(57)【要約】【課題】ペプチドとタンパク質の結合部位を予測するドッキング予測方法において、計算時間を大幅に短縮し、且つ、妥当な予測結果を得ることのできる方法を提供する。【解決手段】標的タンパク質の構造を、各アミノ酸残基に対応する点の集合に置き換え、これをドローネイ分割することによってドローネイ四面体集合体に変換する。このドローネイ四面体集合体の周囲にグリッド点の集合を構築し、該グリッド点の集合に対し複数の結合サイトをランダムに設定する。ペプチドの各アミノ酸残基に対応する点からなるペプチド・モデルを、上記結合サイトに配置したのち、ペプチド・モデルの全ペプチド点とその近傍のタンパク質点からなる集合をドローネイ分割する。適合度を、少なくとも一つのペプチド点を頂点に含む四面体に対応する統計的四体ポテンシャルを変数とする関数として定義し、適合度の大きいペプチド・モデルの配置態様を予測結果として出力する。【選択図】図８
2010113473.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに標的タンパク質とペプチドの結合部位を予測させる方法であって、前記方法は、前記コンピュータに対し、
前記標的タンパク質の構造を該標的タンパク質の各アミノ酸残基を構成する原子の幾何学的中心に対応する点として定義されるタンパク質点の集合に置き換え、該タンパク質点の集合をドローネイ分割してドローネイ四面体集合体に変換するステップと、
前記ドローネイ四面体集合体の周囲にグリッド点の集合を構築するステップと、
前記グリッド点の集合に対し複数の結合サイトをランダムに設定するステップと、
前記ペプチドを該ペプチドの各アミノ酸残基を構成する原子の幾何学的中心に対応する点として定義されるペプチド点の集合に置き換えて粗視化したペプチド・モデルを、前記結合サイトに配置するステップと、
前記結合サイトに配置した前記ペプチド・モデルの全ペプチド点および前記タンパク質点からなる集合をドローネイ分割して得られる四面体のうち、少なくとも一つの前記ペプチド点を頂点に含む四面体に対応する統計的四体ポテンシャルを導出し、導出された前記統計的四体ポテンシャルを変数とする関数として定義される適合度を算出するステップと、
前記複数の結合サイトにおいて算出された前記適合度の値を降順にソートし、上位の適合度に対応する前記ペプチド・モデルの配置態様を予測結果として出力するステップと、
を実行させる方法。
【請求項２】
前記ペプチド・モデルを結合サイトに配置するステップは、各前記結合サイトにおいて前記ペプチド・モデルの結合モードを変化させるステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ペプチド・モデルの結合モードを変化させるステップは、前記ペプチド点を前記グリッド点の上で移動させるステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記適合度を算出するステップは、前記結合モードを変化させて前記適合度を最適化するステップをさらに含む、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記最適化するステップは、局所探索法によって前記適合度の局所的最適解を導出するステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
コンピュータに、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法のステップを実行させるためのプログラム。
【請求項７】
標的タンパク質とペプチドの結合部位を予測するためのコンピュータ装置であって、
前記標的タンパク質の構造を該標的タンパク質の各アミノ酸残基を構成する原子の幾何学的中心に対応する点として定義されるタンパク質点の集合に置き換え、該タンパク質点の集合をドローネイ分割してドローネイ四面体集合体に変換する手段と、
前記ドローネイ四面体集合体の周囲にグリッド点の集合を構築する手段と、
前記グリッド点の集合に対し複数の結合サイトをランダムに設定する手段と、
前記ペプチドを該ペプチドの各アミノ酸残基を構成する原子の幾何学的中心に対応する点として定義されるペプチド点の集合に置き換えて粗視化したペプチド・モデルを、前記結合サイトに配置する手段と、
前記結合サイトに配置した前記ペプチド・モデルの全ペプチド点および前記タンパク質点からなる集合をドローネイ分割して得られる四面体のうち、少なくとも一つの前記ペプチド点を頂点に含む四面体に対応する統計的四体ポテンシャルを導出し、導出された前記統計的四体ポテンシャルを変数とする関数として定義される適合度を算出する手段と、
前記複数の結合サイトにおいて算出された前記適合度の値を降順にソートし、上位の適合度に対応する前記ペプチド・モデルの配置態様を予測結果として出力する手段と、
を含むコンピュータ装置。
【請求項８】
４つのアミノ酸残基の組み合わせに対応付けて統計的四体ポテンシャルの値を格納したテーブルをさらに含み、前記適合度を算出する手段は、前記テーブルを参照することによって、前記少なくとも一つの前記ペプチド点を頂点に含む四面体に対応する統計的四体ポテンシャルを導出する、
