンピューティングユニット（超並列計算機）を複数備えた分散共有クラスタ１５００と、複数のパーソナルコンピュータを備えたＰＣクラスタ１４００と、分散共有クラスタ１５００とＰＣクラスタ１４００を接続するネットワーク１６０２と、をリング状に接続した広域分散環境を示す。ネットワーク１６０２には、並列分散計算システムを管理する管理ユニット（管理計算機）１６０３が接続される。そして、この管理ユニット１６０３を介して複数のクラスタまたはコンピューティングユニットへ計算の指令や計算結果の受信を行うパーソナルコンピュータ１００が接続される。なお、ネットワーク１６０２は、インターネットなどで構成することができる。また、分散共有クラスタ１５００とＰＣクラスタ１４００でクラスタ１７０１を構成し、クラスタ内でリング状に接続することができる。
【００２０】
このパーソナルコンピュータ１００は、シミュレーションの対象データの入力、各クラスタまたはコンピューティングユニットへの計算の分配および各クラスタまたはコンピューティングユニットからの計算結果の集計等の処理を行う。
【００２１】
管理ユニット１６０３は、並列分散計算機システム全体で稼動可能なプロセッサ数として、ＰＣクラスタ１４００や分散共有クラスタ１５００のコンピューティングユニット数ＮPE 、接続可能なコンピューティングユニットのプロセッサ機種や処理性能、あるいは、ネットワークのスピード等の情報を収集してパーソナルコンピュータ１００に提供する。
【００２２】
また、パーソナルコンピュータ１００は、演算処理を行うプロセッサと、データやプログラムを格納するメモリと、データの入力や各クラスタのコンピューティングユニットに与える計算条件等を設定する入力装置１０１と、データや計算結果を表示するための出力装置１０３を備える。さらに、パーソナルコンピュータ１００は、データやプログラムを格納する記憶装置と画像を生成する画像処理装置を含んで構成される。
【００２３】
図２は、上記図１に示したＰＣクラスタ１４００の構成の一例を示すブロック図である。
【００２４】
ＰＣクラスタ１４００には、格子状のデータ転送ネットワーク１４０４、１４０５に接続された複数のコンピューティングユニット１４０３と、複数のコンピューティングユニット１４０３と、データ転送ネットワークの接続点に配置されてＰＣクラスタ１４００を管理する管理ユニット１４０６を備える。複数のコンピューティングユニット１４０３は、パーソナルコンピュータで構成される。なお、管理ユニット１４０６は、並列分散システム全体を管理する管理ユニット１６０３によって管理される。また、ＰＣクラスタ１４００の管理ユニット１４０６にパーソナルコンピュータ１００を接続するようにしても良い。
【００２５】
計算処理の単位となるコンピューティングユニット１４０３は、計算処理を実行するコンピューティングプロセッサユニット（プロセッサ）１４０１と計算処理を実行するために必要な入力データ、または、計算処理を実行して得られた出力データを記憶するメモリユニット１４０２により構成されている。また、この計算処理の単位となるコンピューティングユニット１４０３は、他のコンピューティングユニット１４０３の間でデータ転送を実行するネットワーク１４０４，１４０５で格子状に結合されていることを示す。
【００２６】
データ転送ネットワーク１４０４、１４０５の一つに、並列分散計算機システムの制御のためのパーソナルコンピュータ１００を設けても良い。
【００２７】
図３は、上記図１に示した分散共有クラスタ１５００の構成の一例を示すブロック図である。
【００２８】
図３において、計算処理の単位となる複数のコンピューティングユニット１５０３が、計算処理を実行する複数のコンピューティングプロセッサユニット（プロセッサ）１５０１と計算処理を実行するために必要な入力データ、または、計算処理を実行し得られた出力データを記憶する一つの分散共有メモリユニット１５０２を含んで構成される。各コンピューティングユニット（分散共有ノード）１５０３は、格子状のネットワーク１５０４、１５０５を介して相互に接続される。格子状のネットワーク１５０４，１５０５の所定の位置には、分散共有クラスタ１５００のコンピューティングユニット１５０３を管理する管理ユニット１５０６が接続される。なお、この管理ユニット１５０６に図１に示したパーソナルコンピュータ１００を接続しても良い。なお、管理ユニット１５０６は、並列分散システム全体を管理する管理ユニット１６０３によって管理される。
【００２９】
管理ユニット１５０６は、分散共有クラスタ１５００で稼動可能なプロセッサ数として、分散共有メモリシステムのコンピューティングプロセッサユニット１５０１の数、接続可能なコンピューティングユニットのプロセッサ機種と処理性能、あるいは、ネットワークのスピード等の情報を収集してパーソナルコンピュータ１００に提供する。
【００３０】
図４は、並列分散計算機システムで実行される高分子エネルギー予測システムのソフトウェアの構成とハードウェアの構成を示すブロック図である。パーソナルコンピュータ１００では、各クラスタまたはコンピューティングユニットに計算を分配し、各クラスタまたはコンピューティングユニットからの計算結果を収集して、シミュレーションの結果を出力する処理・制御部１０２が実行される。処理・制御部１０２は、例えば、シミュレーション管理プログラムなどで構成される。処理・制御部１０２はパーソナルコンピュータ１００の記憶装置にロードされ、プロセッサにより実行されるものである。なお、パーソナルコンピュータ１００のハードウェアの構成は、図２に示した、ＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３と同様に、計算処理を行うプロセッサ１４０１と、データやプログラムを格納するメモリユニット１４０２を備え、さらに、他の計算機と通信を行うインターフェースと、入力装置１０１と出力装置１０３を備える。
【００３１】
本実施形態では、ＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３では、構造最適化による結合エネルギー計算プログラム１４１０が実行され、分散計算機システムの分散共有クラスタ１５００のコンピューティングユニット１５０３では、固有振動数に基づくエントロピー計算プログラム１５１０が実行される。すなわち、本発明の高分子エネルギー予測システムは、パーソナルコンピュータ１００のシミュレーション管理プログラムと、ＰＣクラスタ１４００の結合エネルギー計算プログラム１４１０と分散共有クラスタ１５００のエントロピー計算プログラム１５１０を主体にして構成される。
【００３２】
図４において、処理・制御部１０２は、入力装置１０１より入力されたシミュレーションのデータから各コンピューティングユニット１４０３に構造最適化による結合エネルギーの計算を分配する処理を実行する。また、処理・制御部１０２は、各コンピューティングユニット１４０３にデータを分配して構造最適化による結合エネルギーの計算を行った結果を統合するための処理を実行する。
【００３３】
処理・制御部１０２は、処理・制御部１０２の動作状況あるいは統合したデータを出力装置１０３に表示する。
【００３４】
また、処理・制御部１０２は入力装置１０１より入力されたデータから各コンピューティングユニット１５０３に固有振動数解析によるエントロピーエネルギーの計算を分配する処理を実行する。また、処理・制御部１０２は、各コンピューティングユニット１５０３にデータを分配して固有振動数解析によるエントロピーエネルギーの計算を行った結果を統合する処理を実行する。
【００３５】
ここで、図４において、パーソナルコンピュータ１００は、必要なプログラム、データを保持するためのディスクあるいはメモリー等の記憶装置、あるいは、ユーザとのインターフェイスのための表示画像を生成する画像処理装置等を備えるが、これらを便宜上、入力装置１０１および出力装置１０３のブロックに表示した。
【００３６】
コンピューティングユニット１４０３と１５０３は、パーソナルコンピュータ１００からの指令に応じた計算を行い、パーソナルコンピュータ１００に計算結果を転送する。また、管理ユニット１６０３は、各クラスタ内の管理ユニットから情報収集して、パーソナルコンピュータ１００へ通知する。
【００３７】
これらパーソナルコンピュータ１００、コンピューティングユニット１４０３と１５０３、および、並列分散計算システムの管理ユニット１６０３は、相互に必要なデータの交換ができるという意味で太線で結んで示した。また、処理・制御部１０２の処理ステップとコンピューティングユニット１４０３と１５０３の処理ステップとの関連は細い実線で結んで示した。
【００３８】
＜処理の概要＞
本発明の高分子エネルギー予測システムにおける処理の概要を以下に示す。
【００３９】
パーソナルコンピュータ１００のユーザ（または利用者）は、ゲノム情報から得られた蛋白質やＤＮＡおよびＲＮＡ等のシミュレーション対象になる高分子として、入力装置１０１から蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造、結合構造候補の探索領域、構造最適化による結合エネルギーを計算する結合構造候補の数、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する結合構造候補の数、並びに、並列分散環境の分散共有メモリシステムの分散共有クラスタ１５００やＰＣクラスタ１４００において使用可能なコンピューティングユニットの数ＮPEをそれぞれ入力する。
【００４０】
そして、パーソナルコンピュータ１００では以下の手順により高分子の自由エネルギーを予測する処理をＰＣクラスタ１４００と分散共有クラスタ１５００に実行させる。
