Development of next-generation coarse-grained simulations towards analysis of cellular-scale assembly

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本研究課題は、次世代粗視化シミュレーション法を開発し、それを適用して細胞内構造体の分子構造・動態・相互作用解析を行う。具体的にまず、(A) 分子間の弱い非特異的相互作用を表現できる次世代粗視化エネルギー関数を開発する。構造データベース・全原子MDデータからのベイズ統計・機械学習によって最適化する。次に、(B) GPU計算に対応するためにソフトウエアを再構築する。今日、高性能GPUを用いたシミュレーションが普及しており、桁違いの高速化を示す場合が多い。CafeMolをGPU対応のopenMMライブラリを用いて再構築する。さらに、(C) 開発中の次世代粗視化シミュレーション法を、細胞内構造体の計算に適用する。(A) 液液相分離等をシミュレーションするために開発されてきたHydrophobic scale (HPS)モデルの実装とそのパラメータチューニング・検証を行った。Nanog, Oct4の液液相分離について検証のためのシミュレーションを行い、液液相分離を起こす臨界濃度について、既存のin vitro実験と整合する結果を得ることに成功した。(B)タンパク質の粗視化モデルとして我々が開発・利用してきたAICG2+モデルをOpenMMで実装し、正しく計算できることを確認した。計算速度用について今度検証する。(C)哺乳類胚性幹細胞におけるマスター転写因子Nanogが、液液相分離のなかでミセル状の内部構造を形成することを見出した。液液相分離の凝集相における内部分子構造の発見は新規性が高い。今後、さまざまな転写因子および核酸の混合系における液液相分離と凝集相の内部構造に迫る。