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Rosetta@homeは、Baker研究室が運営する、Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC)プラットフォーム上でタンパク質構造予測を研究するボランティアコンピューティングプロジェクトです。Rosetta@homeは、 2020年9月19日時点で平均487,946ギガFLOPSを超える処理能力を持つ約5万5千台のアクティブなボランティアコンピュータの助けを借りて、タンパク質間ドッキングを予測し、新しいタンパク質を設計することを目指しています。 [ 4 ] Rosetta@homeのビデオゲームであるFolditは、クラウドソーシングのアプローチでこれらの目標を達成することを目指しています。プロジェクトの大部分は、プロテオミクス手法の精度と堅牢性を向上させるための基礎研究に向けられていますが、Rosetta@homeはマラリア、アルツハイマー病、その他の病理に関する応用研究も行っています。 [ 5 ]
他のBOINCプロジェクトと同様に、Rosetta@homeはボランティアのコンピュータの遊休処理リソースを利用して、個々の作業単位の計算を実行します。計算結果は中央プロジェクトサーバーに送信され、そこで検証され、プロジェクトデータベースに組み込まれます。このプロジェクトはクロスプラットフォームであり、多様なハードウェア構成で動作します。ユーザーはRosetta@homeのスクリーンセーバー上で、自身のタンパク質構造予測の進捗状況を確認できます。
Rosetta@home ネットワークは、疾患関連の研究に加えて、構造バイオインフォマティクスの新しい手法のテスト フレームワークとしても機能します。これらの手法は、Rosetta@home の大規模で多様なボランティア コンピュータで十分に開発され、安定性が証明された後、RosettaDockやHuman Proteome Folding Project、Microbiome Immunity Projectなどの他の Rosetta ベースのアプリケーションで使用されます。Rosetta@home で開発された新しい手法にとって特に重要な 2 つのテストは、タンパク質構造予測とタンパク質間ドッキング予測の最先端をそれぞれ評価する、隔年で行われる Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP) およびCritical Assessment of Prediction of Interactions (CAPRI) 実験です。Rosetta は常に最も優れたドッキング予測ツールの 1 つであり、利用可能な最高の三次構造予測ツールの 1 つです。[ 6 ]
SARS-CoV-2によって引き起こされるCOVID-19パンデミックとの戦いに参加しようとする新規ユーザーの流入に伴い、Rosetta@homeは2020年3月28日時点で計算能力を1.7ペタフロップスまで増強しました。[ 7 ] [ 8 ] 2020年9月9日、Rosetta@homeの研究者はSARS-CoV-2に対する10の強力な抗ウイルス候補を記述した論文を発表しました。Rosetta@homeはこの研究に貢献し、これらの抗ウイルス候補は2022年初頭に開始される可能性のある第1相臨床試験に向かっています。[ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] Rosetta@homeチームによると、Rosettaのボランティアはナノ粒子ワクチンの開発に貢献しました。[ 9 ]このワクチンは認可されており、 Icosavax 社によるIVX-411として知られ、2021 年 6 月に第 I/II 相臨床試験を開始しました。 [ 13 ]また、 SK Bioscience 社が開発中のGBP510は、韓国で第 III 相臨床試験が既に承認されています。[ 14 ] [ 15 ]
NL-201は、タンパク質設計研究所（IPD）で最初に開発され、2019年1月の論文で発表されたがん治療薬候補であり[ 16 ]、IPDからスピンオフしたNeoleukin Therapeuticsの支援を受けて、2021年5月に第1相ヒト臨床試験を開始しました[ 17 ]。Rosetta@homeはNL-201の開発に役割を果たし、タンパク質設計の検証に役立つ「順方向折り畳み」実験に貢献しました[ 18 ] 。