（１）水分子中の単体蛋白質に対する最適構造を設定する。
（２）単体蛋白質の周囲に存在する水分子を削除し、水和状態にある水分子構造を保存する。
（３）上記（２）の単体蛋白質と化合物の結合構造に対する探索領域と、探索領域を分割する分割領域の数を設定し、結合エネルギーが極小となる結合構造候補を決定する。
（４）蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造に対して、化合物の配置構造の近い結合構造候補をＮh個選択する。
（５）結合構造候補に上記（２）で削除した水分子を付加し、化合物原子に近接した水分子を削除する。
（６）上記（４）で選択したＮh個の水分子中の結合構造候補に対して、構造最適化と結合エネルギーを並列計算するため、並列分散計算システム上のＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３に水分子中の複合体構造を送信し、コンピューティングユニット１４０３に水分子中の複合体最適構造と結合エネルギーを演算させる。そして、パーソナルコンピュータ１００はコンピューティングユニット１４０３から水分子中の複合体最適構造と結合エネルギーの計算結果を受信する。
（７）受信した結合エネルギーの低い順に水分子中の複合体最適構造をＮs個選択する。
（８）ＮS個の水分子中の複合体最適構造から化合物を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の蛋白質構造に対して、水分子中の蛋白質構造を設定する。
【００４１】
または、ＮS個の水分子中の複合体最適構造から蛋白質を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の化合物構造を設定する。
（９）ＮS個の水分子中の蛋白質に対して、または、ＮS個の水分子中の化合物に対して、構造最適化の並列計算のため、並列分散計算システム上のＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３に水分子中の蛋白質構造、または、水分子中の化合物構造を送信し、コンピューティングユニット１４０３に水分子中の蛋白質最適構造、または、水分子中の化合物最適構造を計算させる。そして、パーソナルコンピュータ１００はコンピューティングユニット１４０３から水分子中の蛋白質最適構造、または、水分子中の化合物最適構造の計算結果を受信する。
（１０）ＮS個の水分子中の複合体と、水分子中の蛋白質と、または、水分子中の化合物に対して、固有振動数の解析とエントロピーエネルギーを並列計算させるため、並列分散計算システム上の分散共有クラスタ１５００のコンピューティングユニット１５０３に水分子中の複合最適構造、水分子中の蛋白質最適構造、水分子中の化合物最適構造を送信してエントロピーの計算の実行を指令する。そして、パーソナルコンピュータ１００は、コンピューティングユニット１５０３から複合体と、蛋白質と、化合物のエントロピーエネルギーの計算結果を受信する。
（１１）パーソナルコンピュータ１００では、ＮS個の結合エネルギーとエントロピーエネルギーの和である自由エネルギーから、この自由エネルギーの最小値を決定する。
【００４２】
また、並列分散計算システムの各コンピューティングユニット上において、
（１２）前記パーソナルコンピュータ１００の処理手順（６）と（９）に従って、水分子中の複合体構造、水分子中の蛋白質構造、水分子中の化合物構造に対して、構造最適化や結合エネルギーを計算し、前記パーソナルコンピュータ１００に送信する。
（１３）前記パーソナルコンピュータ１００の処理手順（１０）に従って、水分子中の複合体最適構造、水分子中の蛋白質最適構造、水分子中の化合物最適構造に対して、固有振動数とエントロピーエネルギーを計算し、前記パーソナルコンピュータ１００に送信する。
【００４３】
以上の処理により、各コンピューティングユニット１４０３、１５０３の出力データは、水分子中の蛋白質と化合物の結合構造に対する最小の自由エネルギー、結合エネルギーとエントロピーエネルギー、並びに、結合構造における蛋白質と化合物と水分子の原子座標データであり、パーソナルコンピュータ１００は出力装置（表示装置）１０３に、これらの出力データをユーザに見やすい形の画像あるいは数値データとして出力する。
【００４４】
ここで、各コンピューティングユニット１４０３または１５０３に分配した蛋白質構造と化合物構造に対する結合エネルギーを計算する手順（６）と手順（１０）について、図２１を参照して分子動力学法を用いた計算手順を説明する。図２１は、蛋白質原子と化合物原子間の結合エネルギーとエントロピーエネルギーの和である自由エネルギーＧの概念図である。蛋白質と化合物の配置空間における自由エネルギーに対して、予め設定した時間ステップ毎に自由エネルギーの勾配方向に原子を移動させる。このとき、元の結合構造における自由エネルギーと新構造における自由エネルギーの差をΔＧとすれば、新構造に遷移する確率Ｐ（ΔＧ）は、次の式（１）で与えられる。
Ｐ（ΔＧ）＝exp（−ΔG／＋ｋBＴ）      ………（１）
ここで、ｋBＢはボルツマン係数、Ｔは絶対温度である。
【００４５】
＜処理の詳細＞
図４において、パーソナルコンピュータ１００の処理・制御部１０２では、入力装置１０１を介してシミュレーションの対象データを受け付けて、記憶装置に保持するとともに、上述した手順（６）,（９）,（１０）により、ＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３に構造最適化による結合エネルギーの計算のためのデータ、または、コンピューティングユニット１５０３に固有振動数解析によるエントロピーエネルギーの計算のためのデータを分配し、計算の実行を指令する。
【００４６】
各コンピューティングユニット１４０３、または、１５０３は、パーソナルコンピュータ１００から分配されたデータに基づいて、上述した手順（６）、（９）により行った最適結合構造と結合エネルギーの計算結果、または、手順（１０）固有振動数とエントロピーエネルギーの計算結果を、手順（１１）により統合し、出力装置１０３に表示する。
【００４７】
出力装置１０３では、水分子中の蛋白質と化合物の結合構造に対する最小の自由エネルギー、結合エネルギーとエントロピーエネルギー、並びに、結合構造における蛋白質と化合物と水分子の原子座標データを出力する。
【００４８】
また、上述したようなパーソナルコンピュータ１００の処理・制御部１０２を、コンピューティングユニット１４０３、または、１５０３の一つに代行させて、ＰＣクラスタ１４００の各コンピューティングユニット１４０３に構造最適化による結合エネルギーの計算を分配し、分散共有クラスタ１５００の各コンピューティングユニット１５０３に固有振動数解析によるエントロピーエネルギーの計算を分配し、各コンピューティングユニットが行った結合エネルギーとエントロピーエネルギーの計算結果を統合することもできる。
【００４９】
以下、パーソナルコンピュータ１００の処理・制御部１０２がＰＣクラスタ１４００の各コンピューティングユニット１４０３へ指令する構造最適化による結合エネルギーの計算および計算結果の統合、並びに、分散共有クラスタ１５００の各コンピューティングユニット１５０３へ指令する固有振動数解析によるエントロピーエネルギーの計算および計算結果の統合についての詳細な処理手順について図４を参照しながら説明する。
【００５０】
ステップ１０２１では、蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造をもとに、水分子中の単体蛋白質に対して最適構造を計算し、水分子中の単体蛋白質の最適構造を設定する。
【００５１】
ステップ１０２２は、水分子中の単体蛋白質の最適構造に対して、単体蛋白質の最適構造の周囲に存在した水分子を削除し、真空中の単体蛋白質構造を設定する。また、ステップ１０２２は、蛋白質の周囲の水和状態にある水分子構造データを保存する。
【００５２】
ステップ１０２３は、単体蛋白質構造と参照結合構造の化合物の間の結合構造に対する探索領域として、並進探索領域と回転探索領域を設定し、探索領域を分割する分割領域の数を設定する。各分割領域において、蛋白質と化合物の結合エネルギーが極小となる結合構造候補を決定するステップである。なお、このステップ１０２３の探索は、パーソナルコンピュータ１００がＰＣクラスタ１４００または分散共有クラスタ１５００に実行させる。
【００５３】
ステップ１０２４は、参照結合構造における化合物構造と、結合構造候補における化合物構造を比較し、化合物構造の原子座標の平均二乗誤差が近い結合構造候補をＮh個選択するステップである。Ｎhは構造最適化による結合エネルギーを計算する結合構造候補の数である。
【００５４】
ステップ１０２５は、Ｎh個の結合構造候補に、上記ステップ１０２２で保存した蛋白質の周囲の水和状態にある水分子構造を付加する。また、水分子構造を付加した際に、化合物原子に近接した水分子を削除するステップである。
【００５５】
ステップ１０２６は、上記ステップ１０２５で作成したＮh個の水分子中の結合構造候補に対して、構造最適化と結合エネルギーを並列計算するため、並列分散計算システム上のＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニットに水分子中の結合構造候補を送信し、計算の実行を指令する。ＰＣクラスタ１４００は構造最適化による結合エネルギーの計算が終了すると、計算結果をパーソナルコンピュータ１００へ送信する。パーソナルコンピュータ１００はＰＣクラスタ１４００からの計算結果を受信する。
【００５６】
