2026-10-10 · Protein–protein binding energy prediction (incl. intrinsically disordered partners) · Journal of Chemical Information and Modeling (ACS)
界面グラフニューラルネットが球状・天然変性タンパク質複合体の結合エネルギーを予測
graph neural networkbinding affinity predictionintrinsically disordered proteinscomputational screening
- FlexENNは、残基ごとに幾何情報・柔軟性記述子・配列情報を持たせた局所界面グラフ上で動くメッセージパッシング型GNN。
- 折りたたみ型複合体用と天然変性パートナーを含む複合体用の2モデルを独立に学習し、新たにIDPデータセットを構築した。
- ベンチマークには、微小管内のチューブリン–チューブリン界面や微小管とMAPの複合体が含まれる。
💡 ポイント 折りたたみ型複合体で学習した親和性予測器は天然変性パートナーでは崩れやすく、専用のIDPデータセットこそが実質的な貢献だ。低分子スコアリングではなくタンパク質間界面の話なので、変異やペプチドバリアントの順位付けを安定して行えるかを試したい。
FlexENN: A Graph Neural Network for Binding Energy Prediction of Globular and Intrinsically Disordered Protein Complexes ↗