HighFold-MeD2: Boltz-2 を蒸留ファインチューニングした N-メチル化・D-アミノ酸環状ペプチド構造予測
Cao, Wang, Cao, Zhang, Guo & Duan — J. Chem. Inf. Model. (2026) | DOI: 10.1021/acs.jcim.6c00158
🎯 Rosetta SCP の高コスト配座を全原子拡散基盤モデル Boltz-2 に CCD 表現でゼロ侵襲に蒸留し、修飾環状ペプチドを高精度かつ約40倍高速に予測
① 背景と課題

背骨 N-メチル化（BNMeAA）と D-アミノ酸（D-AA）を含む環状ペプチドは、代謝安定性・膜透過性・経口性に優れ、小分子と生体高分子の「中間空間」を担う PPI 標的向けモダリティ。だが非天然修飾は cis/trans 異性化・非典型水素結合・局所キラリティ変化を生み、複雑な配座エネルギー地形のため 3D 構造予測が難しい。

Rosetta SCP は広い化学空間で高精度配座を得られるが、1配列あたり数千配座のサンプリングで数十分〜数時間（実測 2424.5 s）—大規模・対話的設計に不向き
AlphaFold3・Boltz-2 は天然分子中心の学習で BNMeAA/D-AA カバレッジが希薄。前世代 HighFold-MeD は AF2 への rigid-body ハードコード等が必要で汎用性に欠ける

→ Rosetta 蒸留配座で Boltz-2 構造ブランチを軽量ファインチューニングし、CCD 表現で非天然残基を plug-and-play に扱う

② HighFold-MeD2 手法
Rosetta SCP 低エネルギー配座
(訓練2500 / 検証250)
↓
CCD表現で入力グラフ化
(modification format + 環化制約)
↓
Boltz-2 構造ブランチ FT
(Pairformer + Diffusion)
↓
新損失 SEW で逆拡散学習
↓
Amber Relax (局所衝突解消)
SEW
Structure-Enhanced Weighting (θ=16, γ=0.2, λ=0.3)

高ノイズ初期(t≈200,重み>2.0)で macrocycle 位相を最優先確立。損失 = w_SEW(t)·MSE + bond + smooth_lddt。MSA は最終的に不使用。

③ 計算化学パイプラインへの応用
  • lib/molgen: CADD配座→拡散基盤モデル蒸留テンプレ。β-AA等の非天然修飾分子生成へ転用
  • lib/molgen: MolgenYaml に CCD modification + 環化制約スキーマ追加（plug-and-play 入力規約）
  • lib/md/lib/fep: 非天然残基 AMBER 力場自動化(QM→RESP→parmchk2)+拘束付き Relax を後処理に
  • lib/fep: Boltz-2 affinity branch 統合で配列→構造→親和性のエンドツーエンド予測
実装ギャップ: 環状ペプチド拡散推論ラッパー・timestep weighting 学習ユーティリティ・非天然残基力場自動化が lib/molgen/lib/md に未実装
④ 主な結果 (a) 平均全原子 RMSD（relax後）
3.166 AF3 3.104 Boltz-2 2.725 HF-MeD 2.554 HF-MeD2★ 0Å 3.5Å 平均全原子RMSD（低いほど良い）

33結晶構造で HighFold-MeD2 が 2.554 Å と最良。中央値も 2.544 Å で最低。Boltz-2 比 −0.55 Å、HF-MeD 比 −0.17 Å。

④ 主な結果 (b) 損失重み付け比較
2.554 SEW★ 2.729 Boltz 2.932 Log 2.967 AF3 3.002 Sigmoid 3.094 Power 2.4 3.2 RMSD(Å) by 損失重み（Table 1）

SEW が最良。単調減少の Power/Sigmoid はベースライン未満—Power は t→0 で重み0となり後期精密化が早期停止。

④ 主な結果 (c) 速度・ペアワイズ・relax
2424.5 s
Rosetta SCP（1配列・RTX4090）
60.3 s
HighFold-MeD2（約40倍高速・AF3 80.1sより速い）
19 / 33
ペアワイズで HF-MeD2 が HF-MeD に勝った構造数

Amber Relax は MolProbity/Clashscore を改善する一方、全原子 RMSD 変化は <0.1 Å—大域フォールドを保ち局所立体化学のみ精緻化。

⑤ テイクホームメッセージ
  • CADD(Rosetta SCP)配座を 拡散基盤モデル Boltz-2 の蒸留事前分布として使う有効性を実証
  • 非天然残基を rigid-body ハードコードでなく CCD 表現で「ゼロ侵襲」に—true plug-and-play
  • 新損失 SEW が高ノイズ初期に位相確立を集中させ最良 RMSD 2.554 Å を達成
  • Amber Relax で立体化学品質↑・大域フォールド不変（RMSD <0.1 Å変化）
限界: Rosetta教師の品質に依存／6–12残基のみ検証・長鎖未保証／エステル・チオエーテル架橋等は未対応／単独折り畳みのみ（受容体複合体は対象外）
DOI: 10.1021/acs.jcim.6c00158 | J. Chem. Inf. Model. (2026, accepted Apr 29 2026) | Code: https://github.com/hongliangduan/HighFold-MeD2 | Base model: Boltz-2 | Category: machine_learning