なお、このステップ１０２６では、ＰＣクラスタ１４００へ計算の指令を送信する前に、水分子中の結合構造候補Ｎh個と、並列分散環境の分散共有クラスタ１５００やＰＣクラスタ１４００において使用可能なコンピューティングユニットの数ＮPEをもとに、構造最適化による結合エネルギーを計算するＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３の数ＮPCPEを決定する。そして、ＰＣクラスタ１４００へ計算を指令する際には、まず、パーソナルコンピュータ１００が管理ユニット１６０３に対して、上記決定したコンピューティングユニット１４０３の数ＮPCPEを通知し、次に、データ及び指令を管理ユニット１６０３に対して送信する。管理ユニット１６０３は、パーソナルコンピュータ１００が要求した数ＮPCPEのコンピューティングユニット１４０３に対してデータ及び指令を転送し、計算を実行させる。なお、管理ユニット１６０３は、要求されたコンピューティングユニット１４０３の数ＮPCPEを確保できないときには、パーソナルコンピュータ１００へエラーを通知するようにしても良い。なお、本実施形態の説明では、パーソナルコンピュータ１００とＰＣクラスタ１４００または分散共有クラスタ１５００が通信を行う場合、管理ユニット１６０３、１４０６、１５０６を介して通信を行うものとする。
【００５７】
ステップ１０２７は、上記ステップ１０２６で得られたＮh個の水分子中の複合体最適構造において、結合エネルギーの低い順にＮS個の水分子中の複合体最適構造を選択するステップである。ＮSは、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する結合構造候補の数である。
【００５８】
ステップ１０２８では、上記ステップ１０２７で選択したＮS個の水分子中の複合体最適構造から化合物構造を除いた水分子中の蛋白質構造、または、ＮS個の水分子中の複合体最適構造から化合物構造を除いた中空に水分子を付加した水分子中の蛋白質構造を設定するステップである。また、ＮS個の水分子中の複合体最適構造から蛋白質構造を除いた水分子中の化合物構造、または、ＮS個の水分子中の複合体最適構造から蛋白質構造を除いた中空に水分子を付加した水分子中の化合物構造を設定することができる。
【００５９】
ステップ１０２９では、上記ステップ１０２８で選択したＮS個の水分子中の蛋白質に対して、または、ＮS個の水分子中の化合物に対して、構造最適化の並列計算をＰＣクラスタ１４００に実行させる。パーソナルコンピュータ１００は、並列分散計算システム上のＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３に、水分子中の蛋白質構造、または、水分子中の化合物構造を送信し、ＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３に最適化構造の計算実行を指令する。そして、ＰＣクラスタ１４００で計算が完了すると、パーソナルコンピュータ１００は、コンピューティングユニット１４０３から水分子中の蛋白質最適構造、または、水分子中の化合物最適構造を受信する。
【００６０】
なお、ＰＣクラスタ１４００へ計算実行を指令する前に、パーソナルコンピュータ１００は、水分子中の蛋白質構造と水分子中の化合物構造の夫々の数Ｎh個と、並列分散環境の分散共有クラスタ１５００やＰＣクラスタ１４００において使用可能なコンピューティングユニットの数ＮPEをもとに、構造最適化を計算するコンピューティングユニット１４０３の数ＮPCPEを決定し、管理ユニット１６０３へ通知しておく。
【００６１】
ステップ１０３０では、ＮS個の水分子中の複合体と、水分子中の蛋白質、または、水分子中の化合物に対して、固有振動数の解析とエントロピーエネルギーの計算を並列計算によって分散共有メモリシステムに実行させる。このため、パーソナルコンピュータ１００は、並列分散計算システム上の分散共有クラスタ１５００のコンピューティングユニット１５０３に水分子中の複合最適構造と、水分子中の蛋白質最適構造と、水分子中の化合物最適構造を送信して計算の実行を指令する。分散共有クラスタ１５００で計算が完了すると、パーソナルコンピュータ１００は、コンピューティングユニット１５０３から複合体のエントロピーエネルギーと、蛋白質のエントロピーエネルギーと、化合物のエントロピーエネルギーを受信する。
【００６２】
ステップ１０３１は、パーソナルコンピュータ１００が、上記計算結果のＮS個の複合体に対する結合エネルギーと、複合最適構造のエントロピーエネルギーから蛋白質のエントロピーエネルギーと化合物のエントロピーエネルギーを引いて得られたエントロピーエネルギーとの和で求められた自由エネルギーに対して、最小値を決定するステップである。
【００６３】
ステップ１０３２では、水分子中の蛋白質と化合物の結合構造に対する最小（極小）の自由エネルギーと、結合エネルギーとエントロピーエネルギー、並びに、結合構造における蛋白質と化合物と水分子の原子座標データを出力装置１０３に出力するステップである。
【００６４】
以上の処理により、パーソナルコンピュータ１００は、水分子中にある単体蛋白質に対して最適構造を求める演算を１回行う。その後、並列分散計算システムの各コンピューティングユニット１４０３において、パーソナルコンピュータ１００は、ステップ１０２６、または、ステップ１０２９からの水分子中の複合体構造、または、水分子中の蛋白質構造、水分子中の化合物構造を受信する。さらに、ＰＣクラスタ１４００では蛋白質と、化合物と、水分子の原子座標を用いて構造最適化を実行し、蛋白質と化合物の結合エネルギーを計算する。計算された水分子中の複合体最適構造、水分子中の蛋白質最適構造、水分子中の化合物最適構造と、複合体の結合エネルギーを通信制御のステップ１０２６と１０２９によってパーソナルコンピュータ１００に送信する。並列分散計算システムの分散共有メモリシステムの各コンピューティングユニット１５０３においては、ステップ１０３０から、水分子中の複合体最適構造と、水分子中の蛋白質最適構造と、水分子中の化合物最適構造をパーソナルコンピュータ１００から受信する。各コンピューティングユニット１５０３は、蛋白質と、化合物と、水分子の原子座標を用いて、固有振動数解析を実行し、複合体のエントロピーエネルギーと、蛋白質のエントロピーエネルギーと、化合物のエントロピーエネルギーを計算する。計算された複合体のエントロピーエネルギーと、蛋白質のエントロピーエネルギーと、化合物のエントロピーエネルギーを通信制御のステップ１０３０によってパーソナルコンピュータ１００に送信する。パーソナルコンピュータ１００では、水分子中の蛋白質と化合物の結合構造に対する最小（極小）の自由エネルギーと、結合エネルギーとエントロピーエネルギー、並びに、結合構造における蛋白質と化合物と水分子の原子座標データを求め、最適な蛋白質と化合物の結合構造を得ることができる。すなわち、図２１に示した最小自由エネルギーとなる複合体構造を高速に求めることができる。
【００６５】
ここで、上記ステップ１０２１〜１０３２の処理は、図４に示したマクロな処理ステップＡ〜Ｅの５つの処理に大別することができる。
【００６６】
Ａ．水和状態の蛋白質と化合物を入力し、水分子中の単体の蛋白質に対する最適構造を設定する処理（ステップ１０２１）
Ｂ．蛋白質から水分子を削除して、結合エネルギーの極小値を探索し、蛋白質と化合物の結合構造の候補をＮh個選択する処理（ステップ１０２２〜１０２４）
Ｃ．再度水分子を加えて、水分子中の化合物と蛋白質と複合体の構造最適化を行い、結合エネルギーを計算し、結合構造の候補をＮS個選択する処理（ステップ１０２５〜１０２９）
Ｄ．水分子中のエントロピーを計算する処理（ステップ１０３０）
Ｅ．最小自由エネルギーとなる複合体構造を決定する処理（ステップ１０３１、１０３２）
上記処理Ｂのうち、ステップ１０２３の領域分割法による結合エネルギーの極小値を探索する処理については、本願出願人が提案した特願2006-040685号を採用することができる。
【００６７】
これは、次の処理をパーソナルコンピュータ１００で実行することにより実現することができる。
（ａ）図２１に示した自由エネルギーと配置空間において、高分子の探索領域を分割する分割幅と、探索領域を分割した分割領域における探索回数を決定する。
（ｂ）探索領域を分割しうる分割領域の数を決定する。
（ｃ）分割領域を割り当てるＰＣクラスタ１４００（または分散共有クラスタ１５００）のコンピューティングユニット１４０３（またはプロセッサ１５０１）の数を決定する。
（ｄ）各コンピューティングユニット１４０３（またはプロセッサ１５０１）に分割領域を割り当てる。
（ｅ）各分割領域内の探索点を決定する。
（ｆ）探索点のデータをコンピューティングユニット１４０３（または１５０３）に送信し、結合エネルギーとエネルギーの勾配ベクトルの計算の実行を指令する。コンピューティングユニット１４０３（またはプロセッサ１５０１）で計算が完了すると、計算結果を受信する。
（ｇ）受信した計算結果に基づいて、分割領域における結合エネルギーの極小値と、探索領域における最小値を決定する。
（ｈ）結合エネルギーの収束性を判定する。
【００６８】
また、ＰＣクラスタ１４００（または分散共有クラスタ１５００）のコンピューティングユニット１４０３（１５０３）では、次の処理を行う。
（ｉ）探索点のデータから、結合エネルギーとエネルギーの勾配ベクトルを演算する。
（ｊ）計算結果である結合エネルギーとエネルギーの勾配ベクトルをパーソナルコンピュータ１００へ送信する。
【００６９】
以上の処理によって、水分子を削除した状態における蛋白質と化合物の結合エネルギーの極小値を求めることができ、結合エネルギーが極小となる結合構造候補を複数求めることができる。
