【バインダーデザイン】HPC で効率的にタンパク質を設計できるデザインパイプライン ProteinDJ を紹介

論文タイトル

ProteinDJ: a high-performance and modular protein design pipeline

出典

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要旨

高性能計算環境（HPC）上で効率的に動作する新しいタンパク質設計パイプライン「ProteinDJ」を提案・実装した研究です。

解説など

既知ツールを統合したデザインパイプラインの報告です。過去には BinderFlow という実装について紹介しました。

今回紹介する ProteinDJ は、Nextflow を用いたポータブルなワークフロー管理と Apptainer コンテナによる依存関係管理で、HPC 上に容易に展開できることが特徴です。

モジュール構造を採用して、以下のような主要なツールが組み込まれています。

RFdiffusion: フォールド（骨格）生成
ProteinMPNN / Full-Atom MPNN (FAMPNN): 配列設計
AlphaFold2 Initial Guess / Boltz-2: 構造予測・検証
PyRosetta, Biopython: 物理化学的評価・解析

パイプライン構成

Fold Design
RFdiffusion によるフォールド生成（モノマー、バインダー、モチーフスキャフォールディング、フォールド条件付き設計など多様なモードを実装）。
Sequence Design
ProteinMPNN（通常版・Soluble版、FastRelax併用可）や FAMPNN による配列割り当て。
Structure Prediction
AlphaFold2 Initial Guess または Boltz-2 による構造予測。必要に応じてトリミングせず標的全体を組み込み、誤設計を防止。
Analysis & Reporting
PyRosetta によるバイオフィジカル指標（BSA, shape complementarity, ΔΔG など）算出。結果は CSV & PDB 出力で整理され、可視化や再利用が容易。

ProteinDJ には、Bindsweeper というパラメータスイープを自動化するツールが実装されています。これはホットスポット残基の選び方、生成時のノイズスケール、タイムステップ、temperature などのパラメータの最適な組み合わせを探索するための機能です。設計されたデザインは以下の基準で成否が判断され、最適なパラメータが選択されます。