請求項７に記載のコンピュータ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ペプチドとタンパク質の結合部位をコンピュータによって予測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ペプチドアプタマーは創薬シーズとして期待されており、これまでにも、進化分子工学的手法によって多くの有用なペプチドアプタマーが創出されてきた。ここで、ペプチドアプタマーとは、細胞内(in vivo)または細胞外(in vitro)でターゲット分子（タンパク質）に結合するようにデザインされたペプチド分子をいう。近年、ペプチドアプタマーの創薬開発における実験コストの低減化を企図して、設計したペプチドアプタマーが体内のどのタンパク質とどのように結合するのかについて、コンピュータ計算によって予測することが検討されている。
【０００３】
一般に、上述した、いわゆるドッキング予測は、構造探索アルゴリズムとスコア関数を利用して、概ね、以下のようなステップで行なわれる。まず、設計したリガンド分子をターゲット分子の表面にランダムに配置することによって多数の仮想複合体のパターンを得る。次に、取得した各仮想複合体について、ターゲット分子とリガンド分子との相互作用をスコア関数で見積もり、最も安定性の高い複合体の構造を予測結果として提示する。
【０００４】
現在、開発されている代表的なドッキング予測プログラムとして、「AutoDock（Goodsell et al,1990)」を挙げることができる。「AutoDock」は、原子間に作用するファンデルワールス力、水素結合、静電相互作用などの物理化学的な値をスコアに用いるスコア関数を使用している。しかしながら、「AutoDock」は、原子レベルで計算を行なうため、ペプチドアプタマーのように、多くの原子からなり、且つ、自由度の大きいリガンド分子について計算を行う場合、予測結果の出力までに多くの時間を要するという問題があった。非特許文献１には、「AutoDock」を用いて４つのアミノ酸残基からなるペプチドアプタマーとタンパク質のドッキング予測を行なった際、その計算に１日〜１０日間を要したことが報告されている。
【０００５】
創薬開発においては、ターゲット分子に結合しうるペプチドアプタマーの有力候補をいかに短時間で絞り込めるかが成功の要となる。そこで、予測の精度は多少下がっても、短時間で妥当な予測結果を得ることのできるドッキング予測方法の開発が望まれていた。
【０００６】
一方、非特許文献２〜非特許文献４は、タンパク質構造の安定性を評価するための新しいエネルギー関数として、統計的四体ポテンシャルという概念を開示する。
【非特許文献１】Hetenyi, C. & vander Spoel, D. (2002). Efficient docking of peptides to proteins without priorknowledge of the binding site. Protein Science, 11, 1729-1737.
【非特許文献２】Tropsha, A., Singh, R.K. &Vaisman, I.I. (1996) Delaunay tessellation of proteins: four body nearestneighbor propensities of amino acid residues. J. Computational Biology, 3,213-222.
【非特許文献３】Krishnamoorthy, B. & Tropsha, A. (2003).Development of afour-body statistical pseudo-potential to discriminate native from non-nativeprotein conformations. Bioinformatics, 19, 1540-1548.
【非特許文献４】Deutsch, C. & Krishnamoorthy, B. (2007).Four-body scoringfunction for mutagenesis.Bioinformatics., 23, 3009-3015.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、上記従来技術における課題に鑑みてなされたものであり、本発明は、ペプチドとタンパク質の結合部位を予測するドッキング予測方法において、計算時間を大幅に短縮し、且つ、妥当な予測結果を得ることのできる方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者は、ペプチドとタンパク質の結合部位を予測するドッキング予測方法につき鋭意検討した結果、標的タンパク質およびこれに結合するペプチド分子について、それぞれを構成する各アミノ酸残基を一つの点に代表させた粗視化モデルに置き換えた上で、Tropshaらが提案する統計的四体ポテンシャル(four-body statistical
pseudo-potential)という粗視化されたエネルギー関数をスコア関数として用いることによって、計算時間を大幅に短縮しつつ、妥当な予測結果を得ることができる新規な方法を見出し、本発明に至ったのである。
【０００９】