Rosetta@home アプリケーションとBOINCボランティア コンピューティング プラットフォームは、オペレーティングシステムWindows、Linux、macOSで利用可能です。BOINC は、FreeBSD など、他のいくつかのシステムでも動作します。[ 19 ] Rosetta@home に参加するには、クロック速度が 500 MHz以上のCPU 、200メガバイトの空きディスク容量、512メガバイトの物理メモリ、およびインターネット接続が必要です。[ 20 ] 2016 年 7 月 20 日現在、Rosetta Mini アプリケーションの最新バージョンは 3.73 です。[ 21 ]現在推奨されている BOINC プログラムのバージョンは 7.6.22 です。[ 19 ]ユーザーの BOINC クライアントとワシントン大学の Rosetta@home サーバー間の通信には、 標準のHypertext Transfer Protocol (HTTP) (ポート80) が使用されます。パスワードの交換にはHTTPS (ポート 443) が使用されます。 BOINCクライアントのリモートおよびローカル制御にはポート31416とポート1043が使用され、ファイアウォールの背後にある場合は、これらのポートを特別にブロック解除する必要があるかもしれません。[ 22 ]個々のタンパク質に関するデータを含むワークユニットは、ワシントン大学のベイカー研究室にあるサーバーからボランティアのコンピュータに配布され、割り当てられたタンパク質の構造予測が計算されます。特定のタンパク質に対する重複した構造予測を避けるため、各ワークユニットはランダムなシード番号で初期化されます。これにより、各予測はタンパク質のエネルギーランドスケープに沿って一意の降下経路を持ちます。[ 23 ] Rosetta@homeからのタンパク質構造予測は、特定のタンパク質のエネルギーランドスケープにおけるグローバル最小値 の近似値です。このグローバル最小値は、タンパク質の最もエネルギー的に好ましいコンフォメーション、つまり天然状態を表します。
Rosetta@home のグラフィカル ユーザー インターフェイス(GUI)の主要な機能の 1 つは、シミュレーションされたタンパク質折り畳みプロセス中の現在の作業ユニットの進行状況を表示するスクリーン セーバです。現在のスクリーン セーバの左上には、ターゲット タンパク質が最低エネルギー構造を探索する過程でさまざまな形状 (コンフォメーション) をとる様子が表示されます。すぐ右には、最近受け入れられた構造が表示されます。右上には、現在のデコイの最低エネルギー コンフォメーションが表示され、その下には、すでに決定されている場合はタンパク質の真の構造、つまりネイティブ構造が表示されます。スクリーン セーバには 3 つのグラフが含まれています。中央付近には、受け入れられたモデルの熱力学的自由エネルギーのグラフが表示され、受け入れられたモデルが変化すると変動します。右端には、受け入れられたモデルがネイティブ モデルと構造的にどれだけ似ているかを測定する、受け入れられたモデルの二乗平均平方根偏差(RMSD) のグラフが表示されます。受け入れられたエネルギーグラフの右側、RMSDグラフの下には、これら2つの関数の結果を使用して、モデルが段階的に改良されるにつれてエネルギー対RMSDプロットが作成されます。[ 24 ]
他のBOINCプロジェクトと同様に、Rosetta@homeはユーザーのコンピュータのバックグラウンドで、ホストオペレーティングシステムへのログイン時またはログイン前に、アイドル状態のコンピュータの電力を使用して実行されます。このプログラムは、他のアプリケーションが必要とするCPUリソースを解放するため、通常のコンピュータの使用には影響しません。プログラムの設定は、ユーザーアカウントの設定から指定できます。例えば、プログラムが使用できるCPUリソースの最大割合（コンピュータが継続的に稼働している場合の電力消費や発熱を制御するため）、プログラムを実行できる時間帯などです。
ゲノム配列決定プロジェクトの増加に伴い、科学者は細胞内で様々な機能を果たす多くのタンパク質のアミノ酸配列、すなわち一次構造を推測できるようになった。しかし、タンパク質の機能をより深く理解し、合理的な創薬設計に役立てるためには、タンパク質の三次元構造を知る必要がある。
タンパク質の 3D 構造は現在、X 線結晶構造解析または核磁気共鳴(NMR) 分光法によって実験的に決定されています。このプロセスは時間がかかり (タンパク質を初めて結晶化する方法を見つけるのに数週間または数ヶ月かかることもあります)、費用もかかります (タンパク質 1 つあたり約 10 万米ドル)。[ 25 ]残念ながら、新しい配列が発見される速度は、構造決定の速度をはるかに上回っています。国立生物工学情報センター(NCBI) の非冗長 (nr) タンパク質データベースで利用可能な 7,400,000 を超えるタンパク質配列のうち、52,000 未満のタンパク質の 3D 構造が解明され、タンパク質の構造情報の主要なリポジトリであるタンパク質データバンクに登録されています。 [ 26 ] Rosetta@home の主な目標の 1 つは、既存の方法と同じ精度でタンパク質構造を予測することですが、時間と費用を大幅に削減する方法です。 Rosetta@homeは、膜タンパク質（例えば、Gタンパク質共役受容体（GPCR））の構造とドッキングを決定する方法も開発している[ 27 ]。これらのタンパク質は、X線結晶構造解析やNMR分光法などの従来の手法では分析が非常に困難であるが、現代の医薬品の標的の大部分を占めている[ 28 ] 。
