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

基于创新人工智能技术预测人-病毒蛋白质-蛋白质相互作用的抑制剂

• 批准号: 22KJ2495
• 负责人: 築山 翔
• 金额: $ 2.18万
• 依托单位: Kyushu Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2495/
• 关键词: 深層学習; タンパク質間相互作用; ウイルス; Attention; SARS-CoV-2

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。

通过与宿主蛋白质相互作用，病毒接管宿主细胞的功能并繁殖。因此，预测人与病毒蛋白的相互作用对于开发抗病毒药物和阐明病毒感染机制具有重要意义。从SARS-CoV-2的感染状况可以看出，该病毒出现后具有快速传播的潜力。因此，有必要开发一种具有高泛化性能的模型，能够对未知病毒种类和突变株高精度预测人类病毒蛋白相互作用。虽然研究利用分子动力学预测蛋白质相互作用，但人们对使用人工智能技术（例如仅基于氨基酸序列的深度学习和机器学习）的研究和开发抱有很大期望。在这项研究中，我们开发了一种基于深度学习的新 AI 模型，用于仅根据氨基酸序列预测人与病毒蛋白质的相互作用，称为交叉注意力 PHV。交叉注意力 PHV 在用于评估其针对未知病毒的有效性的所有基准数据集中显示出超过 90% 的准确性。这种交叉注意力 PHV 的预测性能超过了之前研究中的预测模型，它被认为不仅对已知病毒有效，而且对快速传播的未知病毒感染也有效。此外，为了促进这一领域的研究，我们开发了一个公共网络服务器和命令行界面，用于人类病毒蛋白相互作用预测。