すなわち、本発明によれば、コンピュータに標的タンパク質とペプチドの結合部位を予測させる方法であって、前記方法は、前記コンピュータに対し、前記標的タンパク質の構造を該標的タンパク質の各アミノ酸残基を構成する原子の幾何学的中心に対応する点として定義されるタンパク質点の集合に置き換え、該タンパク質点の集合をドローネイ分割してドローネイ四面体集合体に変換するステップと、前記ドローネイ四面体集合体の周囲にグリッド点の集合を構築するステップと、前記グリッド点の集合に対し複数の結合サイトをランダムに設定するステップと、前記ペプチドを該ペプチドの各アミノ酸残基を構成する原子の幾何学的中心に対応する点として定義されるペプチド点の集合に置き換えて粗視化したペプチド・モデルを、前記結合サイトに配置するステップと、前記結合サイトに配置した前記ペプチド・モデルの全ペプチド点および前記タンパク質点からなる集合をドローネイ分割して得られる四面体のうち、少なくとも一つの前記ペプチド点を頂点に含む四面体に対応する統計的四体ポテンシャルを導出し、導出された前記統計的四体ポテンシャルを変数とする関数として定義される適合度を算出するステップと、前記複数の結合サイトにおいて算出された前記適合度の値を降順にソートし、上位の適合度に対応する前記ペプチド・モデルの配置態様を予測結果として出力するステップとを実行させる方法が提供される。本発明においては、前記ペプチド・モデルを結合サイトに配置するステップは、各前記結合サイトにおいて前記ペプチド・モデルの結合モードを変化させるステップをさらに含むことができ、前記ペプチド・モデルの結合モードを変化させるステップは、前記ペプチド点を前記グリッド点の上で移動させるステップを含むことができる。また、本発明においては、前記適合度を算出するステップは、前記結合モードを変化させて前記適合度を最適化するステップをさらに含むことができ、前記最適化するステップは、局所探索法によって前記適合度の局所的最適解を導出するステップを含むことができる。さらに、本発明によれば、コンピュータに、上記方法のステップを実行させるためのプログラムが提供される。
【００１０】
さらに加えて、本発明によれば、標的タンパク質とペプチドの結合部位を予測するためのコンピュータ装置であって、前記標的タンパク質の構造を該標的タンパク質の各アミノ酸残基を構成する原子の幾何学的中心に対応する点として定義されるタンパク質点の集合に置き換え、該タンパク質点の集合をドローネイ分割してドローネイ四面体集合体に変換する手段と、前記ドローネイ四面体集合体の周囲にグリッド点の集合を構築する手段と、前記グリッド点の集合に対し複数の結合サイトをランダムに設定する手段と、前記ペプチドを該ペプチドの各アミノ酸残基を構成する原子の幾何学的中心に対応する点として定義されるペプチド点の集合に置き換えて粗視化したペプチド・モデルを、前記結合サイトに配置する手段と、前記結合サイトに配置した前記ペプチド・モデルの全ペプチド点および前記タンパク質点からなる集合をドローネイ分割して得られる四面体のうち、少なくとも一つの前記ペプチド点を頂点に含む四面体に対応する統計的四体ポテンシャルを導出し、導出された前記統計的四体ポテンシャルを変数とする関数として定義される適合度を算出する手段と、前記複数の結合サイトにおいて算出された前記適合度の値を降順にソートし、上位の適合度に対応する前記ペプチド・モデルの配置態様を予測結果として出力する手段とを含むコンピュータ装置が提供される。本発明においては、４つのアミノ酸残基の組み合わせに対応付けて統計的四体ポテンシャルの値を格納したテーブルをさらに含み、前記適合度を算出する手段は、前記テーブルを参照することによって、前記少なくとも一つの前記ペプチド点を頂点に含む四面体に対応する統計的四体ポテンシャルを導出することができる。
【発明の効果】
【００１１】
上述したように、本発明によれば、ペプチドとタンパク質の結合部位を予測するドッキング予測方法において、計算時間を大幅に短縮し、且つ、妥当な予測結果を得ることのできる方法が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明を図面に示した実施の形態をもって説明するが、本発明は、図面に示した実施の形態に限定されるものではない。
【００１３】
本発明のドッキング予測方法においては、まず、標的タンパク質の立体構造について、粗視化モデルを生成する。以下、この点について、図１〜図３を参照して説明する。図１は、アマガサ蛇の毒の成分として知られるタンパク質「ブンガロトキシン」の立体構造（分子図）を示す。図１に例示するような、既知のタンパク質の構造データは、タンパク質データベース（ＰＤＢ）から取得することができる。本発明においては、まず、標的タンパク質の立体構造についての３次元座標情報をＰＤＢから取得する。なお、以下の説明において参照する図１〜図６は、いずれもブンガロトキシンについての例を示す。
【００１４】
次に、取得した標的タンパク質の立体構造を、その構成要素である各アミノ酸残基に対応する点の集合に置き換える。具体的には、各アミノ酸残基を構成する原子についての幾何学的中心（geometric
center）を求め、各アミノ酸残基をその幾何学的中心に対応する一つの点に置き換える。その結果、図１に示した標的タンパク質の立体構造は、図２に示すように、アミノ酸残基の総数と同じ数の点（点座標）の集合として表現される。本発明においては、標的タンパク質について求められたその幾何学的中心に対応する点を「タンパク質点」として定義する。
【００１５】