【００７０】
＜第１実施例＞
図５は、本発明の第１の実施例を示し、高分子エネルギー予測システムの処理内容を示す概念図であり、水和状態の蛋白質と化合物を入力し、蛋白質と化合物の複合体の最適な結合構造を求める例を示す。
【００７１】
この実施例における処理は、上記図４に示した５つの処理と同様の処理の詳細を示すものである。
【００７２】
Ａ．水和状態の蛋白質と化合物を入力し、水分子中の単体蛋白質の最適構造設定する処理
Ｂ．蛋白質と化合物の配置空間の並進操作と回転操作によって結合エネルギーが極小となる結合構造候補を探索する処理
Ｃ．水分子中の結合構造候補の構造最適化による結合エネルギーの並列計算を行う処理  Ｄ．水分子中の複合体、蛋白質、化合物の固有振動数解析によるエントロピーエネルギーの並列計算を行う処理
Ｅ．自由エネルギーの最小値を計算する処理
全体的な構成は、図４に示した処理内容と同じであるが、図４の処理・制御部１０２および各処理ステップ１０２１〜１０３２は、処理内容の変更に応じて、処理・制御部１１２および各処理ステップ１１２１〜１１３２とした。図５に示したＡからＥまでのマクロな処理ステップは、図４に示したＡからＥに対応している
ユーザは、ゲノム情報から得られた蛋白質やＤＮＡおよびＲＮＡ等のシミュレーション対象になる高分子において、入力装置１０１から蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造、結合構造候補の探索領域、構造最適化による結合エネルギーを計算する結合構造候補の数、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する結合構造候補の数、並びに、並列分散環境の分散共有クラスタ１５００やＰＣクラスタ１４００において使用可能なコンピューティングユニット１４０３、またはプロセッサ１５０１の数を入力する。
【００７３】
図６には、Ｘ線やＮＭＲ（Nuclear Magnetic Resonance：核磁気共鳴）等の計測装置により解析した、水分子溶液３０３に囲まれた蛋白質３０１と、蛋白質の中央に存在するポケット領域に結合した化合物３０２から構成された複合体の参照結合構造を示す。上記処理Ａでは、図６に示す、蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造をパーソナルコンピュータ１００へ入力する。
【００７４】
図７は、蛋白質を配置した空間において並進操作による探索領域を示す説明図である。立方体の形状をした探索領域である空間で、並進操作による探索領域を探索領域の中心位置の座標値で入力し、蛋白質３０１における探索領域の中心位置４０２の座標値、および、立方体の形状をした探索領域である空間領域幅Ｗ４０３を示す。ここで、空間領域幅Ｗ４０３の中に示す小さい立方体の形状ΔＷは、並進探索領域の分割幅ΔＷを持つ立方体を模式的に示す。
【００７５】
図８（ａ）〜（ｃ）には、化合物５０１の回転探索領域を表すオイラー角の回転座標φ、θ、ψを模式的に示す。結合構造候補の数は、上記ステップ１０２４では構造最適化による結合エネルギーを計算する結合構造候補の数Ｎhを設定し、上記ステップ１０２７では、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する結合構造候補の数ＮSを設定する。
【００７６】
また、ステップ１０２６では並列分散環境のＰＣクラスタ１４００で使用可能なコンピューティングユニット１４０３の数ＮPCPEと並列分散環境の共有分散メモリの分散共有クラスタ１５００において使用可能なプロセッサ１５０１の数ＮDSMPEを入力する。使用可能なコンピューティングユニットの数ＮPCPEとＮDSMPEはユーザが入力してもよいし、並列分散計算システムの管理ユニット１６０３が提供するデータを採用してもよい。
【００７７】
図５において、マクロな処理Ａにおけるステップ１１２１は、図４のステップ１０２１と同様に、蛋白質と化合物から構成された複合体の参照結合構造をもとに、水分子中の単体蛋白質に対して最適構造を計算する。複合体の参照構造から蛋白質構造とその蛋白質の周囲に水分子を配置する。水分子中の単体蛋白質に対して、原子間の相互作用エネルギーを計算し、エネルギー勾配方向、または、共役勾配方向に原子座標を移動させた構造最適化を実行する。構造最適化の反復計算を実行し、原子座標の移動量が充分収束した構造を、水分子中の単体蛋白質の最適構造として設定する。
【００７８】
図２０に示すように、構造最適化計算の１ステップの計算量（演算回数）は、原子間のエネルギー勾配を計算するため、原子数をＮとすれば、Ｈ（Ｎ）＝Ｎｌｏｇ２Ｎに比例することが知られている。水分子数をＮｗ、単体蛋白質の原子数をＮｐとすれば、水分子中の単体蛋白質の原子数はＮｗ＋Ｎｐである。構造最適化のステップ数をＮｅｍとすれば、マクロな処理Ａの計算量はＨ（Ｎｗ＋Ｎｐ）Ｎｅｍとなる。本発明では、構造最適化を実行する回数は、化合物の数に依存せず１回のみである。なお、図２０は、上記マクロな処理Ａ〜Ｄについて、本発明の演算回数と、後述する対比例の演算回数を比較したものである。
【００７９】
上記処理Ａの結果、水分子中の単体の蛋白質の最適構造において、単体蛋白質の周囲には水和状態に最適化された水分子構造が存在する。
【００８０】
マクロな処理Ｂにおけるステップ１１２２では、上記処理Ａの結果から、単体蛋白質の周囲の水分子を削除し、真空中の単体蛋白質構造を設定する。また、後述のステップ１１２５において使用するため、周囲の水和状態に最適化された水分子構造をパーソナルコンピュータ１００の記憶装置などに保存する。
【００８１】
マクロな処理Ｃにおけるステップ１１２３は、上記ステップ１１２２で設定した水分子を除去した状態の単体蛋白質構造と、入力された参照結合構造における化合物構造の結合構造に対する探索領域として、図７に示した並進探索領域と図８に示した回転探索領域を設定する。並進探索領域を分割する分割領域の数、回転探索領域を分割する分割領域の数の設定方法については、上述のように本願出願人が提案した特願2006-040685号と同様にすればよい。
【００８２】
図９に示すように、各分割領域における蛋白質と化合物の結合構造に対する結合エネルギーは、山と谷の起伏形状を示す。並進探索領域を分割する分割領域の数に応じて、並進探索領域の分割幅とエネルギー勾配方向６０２の直線探索６０１の回数を決定することができる。並進分割領域の直線探索点に対応した結合構造の結合エネルギーを求め、結合エネルギーの極小値６０３となる結合構造を結合構造候補とする。また、回転探索領域を分割する分割領域の数に応じて、回転探索領域の分割幅とエネルギー勾配のトルク方向の直線探索回数を決定することができる。回転分割領域の直線探索点に対応した結合構造の結合エネルギーを求め、結合エネルギーが極小となる結合構造を結合構造候補とする。
【００８３】
図２０に示すように、上記直線探索１回において、原子間のエネルギー勾配を計算するため、演算量はＨ（Ｎ）である。単体蛋白質の原子数をＮｐ、化合物の原子数をＮｃ、直線探索６０１における探索点の数をＮｇとすれば、マクロな処理ステップＢの計算量はＨ（Ｎｐ＋Ｎｃ）Ｎｇとなる。通常、計算量はＮｐ＞＞Ｎｃのため、計算量はＨ（Ｎｐ）Ｎｇとなる。次に、結合構造候補を探索する演算回数は、化合物の数毎に１回なので、化合物の数をＭｃとすればＭｃ回となる。
【００８４】
マクロな処理ステップＢにおけるステップ１１２４では、複合体の参照結合構造の蛋白質原子と、結合構造候補の蛋白質原子の平均二乗誤差が最小になるように蛋白質構造をフィットさせたときに、複合体の参照結合構造の化合物原子と結合構造候補の化合物原子の平均二乗誤差を計算する。
【００８５】
結合構造候補において、化合物構造の原子座標の平均二乗誤差が小さい結合構造候補をＮh個選択する。ここで、Ｎhは、後述するように、ステップ１１２６における構造最適化による結合エネルギーを計算する結合構造候補の数である。
【００８６】
マクロな処理ステップＣにおけるステップ１１２５では、Ｎh個の結合構造候補に、ステップ１１２２で保存した水和状態にある水分子構造を付加する。水分子構造において、蛋白質原子の中心から所定のプローブ半径ｒｐ内に存在する水分子数Ｎｗ’のみを選択し、結合構造候補に付加する。水分子構造は、単体蛋白質に対して水和状態に最適化された構造であるため、付加したときに蛋白質原子と接触することはないが、化合物原子に接触することがある。
【００８７】
このように、化合物原子に近接した水分子は、異常な力場を化合物原子に与えるため、削除しておく。例えば、化合物原子と近接した水分子間の相互作用エネルギーが１×１０4kcal／molの場合は、近接した水分子を削除する。すなわち、化合物の原子と水分子間の相互作用エネルギーが閾値エネルギーよりも高い場合に、近接した水分子を削除する。
【００８８】
マクロな処理ステップＣにおけるステップ１１２６では、上記ステップ１１２５で作成したＮh個の水分子中の結合構造候補に対して、構造最適化と結合エネルギーを並列計算するため、並列分散計算システム上のコンピューティングユニット１４０３（または１５０３）に水分子中の結合構造候補を送信し、並列的な並列演算のコンピューティングユニットから水分子中の複合体最適構造と結合エネルギーを受信する通信を制御する。図２０に示すように、水分子中の結合構造候補に対する構造最適化計算の１ステップの計算量は、原子間のエネルギー勾配を計算するため、Ｎを原子数として演算量はＨ（Ｎ）に比例する。周囲に付加した水分子数をＮｗ’、蛋白質の原子数をＮｐ、化合物の原子数をＮｃ、構造最適化のステップ数をＮｅｍとすれば、計算量はＨ（Ｎｗ’＋Ｎｐ＋Ｎｃ）Ｎｅｍとなる。通常、Ｎｗ’，Ｎｐ＞＞Ｎｃのため、計算量はＨ（Ｎｗ’＋Ｎｐ）Ｎｅｍとなる。そして、Ｎh個の水分子中の結合構造候補に対して、構造最適計算の回数は、化合物数毎と結合構造数毎なので、化合物の数をＭｃとすれば、Ｍｃ×Ｎh回となる。
