SaLT&PepPr is an interface-predicting language model for designing peptide-guided protein degraders

SaLT&PepPr is an interface-predicting language model for designing peptide-guided protein degraders - Communications Biology

1. 本研究の学術的な問いは、タンパク質間の相互作用を予測し、ペプチドの結合モチーフを生成するための方法を開発することです。

2. 本研究の目的は、タンパク質の配列情報だけを用いて相互作用界面を予測し、その情報を基にペプチドの結合モチーフを作り出すことです。本研究は、既存の構造ホモロジーベースの手法と比較しても競争力があることを示しています。独自性と創造性は、タンパク質言語モデルを用いた結合モチーフの予測において、構造情報を必要としないことにあります。

3. 本研究は、タンパク質間の相互作用サイトを予測するために、タンパク質言語モデルを応用しています。従来の構造ベースの手法は、ターゲットタンパク質の結晶構造情報が必要であり、手法の適用範囲が限られていました。しかし、本研究ではタンパク質の配列情報だけを用いることで、既知の相互作用情報を基に結合モチーフの候補を生成し、ターゲットタンパク質の分解を促進するペプチドを開発することが可能となっています。

4. 本研究では、タンパク質間の相互作用サイトを予測するためのタンパク質言語モデルを開発し、既知の相互作用情報を基にペプチドの結合モチーフを生成する方法を提案しています。さらに、この方法を応用して、がん細胞でのターゲット分子の分解を実証しています。

5. 本研究では、既存の相互作用データベースを利用し、タンパク質間の相互作用サイトを予測するためのモデルを開発しました。そのモデルを用いて生成されたペプチドにより、がん細胞内でターゲット分子の分解が可能となりました。実験結果から、本研究の手法は高い結合親和性、低い副作用の傾向、そして機能変化能を持つ分解タンパク質の開発に有効であることが示されています。