CASP
ターゲット構造（リボン）と354のテンプレートに基づく予測を重ね合わせたもの（灰色のCalphaバックボーン）; CASP8より

構造予測の批判的評価( CASP ) は、タンパク質構造予測の批判的評価とも呼ばれ、1994年以来2年ごとに行われている、コミュニティ全体による世界規模のタンパク質構造予測実験です。 [ 1 ] [ 2 ] CASP は、研究グループに構造予測手法を客観的にテストする機会を提供し、研究コミュニティとソフトウェアユーザーにタンパク質構造モデリングの最先端についての独立した評価を提供します。 CASP の主な目的は、アミノ酸配列からタンパク質の3次元構造を特定する方法の進歩を支援することですが、多くの人は、この実験をこの科学分野における「世界選手権」と見なしています。 世界中から100を超える研究グループが定期的に CASP に参加しており、実験のためにサーバーを準備し、詳細な予測を行うことに集中するために、グループ全体が他の研究を数か月間中断することも珍しくありません。

標的タンパク質の選択

予測者がタンパク質の構造について有利になる事前情報を持つことがないように、実験は二重盲検法で実施することが重要です。つまり、予測者も主催者や評価者も、予測を行う時点では対象タンパク質の構造を知りません。構造予測の対象は、X 線結晶構造解析または NMR 分光法によって間もなく解明される構造、または (主に構造ゲノミクス センターの 1 つによって) 解明されたばかりで、タンパク質データバンクによって保留されている構造です。特定の配列が構造が既知のタンパク質配列 (テンプレートと呼ばれる) と共通の起源による関係があることが判明した場合、比較タンパク質モデリングを使用して三次構造を予測できます。テンプレートは、配列アライメント法 ( BLASTやHHsearchなど) またはタンパク質スレッディング法を使用して見つけることができます。これらは関連の遠いテンプレートを見つけるのに適しています。そうでなければ、de novoタンパク質構造予測（例えばRosetta）を適用する必要があります。これは信頼性ははるかに低いものの、正しいフォールドを持つモデルが得られる場合があります（通常、100～150アミノ酸未満のタンパク質の場合）。真に新しいフォールドは標的タンパク質の中では非常に稀になってきており、[ 3 ] [ 4 ]、そのカテゴリーは望ましい範囲よりも小さくなっています。

評価

主な評価方法[ 5 ]は、予測されたモデルのα 炭素位置とターゲット構造の α 炭素位置の比較です。比較は、図に示すように、モデルと構造のアラインメントにおける等価なα 炭素ペア間の距離の累積プロットによって視覚的に示されます(完璧なモデルでは、全域でゼロになります)。また、ターゲットに対するモデル内の適切にモデル化された残基の割合を表す数値スコアGDT-TS (Global Distance Test—Total Score)が割り当てられます。 [ 6 ]フリーモデリング (テンプレートフリー、またはde novo ) も評価者によって視覚的に評価されます。これは、最も難しいケースでは、数値スコアでは緩い類似性を見つけるのにそれほど役立たないためです。[ 7 ]高精度のテンプレートベースの予測は、CASP7では、標的の結晶構造の分子置換位相に機能するかどうかによって評価され[ 8 ]、その後も成功例が続いた[ 9 ] 。また、CASP8では、 α炭素だけでなくフルモデルの品質と標的へのフルモデルの一致によって評価された[ 10 ] 。

結果の評価は、次の予測カテゴリで実行されます。

  • 三次構造予測（すべてのCASP）
  • 二次構造予測（CASP5以降は廃止）
  • 構造複合体の予測（CASP2のみ。別の実験CAPRIがこのテーマを継続）
  • 残基間接触予測（CASP4から開始）
  • 無秩序領域予測（CASP5から）
  • ドメイン境界予測（CASP6～CASP8）
  • 関数予測（CASP6以降）
  • モデル品質評価（CASP7から）
  • モデルの改良（CASP7以降）
  • 高精度テンプレートベース予測（CASP7以降）