なお、本発明における幾何学的中心（geometric center）は、アミノ酸残基を構成する原子の座標の平均として定義される。ここで、アミノ酸残基を構成する原子群のうち、どの原子の座標を選択して、その平均を求めるかについては、適宜設定することができる。本発明においては、例えば、アミノ酸残基を構成する全原子の座標を平均することができ、また、α炭素原子（Ｃα）の座標自体を幾何学的中心とすることもできる。しかしながら、本発明においては、予測精度の観点から、アミノ酸側鎖(amino
acid side-chain)を構成する全原子のうち、水素原子を除く原子の座標の平均を幾何学的中心とすることが好ましく、あるいは、アミノ酸側鎖とそれに結合しているα炭素原子（Ｃα）を構成する全原子のうち、水素原子を除く原子の座標の平均を幾何学的中心とすることが好ましい。
【００１６】
次に、上述したステップで求めた全てのタンパク質点の座標を固定した上で、それらをドローネイ分割(Delaunay
tessellation)する。その結果、標的タンパク質の立体構造は、図３に示すような、ドローネイ四面体の集合体に置き換えられる（以下これを「ドローネイ四面体集合体」として参照する）。標的タンパク質の表面形状は、ドローネイ四面体集合体の表面形状である「外殻（outer
hull）」として粗視化されることになる。なお、本発明においては、ドローネイ分割の際、四面体の辺の長さについて閾値を設ける。本発明においては、ドローネイ分割において、一辺の長さが１０Å以内の四面体のみを採用することが好ましい。なお、タンパク質の立体構造をドローネイ分割によって粗視化する方法については、Tropshaらによる論文（非特許文献２〜４）に詳細に述べられている。
【００１７】
次に、上述したステップで取得したドローネイ四面体集合体について、その周囲に３次元グリッドを張り巡らせる。このグリッド点は、後のステップにおいて、ペプチドを配置する際の基準点となるものである。図４は、図３に示したドローネイ四面体集合体の周囲にグリッド点を設けた様子を示す。図４に示されるように、グリッド点Ｇは、ドローネイ四面体集合体の外殻近傍にのみ設けられており、ドローネイ四面体集合体の内側には設けられていない。それはちょうど、ドローネイ四面体集合体の表面を覆う殻のように設けられる。以下、そのステップについて詳細に説明する。
【００１８】
まず、図３に示したドローネイ四面体集合体を３次元グリッド空間内に配置する。この際、グリッド間隔を狭く設定するほど、予測精度は上がるが、その分、計算時間が長くなる。したがって、本発明におけるグリッド間隔は、時間コストと予測精度を比較考量し、その費用対効果の観点から適宜決定することができる。なお、ＰＤＢに登録された構造データの解像度が２〜３Åであることに鑑みれば、費用対効果の観点から、本発明におけるグリッド間隔を構造データの解像度の半分に相当する１．０Å程度にすることが好ましい。
【００１９】
次に、上述した３次元グリッド空間における任意のグリッド点Ｇについて、下記表１に示す条件イ〜ハを満足するものだけを残す。
【００２０】
【表１】
2010113473.tif 000003
【００２１】
条件イについては、ドローネイ四面体集合体の外殻の内側は、数学的に定義できるので、この定義に従って、ドローネイ四面体集合体の外殻の内側に位置するＧを選択的に排除する。条件ロは、配置されるペプチドと標的タンパク質との間の立体障害の影響を考慮したものであって、Ｇは、全てのタンパク質点から、ペプチドとの立体障害を生じさせない距離だけ離間していることが要件となる。本発明においては、その離間距離を４Å程度にすることが好ましい。さらに、条件ハについては、その所定距離を１２Å程度に設定することが好ましい。また、条件ハの閾値を変化させることによって、グリッドの殻の厚みを制御することができ、閾値を大きくすれば、グリッドの殻の厚みは薄くなる。
【００２２】
以上説明したように、当初の３次元グリッド空間から、上記条件イ〜ハを満たしたグリッドＧだけを残すことによって、図４に示すように、球状の殻のような態様でタンパク質の粗視化モデル（ドローネイ四面体集合体）を取り囲むグリッド点の集合が形成される。
【００２３】
次に、ドッキング対象となるペプチドについても、粗視化モデルを生成する。本発明においては、ペプチドにおいて、各アミノ酸残基についての幾何学的中心（geometric center）を求め、各アミノ酸残基をその幾何学的中心に対応する一つの点に置き換えた粗視化モデルを生成する。本発明においては、ペプチドについて求められた幾何学的中心に対応する点を「ペプチド点」として定義する。なお、上記定義における幾何学的中心とは、「タンパク質点」について上述したのと同義である。最も単純なペプチドの粗視化モデル（以下、ペプチド・モデルとして参照する）の例としては、ペプチドの主鎖上で隣り合うペプチド点の間を一つのロッド（rod）によって連結してなる、「ビーズモデル」を挙げることができる。
【００２４】
次に、図４に例示したグリッド点の集合上に、複数の「結合サイト」をランダムに設定し（例えば、１０００箇所程度）、上述したペプチド・モデルを各結合サイトに配置する。ここで、ペプチド・モデルがグリッド点の集合に配置された状態とは、ペプチド・モデルの全てのペプチド点がいずれかのグリッド点に重ねられた状態をいう。このようにして、タンパク質構造に対するペプチドの配置パターンがランダムに生成される。なお、ここでいう、配置パターンとは、「結合サイト」と「結合モード」という２つの概念を含んでいる。すなわち、「結合サイト」とは、ペプチドが結合するタンパク質表面上の位置を示す概念であり、実際には、それに対応するグリッド点の集合上の位置を示す。一方、ペプチド・モデルは、一つの「結合サイト」において、異なる立体構造と配向を採用しうるのであり、「結合モード」とは、結合時のペプチドの立体構造とその配向を含む概念である。以下の説明においては、固定したタンパク質構造に対するペプチド・モデルの相対的な配置態様（すなわち、その位置、立体構造、および配向の態様）を「ペプチド配置」として参照するものとする。
