De novoタンパク質構造予測
タンパク質構造予測
タンパク質構造予測ソフトウェアの一覧(英語版)
タンパク質設計
蛋白質構造データバンク (PDB)
タンパク質構造予測精密評価 (CASP)
Rosetta@home
Folding@home
ヒトプロテオーム・フォールディング・プロジェクト(英語版)
栄養価の高いコメを世界にプロジェクト(英語版)
UniProtKB(英語版)
Foldit - タンパク質構造予測を行うコンピュータゲーム
しかし、体内では常に短い時間軸でタンパク質が正しく折りたたまれており、その過程はランダムではないため、したがってモデル化できる可能性がある。
タンパク質の三次構造をコード化するのに必要な情報はすべて一次構造に含まれているという仮説を裏付ける最も有力な証拠の一つが、1950年代にクリスチャン・アンフィンセンが示したものである。彼は古典的な実験で、リボヌクレアーゼAを、還元剤(安定化しているジスルフィド結合を切断する)の存在下で、尿素(安定化している疎水性結合を破壊する)の溶液に浸すことで、完全に変性させることができることを示した。タンパク質をこの環境から取り除くと、変性して機能しなくなったリボヌクレアーゼタンパク質は、自発的に反跳(はんちょう)して機能を取り戻した。このことは、タンパク質の三次構造が一次アミノ酸配列にコードされていることを示している。もし、このタンパク質がランダムに再形成されていたら、4つのジスルフィド結合の100種類を超える組み合わせが形成されていた可能性がある。ただし、ほとんどの場合、タンパク質が適切に折りたたまれるためには、細胞内に分子シャペロンの存在が必要となる。タンパク質の全体的な形状はそのアミノ酸構造にコードされていても、その折りたたみにはシャペロンの助けを必要とする場合がある。
de novoタンパク質予測法における主な限界は、タンパク質の天然のコンフォメーションをうまく解明するために、膨大なコンピュータ時間を必要とすることである。Rosetta@homeに代表されるような分散型の手法では、データ処理のためにアイドル状態の自宅のコンピューター時間をボランティアで提供してくれる個人を募集することで、この問題を解決しようとしている。しかし、これらの方法にも課題がある。たとえば、ワシントン大学とハワード・ヒューズ医学研究所の研究チームは、アミノ酸配列からタンパク質T0283の三次構造を予測するために分散型の手法を用いた。この分散手法の精度を、蛋白質構造データバンク(PDB)に登録されている実験的に確認された構造と比較するブラインドテストを行ったところ、この予測ツールは登録された構造と見事に一致した。しかし、この偉業に要した時間とコンピュータ数は、それぞれ約2年と約70,000台の家庭用コンピュータという膨大なものであった。
このような制限を克服するために提案されている方法の一つに、マルコフモデルを使用する方法がある(マルコフ連鎖モンテカルロ法を参照)。一つの可能性として、自由エネルギーの計算とタンパク質構造予測を支援するために、そのようなモデルを構築し、おそらく計算シミュレーションを改良することが考えられる。計算能力の限界を回避する別の方法は、粗視化モデリング(英語版)の使用がある。粗視化タンパク質モデルにより、小さなタンパク質や大きなタンパク質断片の構造を短い計算時間でde novo予測することができる。