MEGADOCK：立体構造情報からの網羅的タンパク質間相互作用予測とそのシステム生物学への応用

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タイトル別名
  • MEGADOCK: An All-to-all Protein-protein Interaction Prediction System Using Tertiary Structure Data and Its Application to Systems Biology Study
  • MEGADOCK : リッタイ コウゾウ ジョウホウ カラ ノ モウラテキ タンパクシツ カン ソウゴ サヨウ ヨソク ト ソノ システム セイブツガク エ ノ オウヨウ

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説明

タンパク質間相互作用 （Protein-Protein Interaction，PPI） に関するネットワークの解明は，細胞システムの理解や構造ベース創薬に重要な課題であり，網羅的 PPI 予測手法の確立が求められている．タンパク質立体構造データ群から網羅的に相互作用の可能性を予測するために，我々は立体形状の相補性と物理化学的性質に基づくタンパク質ドッキングの手法を研究してきた．本研究のプロジェクトの一環として新たに開発した MEGADOCK システムは，高速なドッキング計算を行うための様々な工夫を取り入れており，なかでも rPSC スコアと呼ぶスコア関数は，既存ツールの ZDOCK と比べて同等の精度を維持しながらも約 4 倍の速度向上を実現し，網羅的計算を現実のものとした．本論文では MEGADOCK システムの構成および計算モデルについて述べる．ベンチマークデータセットに適用した結果，従来手法を大きく上回る最大 F 値 0.415 を得た．さらにシステム生物学の典型的な問題の 1 つである細菌走化性シグナル伝達系のタンパク質群に MEGADOCK を応用した．その結果，既知の相互作用の再現をベンチマークデータと同等の精度 （F 値 0.436） で行うことに成功し，かつ生物学的に相互作用の可能性が高い組合せであるにもかかわらず，現在までに報告されていないものとして，CheY タンパク質と CheD タンパク質の相互作用の可能性を示唆した．

The elucidation of the protein-protein interaction (PPI) network is an important problem in the understanding of the cellular system and structure-based drug design. An effective way to conduct exhaustive PPI screening is one of the computational solutions for this problem. To predict all-to-all PPI from protein structures, we have been studying the protein docking approach based on the physico-chemical properties and shape complementarity. To realize these procedures that require huge number of protein dockings, we have developed high-speed protein-protein docking software “MEGADOCK” that reduces calculation time needed for docking by using several techniques that include a novel scoring function called rPSC. MEGADOCK was shown to be capable of exhaustive PPI screening by making docking calculation four times faster than conventional docking software, ZDOCK, while keeping almost the same level of accuracy in docking predictions. Here we describe an architecture and calculation model of MEGADOCK. We yielded F-measure value of 0.415 which substantially higher than previous studies when our PPI prediction system was applied to a general benchmark data. The same prediction system was applied to bacterial chemotaxis pathway, which is a typical basic problem in systems biology, and obtained the same level of accuracy (F-measure value of 0.436) with the benchmark dataset. We also found some interactions such as CheY--CheD among “False-Positives” that were worthy of further analysis.

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