【００８９】
この際、水分子中の結合構造候補Ｎh個と、並列分散環境のＰＣクラスタ１４００において使用可能なコンピューティングユニット１４０３の数ＮPCPEをもとに、各コンピューティングユニット上で、構造最適化による結合エネルギーを計算する数を決定する。
【００９０】
図１０に示すように、計算負荷の均等化を図るため、水分子中の結合構造候補７０１のＮh個を、インサーネットや高速ネットワーク７０２で繋がったコンピューティングユニット１４０３の数ＮPCPEに等分配する。よって、パーソナルコンピュータ１００は、化合物数毎に、各コンピューティングユニット１４０３上に水分子中の結合構造候補数Ｎh／ ＮPCPE個を分配する。
【００９１】
マクロな処理ステップＣにおけるステップ１１２７では、上記ステップ１１２６におけるＮh個の水分子中の複合体最適構造に対して結合エネルギーが求められているが、その結合エネルギーの低い順にＮS個の水分子中の複合体最適構造を選択する。ここで、ＮSは、後述するように、ステップ１１３０における固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する結合構造候補の数である。
【００９２】
マクロな処理ステップＣにおけるステップ１１２８−１では、ＮS個の水分子中の複合体最適構造から化合物構造を除いた水分子中の蛋白質構造を作成する。又は、ＮS個の水分子中の複合体最適構造から化合物構造を除いた中空に、水分子を付加した水分子中の蛋白質構造を作成する。
【００９３】
マクロな処理ステップＣにおけるステップ１１２９では、上記ステップ１１２８−１で作成したＮS個の水分子中の蛋白質に対して、構造最適化を並列計算するため、並列分散計算システム上のコンピューティングユニット１５０３に水分子中の蛋白質を送信し、並列的に計算を実行させる。コンピューティングユニット１５０３で計算が完了すると、パーソナルコンピュータ１００は各コンピューティングユニット１５０３から水分子中の蛋白質最適構造を受信する。
【００９４】
水分子中の蛋白質構造に対する構造最適化計算の１ステップの計算量は、原子間のエネルギー勾配を計算するため、Ｎを原子数として演算量はＨ（Ｎ）に比例する。周囲に付加した水分子数をＮｗ’、単体蛋白質の原子数をＮｐ、構造最適化のステップ数をＮｅｍとすれば、計算量はＨ（Ｎｗ’＋Ｎｐ）Ｎｅｍとなる。ＮS個の水分子中の蛋白質構造に対して、構造最適化を実行する回数は、化合物数毎と結合構造数毎なので、化合物数をＭｃとすればＭｃ×ＮS回となる。
【００９５】
その際に、水分子中の蛋白質構造ＮS個と、並列分散環境のＰＣクラスタ１４００において使用可能なコンピューティングユニットの数ＮPCPEをもとに、各コンピューティングユニット上で構造最適化を計算する数を決定する。図８に示すように、計算負荷の均等化を図るため、水分子中の蛋白質構造８０１のＮS個を、インターネットや高速ネットワーク８０２で繋がったコンピューティングユニット８０３の数ＮPCPEに等分配する。よって、パーソナルコンピュータ１００は、化合物数毎に、各コンピューティングユニット１４０３に水分子中の蛋白質数ＮS/ ＮPCPE個を分配する。
【００９６】
更に、また、マクロな処理ステップＣにおけるステップ１１２８−２では、ＮS個の水分子中の複合体最適構造から蛋白質構造を除いた水分子中の化合物構造を作成する。又は、ＮS個の水分子中の複合体最適構造から蛋白質物構造を除いた中空に、水分子を付加した水分子中の化合物構造を作成する。
【００９７】
マクロな処理ステップＣにおけるステップ１１２９では、ステップ１１２８−２で作成したＮS個の水分子中の化合物に対して、構造最適化を並列計算するため、並列分散計算システム上のコンピューティングユニット１４０３（または１５０３）に水分子中の化合物を送信し、水分子中の化合物最適構造を計算させる。そして、ＰＣクラスタ１４００または分散共有クラスタ１５００での計算が完了すると、パーソナルコンピュータ１００はＰＣクラスタ１４００や分散共有クラスタ１５００から水分子中の化合物最適構造を受信する通信を制御する。
【００９８】
水分子中の化合物構造に対する構造最適化計算の１ステップの計算量は、周囲に付加した水分子数をＮｗ’、化合物の原子数をＮｃ、構造最適化のステップ数をＮｅｍとすれば、計算量はＨ（Ｎｗ’＋Ｎｃ）Ｎｅｍとなる。通常、Ｎｗ’＞＞Ｎｃのため、計算量はＨ（Ｎｗ’）Ｎｅｍとなる。ＮS個の水分子中の化合物構造に対して、構造最適化を実行する回数は、化合物の数をＭｃとすれば、ＭｃＮS回となる。
【００９９】
その際に、水分子中の化合物構造ＮS個と、並列分散環境のＰＣクラスタ１４００において使用可能なコンピューティングユニット１４０３の数ＮPCPEをもとに、各コンピューティングユニット１４０３上で構造最適化を計算する数を決定する。図１１に示すように、計算負荷の均等化を図るため、水分子中の化合物構造８０１のＮS個を、インターネットや高速ネットワーク８０２で繋がったコンピューティングユニット１４０３の数ＮPCPEに等分配する。よって、化合物数毎において、各コンピューティングユニット１４０３上に水分子中の化合物数ＮS/ ＮPCPE個を分配する。
【０１００】
マクロな処理ステップＤにおけるステップ１１３０では、ステップ１０２６で得られたＮS個の水分子中の複合体最適構造に対して、固有振動数の解析とエントロピーエネルギーを並列計算のため、並列分散計算システム上の分散共有クラスタ１５００のコンピューティングユニット１５０３に水分子中の複合最適構造を送信し、並列的に計算を実行させる。パーソナルコンピュータ１００は計算が完了したコンピューティングユニット１５０３から複合体最適構造のエントロピーエネルギーを受信する。
【０１０１】
図２０に示すように、水分子中の複合体最適構造に対する固有振動数解析の計算量は、Ｎを原子数として演算量Ｓ（Ｎ）はＮ２に比例する。周囲に付加した水分子数をＮｗ’、蛋白質の原子数をＮｐ、化合物の原子数をＮｃとすれば、計算量はＳ（Ｎｗ’＋Ｎｐ＋Ｎｃ）となる。水分子中の複合体エントロピーの計算では、水分子のエントロピーを除かなければならない。水分子の力場を与えながら水分子の自由度を除くためには、水分子の質量を従来の質量よりも充分に大きくすれば、例えば、従来の１０6倍に大きくすれば、振動数を０に近い値にすることができる。従って、０に近い振動数は、並進振動数の３つ、回転振動数の３つと、水分子に由来する３Ｎｗ’存在することになる。これら０に近い振動数の固有振動数を求める必要はないため、固有振動数の小さい値から３Ｎｗ’＋６個の固有振動数解析を削減し、計算量はＳ（Ｎｐ＋Ｎｃ）となる。通常、Ｎｐ＞＞Ｎｃのため、計算量はＳ（Ｎｐ）となる。固有振動数解析を実行する回数は、化合物数毎にＮS個なので、化合物の数をＭｃとすれば、Ｍｃ×ＮS回となる。
【０１０２】
その際に、水分子中の複合体最適構造ＮS個と、並列分散環境の分散共有クラスタ１５００において使用可能なプロセッサ１５０１の数ＮDSMPEをもとに、各コンピューティングユニット１５０３上で固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する数を決定する。
【０１０３】
図１２に示すように、計算負荷の均等化を図るため、水分子中の複合体最適構造９０１のＮS個を、インターネットや高速ネットワーク９０２で繋がったコンピューティングユニット１５０３内のプロセッサ１５０１の数ＮDSMPEに等分配する。よって、化合物の数毎に、各コンピューティングユニットに水分子中の複合体最適構造ＮS/ ＮDSMPE個を分配する。
【０１０４】
マクロな処理ステップＤにおけるステップ１１３０では、ステップ１０２９で得られたＮS個の水分子中の蛋白質最適構造に対して、固有振動数の解析とエントロピーエネルギーを並列計算のため、並列分散計算システム上のコンピューティングユニット１５０３に水分子中の蛋白質最適構造を送信し、蛋白質のエントロピーエネルギーの計算を並列的に実行させる。各コンピューティングユニット１５０３で計算が完了すると、パーソナルコンピュータ１００は各コンピューティングユニット１５０３から蛋白質のエントロピーエネルギーを受信する。
【０１０５】
ここで、周囲に付加した水分子数をＮｗ’、蛋白質の原子数をＮｐ、とすれば、計算量はＳ（Ｎｗ’＋Ｎｐ）となる。水分子中の蛋白質エントロピーの計算では、水分子のエントロピーを除かなければならないため、水分子の質量を従来の質量よりも充分に大きくすれば、例えば、従来の１０6倍に大きくすれば、振動数を０に近い値にすることができる。従って、固有振動数の小さい値から３Ｎｗ’＋６個は求める必要がないため、計算量はＳ（Ｎｐ）となる。ＮS個の水分子中の蛋白質最適構造に対して、固有振動数解析を実行する回数は、化合物数毎に１回なので、化合物の数をＭｃとすれば、Ｍｃ×ＮS回となる。
【０１０６】
その際に、水分子中の蛋白質最適構造ＮS個と、並列分散環境の共有分散メモリの超並列計算機において使用可能なコンピューティングユニット１５０３のプロセッサ１５０１の数ＮDSMPEをもとに、各コンピューティングユニット１５０３上で固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する数を決定する。図１２に示すように、計算負荷の均等化を図るため、水分子中の蛋白質最適構造９０１のＮS個を、インターネットや高速ネットワーク９０２で繋がったコンピューティングユニット１５０３のプロセッサ１５０１の数ＮDSMPEに等分配する。よって、パーソナルコンピュータ１００は化合物の数毎に、各コンピューティングユニットに水分子中の蛋白質最適構造ＮS/ ＮDSMPE個を分配する。