【００２５】
本発明においては、ペプチド・モデルをグリッド上の結合サイトに配置した後、各結合サイトにおいて、ペプチド・モデルを変形させる。図５は、６つのアミノ酸からなるペプチド・モデル（ビーズモデル）が、グリッド上の結合サイトに配置された初期状態を概念的に示す。具体的には、図５に例示した初期状態から下記表２に示す条件ａ〜ｃの制約の下、ペプチド点をグリッド上で移動させることによってペプチド・モデルを変形させる。
【００２６】
【表２】
2010113473.tif 000004
【００２７】
条件ａのロッドの長さの範囲については、ＰＤＢから取得した天然ペプチド構造の統計値から見て、４Å〜８Å程度にすることが好ましい。また、条件ｃについては、任意の２つのペプチド点の間の距離は、立体障害を生じさせない距離だけ離間していることが要件となる。本発明においては、その離間距離を４Å程度にすることが好ましい。なお、本発明におけるペプチド・モデルは、より実体に近似させるために、隣接するペプチド点間の構造条件やその運動条件について他の制約を設けることもできる。
【００２８】
本発明においては、上述したステップで変形させたペプチド・モデルについて、その都度、「適合度」を評価し、各結合サイトにおいて「適合度」の極大値に向けた最適化を図る。この最適化は、局所探索法に基づくアルゴリズムによって行なうことができる。なお、「適合度」とは、標的タンパク質−ペプチド・モデル複合体構造の物理化学的な安定性を示す指標となるものであり、その詳細については後述する。
【００２９】
上述したステップにより、「適合度」の極大値が、ランダムに選択された結合サイトの数だけ求められる。最後に、「適合度」が最も高い値を示すペプチド配置について、これを予測結果として出力する。あるいは、適合度について閾値を設け、閾値以上の値を示す複数のペプチド配置を予測結果としたり、適合度について降順にソートし、上位ランクの値を示すペプチド配置を任意数だけを選択して予測結果としたりすることもできる。
【００３０】
ここで、本発明において、標的タンパク質−ペプチド・モデル複合体構造の物理化学的な安定性を示す指標として採用する「適合度」について、以下詳細に説明する。
【００３１】
本発明においては、上述した「適合度」の算出に、Tropshaが創出した「統計的四体ポテンシャル」の概念を用いる。統計的四体ポテンシャルとは、タンパク質構造の安定性を示す指標として、Tropshaらによって創出されたエネルギー関数である。たとえば、あるタンパク質の構造の安定性を評価する際、このタンパク質をドローネイ四面体に変換し、各四面体の頂点に相当する４つのアミノ酸の組み合わせを調べることによって、各四面体が与えるエネルギーが後述する統計的四体ポテンシャルとして一義的に求められ、タンパク質構造の持つ全エネルギーは、各四面体について求めたエネルギーの和として表すことができる。以下、統計的四体ポテンシャルの導出方法について説明する。
【００３２】
統計的四体ポテンシャルは、既知のタンパク質の構造から統計的に導き出されるエネルギー関数である。まず、ＰＤＢから多数のタンパク質構造を取得し、各構造についてドローネイ分割を行い、各ドローネイ四面体を５つのクラスに分類する（Tropshaらは、ＰＤＢから1167種類のタンパク質構造を取得した）。なお、クラスとは、アミノ酸残基として表現された頂点のタンパク質における相対的な位置に基づく概念である。
【００３３】
次に、クラスαに属し、かつ、４つの頂点がアミノ酸残基(A,B,C,D) からなるドローネイ四面体を「(α,A,B,C,D)-四面体」とすると、各(α,A,B,C,D)-四面体について、ＰＤＢから取得した全タンパク質構造にわたる「出現頻度」を統計的に求める。さらに、各(α,A,B,C,D)-四面体に関する「ランダムな出現頻度の期待値」を確率理論から計算する。最後に、上記「出現頻度」と上記「ランダムな出現頻度の期待値」の比の対数をとった値を(α,A,B,C,D)-四面体に関する統計的四体ポテンシャルとして定義する。このようにして、４つのアミノ酸残基の組み合わせの数（８８５５）だけ、統計的四体ポテンシャルが定義される。上述したことから明らかなように、統計的四体ポテンシャルは、ドローネイ四面体の頂点として表現された４つのアミノ酸の組み合わせのみを変数とするエネルギー関数であり、四面体の各辺の長さに依存しない。なお、統計的四体ポテンシャルの導出方法については、Tropshaらによる論文（非特許文献２〜４）に詳細に述べられている。
【００３４】
本発明者は、上述した統計的四体ポテンシャルの概念を使用して、標的タンパク質とペプチド・モデルの適合度を定義することに想到し、本発明に至った。すなわち、本発明においては、標的タンパク質−ペプチド・モデル複合体におけるタンパク質点およびペプチド点についてドローネイ分割を行ない、「少なくとも一つのペプチド点を頂点に含む四面体」について求められる統計的四体ポテンシャルを、標的タンパク質−ペプチド・モデル複合体の安定性を示す指標として使用する。
