しんしあ@バイオテクコミュニティ「BioSpace」モデレーター @BioSpace9
バイオテクノロジーコミュニティ「BioSpace」運営 | ブログ・Udemy・note で情報を発信 | トピックは、バイテク・創薬・機械学習・DAO・メタバースなど | 「BioTechnology for Citizens」を目指して活動 | 創薬研究従事 | biospace.info http://bit.ly/4afiWmM Joined August 2020-
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Selective miniprotein inhibitors of Aurora-A kinase designed using interaction-motif scaffolding biorxiv.org/content/10.648… この研究は、互いによく似たキナーゼを区別しながら働く、選択性の高い小型タンパク質阻害剤の設計を目指しています。 一般的な薬剤が狙うATP結合部位ではなく、キナーゼが基質タンパク質を見分ける表面に着目している点が特徴です。 Aurora-Aと弱く結合するN-Myc由来の相互作用モチーフを出発点とし、そのモチーフを安定な小型タンパク質の骨格に組み込む構造ベースの設計戦略を採用しています。 さらに、Aurora-A表面のGヘリックスとの接触と、活性化ループと呼ばれる動きやすい領域の安定化を組み合わせることで、標的を選び分ける設計を目指しています。
ESM-2とE(3)-equivariant GNNを組み合わせ、protein–protein、DNA、RNA結合部位を統合的に予測するWebサーバー「xBind」を解説します！ biospace.info/blog/2026/07/2… #biospace
De novo designed bifunctional proteins for targeted protein degradation biorxiv.org/content/10.648…
IgGM2: An All-Atom Foundation Model for Adaptive Immune Receptor Design biorxiv.org/content/10.648…
AbICL: In-Context Learning for Antigen-Specific Antibody Affinity Ranking arxiv.org/abs/2607.05846
Folding, Reasoning, and Scaling with Open-source Drug Discovery Engine github.com/aurekaresearch…
PEPstrMOD2: Next-generation tertiary structure prediction of chemically modified and non-natural peptides biorxiv.org/content/10.648… この研究は、化学修飾を受けたアミノ酸や天然にはないアミノ酸を含むペプチドの立体構造を予測できる仕組みの構築を目指しています。 PEPstrMOD2では、AlphaFold2やESMFoldで初期構造を作り、分子動力学計算によって原子レベルの配置を整える設計を採用しています。 さらに、翻訳後修飾、非天然アミノ酸、末端修飾、環状化などを計算で扱えるように、対応する分子パラメータを用意しています。
Benchmarking AlphaFold and related deep learning approaches for modeling antibody and TCR antigen recognition biorxiv.org/content/10.648… この研究は、抗体やT細胞受容体が抗原を認識する複合体構造を、AlphaFoldなどの深層学習手法でどのように予測すべきかを整理することを目指しています。 抗体とタンパク質、抗体とペプチド、T細胞受容体とペプチド提示複合体という異なる種類の認識系を対象に、複数のモデルや計算条件を比較しています。 同じ入力からより多くの構造候補を生成する方法や、異なる予測モデルの候補をまとめて評価する方法についても検討しています。
多価結合の「アビディティ」を、抗体とサイトカインに共通する数式として定義し、受容体密度や共発現がシグナル感受性をどう変えるかを、単一細胞・空間データまで接続して説明した理論研究を紹介します！ biospace.info/blog/2026/07/1… #biospace
Accurate ΔTm Prediction Without Protein Structure Inputs for Biomolecular Stability biorxiv.org/content/10.648… この研究は、変異によるタンパク質の融解温度の変化を、立体構造を入力せずアミノ酸配列だけから予測することを目指しています。 大規模なタンパク質言語モデルであるESM2を基盤とし、目的に合わせてモデル全体を調整する方法や、配列情報を一つの予測値にまとめる方法を詳しく検討しています。 また、誤差の測り方や補助的な学習課題など、学習設定の違いが予測にどのような影響を与えるかを切り分けています。