タンパク質構造予測の進歩は、隔年で開催されるタンパク質構造予測技術の重要評価（CASP）実験で評価されます。この実験では、世界中の研究者がタンパク質のアミノ酸配列からタンパク質の構造を導き出そうと試みます。この競争の激しい実験で高得点を獲得したグループは、タンパク質構造予測の最先端技術の事実上の標準とみなされます。Rosetta@home のベースとなっているプログラムである Rosetta は、2002 年の CASP5 から使用されています。2004 年の CASP6 実験では、Rosetta は、CASP ターゲット T0281 に提出したモデルで、原子レベルに近い解像度の、 ab initioタンパク質構造予測を初めて実現し、歴史に名を刻みました。 [ 29 ] ab initioモデリングは、構造相同性からの情報を使用せず、配列相同性からの情報とタンパク質内の物理的相互作用のモデリングに頼らなければならないため、タンパク質構造予測の中でも特に難しいカテゴリーと考えられています。 Rosetta@homeは2006年からCASPで使用されており、CASP7では構造予測のすべてのカテゴリーでトップクラスの予測ツールの一つでした。[ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]これらの高品質な予測は、Rosetta@homeのボランティアによって提供された計算能力によって可能になりました。[ 33 ]計算能力の向上により、Rosetta@homeはより多くのコンフォメーション空間（タンパク質がとりうる形状）の領域をサンプリングできるようになり、レヴィンタルのパラドックスによれば、これはタンパク質の長さとともに指数関数的に増加すると予測されています。
Rosetta は、複数の複合体タンパク質の構造、すなわち四次構造を決定するタンパク質間ドッキング予測にも使用されます。この種のタンパク質相互作用は、抗原抗体結合や酵素阻害剤結合、細胞内輸送など、多くの細胞機能に影響を与えます。これらの相互作用を決定することは、創薬設計にとって非常に重要です。Rosetta は、CASP がタンパク質構造予測の進歩を評価するのと同様に、タンパク質ドッキング分野の現状を評価するCritical Assessment of Prediction of Interactions (CAPRI) 実験で使用されています。Rosetta@home プロジェクトのボランティアによって提供される計算能力は、CAPRI 2007 における Rosetta のパフォーマンスの主要因として挙げられており、そのドッキング予測は最も正確で完全なものの 1 つでした。[ 34 ]
2008 年初頭、Rosetta は、自然界ではこれまで観察されたことのない機能を持つタンパク質を計算によって設計するために使用されました。[ 35 ]これは、もともと天然の形態と比較して酵素活性が向上したタンパク質の計算設計について記述した 2004 年の注目論文が撤回されたことに一部触発されたものです。[ 36 ]このタンパク質がどのように作られたかを記述した David Baker の研究グループによる2008 年の論文では、利用可能な計算リソースとして Rosetta@home が引用されており、このタンパク質設計方法の重要な概念実証となりました。 [ 35 ]この種のタンパク質設計は、将来、創薬、グリーンケミストリー、バイオレメディエーションに応用される可能性があります。[ 35 ]
Rosetta@home は、タンパク質構造、ドッキング、設計の予測に関する基礎研究に加えて、疾患関連の緊急研究にも使用されています。[ 38 ] David Baker の Rosetta@home ジャーナルには、多数の小規模研究プロジェクトが記載されています。[ 39 ] 2014 年 2 月現在、最近の出版物に関する情報と研究の簡単な説明がフォーラムで更新されています。[ 40 ]フォーラムのスレッドは 2016 年以降使用されなくなり、研究に関するニュースはプロジェクトの一般ニュースセクションで見つけることができます。[ 41 ]
