AIによるタンパク質設計：骨格生成・配列設計・構造予測

三つの問いとモデルの役割

設計手法を選ぶ前に、何を生成するかを決めます。RFdiffusionはタンパク質骨格を生成し、モチーフの足場構築やバインダー設計などの条件付き設計を扱います。ProteinMPNNは与えられた骨格に基づいてアミノ酸配列を提案します。Boltzは指定した分子実体の構造を予測し、Boltz-2には別の低分子親和性モジュールもあります。役割は相補的ですが、出力をつないでも設計仮説の段階です。

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不足する情報から選ぶ

編集上の判断枠組みであり、順位ではありません。配列が決まっていれば、新規骨格生成が次の作業とは限りません。機能を目指す場合は、計算フィルターを選ぶ前に実験の評価対象を定めます。

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受け渡しは科学的な契約

RFdiffusionはPDB構造と付随する設計メタデータを出力し、ProteinMPNNは解析した骨格情報からFASTA形式の設計配列を出力します。BoltzのYAMLではタンパク質・DNA・RNA・リガンドを区別し、リガンドにSMILESまたはCCD識別子を使います。タンパク質のMSA処理も明示が必要です。拡張子だけでは互換性を判断できません。設計ID、鎖ID、残基番号、固定位置、欠落残基、制約条件を保持して、次の入力を用意する前に確認します。

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計算上の確認と生物学的証拠を分ける

モチーフや鎖境界の保持、幾何学的妥当性、設計配列の予測構造と目標骨格の関係を確認することを提案します。高い信頼度は発現、折り畳み収率、結合、機能の測定ではありません。特にBoltz-2の親和性モジュールは低分子とタンパク質標的を対象とし、タンパク質間結合の親和性評価へ転用できません。コード版、重みの識別子と権利、乱数シード、設定、除外した設計を記録します。遠隔MSAサービスは別途、配列送信の判断を伴います。

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関連リソースと参考記事

RFdiffusion · ProteinMPNN · Boltz

RFdiffusion と ProteinMPNN による骨格生成と配列設計 · Boltz-2 による複合体予測と低分子親和性解析

タンパク質・構造生物学のAIワークフロー：UniProt・RCSB PDB・Agent · 化学モデルワークフローを組み立てるためのチェックリスト · AI創薬ツール：Agents・MCP・研究プラットフォームの選び方

出典と証拠の境界

出典の確認日は2026-10-08です。版を固定したプロジェクト文書が機能の記述を支え、評価の選択は編集上の提案です。実行済みワークフロー、実測性能、実験検証は報告していません。