創薬・医療技術基盤プログラム

先端計算科学基盤ユニット

先端計算科学基盤
インシリコ創薬

 医薬品開発において、インシリコ創薬は主に薬物探索(大規模な化学構造式データベースの中から創薬標的分子に対し薬理活性を持つ化合物を選出)と薬物最適化(選出された構造式を化学修飾し薬理活性・ADMETを更に改善)に適用されます。
 インシリコ創薬の技術はバーチャルな薬物構造式を用いて実施できるという大きな利点を持ち、近年の計算技術の進歩による精度や速度の飛躍的向上に伴って創薬現場において必須な技術として期待されています。

I 理研・先端計算科学のインシリコスクリーニング
 育成基盤・先端科学計算科学におけるインシリコ創薬・薬物探索では、理研スパコン計算機パフォーマンスを前提に(図1参照)、インシリコスクリーニングの実施を試みています。

先端計算科学基盤図

図1 理研スパコン構成

 インシリコスクリーニングを効率的に実施するため、複数の探索方法を階層的に組み合わせて、数多くの化合物を創薬標的タンパク質に適した薬物群へと絞り込んでいきます(図2参照)。探索序盤は、精度はあまり高くないものの、高速に大規模な薬物ライブラリから創薬標的に適した薬物群への絞り込みを実行できるという利点を持つLigand Based Drug Design (LBDD)を実施しています。次に、LBDDよりも計算コストは高いものの、その精度の信頼度は高い分子ドッキング法(創薬標的分子の作用部位(ポケット)と薬物の立体構造を考慮し、標的分子窶薄ィの複合体構造とその結合親和性を予測します)を実施しています。

先端科学計算科学におけるインシリコ創薬の流れ

図2 先端科学計算科学におけるインシリコ創薬の流れ

 最終的に粗く選択された候補化合物は、分子動力学(MD)計算を使用したスクリーニングで試験されます。MD計算では、分子の動きと溶媒効果を考慮した高精度な結合親和性予測を実現できますが、その膨大な計算コストの為に薬物スクリーニングへ適用することは非常に困難とされてきました。当該研究チームで独自開発したMD専用計算機(MDGRAPE-3、現状のスパコン相当の計算能力)を使用することで現実的な計算時間で高精度なMD計算によるスクリーニングを実現しています。Trypsin標的タンパク質に関するMD計算スクリーニング検証実施例を簡単に説明します(図3)。

MD計算を使用したスクリーニング

図3 MD計算を使用したスクリーニング
分子ドッキングによって予測されたタンパク質(Trypsin)―薬物複合体構造を使用し、
薬物結合ポケットを中心に半径28Aの球形の水分子を配置しました。この構造に対し
MD計算を適用し、タンパク質、薬物、水分子の動的構造をサンプリング後、その構造
データを使用して高精度な結合親和性予測を行いました。生体系により近い環境下の
計算を行うことにより、高精度なインシリコスクリーニングを実現しています。

 ドッキングスタディとMD計算を組み合わせる方法論はスパコン利用によって初めて可能となりましたが、本法は、通常のドッキングスタディ単独よりも安定かつ高い濃縮性能を示されました(図4)。数種のタンパク質(Trypsin, HIV-1 Protease, Acetylcholine esterase等)を用いて行った比較検討では、MD計算によるスクリーニングは通常のドッキングスタディ単独よりも安定かつ高い濃縮性能を示す結果でした。

MD計算を使用したスクリーニングによる活性化合物の検出能の向上

図4 MD計算を使用したスクリーニングによる活性化合物の検出能の向上
(補足:3種類のタンパク質(Trypsin, HIV-1 Protease, Acetylcholine esterase等)
での活性化合物検出能力の評価を行った。MD計算によるスクリーニングの適用に
より安定且つ高精度なスクリーニングが実現されていることがわかった。)

 インシリコ創薬の一分野であるインシリコスクリーニングでは、スパコン利用により無制限ともいえる数の化学構造式をスクリーニングの対象とすることができます。現在、10億個の化学構造式を準備中です(図5)。また、生体系により近い環境下のシミュレーションを使用した高精度・効率的なインシリコスクリーニングを実現するために、化合物と標的タンパク質の3Dドッキング構造に水分子を含めた分子動力学計算を実施しています。これら2点が理研・先端計算科学の特徴です。

バーチャル化合物ライブラリ

図5 バーチャル化合物ライブラリ
(次世代)スパコン利用を前提に、10の9乗個オーダー(10億化合物)への化合物
探索スペース拡大し、多数の化合物構造式 に対する標的蛋白相互作用エネルギー
精密解析(Docking Simulation/Molecular Dynamics)実施を検討しています。
化合物ライブラリに登録予定の化合物構造式は、構造式の薬らしさ、ライブラリ
全体の多様性、また、化学合成の難易度等を考慮して準備される予定です。

II 理研・先端計算科学の高精度結合自由エネルギー予測
 インシリコスクリーニングにより選出された候補化合物は実験的に評価され、ヒット化合物となります。これらのヒット化合物は、更なる化学修飾を施され、より強い薬理活性化合物へと洗練されていきます。ヒット化合物の化学修飾においては、インシリコスクリーニング以上にタンパク質―化合物の高精度な結合親和性予測がもとめられるため、育成基盤・先端科学計算科学では、そのための計算手法の研究開発を試みています。これまで、数種の分子シミュレーション技法を用いてタンパク質―化合物の結合親和性の予測能の評価を行ってきました。これらの計算技法の精度、コスト、特徴を把握することで、高精度の結合親和性予測を実現できると期待できます。
FK506-binding protein(FKBP)とその10種の阻害剤に対して、代表的な計算方法の結合親和性予測性能の評価を行いました(図6、表1参照)。FKBPの結果では、4種の計算方法(MP-CAFEE法、MM-PB/SA法、FMO法、QM/MM法)が比較的高い予測能を示すことが、理化学研究所、神戸大学、富士通研究所、富士通の共同研究により明らかになりました。今後、様々な標的タンパクで評価検討例を蓄積しながらを計算手法のさらなる改良を図る予定です。

FKBPと10種の阻害剤

図6 FKBPと10種の阻害剤
左図はFKBP-阻害剤複合体の構造、右図はFKBPとの
結合親和性評価を行った10種類の阻害剤を示している。



種の計算方法の結合相互作用エネルギーを使用

実験から得られた結合親和性と各計算方法から得られた結合親和性との相関係数。
4種のいづれの計算方法も比較的良好な予測能を示しているが、この系においては、
MP-CAFEE法の予測能が非常に高いという結果が得られた。

III 理研・先端計算科学のスパコン

 先端計算科学(高速分子シミュレーション研究チーム)では、分子動力学計算に特化した専用計算機、MDGRAPE-3(1ペタフロップス(1015演算/秒)性能、スパコン相当)を2006年に完成させ、現在、医薬品開発の研究において分子動力学計算を適用し、理研内外のテーマで共同研究を実施してきました(図7)。今後の次世代スパコン稼働を視野に入れ、創薬研究を推進・加速化するインシリコ創薬方法論を構築する予定です。

図7

図7 MD専用計算機(MDGRAPE-3)

 

 

お問い合わせ