RosettaソフトウェアスイートのコンポーネントであるRosettaDesignは、アミロイド形成性タンパク質のどの領域がアミロイド様線維を形成する可能性が最も高いかを正確に予測するために使用されました。[ 42 ] RosettaDesignは、対象となるタンパク質のヘキサペプチド（6アミノ酸長の断片）を取得し、既知の線維形成ヘキサペプチドの構造に類似した構造に最もエネルギーの低い一致を選択することにより、ランダムなタンパク質よりも線維を形成する可能性が2倍高いペプチドを特定することができました。[ 43 ]同じ研究では、アルツハイマー病の原因であると推測されている線維形成性タンパク質であるアミロイドβの構造を予測するためにRosetta@homeが使用されました。[ 44 ] 線維形成を阻止する可能性のあるRosetta設計タンパク質に関する予備的だが未発表の結果が出ていますが、それが病気を予防できるかどうかは不明です。[ 45 ]
Rosetta のもう 1 つのコンポーネントである RosettaDock [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ]は、炭疽毒素を構成する 3 つのタンパク質 (致死因子 (LF)、浮腫因子 (EF)、および防御抗原 (PA)) 間の相互作用をモデル化するために実験的手法と組み合わせて使用されました。コンピューター モデルは LF と PA のドッキングを正確に予測し、それぞれのタンパク質のどのドメインが LF-PA 複合体に関与しているかを確立するのに役立ちました。この知見は最終的に炭疽ワクチンの改良につながる研究に使用されました。[ 49 ] [ 50 ]
RosettaDockは、抗体（免疫グロブリンG）と、抗ウイルス抗体を分解する役割を果たす口唇ヘルペスウイルス1型（HSV-1）が発現する表面タンパク質との間のドッキングをモデル化するために使用されました。RosettaDockによって予測されたタンパク質複合体は、特に取得が困難な実験モデルとよく一致しており、研究者らは、このドッキング法が、タンパク質間界面のモデリングにおけるX線結晶構造解析の問題のいくつかに対処する可能性を秘めていると結論付けました。[ 51 ]
ビル＆メリンダ・ゲイツ財団 からの1940万ドルの助成金による研究の一環として、[ 52 ] Rosetta@homeはヒト免疫不全ウイルス（ HIV ）の複数のワクチン候補の設計に使用されてきた。[ 53 ] [ 54 ]
グローバルヘルスにおけるグランドチャレンジイニシアチブに関連する研究では、[ 55 ] Rosetta は、アノフェレス・ガンビアエを根絶したり、蚊がマラリアを媒介できなくしたりする可能性のある新しいホーミングエンドヌクレアーゼタンパク質を計算によって設計するために使用されています。[ 56 ]ホーミングエンドヌクレアーゼなどのタンパク質とDNAの相互作用を特異的にモデル化して変更できるため、Rosetta のような計算によるタンパク質設計法は、遺伝子治療（がん治療の可能性を含む）において重要な役割を果たします。 [ 38 ] [ 57 ]
2020年には、Rosetta分子モデリングスイートが、SARS-CoV-2スパイクタンパク質の原子スケール構造を、実験室で測定される数週間前に正確に予測するために使用されました。[ 58 ] 2020年6月26日、このプロジェクトは、実験室でSARS-CoV-2ウイルス粒子を中和する抗ウイルス性タンパク質の作成に成功し、これらの実験的な抗ウイルス薬が動物実験試験のために最適化されていると発表しました。[ 59 ]
続報として、10種類のSARS-CoV-2ミニタンパク質阻害剤を記述した論文が9月9日にScience誌に掲載された。これらの阻害剤のうち、LCB1とLCB3の2つは、モル濃度と質量の両方において、SARS-CoV-2に対する開発中の最良のモノクローナル抗体よりも数倍強力である。さらに、この研究では、これらの阻害剤は高温でも活性を維持し、抗体よりも20倍小さいため、潜在的な中和部位が20倍多く、局所投与薬の有効性を高める可能性があることが示唆されている。阻害剤のサイズが小さく安定性が高いことから、鼻腔に塗布できるゲル製剤、または呼吸器系に直接投与できる粉末製剤に適していると期待される。研究者らは今後数ヶ月かけて、これらの阻害剤を治療薬および予防薬として開発していく予定である。[ 10 ] 2021年7月現在、これらの抗ウイルス候補は2022年初頭に臨床試験を開始すると予測されており、前臨床試験および初期臨床試験のためにビル＆メリンダ・ゲイツ財団から資金提供を受けていた。[ 12 ]動物実験では、これらの抗ウイルス候補はアルファ、ベータ、ガンマなどの懸念される変異株に対して有効であった。[ 12 ] [ 60 ] [ 61 ]
Rosetta@homeは、計算によって設計された200万を超えるSARS-CoV-2スパイク結合タンパク質のスクリーニングに役立ち、この研究に貢献した。[ 62 ] [ 63 ]
