論文の概要: On the Robustness of AlphaFold: A COVID-19 Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04093v2
• Date: Thu, 12 Jan 2023 17:34:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 15:22:33.607415
• Title: On the Robustness of AlphaFold: A COVID-19 Case Study
• Title（参考訳）: alphafoldのロバスト性について:新型コロナのケーススタディ
• Authors: Ismail Alkhouri, Sumit Jha, Andre Beckus, George Atia, Alvaro Velasquez, Rickard Ewetz, Arvind Ramanathan, Susmit Jha
• Abstract要約: 高い精度にもかかわらず、AlphaFoldはそのような堅牢性を示していないことを実証する。 これにより、予測されたタンパク質構造が信頼される範囲を検知し定量化することが困難になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.564151738086434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Protein folding neural networks (PFNNs) such as AlphaFold predict remarkably accurate structures of proteins compared to other approaches. However, the robustness of such networks has heretofore not been explored. This is particularly relevant given the broad social implications of such technologies and the fact that biologically small perturbations in the protein sequence do not generally lead to drastic changes in the protein structure. In this paper, we demonstrate that AlphaFold does not exhibit such robustness despite its high accuracy. This raises the challenge of detecting and quantifying the extent to which these predicted protein structures can be trusted. To measure the robustness of the predicted structures, we utilize (i) the root-mean-square deviation (RMSD) and (ii) the Global Distance Test (GDT) similarity measure between the predicted structure of the original sequence and the structure of its adversarially perturbed version. We prove that the problem of minimally perturbing protein sequences to fool protein folding neural networks is NP-complete. Based on the well-established BLOSUM62 sequence alignment scoring matrix, we generate adversarial protein sequences and show that the RMSD between the predicted protein structure and the structure of the original sequence are very large when the adversarial changes are bounded by (i) 20 units in the BLOSUM62 distance, and (ii) five residues (out of hundreds or thousands of residues) in the given protein sequence. In our experimental evaluation, we consider 111 COVID-19 proteins in the Universal Protein resource (UniProt), a central resource for protein data managed by the European Bioinformatics Institute, Swiss Institute of Bioinformatics, and the US Protein Information Resource. These result in an overall GDT similarity test score average of around 34%, demonstrating a substantial drop in the performance of AlphaFold.
• Abstract（参考訳）: alphafoldのようなタンパク質折り畳みニューラルネットワーク(pfnn)は、他のアプローチと比較して驚くほど正確なタンパク質の構造を予測する。 しかし,このようなネットワークの頑健性は検討されていない。 これは、このような技術の幅広い社会的意味と、生物学的にタンパク質配列の摂動が一般的にタンパク質構造に劇的な変化をもたらすわけではないという事実を考えると、特に関係がある。 本稿では,アルファフォールドの精度は高いが,そのような頑健性は示さないことを示す。 これにより、予測されたタンパク質構造が信頼される範囲を検知し定量化することが困難になる。 予測した構造物のロバスト性を測定するために (i)根平均二乗偏差(RMSD)と (II)GDT(Global Distance Test)類似度尺度は、元のシーケンスの予測構造と、その逆摂動バージョンの構造との間のものである。 タンパク質配列を最小に摂動することで、タンパク質折り畳みニューラルネットワークがNP完全であることを証明した。 確立されたblosum62配列配列アライメントスコアリングマトリクスに基づいて、逆タンパク質配列を生成し、予測されたタンパク質構造と元の配列の構造との間のrmsdが非常に大きいことを示す。 (i)BLOSUM62距離の20ユニット、及び (ii)与えられたタンパク質配列中の5つの残基(数百から数千の残基のうち) 本実験では,欧州バイオインフォマティクス研究所,スイスバイオインフォマティクス研究所,米国タンパク質情報資源が管理するタンパク質データの中心的資源であるUniProt(UniProt)の111個のCOVID-19タンパク質について検討した。 これらの結果、gdtの類似度テストスコアは平均で約34%となり、アルファフォールドの性能が大幅に低下した。

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