Enhanced Sampling of Protein Conformations in AlphaFold3 with Repulsive Bias in the Diffusion Generative Model

AF3-ReD: 拡散脱ノイズ過程へメタダイナミクス由来のRMSD反発バイアスを注入し、再訓練なしで多状態コンフォメーションを予測 — Ohnuki & Okazaki (IMS/NINS)

🎯 AF3が捉え損ねるリガンド誘起のclosed/occluded状態を、拡散をMDと見立てた反発バイアスで、計算コストをほぼ増やさず予測する。

① 背景と課題

AF3は単一構造予測に強いが、機能発現に伴うコンフォメーション変化の予測は苦手で、リガンドを明示入力してもclosed/occluded状態を出さない。拡散の脱ノイズはBoltzmann分布を仮定するとエネルギー地形 −∇E に沿ったMD的サンプリングに等しく、AF3の偏りはMDのrare-event問題と同型。

AF3は学習分布の偏りで別ベイスンを訪れにくい（最頻のopen状態に固着）

MSA subsamplingは共進化偏りしか緩和できず、効果が系依存（輸送体で弱効）

大規模なドメイン回転（複合体）は依然未解決

→ MDの拡張サンプリング（metadynamics）を拡散生成器へ移植する

② 手法の概要: AF3-ReD

既出構造とのCα-RMSD(CV)からガウス反発V=w·Σe^(−R²/2[σ+(tmax−t)]²)を構成（式4）。力は±10 Cαで平滑化(式5)、X+η[F_AF3+F_REP]Δt で更新(式6,η=1.5,tmax=160)。pLDDT>60原子のみ・第1シードからRMSD<0.5Åの集合にのみ印加。再訓練不要。

③ 本研究で示したこと

拡散脱ノイズをMDと解釈し、metadynamics様反発を推論時に注入できる
TF1β・OxlT・NarKでAF3/既存法が出せないligand-bound状態を予測
計算コストはほぼ不変（100構造で12m13s→12m24s, +1.5%）
MSA subsamplingより少数生成で高diversity・高coverageを両立

④ 主な結果 (a) サンプリング多様性

④ 主な結果 (b) 計算コスト

④ 主な結果 (c) TF1β構造分布

④ 主な結果 (d) 標的状態の到達可否

系	標的状態	AF3既定	MSA subsamp.	AF3-ReD
TF1β	closed (ATP)	×	○	○ (~2Å)
OxlT	occluded	×	×	○ (MD域と重複)
NarK	occluded	×	×	○ (MD/結晶近傍)
CRBN-DDB1	open (>10Å)	×	△低pLDDT	△ (5Å未満届かず)

⑤ テイクホームメッセージ

拡散=MDの視点
スコア=−∇E の等価性から、脱ノイズへ外力（反発）を加える発想が成立。

RMSDという単純CV
構造類似度だけで反発を定義し、再訓練なしに多様化を実現。

系非依存の有効性
共進化＋拡散モデル双方の偏りを緩和し、輸送体でもoccludedに到達。

残課題は大変化
CRBN-DDB1のドメイン回転(>10Å)は5Å未満に届かず。CV再定義が今後。

既存法との比較

観点	MSA subsampling	AF3-ReD (本研究)
緩和する偏り	共進化由来のみ	共進化+拡散モデル由来
系依存性	強い(輸送体で弱効)	低い(全系で有効)
再訓練	不要	不要
計算コスト	~同等	ほぼ不変(+1.5%)
多様性効率	多depth合算が必要	少数生成で高多様性

本研究のインパクト

他の拡散ベース生成器（蛋白質設計・配座生成）へ反発機構を横展開できる汎用戦略
得られる中間構造はMSM/遷移経路サンプリングのMD出発点として利用可能
創薬: 薬物誘起コンフォメーション変化の探索に直接応用しうる