三次構造予測カテゴリはさらに以下のように細分化されます。

CASP7以降、手法の進歩を反映するためにカテゴリが再定義されました。「テンプレートベースモデリング」カテゴリには、以前のすべての比較モデリング、相同フォールドベースモデル、および一部の類似フォールドベースモデルが含まれます。「テンプレートフリーモデリング（FM）」カテゴリには、これまでにないフォールドを持つタンパク質モデルと、ハード類似フォールドベースモデルが含まれます。テンプレートフリーターゲットの数が限られているため（非常にまれ）、2011年にCASP ROLLと呼ばれるものが導入されました。この継続的な（ローリング）CASP実験は、通常のCASP予測シーズン外でより多くのターゲットを評価することにより、テンプレートフリー予測手法のより厳密な評価を目的としています。LiveBenchやEVAとは異なり、この実験はCASPのブラインド予測の精神に基づいており、すべての予測は未知の構造に対して行われます。[ 11 ]

CASPの結果は科学誌Proteinsの特別増刊号に掲載されており、CASPのウェブサイトからアクセスできます。[ 12 ]各増刊号のリード記事では実験の詳細が説明されており[ 13 ] [ 14 ] 、締めくくりの記事ではこの分野の進歩が評価されています。[ 15 ] [ 16 ]

アルファフォールド

2018年12月、CASP13はDeepMindが開発した人工知能プログラムであるAlphaFoldに優勝して話題となった。[ 17 ] 2020年11月、AlphaFoldの改良版2がCASP14で優勝した。[ 18 ] CASPの共同創設者の一人であるJohn Moultによると、AlphaFoldは中程度の難易度のタンパク質ターゲットに対する予測精度の100点満点中90点を獲得した。[ 19 ] AlphaFoldは2021年にオープンソース化され、2022年のCASP15ではDeepMindは参加しなかったものの、上位チームのほぼすべてがAlphaFoldまたはAlphaFoldの改良版を使用していた。[ 20 ]

NIHの資金援助の打ち切り

2025年まで、このコンテストへの資金は国立衛生研究所からの助成金によって提供されていました。[ 21 ] [ 22 ]しかし、トランプ政権による予算削減のため、NIHは2025年にプログラムへの資金提供を更新しませんでした。[ 22 ]このコンテストは、 Google DeepMindが介入して暫定資金を提供するまで、終了の危機に瀕していました。[ 23 ]