【００３５】
図６は、標的タンパク質−ペプチド・モデル複合体についてドローネイ分割を行なった図を示す。図６は、ペプチド・モデル（ＰＰ）の全ペプチド点と、標的タンパク質・モデル（ＰＲ）の全タンパク質点の集合についてドローネイ分割を行なった態様を示している。なお、本発明においては、ドローネイ分割の際、制約条件として、四面体の辺の長さについて閾値を設ける。具体的には、閾値として、タンパク質点間を結ぶ辺については１０Å、ペプチド点間を結ぶ辺、およびタンパク質点とペプチド点を結ぶ辺については１２Åを採用することが好ましい。また、本発明においては、必ずしも標的タンパク質−ペプチド・モデル複合体構造の全体をドローネイ分割する必要はなく、ペプチド・モデルの全ペプチド点とその近傍のタンパク質点の集合のみを対象とする局所的なドローネイ分割で足りる。
【００３６】
図６に示すドローネイ四面体集合体から、ペプチド・モデル（ＰＰ）について、「少なくとも一つのペプチド点を頂点に含む四面体」がＮ個抽出されたとすると、本発明における適合度は、「Ｎ個の統計的四体ポテンシャルＱを変数とする関数Ｆ」として定義することができる。例えば、関数Ｆは、Ｎ個の統計的四体ポテンシャルの和を求める関数とすることができ、また、Ｎ個の統計的四体ポテンシャルの平均を求める関数とすることもでき、あるいは、Ｎ個の統計的四体ポテンシャルの中央値を求める関数とすることもできる。すなわち、本発明においては、適合度Ｆを、ペプチド・モデル（ＰＰ）のペプチド点を少なくとも一つの頂点に含む四面体の統計的四体ポテンシャルＱと正の相関関係のある関数として定義することができる。
【００３７】
なお、本発明のペプチドとタンパク質の結合部位を予測するドッキング予測方法は、上述したステップを記述したコンピュータ・プログラムをコンピュータによって実行することによって実現される。すなわち、本発明によれば、ペプチドとタンパク質の結合部位を予測する方法、装置、およびプログラムが提供される。以下、図７に例示する本発明のコンピュータ装置の機能ブロック図、ならびに、図８および図９に例示するフローチャートに基づいて、本発明のドッキング予測方法を説明する。
【００３８】
図８は、本発明のドッキング予測プログラムによって実行されるメイン処理のフローチャートを示す。まず、ステップ１００において、標的タンパク質の構造データを取得する。標的タンパク質の構造データは、インターネットを介してＰＤＢにアクセスすることによって取得することができる。次に、ステップ１０１において、取得した標的タンパク質の構造をドローネイ四面体集合体に変換し、続くステップ１０２において、ドローネイ四面体集合体の周囲にグリッドを構築する。次に、ステップ１０３において、構築したグリッドの上に、ｎ個の結合サイトをランダムに設定する。続くステップ１０４においては、ランダムに設定された各結合サイトにペプチド・モデルを配置した後、その結合モードを変化させて適合度Ｆの最適化処理を実行する。以下、ステップ１０４の適合度Ｆの最適化処理について説明する。
【００３９】
図９は、適合度Ｆの最適化処理のフローチャートを示す。図９においては、「山登り法（hill-climbing
optimization）」を用いた例を示す。まず、ステップ２００において、設定された結合サイトにペプチド・モデルの初期構造を配置する。具体的には、この初期構造を、結合サイトに仮置きした後、必要に応じてペプチド点の座標を微調整し、全てのペプチド点をグリッド点に重ねる。なお、ペプチド・モデルの初期構造は、全てのロッドの長さを揃え、隣接するロッドがなす全ての角度を揃えた平面的なジグザグ型（すなわち、「Ｗ」の字型）とすることができる。次にステップ２０１において、ペプチド・モデルの全ペプチド点と近傍のタンパク質点を対象とする局所的なドローネイ分割を行ない、続くステップ２０２において、少なくとも一つのペプチド点を頂点に含むドローネイ四面体を全て抽出して、各四面体について統計的四面ポテンシャルを導出する。なお、ステップ２０２における、各四面体についての統計的四面ポテンシャルの導出は、４つのアミノ酸残基の組み合わせの数（８８５５）だけ定義される統計的四体ポテンシャルの値がその組み合わせに対応付けられて格納された統計的四体ポテンシャル・テーブルを参照することによって実行することができる。次に、ステップ２０３において、導出された複数の統計的四体ポテンシャルを変数とする所定の関数を用いて適合度Ｆを算出する。この初期状態について導出された適合度Ｆを現在の解として、以下のステップ２０４〜ステップ２０９において「山登り法」を用いた最適化処理を実行する。
【００４０】
すなわち、続くステップ２０４において、ペプチド・モデルの結合モードを所定の規則に基づいて変化させた後に、ステップ２０５〜ステップ２０７において、上述したのと同様のステップが実行され、変化した結合モードについての適合度Ｆが近傍解として算出される。次に、ステップ２０８において、現在の解と近傍解が比較され、近傍解のほうが大きいと判断された場合（ステップ２０８、Ｙｅｓ）には、近傍解を現在の解とし、且つ、変化した結合モードを現在の結合モードとして（ステップ２０９）、ステップ２０４に戻る。以後、ステップ２０８において、近傍解のほうが大きくないと判断されるまで（ステップ２０８、Ｎｏ）上述したステップが繰り返される。ステップ２０８において、近傍解のほうが大きくないと判断された場合（ステップ２０８、Ｎｏ）、ステップ２１０に進み、現在の結合モードが局所的最適解か否かが判断される。ステップ２１０において、現在の結合モードが局所的最適解でないと判断された場合は（ステップ２１０、Ｎｏ）、ステップ２０４に戻り、現在の結合モードが局所的最適解であると判断された場合は（ステップ２１０、Ｙｅｓ）、ステップ２１１に進み、その際の現在の解である適合度Ｆが、対応する結合サイトと現在の結合モードに関連付けられて記憶された後、メイン処理に戻る（図８）。