タンパク質設計研究所の Rosetta@home チームによると、Rosetta@home のボランティアは抗ウイルス薬候補[ 10 ]とタンパク質ナノ粒子ワクチンの開発に貢献した。[ 64 ] IVX-411 ワクチンはすでに Icosavax が実施する第 1 相臨床試験に入っており[ 13 ] 、同じワクチンは別の製造業者にライセンス供与され GBP510 という名前で、韓国でSK Bioscienceが実施する第 3 相試験が承認されている。[ 15 ] [ 14 ]抗ウイルス薬候補も第 1 相臨床試験に向かっている。[ 9 ]
Rosetta@homeの研究者たちは、受容体のαサブユニットと相互作用しないNeoleukin-2/15と呼ばれるIL-2受容体アゴニストを設計しました。このような免疫シグナル分子は、がん治療に有用です。天然のIL-2はαサブユニットとの相互作用により毒性がありますが、設計されたタンパク質は、少なくとも動物モデルでははるかに安全です。 [ 16 ] Rosetta@homeは、設計の検証に役立つ「順方向折り畳み実験」に貢献しました。[ 18 ]
2020 年 9 月のNew Yorker 誌の記事で、David Baker 氏は Neoleukin-2/15 のヒト臨床試験が「今年後半」に開始されると述べた。Neoleukin-2/15 は、Baker 研究室からスピンオフしたNeoleukin社によって開発されている。 [ 65 ] 2020 年 12 月、Neoleukin 社は、Neoleukin-2 /15 のさらなる開発である NL-201 の第 1 相臨床試験を開始するために、食品医薬品局に治験薬申請を提出すると発表した。同様の申請はオーストラリアでも提出されており、Neoleukin 社は第 1 相臨床試験に最大 120 人の参加者を登録したいと考えている。[ 66 ]第 1 相ヒト臨床試験は 2021 年 5 月 5 日に開始された。[ 17 ]
Rosettaは、Rosetta@homeで構造予測を実行するソフトウェアです。BOINCクラスタの他に、Rosettaは単一のローカルコンピュータ、またはローカルスーパーコンピュータ上で実行できます。他のバイオインフォマティクスプログラムと同様に、WebインターフェースからRosettaを実行できるオンラインの公開サーバーがあります。[ 71 ]このソフトウェアは学術コミュニティには無償でライセンスされており、製薬会社は有料で利用できます。[ 72 ]
もともとは1998年にワシントン大学のベイカー研究室によって構造予測の第一原理アプローチとして導入されたRosettaは、その後、いくつかの開発ストリームと個別のサービスに分岐し、高分子ドッキングやタンパク質設計などの機能を提供するようになった。[ 67 ] Rosettaの初期開発に関わった大学院生や他の研究者の多くは、その後他の大学や研究機関に移り、Rosettaプロジェクトのさまざまな部分を強化した。
Rosettaプラットフォームは、タンパク質のアミノ酸配列の構造的な「意味」を解読しようとすることから、ロゼッタストーンにちなんで名付けられました。 [ 73 ] Rosettaコードの開発はRosetta Commonsによって行われています。[ 72 ] RosettaはCASPとCAPRIに参加しています 。
Rosettaは、 Fortranで書かれていた元のバージョンよりも開発が容易になるようにC++で書き直されました。この新しいバージョンはオブジェクト指向であり、2008年2月8日にRosetta@Homeにリリースされました。[ 21 ] [ 74 ]
RosettaDesignは、Rosettaをベースとしたタンパク質設計のための計算手法であり、2000年にタンパク質Gの折り畳み経路の再設計の研究から始まった。[ 75 ] 2002年には、RosettaDesignは、自然界でこれまで記録されたことのない全体的な折り畳みを持つ93アミノ酸長のα/βタンパク質であるTop7の設計に使用された。この新しい構造は、X線結晶構造解析によって決定された構造から1.2Å RMSD以内でRosettaによって予測され、異常に正確な構造予測となった。[ 76 ] RosettaとRosettaDesignは、このような長さの新規タンパク質の構造を設計し、正確に予測した最初のものとして広く認知され、2002年の論文では、この二重アプローチについて説明し、Science誌に2通の肯定的な手紙が寄せられ、[ 77 ] [ 78 ] 240以上の他の科学論文で引用された。[ 79 ]その研究の目に見える成果物であるTop7 は、2006 年 10 月に RCSB PDB の「今月の分子」として紹介されました。[ 80 ]その予測構造と X 線結晶構造のそれぞれのコア (残基 60～79) の重ね合わせがRosetta@home のロゴに使用されています。[ 29 ]
