【タンパク質デザイン】Homology modelingによる構造予測【in silico創薬】

本記事はタンパク質のHomology modelingについて書いた記事です。本記事を理解できると、Protein Data Bankにタンパク質の構造がなくても構造を予測し、in silico screeningすることができます。ぜひトライしてみてください！

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Mac M1, Sequoia 15.3

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Homology Modelingとは？

Homology modeling（ホモロジーモデリング） は、既存のタンパク質構造（テンプレート）を使って、類似したタンパク質の3D構造を予測する方法 です。

手順は以下の通りになります。今回は4まで行います。

ターゲットタンパク質のアミノ酸配列を用意
既存の構造データ（PDBなど）から類似したテンプレートを探す
テンプレートを基に3Dモデルを作成
モデルの品質を評価（GMQE, QMEANなど）
必要に応じて修正や最適化（エネルギー最小化やMDシミュレーション）

SWISS-MODELとは？

SWISS-MODEL は、ホモロジーモデリングを自動で行うオンラインツール です。

アミノ酸配列を入力するだけで、最適なテンプレートを選び、3Dモデルを生成してくれる ため、初心者でも使いやすいのが特徴です。

以下のリンクにあるタンパク質BRAFを参照します。

MOLECULAR DOCKING AND MOLECULAR DYNAMIC STUDIES: SCREENING PHYTOCHEMICALS OF Acalypha indica AGAINST BRAF KINASE RECEPTORS FOR POTENTIAL USE IN MELANOCYTIC TUMOURS

https://rasayanjournal.co.in/admin/php/upload/3611_pdf.pdf

Swiss-Moldelを使ったHomology modeling

まずこちらのリンクからSWISS-MODELにアクセスしてください。

以下の画面になるので、Start Modelingを押してください。

今回用いるタンパク質BRAFはUniprot: P15056なので、こちらをPaste your target sequence(s) or UniprotKB AC there の箇所に記入してください。

Template配列の決定

各項目の説明

Templates：使用可能なテンプレート構造（PDB ID）
Coverage：配列カバー率（ターゲットタンパク質のどの領域がテンプレートと一致しているか）
GMQE (Global Model Quality Estimation)：モデルの全体的な品質指標（0～1の範囲で、1に近いほど良い）作成されるホモロジーモデルの品質 を事前に予測する指標のこと
QSQE (Quaternary Structure Quality Estimate)：四次構造の品質指標（複合体の正確さを示す）
Identity：配列の相同性（テンプレートとの一致率、100%に近いほど良い）
Method：構造解析手法（X-ray, EM, NMRなど）
Oligo State：テンプレートのオリゴマー状態（単量体、二量体など）
Ligands：テンプレートに含まれるリガンドや補因子

選択基準

1. モデルの品質指標

GMQE (Global Model Quality Estimation)

スコア範囲：0～1（1に近いほど良い）
目安：0.5以上が推奨
理由：モデルの品質が高いほど、精度の高い予測が可能。

Identity（配列相同性）

目安：50%以上が望ましい（70%以上なら理想的）
理由：相同性が高いほど、ターゲットと類似した構造を持つため、正確なモデリングが期待できる。

Coverage（カバー率）

目安：なるべく100%に近いものを選ぶ
理由：ターゲットタンパク質の全長をカバーできるほど、正確なモデリングが可能。

QMEAN (Qualitative Model Energy Analysis)

目安：0.5 ～ 0 の範囲が望ましい
理由：PDBに登録されている実験構造に近い安定性を示す。

2. 構造解析手法の優先順位

X線結晶構造（X-ray Crystallography）を優先

解像度が高く（通常1～3Å）、詳細な構造情報が得られる
リガンド情報が明確な場合が多く、ドッキング解析に適している

クライオ電子顕微鏡（EM, Cryo-EM）は慎重に選択

低解像度（3～10Å）だとポケットが不明瞭
大きな複合体の一部である場合が多く、単独のタンパク質を解析するには不向きなことがある

NMR（Nuclear Magnetic Resonance）は補助的に

小型のタンパク質や可動ドメインの解析には有用
大きなタンパク質の全体構造解析には不向き

3. 生物学的妥当性

オリゴマー状態（Oligo State）

単量体（monomer）か、複合体（homo/hetero-dimer）かを確認
単独のタンパク質構造を求める場合、単量体を優先
複合体の相互作用を解析する場合は、その状態に適したテンプレートを選択

リガンド情報

リガンドが結合した状態のテンプレートを選ぶと、ポケットの形状が安定
ドッキングやin silico screeningでは、目的のポケットにリガンドが結合したモデルが望ましい

タンパク質の機能状態

活性型（Active）か不活性型（Inactive）かを考慮
活性状態の解析を行う場合は、適切なコンフォメーションを選択

今回論文では以下のように記述してあったので、6XFPをテンプレートとして、今回は選択します。多少値は違っています。

選択テンプレート: 6XFP（ネイティブリガンド: SM5）

選択基準:

Identity: 100%（完全一致率94.29%）
GMQE: 0.77（高品質モデル）
Sequence Similarity: 0.68
QMEAN: -0.34（PDB構造と高い類似性）

Homology modelingの結果

Homology modelingの結果、以下のような図が出てきます。

1. モデルの基本情報

Oligo-State（オリゴマー状態）: 単量体（Monomer）
テンプレート: 6XFP.1.A（BRAFキナーゼドメイン、Belvarafenib結合構造）（リガンド名が論文と異なる）
リガンド: V1Y（Belvarafenib）

2. モデル品質指標

GMQE（Global Model Quality Estimation）

値: 0.26（低め）(論文との値が違う！？、アップデートでモデルが変わった可能性あり）
解釈: GMQEは0～1の範囲で、1に近いほど信頼性が高い。この値は比較的低く、テンプレートとの相同性やモデルの構築精度に課題がある可能性がある。

QMEANDIsCo Global

値: 0.72 ± 0.05
解釈: QMEANDIsCo はモデルの信頼性を示す指標で、0.7以上は比較的良好なモデルと考えられる。

配列相同性（Sequence Identity）

値: 94.29%
解釈: テンプレート（6XFP）との配列一致率が高く、適切なテンプレートが選択されている。

カバー率（Coverage）

モデルはターゲット配列の大部分をカバーしているが、一部の領域にギャップがある可能性あり。

3. 局所品質評価（Local Quality Estimate）

X軸: 残基番号
Y軸: 予測された局所的な類似度
赤色の領域（約600番付近）: 品質が低い領域を示しており、構造が不安定な可能性がある。

4. QMEAN Zスコア

指標	値	解釈
QMEAN	-0.53	PDBデータバンクの標準構造と比較して、比較的安定
Cβ	-1.12	サイドチェーンの配置にズレがある可能性
All Atom	0.36	原子レベルでは適切な配置
Solvation	-0.40	溶媒との相互作用の精度に若干の問題あり
Torsion	-0.22	バックボーンの立体配座は比較的良好