Collinearity of Decomposed Energy Terms in MM-P(G)BSA Binding Free Energy Calculations of Protein-Protein Complexes biorxiv.org/content/10.648… この研究は、タンパク質同士の結合を評価するMM-PBSAやMM-GBSAという計算法について、内部で使われるエネルギー項の関係を詳しく調べています。 これらの手法では、静電相互作用、溶媒の影響、ファンデルワールス相互作用などを分けて計算し、それらを組み合わせて結合の強さを見積もります。 著者らは、別々の情報として扱われることがあるエネルギー項が実際には強く連動しており、独立した説明変数として学習モデルに入れると情報が重複する可能性に注目しています。
Beyond additivity: zero-shot methods cannot predict impact of epistasis on protein properties and function biorxiv.org/content/10.648… この研究は、学習用の追加データを与えずに変異の影響を予測するゼロショットモデルが、複数の変異の組み合わせをどこまで扱えるかを検証しています。 特に、ある変異の効果が別の変異の有無によって変わる「エピスタシス」と呼ばれる現象に注目しています。 ProteinGymのデータを用いて多数の予測モデルを比較し、個々の変異から単純に足し合わせた効果と、実際の複合変異の効果を区別した評価は大変興味深いです。
SE(3)等変性を維持したall-atom拡散モデルによって、タンパク質binder設計・motif scaffolding・新規構造生成を高速かつ高性能に進化させた次世代プロテインデザイン手法 Genie 3を紹介します！ biospace.info/blog/2026/07/1… #biospace
Development and Characterisation of a Versatile Single-Domain Antibody Specific for M1-linked Ubiquitin Chains biorxiv.org/content/10.648… この研究は、M1結合型と呼ばれる特定のつながり方をしたユビキチン鎖を選択的に認識する、小型の抗体分子を開発することを目指しています。 さらに、AlphaFold3による複合体構造のモデルと、抗体配列を網羅的に変化させる解析を組み合わせ、認識に関わる部分を調べています。
CatESO: Differentiable Enzyme Sequence Optimization Guided by Substrate-Aware kcat Prediction biorxiv.org/content/10.648… この研究は、特定の基質に対する酵素の反応速度を高めるように、アミノ酸配列を直接設計することを目指しています。 CatESOでは、酵素配列と基質から反応速度を予測するAIモデルに対して、望ましい方向を示す勾配を逆向きにたどりながら配列を更新します。 さらに、タンパク質言語モデルのESM-2と構造予測モデルのESMFoldを組み合わせ、進化的に不自然な配列や折りたたみにくい配列にならないように設計します。
A generalizable interface-seeded framework for de novo design of functional oligomers biorxiv.org/content/10.648…
物理法則に基づく時間attentionと階層的拡散生成によって、全原子レベルの生体分子ダイナクスを高速に再現しようとする、新しいMD代替候補モデル BioKinema を紹介します！ biospace.info/blog/2026/07/1… #biospace
Prot2Prop: Structure-informed multitask protein property prediction biorxiv.org/content/10.648… この研究は、タンパク質の複数の開発しやすさに関わる性質を、ひとつの枠組みで予測することを目指しています。 対象となる性質には、溶けやすさ、安定性、凝集しやすさ、発現しやすさなど、実際のタンパク質開発で重要になる項目が含まれます。 本研究では、タンパク質言語モデルを土台にし、共通部分と性質ごとの調整部分を分けて学習するマルチタスク学習の考え方を使っています。
Loop-Directed Cofactor Binding Enables Programmable Multico-factor Protein Design biorxiv.org/content/10.648… この研究は、タンパク質のループ領域を利用して、複数の補因子を狙った位置に配置できる設計原理を探ることを目指しています。 補因子とは、ヘムや金属錯体のように、タンパク質に結合して電子移動や光エネルギー利用などを助ける小さな分子です。 本研究では、らせん部分ではなく、らせん同士をつなぐ柔らかいループに結合点を作ることで、補因子を組み込むという設計戦略を用いています。
タンパク質言語モデルを「1本のタンパク質」に対して推論時に自己教師あり適応させることで、構造予測や変異効果予測の精度を改善する新しい個別最適化アプローチ、ProteinTTTについて解説します！ biospace.info/blog/2026/07/1… #biospace
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