デビッド・ベイカーの研究室の元ポスドク研究員で、現在はノースカロライナ大学チャペルヒル校の准教授であるブライアン・クールマン[ 81 ]は、オンラインサービスとしてRosettaDesignを提供している[ 82 ] 。
RosettaDockは、2002年の最初のCAPRI実験中に、Baker研究室のタンパク質間ドッキング予測アルゴリズムとしてRosettaソフトウェアスイートに追加されました。[ 83 ]その実験では、RosettaDockは連鎖球菌化膿性外毒素AとT細胞受容体β鎖間のドッキングについて高精度の予測を行い、ブタα-アミラーゼとラクダ科抗体の複合体について中程度の精度の予測を行いました。RosettaDock法は、可能な7つの予測のうち2つしか許容できる精度の予測を行いませんでしたが、これは最初のCAPRI評価で19の予測方法の中で7位にランクインするのに十分でした。[ 83 ]
RosettaDock の開発は、ワシントン大学在籍中に RosettaDock の基礎を築いた Jeffrey Gray がジョンズ ホプキンス大学での新しい職でこの手法の研究を続け、その後の CAPRI ラウンドでは 2 つの分岐に分かれました。Gray が不在の間、Baker 研究室のメンバーが RosettaDock をさらに開発しました。この 2 つのバージョンは、側鎖モデリング、デコイ選択、その他の領域でわずかに異なっていました。[ 48 ] [ 84 ]これらの違いにもかかわらず、Baker と Gray の手法はどちらも、第 2 回目の CAPRI 評価で優れたパフォーマンスを発揮し、30 の予測グループの中でそれぞれ 5 位と 7 位となりました。[ 85 ] Jeffrey Gray の RosettaDock サーバーは、非商用利用向けの無料のドッキング予測サービスとして利用可能です。[ 86 ]
2006 年 10 月、RosettaDock は Rosetta@home に統合されました。この方法は、タンパク質のバックボーンのみを使用した高速で粗雑なドッキング モデル フェーズを使用しました。これに続いて、相互作用する 2 つのタンパク質の相対的な向きと、タンパク質間界面での側鎖相互作用を同時に最適化して最低エネルギー コンフォメーションを見つける、低速の全原子精製フェーズが行われました。[ 87 ] Rosetta@home ネットワークによって提供される大幅に向上した計算能力と、バックボーンの柔軟性とループ モデリングのための改訂されたフォールド ツリー表現が組み合わさって、RosettaDock は第 3 回の CAPRI 評価で 63 の予測グループのうち 6 位になりました。[ 6 ] [ 34 ]
Robetta (Rosetta Beta) サーバーは、非商用のab initioおよび比較モデリングのために Baker 研究室が提供する自動タンパク質構造予測サービスです。[ 88 ] 2002 年の CASP5 以降、隔年開催のCASP実験 に自動予測サーバーとして参加し、自動サーバー予測カテゴリで最高レベルのパフォーマンスを発揮しています。[ 89 ] Robetta はその後、CASP6 および 7 にも参加し、自動サーバーグループと人間の予測グループの両方で平均以上の成績を収めました。[ 32 ] [ 90 ] [ 91 ]また、 CAMEO3D の継続的評価にも参加しています。Robetta タスクは、Baker 研究室のサーバー、Janelia Research Campus のマシン、および Rosetta@home 参加者のコンピューターで実行されます。[ 88 ]
CASP6 の時点でのタンパク質構造モデリングにおいて、Robetta はまずBLAST、PSI-BLAST、および3D-Juryを使用して構造相同体を検索し、次にPfam データベースの構造ファミリーに配列を照合することにより、ターゲット配列を個々のドメイン、つまり独立して折り畳まれるタンパク質単位に解析します。構造相同体を持つドメインは、「テンプレートベースモデル」（すなわち相同性モデリング）プロトコルに従います。ここでは、Baker 研究室の社内アライメントプログラムである K*sync が配列相同体のグループを生成し、これらのそれぞれが Rosetta de novo法によってモデル化され、デコイ（可能性のある構造）が生成されます。最終的な構造予測は、低解像度の Rosetta エネルギー関数によって決定された最低エネルギーモデルを選択することによって決定されます。構造相同体が検出されなかったドメインについては、de novoプロトコルに従い、生成されたデコイのセットから最低エネルギーモデルが最終的な予測として選択されます。これらのドメイン予測は、タンパク質内のドメイン間三次レベルの相互作用を調査するために接続されます。最後に、モンテカルロ構造探索プロトコルを使用して側鎖の寄与がモデル化されます。[ 92 ]