【００４１】
再び、図８のフローチャートに戻って説明すると、ステップ１０４における適合度Ｆの最適化処理は、ランダムに設定された全ての結合サイトについての最適化が終了するまで繰り返され（ステップ１０５、Ｎｏ）、全ての結合サイトについての最適化が終了すると（ステップ１０５、Ｙｅｓ）、ステップ１０６に進む。ステップ１０６においては、ｎ個の結合サイトに対応するｎ個の適合度Ｆの値がソートされ、その中から所定条件を満たす適合度Ｆに関連付けられて記憶された結合サイトと結合モードがペプチド配置の予測結果として出力される。
【００４２】
以上、説明したように、本発明のドッキング予測方法においては、標的タンパク質およびペプチド分子の粗視化モデルに対して、統計的四体ポテンシャルという粗視化されたエネルギー関数をスコア関数として適用するので、計算時間を大幅に短縮することが可能になる。
【実施例】
【００４３】
以下、本発明のドッキング予測方法について、実施例を用いてより具体的に説明を行なうが、本発明は、後述する実施例に限定されるものではない。
【００４４】
（ドッキング予測テスト）
本発明のドッキング予測方法を実行するためのコンピュータ・プログラムをＣ言語で作成し、コンピュータによりこれを実行してタンパク質とペプチドのドッキング予測テストを行った。なお、テスト対象であるタンパク質とペプチドの組は、ＰＤＢから取得した１７種類の既知のタンパク質−ペプチド複合体の構造データから取得した。本実施例において予測を行なったタンパク質とペプチドの組み合わせについて、下記表３に示す。なお、下記表３中、「Lpro」は、タンパク質を構成するアミノ酸残基に数を示し、「Lpep」は、ペプチドを構成するアミノ酸残基に数を示す。
【００４５】
【表３】
2010113473.tif 000005
なお、本実施例におけるドッキング予測プログラムの実行パラメータについて、下記表４に示す。
【００４６】
【表４】
2010113473.tif 000006
【００４７】
本実施例においては、ペプチド・モデルを、グリッド点の集合内でランダムに選択された１０００の結合サイトに配置した。ペプチド・モデルの初期構造については、全てのロッドの長さを６Åに揃え、隣接するロッドがなす全ての角度は、0.25 π - 0.5 π ラジアンの範囲からランダムに選択された同じ角度とした。そのようにして設定した、平面的なジグザグ型（すなわち、「Ｗ」の字型）のペプチド・モデルを、ランダムに選択された各結合サイトに仮置きした後、必要に応じてペプチド点の座標を微調整し、全てのペプチド点をグリッド点に重ねた。この状態について適合度Ｆを求め、これを初期解として、「山登り法（hill-climbing
optimization）」を用いて、ランダムに与えられた１０００の結合サイトについて適合度Ｆの最適化を実行した。
【００４８】
本実施例においては、「山登り法」における近傍解の生成（ペプチド配置の変形）は、以下のステップで実行した。まず、ペプチド・モデルの中からランダムに１つのペプチド点を選び、そのペプチド点を、当該ペプチド点に隣接するグリッド点（全２６個）の中からランダムに選ばれた１つのグリッド点に移動させる。次に、新たに生成したペプチド配置について適合度Ｆ（近傍解）を求め、それが初期構造の適合度Ｆよりも大きい場合は、新たなペプチド配置における適合度Ｆを現在の解と入れ換える。上述した過程を、適合度Ｆが局所的最適解に達するまで繰り返した。
【００４９】
最後に、与えられた１０００の結合サイトについて導出された１０００の適合度Ｆ（極大値）をソートし、適合度Ｆが高い上位１５位のペプチド配置を予測結果として出力した。なお、本実施例において採用した適合度（Ｆ）の定義を下記式（１）に示す。
【００５０】
【数１】
2010113473.tif 000007
【００５１】
上記式（１）において、Ｎは、少なくとも一つのペプチド点を頂点に含む四面体の数を示し、Ａｑ，Ｂｑ,Ｃｑ,Ｄｑ はｑ番目の四面体の４つの頂点に位置するアミノ酸残基の種類を示し，αｑ
はｑ番目の四面体の属するクラスを示す。すなわち、本実施例においては、適合度（Ｆ）を、「少なくとも一つのペプチド点を含む四面体の統計的四体ポテンシャルＱの平均値」として定義した。また、本実施例においては、N ＜４５の場合は、適合度Ｆ＝０とした。Ｎについて閾値を設けた理由は、N ＜４５ の領域で、適合度ＦとN との間に僅かに負の相関が見いだされたことによる。
【００５２】
（予測精度の検証）
次に、表３に示したタンパク質−ペプチド系について、コンピュータが予測したペプチド配置と天然物における実際のペプチド配置とを比較することによって、その予測精度を検証した。本実施例においては、精度の指標として、RMSD (root mean square deviation)とGTGD(geometric center to geometric
