GTM-MML4VXJ
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高精度活性予測 - MAPLECAFEE (MAssively ParalLEl Computation of Absolute binding Free Energy with well-Equilibrated system)

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MAPLECAFEEを活用した利用イメージ

  • タンパク質と化合物間の結合自由エネルギーをコンピュータで予測
  • 実用レベルの予測精度を達成
  • 大規模並列計算機による高スループット

MAPLECAFEE概略図

特長

in silicoスクリーニングの課題

  • 信頼性の高いin silicoスクリーニングを実現するためには、タンパク質-化合物間の結合自由エネルギーを高精度に推定する必要があります。
  • しかし、これまでの分子シミュレーションの手法では、現実的な計算時間で高精度の結合自由エネルギーを求めることは困難で、これらの問題を解決することが実用上の課題とされています。

高並列結合自由エネルギー計算システム

  • スタンフォード大学のVijay S. Pande 教授が開発したアルゴリズムを採用し、タンパク質と化合物の結合/解離のプロセスを多数の独立した分子動力学シミュレーションに分割して計算します。
  • PCクラスタに代表される大規模並列環境でのシミュレーションの同時実行により、処理のスループットを向上させました。



実用レベルの予測精度を達成

  • 富士通研究所では、スタンフォード大学との共同研究で、免疫抑制剤FK506の標的タンパク質FKBPと、FK506を含む8種の化合物との結合自由エネルギーを計算しました。
  • この結果、実験値との誤差が±1kcal/mol以内という実用レベルの予測精度を達成しました。

関連情報

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