CASP8では、RobettaはRosettaの高解像度全原子精製法を使用するように拡張されました[ 93 ]。CASP7では、RobettaがRosetta@homeネットワークよりも精度が低かった主な原因として、この方法の欠如が挙げられていました[ 33 ] 。CASP11では、GREMLINと呼ばれる関連タンパク質の残基の共進化によってタンパク質接触マップを予測する方法が追加され、 de novoフォールドの成功が増えました[ 94 ] 。
Rosettaは、他の多くの公開サーバーからオンラインサービスとして利用可能です。ROSIEは、RNA構造の予測と設計からリガンドドッキングや抗体モデリングまで、さまざまな機能を提供します。[ 95 ]
2008年5月9日、Rosetta@homeのユーザーからボランティアコンピューティングプログラムのインタラクティブ版を提案された後、ベイカー研究室はRosettaプラットフォームに基づいたオンラインタンパク質構造予測ゲームであるFolditを公開した。 [ 96 ] 2008年9月25日現在 Folditには59,000人以上の登録ユーザーがいた。[ 97 ] このゲームでは、ユーザーは一連の操作（例えば、揺らす、揺らす、再構築するなど）を使って、ターゲットタンパク質の主鎖とアミノ酸側鎖を、よりエネルギー的に有利な構造に操作することができる。ユーザーはソロイストとして個別に、またはエボルバーとして集団で解決策に取り組むことができ、構造予測を改善するにつれて、どちらのカテゴリーでもポイントを獲得できる。[ 98 ]
Folditは、カスタマイズされた「プロフェッショナルモード」でRosettaのGUIフロントエンドとして機能できます。[ 71 ]
AlphaFoldに触発された RoseTTAFold は、ニューラルネットワークを使用して残基間の距離と向きを予測します。これらの予測は、Rosetta ソフトウェアが構造を生成する際の指針となります。RoseTTAFold はMIT ライセンスの下でオープンソースとして公開されています。[ 99 ]
中国のJianyi Yang研究室は、Rosettaの改良版であるtr-RosettaX2（transform-restrained Rosetta）を提供している。[ 100 ]これは、RoseTTAFoldとは異なる深層学習ベースの接触予測方法を使用して、通常のRosetta折りたたみアルゴリズムを誘導する。trRosettaはRoseTTAFoldよりも前に開発された。[ 101 ]
Rosetta@homeと同様の研究分野を持つボランティアによるコンピュータプロジェクトはいくつか存在するが、研究アプローチは異なっている。
タンパク質研究に関わる主要なボランティアコンピューティングプロジェクトの中で、Folding@homeだけがBOINCプラットフォームを使用していません。[ 102 ] [ 103 ] [ 104 ] Rosetta@homeとFolding@homeはどちらもアルツハイマー病などのタンパク質ミスフォールディング疾患を研究していますが、Folding@homeはより徹底的に研究しています。[ 105 ] [ 106 ] Folding@homeは、タンパク質がどのように、そしてなぜ折り畳まれるのか（あるいはミスフォールディングを起こし、その後凝集して疾患を引き起こすのか）を理解するために、ほぼ全原子分子動力学モデルを使用しています。 [ 107 ] [ 108 ]つまり、Folding@homeの強みはタンパク質折り畳みのプロセスをモデル化することであり、Rosetta@homeの強みはタンパク質設計を計算し、タンパク質の構造とドッキングを予測することです。
Rosetta@home の結果の一部は、Folding@home プロジェクトの基礎として使用されています。Rosetta は最も可能性の高い構造を提供しますが、それが分子の形態であるかどうか、またはそれが実現可能かどうかは確定していません。Folding@home は、Rosetta@home の結果を検証するために使用でき、原子レベルの追加情報や、分子がどのように形状を変えるかの詳細を提供できます。[ 108 ] [ 109 ]
両プロジェクトは、計算能力とホストの多様性においても大きく異なっている。中央処理装置（CPU）、グラフィックス処理装置（GPU）、および（以前は）PS3のホストベースから平均約6,650テラFLOPSの計算能力を持つFolding@homeは、Rosetta@homeの約108倍の計算能力を持つ。[ 111 ]
