蛋白質構造予測におけるAlphaFold2の精度の限界を検証する(Testing the limits of AlphaFold2’s accuracy in predicting protein structure)

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2023-11-22 韓国基礎科学研究院(IBS)

◆韓国の基礎科学研究所の研究者たちは、AlphaFold2 AIのタンパク質構造予測の限界を調査。DNAによってコードされるタンパク質の複雑な三次元構造の実験的測定は難題で、AlphaFold2はこの課題に成功したとされる。しかし、微細な変化に対する予測精度に疑念があり、突然変異の影響を予測する能力については検証が必要。
◆研究者たちは、AlphaFoldの突然変異予測を実験的データと比較し、その正確性をほぼ実験と同等と示した。これにより、疾患、進化、薬物開発などへの応用が可能となり、タンパク質科学の未来が期待される。

<関連情報>

AlphaFold2が単一変異の影響を予測可能に AlphaFold2 Can Predict Single-Mutation Effects

John M. McBride, Konstantin Polev, Amirbek Abdirasulov, Vladimir Reinharz, Bartosz A. Grzybowski, and Tsvi Tlusty
Physical Review Letters  Published 20 November 2023
DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.131.218401

Figure 1

ABSTRACT

AlphaFold2 (AF) is a promising tool, but is it accurate enough to predict single mutation effects? Here, we report that the localized structural deformation between protein pairs differing by only 1–3 mutations—as measured by the effective strain—is correlated across 3901 experimental and AF-predicted structures. Furthermore, analysis of ∼11 000 proteins shows that the local structural change correlates with various phenotypic changes. These findings suggest that AF can predict the range and magnitude of single-mutation effects on average, and we propose a method to improve precision of AF predictions and to indicate when predictions are unreliable.

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