【０１０７】
マクロな処理ステップＤにおけるステップ１１３０では、上記ステップ１０２９で得られたＮS個の水分子中の化合物最適構造に対して、固有振動数の解析とエントロピーエネルギーを並列計算のため、並列分散計算システム上のコンピューティングユニットに水分子中の化合物最適構造を送信し、化合物のエントロピーエネルギーを並列的に計算させる。計算が終了するとパーソナルコンピュータ１００は、各コンピューティングユニット１５０３から化合物のエントロピーエネルギーを受信する。
【０１０８】
この計算では、周囲に付加した水分子数をＮｗ’、化合物の原子数をＮｃ、とすれば、計算量はＳ（Ｎｗ’＋Ｎｃ）となる。水分子中の化合物エントロピーの計算では、水分子のエントロピーを除かなければならないため、水分子の質量を従来の質量よりも充分に大きくすれば、例えば、従来の１０6倍に大きくすれば、振動数を０に近い値にすることができる。従って、固有振動数の小さい値から３Ｎｗ’＋６個は求める必要がないため、計算量はＳ（Ｎｃ）となる。ＮS個の水分子中の化合物最適構造に対して、固有振動数解析を実行する回数は、化合物数毎に１回なので、化合物数をＭｃとすれば、ＭｃＮS回となる。
その際に、水分子中の化合物最適構造ＮS個と、並列分散環境の超並列計算機やＰＣクラスタにおいて使用可能なコンピューティングユニットの数ＮDSMPEをもとに、各コンピューティングユニット上で固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する数を決定する。図１２に示すように、計算負荷の均等化を図るため、水分子中の化合物最適構造９０１のＮS個を、インターネットや高速ネットワーク９０２で繋がったコンピューティングユニット１５０３のプロセッサ数ＮDSMPEに等分配する。よって、化合物の数毎に、各コンピューティングユニット１５０３に水分子中の化合物最適構造ＮS/ ＮDSMPE個を分配する。
【０１０９】
マクロな処理ステップＥにおけるステップ１１３１では、上記ステップ１１３０でＮS個の複合体に対する結合エネルギーが求められている。また、ＮS個の複合体のエントロピーエネルギー、ＮS個の蛋白質のエントロピーエネルギー、ＮS個の化合物のエントロピーエネルギーが得られており、複合体のエントロピーエネルギーから、蛋白質のエントロピーエネルギーと化合物のエントロピーエネルギーを引いた、ＮS個のエントロピーエネルギーが求められる。よって、結合エネルギーとエントロピーエネルギーの和であるＮS個の自由エネルギーが得られ、これら自由エネルギーの中から最小値を決定することができる。
【０１１０】
ステップ１１３２では、水分子中の蛋白質と化合物の結合構造に対する最小の自由エネルギー、結合エネルギーとエントロピーエネルギー、並びに、蛋白質と化合物と水分子の原子座標データを出力する。
【０１１１】
並列分散計算システムの各コンピューティングユニット１４０３において、ステップ１１２６、または、ステップ１１２９で得られた水分子中の複合体構造、または、水分子中の蛋白質構造と水分子中の化合物構造を受信する。蛋白質の原子座標、化合物の原子座標、水分子の原子座標を用いて構造最適化を実行し、蛋白質と化合物の結合エネルギーを計算する。計算された水分子中の複合体の最適構造、水分子中の蛋白質最適構造、水分子中の化合物最適構造と、複合体最適構造の結合エネルギーを通信制御のステップ１１２６と１１２９によってパーソナルコンピュータ１００に送信する。
【０１１２】
並列分散計算システムの各コンピューティングユニット１５０３において、ステップ１１３０から、水分子中の複合体最適構造、水分子中の蛋白質最適構造、水分子中の化合物最適構造を受信する。蛋白質の原子座標、化合物の原子座標、水分子の原子座標を用いて、固有振動数解析を実行し、複合体のエントロピーエネルギー、蛋白質のエントロピーエネルギー、化合物のエントロピーエネルギーを計算する。計算された複合体のエントロピーエネルギー、蛋白質のエントロピーエネルギー、化合物のエントロピーエネルギーを通信制御のステップ１１３０によってパーソナルコンピュータ１００に送信する。
【０１１３】
＜対比例＞
ここで、本発明による演算量と、従来技術に基づく演算量の比較を行うため、対比例として図２０に示す。この対比例は、パーソナルコンピュータ１００の制御部１０２Ａで実行し、並列演算をＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３で行う例を示す。
【０１１４】
図２０は、上記第１実施例と同様の並列分散計算システム上で高分子の自由エネルギーを予測するシミュレーションを行う従来例に、本願出願人が提案した特願2006-040685号の技術を組み合わせた対比例を示す概念図である。
【０１１５】
ステップ１８０１では、分子動力学法などを用いて、水分子中の蛋白質と化合物の複合体に対する時間ステップ計算を実行する。
【０１１６】
ステップ１８０２では、時間ステップ毎に、次の処理ステップに繋げる複合体候補を選択する。ステップ１８０３では、水分子中の複合体候補に対して、結合エネルギーを計算するため、パーソナルコンピュータ１００は、計算システム上のコンピューティングユニット１４０３（または１５０３）に水分子中の複合体候補を送信し、コンピューティングユニット１４０３に水分子中の複合体候補に対するエネルギーを計算させ、計算結果を受信する。
【０１１７】
ステップ１８０４では、ステップ１８０３で得られた水分子中の複合体候補に対する結合エネルギーをもとに、次の処理ステップに繋げる複合体候補を選択する。
【０１１８】
ステップ１８０５では、水分子中の複合体候補をもとに、部分構造である水分子中の複合体構造、蛋白質構造、または、化合物構造に対して、エントロピーエネルギーを計算のため、パーソナルコンピュータ１００は計算システム上のコンピューティングユニット１４０３に水分子中の複合体構造、蛋白質構造、化合物構造を送信し、並列的に複合体のエントロピーエネルギー、蛋白質のエントロピーエネルギー、化合物のエントロピーエネルギーを計算させる。各コンピューティングユニット１４０３で計算が完了すると、パーソナルコンピュータ１００は計算結果を受信する。
【０１１９】
ステップ１８０６では、複合体における複合体エネルギーと、複合体のエントロピーエネルギーから蛋白質のエントロピーエネルギーと化合物のエントロピーエネルギーを引いて得られたエントロピーエネルギーとの和で求められた自由エネルギーに対して、最小値を決定する。
【０１２０】
ステップ１８０７では、水分子中の蛋白質と化合物の結合構造に対する最小の自由エネルギー、結合エネルギーとエントロピーエネルギー、並びに、結合構造における蛋白質と化合物と水分子の原子座標データを出力する。
【０１２１】
並列分散計算システムの各コンピューティングユニット１４０３では、ステップ１８０３における水分子中の複合体構造、蛋白質構造、化合物構造を受信する。そして、各コンピューティングユニット１４０３では蛋白質、化合物、水分子の原子座標を用いて、蛋白質と化合物の結合エネルギーを計算する。計算された水分子中の複合体に対する結合エネルギーを通信制御のステップ１８０３によってパーソナルコンピュータ１００に送信する。
【０１２２】
また、並列分散計算システムの各コンピューティングユニット１４０３では、上記ステップ１８０５において、水分子中の複合体構造、蛋白質構造、化合物構造を受信する。そして、各コンピューティングユニット１４０３では蛋白質、化合物、水分子の原子座標を用いて、複合体のエントロピーエネルギー、蛋白質のエントロピーエネルギー、化合物のエントロピーエネルギーを計算する。計算された複合体のエントロピーエネルギー、蛋白質のエントロピーエネルギー、化合物のエントロピーエネルギーを通信制御のステップ１８０５によってパーソナルコンピュータ１００に送信する。
【０１２３】
対比例では、以上の処理により最小自由エネルギーとなる複合体構造を求める。この対比例の各ステップを前記第１実施例のマクロの処理ステップＡ〜Ｄに対応させると、次のようになる。
【０１２４】
マクロ処理ステップＡ：ステップ１８０１
マクロ処理ステップＢ：ステップ１８０２
マクロ処理ステップＣ：ステップ１８０３、１８０４
マクロ処理ステップＤ：ステップ１８０５
＜演算量の対比＞
上記第１実施例と対比例の計算処理量の対比を以下に示す。
【０１２５】
図１３は、本発明の第１実施例の計算処理量と、対比例の計算処理量を上述のマクロ処理ステップＡ〜Ｄ毎に示したものである。
【０１２６】
上記第１実施例のマクロ処理ステップＡ〜Ｅの計算処理量を以下に示す。対比例の計算方法では、図１３に示すように、逐次的な計算を実行するため、対比例の計算処理量Ｔｃｏｖは次式で与えられる。
Tcov = Mc×［（Nmd／Nem+Nmd’）× H（Nw＋Np）Nem＋ Nmd ＋ Nmd’×S（Nw＋Np）］                                                                   ………（２）
これに対して、上記マクロな処理ステップＡでは、対比例の計算量がＭｃ×Ｎｍｄ／Ｎｅｍ×Ｈ（Ｎｗ＋Ｎｐ）Ｎｅｍとなるのに対し、第１実施例の計算処理量はＭｃ＝１、Ｎｍｄ／Ｎｅｍ＞＝１になることから、Ｈ（Ｎｗ＋Ｎｐ）Ｎｅｍとなる。
【０１２７】
マクロな処理ステップＢでは、対比例の計算処理量がＭｃ×Ｎｍｄとなるのに対し、第１実施例における計算処理量はＭｃ×Ｈ（Ｎｐ）Ｎｇになる。従って、第１実施例のマクロな処理ステップＢの計算量は、対比例のマクロな処理ステップＣにおける水分子中の複合体構造に対する計算量Ｍｃ×Ｎｍｄ’×Ｈ（Ｎｗ’＋Ｎｐ）Ｎｅｍと比較すると充分に小さく無視することができる。
