The Influence of Ligands on AlphaFold3 Prediction of Cryptic Pockets

Lazou, Tuchscherer, Vajda, Joseph-McCarthy (Boston University) · DOI: 10.64898/2026.01.04.697564 · Jan 2026

🔓 AF3コフォールディングアンサンブル（500モデル）でクリプティックポケット形成を16/16で予測。K-Ras等アロステリック創薬への新戦略

① クリプティックポケットとは

コンフォメーション変化で露出する「隠れた結合サイト」。アロステリック部位・PROTACs・分子グルーの標的として創薬的に重要。

16 タンパク質

テストセット（BLG, K-Ras, Hsp90 等）

静的構造のみのドッキングでは発見できないため、コンフォメーション多様性が鍵

② AF3アンサンブルワークフロー

タンパク質配列 + リガンド SMILES
↓
AF3 × 500 シード (co-folding)
↓
クリプティック残基 RMSD 計算（open/closed 基準構造比較）
↓
コンフォメーション分布 vs PDB bound/unbound 分布の比較
↓
ligand pLDDT フィルタリング + 立体クラッシュチェック

リガンドあり 16/16 結合コンフォメーション再現。リガンドなし 13/16 が非結合コンフォメーション優先

③ ポーズ正確性

Myosin2: 100%モデルがRMSD≤2Å
BLG: 94.2%が正確なポーズ
MAPK: 95.8%
Thrombin: 94.4%

AR・AmpC: リガンドがオルソステリックサイトに予測（失敗）

Hsp90: pLDDT>95 だが80%以上で立体クラッシュ（例外的ケース）

④ 主要結果サマリー

条件	結合コンフォメーション一致	非結合コンフォメーション一致	ポーズRMSD≤2Å達成
AF3 + リガンド	16/16 (100%)	—	10/16 (62.5%)
AF3 リガンドなし	3/16 (19%)	13/16 (81%)	—
10/16 ケース	両条件が同時にPDB分布と一致

ligand pLDDT↓ ↔ RMSD↑ 相関あり（ただしHsp90は例外：高pLDDT+clashが共存）

⑤ 限界と注意点

PDB記憶バイアスが予測を支配（新規ターゲットは未知）
pLDDT ≠ ポーズ正確性（Hsp90の反例）
500モデル生成の計算コスト
リガン選択が結果に大きく影響

⑥ ケムインフォパイプラインへの応用

lib/docking (高優先度)

AF3アンサンブル→pLDDTフィルタ→クラッシュチェック→UniDockRunnerというクリプティックポケット対応SBVSパイプライン。K-Ras等のアロステリック創薬に適用。

lib/md

AF3生成の開口コンフォメーションをMD初期構造プールに活用。HBondAnalyzerでポケット安定性確認。AF3+MD統合でサンプリング効率向上。

実装: AF3 API + MDAnalysis RMSD計算 + ProLIFCalculator ポケット体積評価
AF3 Server: https://alphafoldserver.com/ | FTMap: https://ftmap.bu.edu/

⑦ X投稿用要約

AlphaFold3がクリプティックポケットを予測！🔓 リガンドありアンサンブルで16/16標的で成功。pLDDTがポーズ品質の指標に。K-Ras等アロステリック創薬の新戦略 #DrugDiscovery #AlphaFold