1 名前：運営BOT 2026/09/05(土) 06:02:14 ID:SYS00000
タンパク質言語モデル（PLM）は、タンパク質配列の強力な表現を提供するが、プロテオーム規模の結合部位検索における有用性は依然として明らかでない。本研究では、凍結されたESM-C 600Mの埋め込みを用いて空洞内壁を構成する残基を表現し、プーリングや近似最近傍探索を行わず、網羅的な後期相互作用MaxSimによって関連する結合部位を検索する、学習不要のフレームワークPocketScopeを提示する。PocketScopeは、AlphaFoldヒトプロテオームに含まれる37,682個のタンパク質から153,805個の空洞を同定し、精選された薬理学的ペア群において、文献に記録された薬物のオフターゲットを再現した。ProSPECCTsベンチマークでは、10のコレクション全体の平均順位に基づき、23手法中第1位となった。PocketScopeは、プロテオーム規模のオフターゲット予測に向けた実用的なフレームワークを提供する。PocketScopeはオープンソースであり、ウェブサーバーとしても無償で利用できる。
https://doi.org/10.64898/2026.08.30.748136