ワールドコミュニティグリッドのサブプロジェクトであるヒトプロテオームフォールディングプロジェクト（HPF）のフェーズIとフェーズIIの両方で、Rosettaプログラムを使用してさまざまなゲノムの構造と機能の注釈を作成しました。[ 112 ] [ 113 ] 現在、生物学者向けのデータベースを作成するために使用しているヒトプロテオームフォールディングプロジェクトの主任科学者であるリチャード・ボノーは、博士号取得中にデビッド・ベイカーの研究室でRosettaの初期開発に積極的に携わっていました。[ 114 ] HPF1、HPF2、Rosetta@homeの関係の詳細については、リチャード・ボノーのウェブサイトをご覧ください。[ 115 ]
Rosetta@homeと同様に、Predictor@homeもタンパク質構造予測に特化していました。[ 116 ] Rosetta@homeは構造予測にRosettaプログラムを使用していますが、Predictor@homeはdTASSERメソッドを使用しています。[ 117 ] 2009年にPredictor@homeはサービスを終了しました。
BOINC上のその他のタンパク質関連のボランティアコンピューティングプロジェクトには、QMC@home、Docking@home、POEM@home、SIMAP、TANPAKUなどがあります。Rosetta@homeアルファプロジェクトである RALPH@home も BOINC 上で動作しており、Rosetta@home に導入される前に新しいアプリケーションバージョン、ワークユニット、アップデートをテストしています。[ 118 ]
Rosetta@homeは、研究のために個々のプロジェクトメンバーから寄贈されたコンピューティング能力に依存しています。 2020年3月28日現在 約150か国から約53,000人のユーザーがRosetta@homeのアクティブメンバーであり、合計で約54,800台のコンピュータからアイドル状態のプロセッサ時間を提供し、合計平均1.7ペタFLOPSを超えるパフォーマンスを実現した。[ 111 ] [ 119 ]
ユーザーは貢献度に応じてBOINC クレジットが付与されます。各作業単位に付与されるクレジットは、その作業単位用に生成されたデコイの数に、その作業単位用にすべてのコンピュータ ホストによって提出されたデコイの平均請求クレジットを乗じたものです。このカスタム システムは、標準の BOINC クライアントと最適化された BOINC クライアントを使用するユーザーに付与されるクレジットの大きな違い、および Rosetta@home をWindowsとLinuxオペレーティングシステムで実行するユーザー間のクレジットの違いに対処するために設計されました。[ 120 ] Rosetta@home では、CPU 作業 1 秒あたりに付与されるクレジットの量が、他のほとんどの BOINC プロジェクトよりも少なくなっています。[ 121 ] Rosetta@home は、総クレジット数で 40 を超える BOINC プロジェクトの中で 13 位です。[ 122 ]
CASP実験に提出されたタンパク質構造を予測したRosetta@homeユーザーは、その結果に関する科学論文で謝辞が述べられます。[ 33 ]特定のワークユニットの最低エネルギー構造を予測したユーザーは、所属するチームとともに、 Rosetta@homeホームページで「今日の予測者」として紹介されます。 [ 123 ]また、Rosetta@homeプロフィールを作成したユーザーの中から、毎日ランダムに「今日のユーザー」 が選ばれ、ホームページに掲載されます。[ 124 ]
{{cite web}}: CS1 maint: タイトルとしてアーカイブされたコピー (リンク)ターゲット 27 および 28 の予測のための大量のドッキング計算は、Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) テクノロジー (www.boinc.berkeley.edu) を使用して世界中のボランティアのパーソナル コンピュータで Rosetta ソフトウェアを実行する分散コンピューティング プロジェクトである Rosetta@Home (www.boinc.bakerlab.org) 上で実行されました。
{{cite web}}: CS1 maint: タイトルとしてアーカイブされたコピー (リンク)ほとんどの用途では実行ファイル/バイナリは配布せず、ソースコードを配布しています。
{{cite journal}}: CS1メンテナンス: アーカイブサービスは非推奨になりました (リンク){{cite journal}}: CS1メンテナンス: アーカイブサービスは非推奨になりました (リンク)このサービスを支援することができます。
{{cite web}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク)オンラインRosettaサービス