PacesaLab/BindCraft2

解決する課題

BindCraft2 (BC2) は、デノボミニタンパク質、スキャフォールド結合剤、環状ペプチドなど、特定の生物学的ターゲットに合わせて調整されたタンパク質結合剤の計算設計を可能にします。目的の特性を持ち、ターゲット分子に結合できるタンパク質を作成するプロセスを効率化し、実験検証のための候補をランク付けして提供することで、ラボでの試行錯誤を削減します。

仕組み

BC2 は、複数のAIモデルと構造フィルターを組み合わせた多段階のワークフローを使用します：

1. 配列最適化: AlphaFold 2 を利用してタンパク質配列を最適化します。
2. 再設計: ProteinMPNN を用いて配列の再設計を行います。
3. 評価: 個別の AlphaFold モデルと構造フィルターを使用して候補を評価し、インターフェースの信頼性、フォールド、分子特性を測定します。

ユーザーはターゲット（PDB、mmCIF、または FASTA ファイル経由）を定義し、「モダリティ」（結合剤の形式）と特定の特性（ヒト化やプロテアーゼ耐性など）を選択します。その後、システムは信頼スコアと構造的適合性に基づいて候補を生成し、ランク付けします。

対象ユーザー

BC2 は、抗体 (VHH, scFv, Fab)、小さなペプチド、あるいは全く新しいタンパク質をゼロから設計する場合など、実験用にカスタムタンパク質結合剤を作成する必要がある研究者や生物学者のために設計されています。

ハイライト

• 多様なモダリティ: デノボ結合剤、線状および環状ペプチド、VHH、scFv、Fab、およびアンキリンリピートタンパク質 (ARP) をサポート。
• 柔軟なターゲティング: 特定のエピトープ (hotspots) への集中、オフターゲットの回避 (detargeting)、受容体アセンブリや無秩序なターゲットへの結合が可能。
• コンフォメーション設計: 結合時に形状やフォールドが変化する結合剤（誘導適合やフォールドスイッチング）を設計可能。
• キュレーションツール: ユーザーが実験テストに最適な候補を選択できるよう、ランキングおよびフィルタリングツールを内蔵。
• 特性制御: ヒト化、プロテアーゼ安定性、ジスルフィドステープルのためのフラグを提供。