【０１２８】
従って、第１実施例における計算処理量Ｔｎｅｗ（Ａ＋Ｂ）は、以下の式で与えられる。
Tnew（Ａ＋Ｂ）＝Mc×［Nmd’×H（Nw’＋Np）Nem＋Nmd’×S（Nw’＋Np）］
………（３）
マクロな処理ステップＤでは、水分子の質量を従来の質量よりも充分に大きくすれば、固有振動数の小さい値から3Nw’＋６個は求める必要がないため、第１実施例におけるこの場合の計算処理量Ｔｎｅｗ（Ａ＋Ｂ＋Ｄ）は以下に削減される。
Tnew（Ａ＋Ｂ＋Ｄ）＝Mc×［Nmd’×H（Nw’＋Np）Nem＋Nmd’×S（Np）］                                                                             ………（４）
マクロな処理ステップＣでは、Ｎh個の水分子中の結合構造候補を選択し、構造最適化による結合エネルギーを計算する。また、マクロな処理ステップＣでは、ＮS個の水分子中の結合構造候補を選択し、固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する。したがって、第１実施例の計算処理量Ｔｎｅｗ（Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ）は、
Tnew（Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ）＝Mc×［Ｎh×H（Nw’＋Np）Nem＋NS×S（Np）］
………（５）
となる。
【０１２９】
各コンピューティングユニットに水分子中の結合構造候補Ｎh／ＮPCPE個を分配すると、マクロな処理ステップＣにおける水分子中の複合体構造に対して、各コンピューティングユニットの計算量はＭｃＮh／ＮPCPE×Ｈ（Ｎｗ’＋Ｎｐ）Ｎｅｍとなる。
【０１３０】
次に、各コンピューティングユニットに水分子中の結合構造候補数ＮS／ＮDSMPE個を分配すると、マクロな処理ステップＣにおける水分子中の複合体構造に対して、各コンピューティングユニットの計算量はＭｃＮS／ＮDSMPE×Ｓ（Ｎｐ）となり、並列分散処理を行う第１実施例の計算処理量Ｔｎｅｗ（Ａ＋Ｂ＋Ｃ’＋Ｄ’）は、以下の式が与えられる。
Tnew（Ａ＋Ｂ＋Ｃ’＋Ｄ’）
＝Mc×［Ｎh／ＮPCPE×H（Nw’＋Np）Nem＋ＮS／ＮDSMPE×S（Np）］
………（６）
同様に、マクロな処理ステップＣにおける水分子中の蛋白質構造に対して、各コンピューティングユニットの計算量はＭｃＮS／ＮPCPE×Ｈ（Ｎｗ’＋Ｎｐ）Ｎｅｍとなる。
【０１３１】
また、マクロな処理ステップＣにおける水分子中の化合物構造に対して、各コンピューティングユニットの計算量はＭｃＮS／ＮPCPE×Ｈ（Ｎｗ’）Ｎｅｍとなる。
【０１３２】
以上より、第１実施例のマクロな処理ステップＣにおける各コンピューティングユニットの最大計算量は、ＭｃＮh／ＮPCPE×Ｈ（Ｎｗ’＋Ｎｐ）Ｎｅｍとなる。
【０１３３】
マクロな処理ステップＤにおける水分子中の蛋白質構造に対して、各コンピューティングユニットの計算量はＭｃＮS／ＮDSMPE×Ｓ（Ｎｐ）となる。
【０１３４】
マクロな処理ステップＤにおける水分子中の化合物構造に対して、各コンピューティングユニットの計算量はＭｃＮS／ＮDSMPE×Ｓ（Ｎｃ）となる。
【０１３５】
以上より、マクロな処理ステップＤにおける各コンピューティングユニットの最大計算量は、ＭｃＮS／ＮDSMPE×Ｓ（Ｎｐ）となる。
【０１３６】
マクロな処理ステップＣにおける水分子中の蛋白質構造に対して構造最適化による結合エネルギー計算と、マクロな処理ステップＤにおける水分子中の複合体最適構造対して固有振動数解析によるエントロピーエネルギー計算は、同時実行することが可能であり、負荷分散させることができる。従って、各コンピューティングユニットにおいて、第１実施例のマクロな処理ステップＡ〜Ｄの全計算処理量Ｔｎｅｗは、以下の式で与えられる。
Tnew＝Mc×max［Ｎh／ＮPCPE×H（Nw’＋Np）Nem，ＮS／ＮDSMPE×S（Np）］
………（７）
すなわち、Ｎh／ＮPCPE×H（Nw’＋Np）NemとＮS／ＮDSMPE×S（Np）の何れか大きい方が、第１実施例の最大計算処理量となる。
【０１３７】
図１４は、本発明の第１実施例の高分子エネルギー予測システムにおいて、計算処理時間の原子数依存性をＮｗ’＋Ｎｐとして、マクロな処理ステップＡ〜Ｄを用いた計算処理時間TnewＡ+Ｂ、TnewＡ+Ｂ+Ｄ、TnewＡ+Ｂ+Ｃ+Ｄ、TnewＡ+Ｂ+Ｃ'+Ｄ'、Tnewに対する原子依存性を示したグラフである。なお、図１４における計算処理時間Ｔｎｅｗは、上記（２）〜（７）式の計算処理量Ｔｎｅｗを、図１〜図３に示した並列分散環境で演算を行った場合に要する時間に変換したものである。
【０１３８】
図１４の例では、化合物の数Ｍｃ＝１、原子数Ｎｗ’＋Ｎｐ＝２×１０4、Ｎｐ＝Ｎｗ’／３、時間ステップ数Ｎｍｄ’＝１０3、並びに、構造最適化による結合エネルギー計算の数Ｎh＝１００、固有振動数解析によるエントロピーエネルギー計算の数ＮS＝１００とした場合の結果を示した。また、使用可能なコンピューティングユニットの数ＮPCPE  とＮDSMPEは、構造最適化による結合エネルギーを計算する結合構造候補の数Ｎhや固有振動数解析によるエントロピーエネルギーを計算する結合構造候補の数ＮSよりも大きいとして、ＮPCPE＝Ｎh、ＮDSMPE＝ＮSとした。
【０１３９】
図中、処理時間ＴｎｅｗＡ＋Ｂに対してＴｎｅｗＡ＋Ｂ＋Ｄは、１．９〜１０．９倍の高速化を図ることができ、処理時間ＴｎｅｗＡ＋Ｂ＋Ｄに対してＴｎｅｗＡ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄは１０倍の高速化を図ることができ、ＴｎｅｗＡ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄに対してＴｎｅｗＡ＋Ｂ＋Ｃ’＋Ｄ’は１００倍の高速化を図ることができ、ＴｎｅｗＡ＋Ｂ＋Ｃ’＋Ｄ’に対してＴｎｅｗは１．１〜２倍の高速化を実現でき、最終的に、ＴｎｅｗＡ＋Ｂに対してＴｎｅｗは２０２４〜１７８６２倍の高速化を実現することが可能である。
【０１４０】
図１５には、構造最適化による結合エネルギー計算と固有振動数解析によるエントロピーエネルギー計算を負荷分散させた場合、計算処理時間ＴｎｅｗＡ＋Ｂ＋Ｃ＋ＤとＴｎｅｗを比較した拡大図を示した。図示のように、本発明による処理時間Ｔｎｅｗでは、計算時間の大幅な短縮を図ることができる。
【０１４１】
そして、上記演算の結果に基づく蛋白質と化合物から構成された複合体の各エネルギーの計算値（予測値）と、実際に生成した複合体のエネルギーの測定値は、図１８のようになり、計算速度の向上と計算精度の確保を両立させることができる。
【０１４２】
＜まとめ＞
以上のように本発明によれば、水分子中の単体蛋白質に対する構造最適化を１回だけ行うことにより、対比例のように水分子中の蛋白質と化合物の複合体に対する時間ステップ計算を行う場合に比して大幅に計算処理量を低減することができる。
【０１４３】
また、単体蛋白質の周囲に存在する水分子を削除してから、領域分割法による結合エネルギーの極小値を演算することで、蛋白質と化合物の複合体の結合構造の候補を求める計算処理量を大幅に低減することができる。これにより、複合体の結合構造候補を高速で求めることが可能となる。
【０１４４】
そして、単体蛋白質の周囲に存在する水分子を削除したときには、水和状態にある水分子構造を保存しておき、複合体の結合構造候補を選択した後に、これらの候補へ削除した水分子構造を加えてから化合物原子に近接した水分子を削除することによって、複合体の構造最適化の計算処理量を大幅に低減しながら、計算結果の精度を確保することができる。
【０１４５】
さらに、構造最適化の処理では、複合体最適構造から化合物を削除し、水分子の付加と加工した水分子中の蛋白質構造に対して蛋白質の最適構造を求める。または、水分子中の複合体最適構造から蛋白質を削除して、水分子の付加と加工した水分子中の化合物構造を設定する。これにより構造最適化の計算処理量を低減することができる。
【０１４６】
そして、水分子中の複合体候補に対するエントロピーの計算は、水分子の加工と、水分子の質量を所定値に設定することで、水分子の固有振動数を大幅に削減してエントロピーの計算処理量を大幅に低減することができる。これにより、エントロピーの計算処理を極めて高速に行うことができる。
【０１４７】
さらに、構造最適化とエントロピーの計算を分散並列処理によって行うことで、計算処理の更なる高速化を図ることができる。
【０１４８】
＜第２実施例＞
図１６は、本発明による実施例２の高分子エネルギー予測システムにおいて、マクロな処理ステップＡ〜Ｄを用いた計算処理時間Ｔｎｅｗとコンピューティングユニットの数ＮPCPEとＮDSMPEの依存性を示した。
【０１４９】
図１６の例では、化合物の数Ｍｃ＝１、原子数Ｎｗ’＋Ｎｐ＝２×１０4、Ｎｐ＝Ｎｗ’／３、並びに、構造最適化による結合エネルギー計算の数Ｎh＝１００，固有振動数解析によるエントロピーエネルギー計算の数ＮS＝１００とした。なお、前記第１実施例に示したように、結合エネルギーの演算にＰＣクラスタ１４００を用い、エントロピーの計算に分散共有クラスタ１５００を用いる場合を示す。
【０１５０】
