SBVS の成功確率を高めるためには、Targetタンパク質のみ (Apo体) の立体構造だけでなく、Targetタンパク質とリガンドとの複合体 (Holo体) の立体構造が利用できることが望ましい。しかし高品質な複合体構造を利用できないことも多いため、下記のApo構造からHolo構造を導出する構造最適化手法を開発・実装。
AlphaFold2による構造予測パラメータの最適化
AF2はApo体を多数含む構造データを学習した予測モデルであるため、通常はApo体ないしはそれに近い予測構造を生成する
しかしAF2を応用して構造予測パラメータを調整することにより、タンパク質によってはHolo体に近い構造を生成させることが可能
生成した構造からより目的に近い構造を選抜する手法を開発
分子動力学シミュレーションによるHolo構造予測
Apo体のTargetタンパク質と既知のリガンド用い、MDシミュレーションによりリガンドをタンパク質に挿入
網羅的な構造サンプリングにより、Holo体に近い複合体の立体構造を取得
