RNAの3次元構造を予測することは、生体高分子の構造予測の進歩が続いているにもかかわらず、依然として課題である。タンパク質の構造予測を革新したAlphaFoldも、RNA構造予測への展開は遅れていた。その中で、AlphaFoldの最新リリースであるAlphaFold3は、DNA、リガンド、RNAといった複数の異なる分子を含むようにその範囲を広げている。AlphaFold3の報告では、前回のCASP-RNAデータセットの結果について述べられているが、その性能の範囲やRNAに対する限界は不明である。
フランスの研究チームは今回、RNAの3次元構造予測におけるAlphaFold3の性能について包括的な分析を行い、その結果をEvryRNAプラットフォーム（https://evryrna.ibisc.univ-evry.fr/evryrna/alphafold3/）から公開した [右図はWebサイトのスクリーンキャプチャ]。AlphaFoldはタンパク質の立体構造予測で成功を収めたが、RNAは化学的性質が異なり、複雑なフォールディング機構を持ち、構造データが限られているため、独自の課題があった：
- AlphaFold3のRNA立体構造予測における性能の広範なベンチマークを提供し、5つの独立したテストセットでその長所と限界を評価した。
- このベンチマークでは、AlphaFold3を、第一原理、テンプレートベース、深層学習のアプローチを含む10種類の最先端のRNA構造予測手法と比較し、包括的な性能評価を行った。
- その結果、AlphaFold3がRNA構造予測においてほとんどの既存手法を凌駕していることが示され、特にリボソームRNAについては、類似の学習データが豊富にあることから高い精度を達成している。
- しかし、AlphaFold3は、RNAの安定性に重要な非ワトソン・クリック相互作用に苦戦し、トレーニングデータに既知のホモログがないオーファンRNA構造では、予測精度が低下する。
- 本研究において、AlphaFold3の予測に構造コンテクストを含めることの重要性が浮き彫りになり、分子的コンテクストが提供された場合、RNA構造予測の精度が大幅に向上する。
- AlphaFold3は、ねじれ角の精度（MCQスコア）のような主要な指標において、従来のディープラーニングや物理ベースのアプローチを凌駕しているが、CASP-RNAコンペティションでは、依然としてヒトが介入する手法に劣っている。
- 長いRNA配列（1000 nt以上）はAlphaFold3によってよく処理され、大きなRNA構造を予測できる数少ない利用可能な手法の一つとなっているが、非リボソームRNAでは性能が低下する。
- この結果は、AlphaFold3がRNA構造予測において一歩前進したことを示唆しているが、特に複雑で非カノニカルなRNAフォールドについては、まだロバスト性に欠けている。
- 今後の改良点としては、非ワトソン・クリック相互作用のモデル化、多様なRNAファミリーを含むトレーニングデータセットの改良、予測精度を高めるための生化学的制約の追加などが挙げられる。
[出典]
- "Has AlphaFold3 achieved success for RNA?" Bernard C, Postic G, Ghana S, Tahi F. Acta Crystallography D Struct Biol. 2025-01-27/Feb (Proceedings of the 2025 CCP4 Study Weekend) https://doi.org/10.1107/S2059798325000592 [著者所属] Université Paris-Saclay, Université Evry, LISN – CNRS/Université Paris-Saclay
- X投稿 "Has AlphaFold3 achieved success for RNA?" Biology+AI Daily@BiologyAIDaily 2025-02-07. [X投稿]
Has AlphaFold3 achieved success for RNA?
— Biology+AI Daily (@BiologyAIDaily) February 7, 2025
1/ This study provides an extensive benchmark of AlphaFold3’s performance in predicting RNA 3D structures, evaluating its strengths and limitations across five independent test sets.
2/ Despite AlphaFold3’s success in protein structure… pic.twitter.com/nbVAu50GrM
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