参照

参考文献

  1. ^ "ホーム - CASP15" . predictioncenter.org . 2022年12月14日閲覧。
  2. ^ Moult J, Pedersen JT, Judson R, Fidelis K (1995年11月). 「タンパク質構造予測手法を評価するための大規模実験」 . Proteins . 23 ( 3): ii– v. doi : 10.1002/prot.340230303 . PMID 8710822. S2CID 11216440 .  
  3. ^ Tress ML, Ezkurdia I, Richardson JS (2009). 「CASP8における標的ドメインの定義と分類」 . Proteins . 77 Suppl 9 (Suppl 9): 10–7 . doi : 10.1002/prot.22497 . PMC 2805415. PMID 19603487 .  
  4. ^ Zhang Y, Skolnick J (2005年1月). 「タンパク質構造予測問題は現在のPDBライブラリを用いて解決できる可能性がある」 . Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America . 102 (4): 1029–34 . Bibcode : 2005PNAS..102.1029Z . doi : 10.1073/pnas.0407152101 . PMC 545829. PMID 15653774 .  
  5. ^ Cozzetto D, Kryshtafovych A, Fidelis K, Moult J, Rost B, Tramontano A (2009). 「CASP8におけるテンプレートベースモデルと標準測定法の評価」 . Proteins . 77 Suppl 9 (Suppl 9): 18– 28. doi : 10.1002/prot.22561 . PMC 4589151. PMID 19731382 .  
  6. ^ Zemla A (2003年7月). 「LGA：タンパク質構造における3D類似性を見つけるための手法」 . Nucleic Acids Research . 31 (13): 3370–4 . doi : 10.1093/nar/gkg571 . PMC 168977. PMID 12824330 .  
  7. ^ Ben-David M, Noivirt-Brik O, Paz A, Prilusky J, Sussman JL, Levy Y (2009). 「テンプレートフリー標的に対するCASP8構造予測の評価」. Proteins . 77 Suppl 9 (Suppl 9): 50– 65. doi : 10.1002/prot.22591 . PMID 19774550. S2CID 16517118 .  
  8. ^ RJ, Chavali G (2007). 「高精度テンプレートベースモデリング分野におけるCASP7予測の評価」 . Proteins . 69 Suppl 8 (Suppl 8): 27– 37. doi : 10.1002/prot.21662 . PMID 17894351. S2CID 33172629 .  
  9. ^ Qian B, Raman S, Das R, Bradley P, McCoy AJ, Read RJ, Baker D (2007年11月). 「高解像度構造予測と結晶学的位相問題」 . Nature . 450 (7167): 259–64 . Bibcode : 2007Natur.450..259Q . doi : 10.1038/nature06249 . PMC 2504711. PMID 17934447 .  
  10. ^ Keedy DA, Williams CJ, Headd JJ, Arendall WB, Chen VB, Kapral GJ, et al. (2009). 「タンパク質の残りの90%：CASP8テンプレートベースおよび高精度モデルにおけるCalphasを超えた評価」 . Proteins . 77 Suppl 9 (Suppl 9): 29– 49. doi : 10.1002/prot.22551 . PMC 2877634. PMID 19731372 .  
  11. ^ Kryshtafovych A, Monastyrskyy B, Fidelis K (2014年2月). 「CASP予測センターのインフラストラクチャとCASP10およびCASP ROLLにおける評価尺度」 . Proteins . 82 Suppl 2 (2): 7– 13. doi : 10.1002/prot.24399 . PMC 4396618. PMID 24038551 .  
  12. ^ 「CASP Proceedings」。
  13. ^ Moult J, Fidelis K, Kryshtafovych A, Rost B, Hubbard T, Tramontano A (2007). 「タンパク質構造予測法の批判的評価-第7ラウンド」 . Proteins . 69 Suppl 8 (Suppl 8): 3– 9. doi : 10.1002 / prot.21767 . PMC 2653632. PMID 17918729 .  
  14. ^ Moult J, Fidelis K, Kryshtafovych A, Rost B, Tramontano A (2009). 「タンパク質構造予測法の批判的評価 - 第8ラウンド」 . Proteins . 77 Suppl 9 (Suppl 9): 1– 4. doi : 10.1002/prot.22589 . PMID 19774620. S2CID 9704851 .  
  15. ^ Kryshtafovych A, Fidelis K, Moult J (2007). 「CASP6からCASP7への進歩」 . Proteins . 69 Suppl 8 (Suppl 8): 194– 207. doi : 10.1002/prot.21769 . PMID 17918728. S2CID 40200832 .  
  16. ^ Kryshtafovych A, Fidelis K, Moult J (2009). 「CASP8の結果とこれまでの実験の関連」 . Proteins . 77 Suppl 9 (Suppl 9): 217–28 . doi : 10.1002/prot.22562 . PMC 5479686. PMID 19722266 .  
  17. ^イアン・サンプル（2018年12月2日）「GoogleのDeepMindがタンパク質の3D形状を予測」ガーディアン紙。 2019年7月19日閲覧。
  18. ^ 「DeepMindのタンパク質折り畳みAIが生物学における50年来の大きな課題を解決」 MITテクノロジーレビュー。2020年11月30日閲覧。
  19. ^キャラウェイ、エウェン（2020年）。「すべてを変えるだろう」：DeepMindのAIがタンパク質構造の解明で大きな飛躍を遂げる。Nature .588 ( 7837 ): 203– 204. Bibcode : 2020Natur.588..203C . doi : 10.1038/d41586-020-03348-4 . PMID  33257889 . S2CID  227243204 .
  20. ^ Schreiner, Maximilian (2022年12月14日). 「CASP15：AlphaFoldの成功はタンパク質構造予測における新たな課題を喚起する」 . The Decoder . 2023年2月13日閲覧。
  21. ^ 「RePORT ⟩ RePORTER」 .
  22. ^ a b「独占記事：NIHの助成金が尽き、有名なタンパク質構造コンテストが終焉に近づく」 www.science.org . 2025年8月5日閲覧。
  23. ^ Trang, Brittany (2025年7月21日). 「NIHの資金不足を受け、AlphaFoldの開発元Google DeepMindがCASPに資金提供へ」 . STAT . 2025年8月5日閲覧。

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