AlphaFold2 によるタンパク質構造の予測と低温電子顕微鏡 (cryoEM) による構造決定の目覚ましい進歩にもかかわらず、タンパク質結晶構造解析は、創薬のための高解像度データとより信頼性の高い構造を提供する可能性が依然として高いです。結晶構造解析研究のボトルネックは、結晶化を促進する化学物質カクテルの探索です。各リード条件には 2 ～ 7 種類の化学物質が含まれており、スパース マトリックス スクリーンから数百の溶液をサンプリングすることで発見されます。
良質なリード化合物の組成が最適化されると、構造研究のためにタンパク質結晶が大量に成長します。タンパク質結晶の成長は、いくつかの因子のレベルの上昇に対して二次応答を示すことが多く、双方向の相互作用が豊富にあります。2 レベルの設計ではこれらの特徴が欠けています。新しい 2 レベルの修正された 1 因子ずつ (MOFAT) 実験では、シミュレーション研究で双方向の相互作用を検出できます (Yu 2022)。MOFAT を 3 レベルに拡張することは、結晶成長者の関心を引くでしょう。
3 レベル拡張 MOFAT (EMOFAT) 設計では、2 元効果と 2 次効果を検出できると仮定しています。この設計では、標準 OFAT 設計のベースライン実行が保持され、すべての因子を最低レベルまたは最高レベルで実行する実行が追加されます (2m + 3 実行、m は因子の数)。JSL スクリプトを使用してシミュレーション研究を実施し、これらの設計が主効果と、3 元相互作用を含む高次相互作用を検出する能力を調査しました。
これらの設計は、3 つのレベルで非線形応答を検出し、より高度な最適化実験に進む前に双方向の相互作用を検出できるため、タンパク質結晶成長者にとって魅力的である可能性があります。