構造最適化による結合エネルギー計算の処理時間Ｎh／ＮPCPE×Ｈ（Ｎｗ’＋Ｎｐ）Ｎｅｍを破線で示し、固有振動数解析によるエントロピーエネルギー計算の処理時間ＮS／ＮDSMPE×Ｓ（Ｎｐ）を実践で示した。同時実行による負荷分散を均等化するために、コンピューティングユニットの数は、ＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３がＮPCPE＝５１２、分散共有クラスタ１５００のコンピューティングユニット１５０３のプロセッサ数をＮDSMPE＝８とすれば、８０時間程度で計算処理時間を均等化することが可能である。
【０１５１】
すなわち、図１６に示すコンピューティングユニットの種類と数に対応する計算処理時間を、予め実験などによって求めてマップあるいはテーブルとしてパーソナルコンピュータ１００の記憶装置等に格納しておけば、希望する計算処理時間またはＰＣクラスタ１４００または分散共有クラスタ１５００のコンピューティングユニットの数のいずれかひとつから、プロセッサ数や計算処理時間を決めることができる。
【０１５２】
前記第１実施例においては、ＰＣクラスタ１４００の数（プロセッサ数）ＮPCPEと、分散共有クラスタ１５００のコンピューティングユニットのプロセッサ数ＮDSMPEとを入力する構成としていたが、種類の異なるコンピューティングユニットをオペレータが適切に設定することは難しい。
【０１５３】
そこで、計算の種類毎にコンピューティングユニットの種類と数に対する計算処理時間を設定しておくことで、高分子エネルギーの予測処理の条件の設定を簡易にすることができる。
【０１５４】
例えば、ＰＣクラスタ１４００の構造最適化の計算と、分散共有クラスタ１５００のエントロピーエネルギーの計算を同時に実行する場合、処理・制御部１０２は、図１６のマップを参照して、構造最適化の計算処理時間と、エントロピーエネルギーの計算処理時間が等しくなるＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニットの数ＮPCPEと、前記並列計算機のコンピューティングユニットの数ＮDSMPCを決定することができる。
【０１５５】
＜第３実施例＞
図１７は、本発明による第３実施例を示し、高分子エネルギー予測システムにおいて、マクロな処理ステップＡ〜Ｄを用いた計算処理時間Tnewのコンピューティングユニットの数ＮPCPEとＮDSMPEの依存性の他の例を示した。この例では、上記図１６の第２実施例に対して計算する原子数が増大した場合を示す。
【０１５６】
図１７では、化合物の数Ｍｃ＝１、原子数Ｎｗ’＋Ｎｐ＝１０6、Ｎｐ＝Ｎｗ’／３、並びに、構造最適化による結合エネルギー計算の数Ｎh＝１００，固有振動数解析によるエントロピーエネルギー計算の数ＮS＝１００とした。構造最適化による結合エネルギー計算の処理時間Ｎh／ＮPCPE×Ｈ（Ｎｗ’＋Ｎｐ）Ｎｅｍを破線で示し、固有振動数解析にエントロピーエネルギー計算の処理時間ＮS／ＮＤＳＭＰＥ×Ｓ（Ｎｐ）を実践で示した。同時実行による負荷分散を均等化するために、コンピューティングユニットの数は、ＰＣクラスタ１４００のコンピューティングユニット１４０３がＮPCPE＝１２８、分散共有クラスタ１５００のコンピューティングユニット１５０３のプロセッサ数ＮDSMPE＝６４とすれば、計算処理時間を均等化が可能である。
【０１５７】
すなわち、計算する原子数毎に図１６、図１７のような計算の種類毎のコンピューティングユニットの種類と数に対する計算処理時間を設定しておくことで、計算処理量の大小に応じた適切なコンピューティングユニットの数や、計算処理時間を容易に求めることができる。
【０１５８】
なお、上記では超並列計算機の分散共有クラスタ１５００と、パーソナルコンピュータによるＰＣクラスタ１４００を利用して構造最適化による結合エネルギー計算プログラム１４１０と、固有振動数によるエントロピー計算プログラム１５１０を実行する例を示したが、図２１で示すように、ＰＣクラスタ１４００で結合エネルギー計算プログラム１４１０と、エントロピー計算プログラム１５１０を実行しても良いし、単体の計算機（例えば、パーソナルコンピュータ１００）で結合エネルギー計算プログラム１４１０と、エントロピー計算プログラム１５１０を実行しても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１５９】
以上のように、本発明は高分子エネルギーの予測処理を行う、創薬支援システムや、生体高分子間の相互作用を計測する分子プローブや、質量分析やプロティンチィップなどの解析システム、解析ソフトウェアに適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１６０】
【図１】本発明を適用する計算機システムの一例を示すブロック図。
【図２】図１に示したＰＣクラスタの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図１に示した分散共有クラスタの構成の一例を示すブロック図である。
【図４】並列分散計算機システムで実行される高分子エネルギー予測システムのソフトウェアの構成とハードウェアの構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第１の実施例を示し、水和状態の蛋白質と化合物を入力し、蛋白質と化合物の複合体の最適な結合構造を求める場合の高分子エネルギー予測システムの処理内容を示す概念図である。
【図６】同じく、本発明の第１の実施例を示し、水分子中の蛋白質と化合物の複合体の参照結合構造を示す図である。
【図７】同じく、本発明の第１の実施例を示し、蛋白質を配置した空間において、並進操作による探索領域を示す説明図である。
【図８】同じく、本発明の第１の実施例を示し、オイラー角（φ、θ、ψ）によって化合物の回転操作を行う探索領域の例を示すグラフで、（ａ）はオイラー角（φ）による化合物の回転操作を示し、（ｂ）はオイラー角（θ）による化合物の回転操作を示し、（ｃ）はオイラー角（φ）による化合物の回転操作を示す。
【図９】同じく、本発明の第１の実施例を示し、分割した並進探索領域または回転探索領域の二次元空間における結合エネルギーと座標の関係を示すグラフで、並進探索領域または回転探索領域の二次元空間の分割探索領域におけるエネルギーの勾配方向の直線探索の例を示す。
【図１０】同じく、本発明の第１の実施例を示し、ネットワークで結合されたＰＣクラスタのコンピューティングユニットに、水分子中の結合構造候補に対する構造最適化による結合エネルギー計算を各コンピューティングユニットに分配する様子を示す説明図である。
【図１１】同じく、本発明の第１の実施例を示し、ネットワークで結合されたＰＣクラスタのコンピューティングユニットに、水分子中の蛋白質、または、水分子中の化合物に対する構造最適化の計算を各コンピューティングユニットに分配する様子を示す説明図である。
【図１２】同じく、本発明の第１の実施例を示し、ネットワークで結合された共有分散メモリの超並列計算機のコンピューティングユニットに、水分子中の複合体最適構造、水分子中の蛋白質最適構造、または、水分子中の化合物最適構造に対するエントロピーエネルギー計算を各コンピューティングユニットに分配する様子を示す説明図である。
【図１３】本発明の第１の実施例と対比例の各マクロ処理ステップにおける計算回数を対比するテーブルである。
【図１４】同じく、本発明の第１の実施例を示し、マクロステップ処理をパラメータとした原子数と計算処理時間の関係を示すグラフで、マクロステップ処理による計算の高速化の効果を説明する図である。
【図１５】同じく、本発明の第１の実施例を示し、マクロステップ処理をパラメータとした原子数と計算処理時間の関係を示すグラフで、構造最適化による結合エネルギー計算と固有振動数解析によるエントロピーエネルギー計算を負荷分散させた効果を示す。
【図１６】本発明の第２の実施例を示し、計算処理の内容をパラメータとしてプロセッサ数と計算処理時間の関係を示すグラフで、原子数＝２×１０4個の場合を示す。
【図１７】本発明の第３の実施例を示し、計算処理の内容をパラメータとしてプロセッサ数と計算処理時間の関係を示すグラフで、原子数＝１０6個の場合を示す。
【図１８】本発明の計算結果に基づく蛋白質と化合物の複合体の各エネルギーの計算値（予測値）と、実際に生成した複合体のエネルギーの測定値を示すマップである。
【図１９】計算機システムの他の例を示すブロック図である。
【図２０】対比例を示し、高分子エネルギー予測システムのソフトウェアの構成とハードウェアの構成を示すブロック図である。
【図２１】蛋白質と化合物の配置空間の探索領域において、分子動力学法を用いた自由エネルギーの最小値探索の例を示すグラフである。
【符号の説明】
【０１６１】
１００  パーソナルコンピュータ
１０１  入力装置
１０２  処理・制御部
１０３  出力装置
１４００  ＰＣクラスタ
１５００  分散共有クラスタ
１４０３、１５０３  コンピューティングユニット
１６０３  管理ユニット
【図４】
0005060861.tif 000002
【図１０】
0005060861.tif 000003
【図１１】
0005060861.tif 000004
【図１２】
0005060861.tif 000005
【図１３】
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【図１８】
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【図２０】
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【図２１】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
0005060861.tif 000021
【図１９】
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