イエール大学のコーリー・オヘン教授ら研究チームは、タンパク質間の結合様式を予測する計算手法に関する論文を学術誌Physical Review Eで発表した。ヒト体内には約一万種のタンパク質が存在し、その結合構造は細胞機能の維持や疾患対策に不可欠であるが、実験的に解明された高精度構造データは限られている。そのため計算機モデルが広く利用されているものの、従来の評価関数は分類精度では優れるものの、結合品質の定量評価である回帰テストでは信頼性に欠ける実態が指摘されていた。 研究チームは結合界面の物理的サイズとタンパク質間の絡み合い度合いという二つの単純な特徴量のみを採用したサポートベクター回帰モデルを開発し、七つの最先端スコアリング関数との厳密なベンチマークを実施した。検証結果、新モデルは既存手法と同等以上の精度を発揮し、多くのケースでそれを凌駕した。本手法は剛体タンパク質ペアの結合界面同定を最適化したものであり、今後は未構造タンパク質や構造可動性を伴う系への拡張が計画されている。本研究はタンパク質機能の解明や創薬候補の探索を加速させる計算バイオロジーの基盤技術として、学術界と産業界の両方で注目されている。