Prediction of inhibitors for human-virus protein-protein interactions based on innovative AI technologies

ウイルスは宿主のタンパク質と相互作用することで、宿主細胞の機能を乗っ取り、増殖する。そのため、ヒトーウイルスタンパク質間相互作用を予測することは抗ウイルス薬の開発やウイルスの感染メカニズムの解明において重要である。SARS-CoV-2の感染状況からも分かるように、ウイルスは出現から急速に感染が拡大する可能性がある。そのため、未知のウイルス種や変異株に対して、高い精度でヒトーウイルスタンパク質間相互作用の予測を行うことのできる高い汎化性能を持つモデルの開発が必要である。タンパク質の相互作用を分子動力学で予測する研究の一方で、アミノ酸配列のみから深層学習や機械学習などのAI技術を用いた研究開発が大いに期待される。本研究ではCross-attention PHVと呼ばれるアミノ酸配列のみからヒトーウイルスタンパク質間相互作用予測のための深層学習に基づく新規AIモデルの開発を行った。Cross-attention PHVは、未知ウイルスに対する有用性を評価するためのベンチマークデータセットの全てにおいて90%以上の精度を示した。このCross-attention PHVの予測性能は、先行研究における予測モデルを凌駕する予測性能であり、既知ウイルスに加えて、急速に拡大する未知のウイルス感染症において有効であると考えられる。さらに、我々は同分野の研究を促進するために、ヒトーウイルスタンパク質間相互作用予測用公開ウェブサーバーとコマンドラインインターフェースの開発を行った。

ウイルスは宿主のタンパク質と相互作用することで、宿主細胞の機能を乗っ取り、増殖する。そのため、ヒトーウイルスタンパク質間相互作用を予測することは抗ウイルス薬の開発やウイルスの感染メカニズムの解明において重要である。SARS-CoV-2の感染状況からも分かるように、ウイルスは出現から急速に感染が拡大する可能性がある。そのため、未知のウイルス種や変異株に対して、高い精度でヒトーウイルスタンパク質間相互作用の予測を行うことのできる高い汎化性能を持つモデルの開発が必要である。タンパク質の相互作用を分子動力学で予測する研究の一方で、アミノ酸配列のみから深層学習や機械学習などのAI技術を用いた研究開発が大いに期待される。本研究ではCross-attention PHVと呼ばれるアミノ酸配列のみからヒトーウイルスタンパク質間相互作用予測のための深層学習に基づく新規AIモデルの開発を行った。Cross-attention PHVは、未知ウイルスに対する有用性を評価するためのベンチマークデータセットの全てにおいて90%以上の精度を示した。このCross-attention PHVの予測性能は、先行研究における予測モデルを凌駕する予測性能であり、既知ウイルスに加えて、急速に拡大する未知のウイルス感染症において有効であると考えられる。さらに、我々は同分野の研究を促進するために、ヒトーウイルスタンパク質間相互作用予測用公開ウェブサーバーとコマンドラインインターフェースの開発を行った。