【バインダーデザイン】深層学習以前のバインダーデザイン手法をレビュー

Computational design and experimental optimization of protein binders with prospects for biomedical applications

Protein Eng Des Sel. 2021 Feb 15;34:gzab020.

深層学習を利用した、タンパク質デザインの定期ベンチマークです。

バインダーに特化したタンパク質の計算化学的デザイン手法をレビューした論文です。深層学習以前の手法が中心になります。

過去にバインダーデザインに関わる同種のレビュー論文を紹介しました。

以前紹介した論文も今回の論文も、バインダーデザインかつ深層学習以前の技術を包括的にまとめている点で共通点があります。

本論文では、タンパク質デザインの手法分類を、標的構造に着目して以下の３つに分けて解説しているのが特徴です。

いずれの足場タンパク質が利用される場合においても、バインダーのデザインには大きく以下の２通り、またはその組み合わせが適用されます。

本レビューでは、デザイン後のウェットスクリーニングの方法や規模感もしっかり交えて、デザイン手法をレビューしている印象です。

筆者らは、新規結合ドメインタンパク質の具体的なデザイン手法を、以下の４種のアプローチに分類しています。

それぞれの手法の実施例を解説した過去の記事をリンクでつけておきましたので、ご参照ください。