平成30（2018）年度　一般研究１実施報告書

課題番号	30−共研−1019	分野分類		統計数理研究所内分野分類		h
				主要研究分野分類		3
研究課題名	機械学習を利用したタンパク質電子状態計算の効率化
フリガナ 代表者氏名	サトウ フミトシ 佐藤 文俊		ローマ字		Sato Fumitoshi
所属機関	東京大学
所属部局	生産技術研究所
職　　名	教授

研究目的と成果（経過）の概要

　タンパク質カノニカル分子軌道計算に必要な基盤技術が確立しつつあるが、依然として難易度が高く、またその計算コストは非常に高い。本研究では、貴重なタンパク質電子状態計算結果を蓄積・データベース化するとともに、そのデータから機械学習を用いてより効率的な計算・解析手法の開発を目指すことを目的としている。
１．タンパク質電子状態解析における機械学習の利用
　タンパク質のカノニカル分子軌道計算結果を解析する手法として、Mulliken電荷計算・可視化法の改善ととエネルギー解析機能を追加した。
　計算のチェックおよび解析には、計算コストがそれほど高くないMulliken電荷が有効である。本研究では、線形演算ライブラリおよびGPUを利用したMulliken電荷計算プログラム環境を作成し、高速にMulliken電荷が求められるように改良した。また、数千にもおよぶ原子のMulliken電荷の値を比較できるようにするため、Pythonを使ったグラフ作成システムも作成した。
　タンパク質の物性を理解し設計する上で、タンパク質とリガンドとの相互作用、アミノ酸置換を行った場合のアミノ酸残基間の相互作用を手軽に求める方法が求められる。本研究では、任意の原子グループに対する相互作用エネルギー解析機能を追加した。現在分子軌道法にのみ対応しているが、今後密度汎関数法にも発展させるとともに、解析結果の検証を行っていきたい。
２．機械学習を利用したタンパク質電子状態計算の効率化
　本年度はQCLO法に基づく自動計算プログラムの開発・アップデートを行った。モデラープログラムの機能追加を行い、ヘテロ分子モデリングの強化を行った。
　タンパク質のカノニカル分子軌道計算を達成するためには、水素原子一つの過不足も許さないモデリングが求められる。タンパク質のほとんどは20種類のアミノ酸のペプチド結合により構成されているため、ヒスチジンや荷電アミノ酸などの一部アミノ酸残基を除いて、ペプチド鎖のモデリングはそれほど難しくない。一方で多種多様な物性をもたらすタンパク質には、ペプチド鎖の他にヘテロ分子を含むものが多い。ヘテロ分子は種類も豊富である。低分子の量子化学計算と同様に、タンパク質のモデリングも本来ならば量子化学計算により行われるべきである。しかし、量子化学計算の高い計算コストゆえに現実的に実施困難である。そこで、もう少し計算コストのかからない古典力場でタンパク質のモデリングを代用した。とはいえ、ヘテロ分子のモデリングにも分子力場が必要である。一般的なアミノ酸残基は、種類も少なく、あらかじめよく研究された分子力場が用意されている一方で、ヘテロ分子は種類も多く、分子力場が用意されていない。本研究では、PDBに登録済みのヘテロ分子に対し、自動的かつ網羅的に分子力場を計算する仕組みを構築し、自動計算を行った。現在、PDBに登録されているヘテロ分子辞書をベースに分子力場の作成を行っている。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

【学会発表】
- Toshiyuki HIRANO, Fumitoshi SATO, "Automated Canonical Molecular Orbital Calculation Engine for Protein: ProteinDF/QCLObot", ICQC2018
- 平野 敏行, 佐藤 文俊, "GPUを用いた大規模電子状態計算プログラムProteinDFの高速化", 第12回分子科学討論会
- Toshiyuki HIRANO, Fumitoshi SATO, "GPU acceleration of a canonical molecular orbital calculation program by the third-generation density-functional-theory-based method", The 59th Sanibel Symposium

【ホームページ】
http://www.satolab.iis.u-tokyo.ac.jp/

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研究会は開催しませんでした。

研究参加者一覧
氏名	所属機関
平野 敏行	東京大学