本研究では、AlphaFoldで生成した構造アンサンブルを初期構造とした短い分子動力学シミュレーションから、スロー特徴分析(SFA)を用いて集団変数を抽出し、それをメタダイナミクスシミュレーションの集団変数として使うことで、タンパク質の暗号化ポケットの開口やリガンド結合、アロステリック変化といった希少事象をより効率的にサンプリングできることを示した。
プラスモジン-IIについては、AlphaFoldで生成した構造アンサンブルでは「深い」暗号化ポケットの開口を捉えられなかったが、SFAを用いたメタダイナミクスシミュレーションにより、Trp41の反転やフラップ開口といった重要な構造変化を数百ナノ秒のシミュレーション時間で捉えることができた。これは、マルコフ状態モデルに基づく従来手法と比べて大幅に高速である。
また、SFAを用いたファンネルメタダイナミクスシミュレーションでは、リガンド結合/解離過程を効率的にサンプリングでき、フラップ開口やTrp41の反転といった重要な構造変化を捉えることができた。一方、従来のファンネルメタダイナミクスではこれらの構造変化を十分にサンプリングできなかった。
さらに、RIPK2については、SFAを用いたメタダイナミクスシミュレーションにより、活性化ループやDFGモチーフの動きが、RIPK2とXIAPの相互作用を調節するアロステリックホットスポットであることを明らかにした。これらの構造変化は、従来の長時間の分子動力学シミュレーションでは捉えられていなかった。
以上のように、本研究では、AlphaFold生成の構造アンサンブルとSFA、メタダイナミクスを組み合わせることで、タンパク質の希少事象を効率的にサンプリングできることを示した。これは、構造ベースの創薬研究において重要な知見を提供するものである。
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by Vats... alle www.biorxiv.org 11-21-2023
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