木探索アプローチによるタンパク質立体配座解析と大規模並列計算機上での高速解析システムの構築

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タイトル別名
  • モク タンサク アプローチ ニ ヨル タンパクシツ リッタイハイザカイセキ ト ダイキボ ヘイレツ ケイサンキ ジョウ デ ノ コウソク カイセキ システム ノ コウチク
  • Parallel Tree Search-based Protein Conformation Analysis System Implemented on a Massively Parallel Computer

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抄録

本論文では タンパク質の立体配座を解析する手法として 回転可能なすべての共有結合を回転させ それによって得られる立体配座異性体について実際に存在可能かを調べ上げる網羅的手法を提案する. タンパク質を構成する原子を ある決められた半径を持つ硬い球とみなし 各原子間の回転可能な共有結合を回転軸とみなすというモデル化を行った. そして あらゆる回転軸を回転させて 網羅的に配座異性体を生成するようにした. 得られた配座異性体が存在可能か否かの検査は 当初 各原子間の衝突の検出のみを考慮したが この制約だけでは探索空間の効果的な枝刈りは行えず アミノ酸2残基レベル以上の解析は不可能であった. そこで 各原子間の衝突の検出に加え 特定原子間の距離制約や角度制約を指定できるようにした. 我々は 本モデルを適用し 医薬品の設計において重要なアミノ酸3?8残基程度のペプチドの立体配座解析に適用可能なシステムを実装した. 本手法は 物理学的手法におけるローカルミニマムへのトラップの問題がなく 環境情報の同定も必要でないという利点があるので 数残基程度のベプチドの精密解析が重要となる創薬分野において有用である. 実装したシステムを用いて 例題としてオピオイドペプチドの立休配座解析を行った. その結果 距離や角度の制約を組み合わせて使用することで 医薬品の設計における実用的な問題が解析可能であることを示した. さらに 本システムの並列版を用いて 256プロセサの分散メモリ型並列計算機で並列に本探索した場合 1プロセサでの実行時に比べ 最高で200倍程度の高速化が達成され 全体の処理速度を向上させることにも成功した. 本システムをより発展させていけば 受容体-リガンド会合問題等の解析の強力な支援が可能となり 医薬品開発期間の短縮やコストの低減につながることが期待される.

In this paper, we report on the design and the implementation of the Parallel Tree Search-based Protein Conformation Analysis System. In our protein conformation analysis model, we assume that the atoms in a protein are hard spheres with certain radii, and the single convalent bonds are turnable axes, each with a fixed length. Also, we assume that the bond-angles are unchangeable. The conformational isomers are generated by varying the torsion angles of all the turnable axes, and each generated conformational isomer is checked for validity. We employed an exhaustive search method for conformational searches, and this gives our system an ability to analyze conformations even if the whole physicochemical environment of the target protein segment is unknown. Constraints on the range of distances between two specific atoms, and constraints on the directions of bonds greatly reduce the size of the search space. Using these constraints our system succeeded in analyzing the conformations of an opioid peptide, one of the important peptides in drug design. The parallel version of our program showed good speedups over the sequential version (about 200-fold speedup when using 256 PUs on a distributed memory multiprocessor.) We are convinced that our system can reduce the cost and the length of time for the development of new drugs.

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