center distance) を用いた。RMSDは既存の指標であるが、GTGDは本発明者が独自に導入したものであり、「天然ペプチド配置の幾何学的中心と与えられたペプチド配置の幾何学的中心の間のユークリッド距離」と定義する。また、本実施例においては、コンピュータが予測した適合度Ｆの上位１５位のペプチド配置について、各ペプチド配置における全てのペプチド点の座標の平均（幾何学的中心）を求め、その幾何学的中心に基づいてクラスター分析を行い、上位１５位を１〜数個の各クラスターに帰属させた。各クラスターについてのGTGDとRMSDの評価結果を統計的にまとめて表５に示した。下記表５中、「Cluter number」の欄において、分子はクラスターの大きさ（すなわち、クラスターに属するペプチド配置の数）の順位を表す通し番号を示し、分母は得られたクラスターの総数を示す。「Ave.」は当該クラスター内の平均値を、「Min.」は当該クラスター内の最小値を示すものとする。
【００５３】
【表５】
2010113473.tif 000008
【００５４】
上記表５中、Ｍｃは、グリッドの厚みを制御するための閾値であり、Ｍｃ＝任意のグリッド点Ｇから１２Å以内の距離に位置するタンパク質点の数の閾値と定義される。なお、本実施例においては、ＰＤＢコード1I8I, 2A6I, 1SM3 の３種類について３つの異なったＭｃの値を用いた。
【００５５】
図１０は、上記表５に示したタンパク質−ペプチド系のGTGDおよびRMSDの値について、GTGDの平均値「Ave.」を基にランキングして、左から順に並べて示した図である。図１０中、●はGTGDの平均値、○はGTGDの最小値、▲はRMSDの平均値、△はRMSDの最小値をそれぞれ示す。図１０に示されるように、テストした全２３のケースのうち、１４ケースに関しては、RMSDの最小値が３Å〜６Åの範囲に収まっており、１７ケースに関しては、、GTGDの最小値が５Å以内の範囲に収まっていることがわかった。
【００５６】
図１１〜図１４は、コンピュータが予測した上位１５位のペプチド配置の中で、最もRMSDが小さいペプチド配置を図示したものである。図１１〜図１４において、符号Ａは、天然のペプチド配置（正解）を示し、符号Ｂは、予測されたペプチド配置のうち最もRMSDが小さいペプチド配置を示す。なお、図１１は「1ABT」、図１２は「1TP5」、図１３は「1TZS」、図１４は「1SM3」の予測結果をそれぞれ示す。
【００５７】
さらに、下記表６に、本実施例におけるコンピュータの計算時間をまとめて示す。なお、本実施例においては、高速計算サーバ・システムSGI Altix450 (Intel Itanium2 dual core processor × 6 (12cores);
6.4GFLOPS/core; 32GB of RAM)を使用して計算を行なった。なお、下記表６に示すＣＰＵ（ｈ）は、各タンパク質−ペプチド系につき、ランダムに配置した１０００のペプチド配置すべてについて、適合度Ｆの極大値を得るまでに要した計算時間を意味する。
【００５８】
【表６】
2010113473.tif 000009
【００５９】
上記表６に示されるように、６個〜９個のアミノ酸からなるペプチドについてのドッキング予測が、数十分〜数時間の計算時間をもって実行されることがわかった。
【００６０】
上述した結果から、本発明によれば、ペプチドとタンパク質の結合部位を予測するドッキング予測方法において、計算時間が大幅に短縮され、且つ、妥当な予測結果が得られることが示された。
【産業上の利用可能性】
【００６１】
以上、説明したように、本発明によれば、ペプチドとタンパク質の結合部位を予測するドッキング予測方法において、計算時間を大幅に短縮し、且つ、妥当な予測結果を得ることのできる方法が提供される。本発明のドッキング予測方法は、創薬研究の分野において、有用なペプチドアプタマーの開発の促進に貢献することが期待される。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】ブンガロトキシンの立体構造（分子図）を示す図。
【図２】ブンガロトキシンをアミノ酸残基に対応する点の集合として表現した図。
【図３】ブンガロトキシンをドローネイ四面体集合体に置き換えた図。
【図４】ドローネイ四面体集合体の周囲にグリッド点を設けた様子を示す図。
【図５】６つのアミノ酸からなるペプチド・モデルがグリッド上に配置された初期状態を概念的に示す図。
【図６】標的タンパク質−ペプチド・モデル複合体についてドローネイ分割を行なった図。
【図７】本発明のコンピュータ装置の機能ブロック図。
【図８】本発明のドッキング予測プログラムによって実行されるメイン処理のフローチャート。
【図９】適合度Ｆの最適化処理のフローチャート。
【図１０】表５に示したタンパク質−ペプチド系のGTGDおよびRMSDの値のランキング図。
【図１１】「1ABT」の予測結果を示す図。
【図１２】「1TP5」の予測結果を示す図。
【図１３】「1TZS」の予測結果を示す図。
【図１４】「1SM3」の予測結果を示す図。
【図１】
2010113473.tif 000010
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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