(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
３Ｄ−ＲＩＳＭ処理後に溶媒分布の後処理を行う方法において、
ａ）式（１）に係る除去処理を用いて溶媒和部位を配置するステップと、
ｂ）式（２）によって、各ポーズのスコアを示す溶媒ポーズに対し、配置された前記溶媒和部位の体積内における６次元サーチを実行し、前記部位に対する６−Ｄ確率分布関数を取得するステップと、
ｃ）実行した前記６次元サーチに基づいて最適溶媒ポーズを決定するステップと、
ｄ）配置された前記溶媒和部位の体積内における部位第１オーダーの余剰相転移エントロピーを計算するステップと、
ｅ）実行した前記６次元サーチに基づく配向分布関数を用いて、部位第１オーダーの余剰回転エントロピーを計算するステップと、
ｆ）配置された前記溶媒和部位において体積積分を実行することによって、部位部分モル体積を計算するステップと、
ｇ）配置された前記溶媒和部位において体積積分を実行することによって、部位溶媒和自由エネルギーを計算するステップと、
ｈ）配置された前記溶媒和部位において体積積分を実行することによって、部位平均溶質―溶媒相互作用ポテンシャルを計算するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【数１】
0005895057.tif 000010
【数２】
0005895057.tif 000011
Ｐ：溶媒の配向確率分布関数
ｒ：座標
ｎ：繰り返し数
Ｒ：排除半径
Θ：ヘビサイド関数
ｒg,w：元になる任意の幾何学形状から回転ωが与えられた溶媒部位γの相対位置
Ｚ：分配関数
ｇ：３Ｄ溶媒分布関数
【請求項２】
溶媒と溶質とを含む生体高分子の生体高分子溶媒和部位を解析するための方法において、
前記溶媒の感受性を検出するＲＩＳＭ計算を実行するステップと、
検出した前記感受性に基づいて３Ｄ−ＲＩＳＭ計算を実行し、前記溶媒の３次元分布を取得するステップと、
取得した前記３次元分布に基づき、式（１）を用いて前記溶媒および前記溶質の溶媒和部位を特定するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【数１】
0005895057.tif 000012
Ｐ：溶媒の配向確率分布関数
ｒ：座標
ｎ：繰り返し数
Ｒ：排除半径
Θ：ヘビサイド関数
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
式（２）を用いて前記溶媒の回転確率を計算するステップを更に備え、
計算した前記回転確率に基づいて前記溶媒和部位が特定される
ことを特徴とする方法。
【数２】
0005895057.tif 000013
ｒg,w：元になる任意の幾何学形状から回転ωが与えられた溶媒部位γの相対位置
Ｚ：分配関数
ｇ：３Ｄ溶媒分布関数
【請求項４】
溶媒と溶質とを含む生体高分子の生体高分子溶媒和部位を解析する解析装置において、
前記溶媒の感受性を検出するためにＲＩＳＭ計算を実行するＲＩＳＭ計算部と、
前記溶媒の３次元分布を取得するために、検出した前記感受性に基づいて３Ｄ−ＲＩＳＭ計算を実行する３Ｄ−ＲＩＳＭ計算部と、
取得した前記３次元分布に基づいて、式（１）を用い前記溶媒と前記溶質との溶媒和部位を特定する特定部と
を備えることを特徴とする解析装置。
【数１】
0005895057.tif 000014
Ｐ：溶媒の配向確率分布関数
ｒ：座標
ｎ：繰り返し数
Ｒ：排除半径
Θ：ヘビサイド関数
【請求項５】
請求項４に記載の解析装置であって、
式（２）を用いて前記溶媒の回転確率を計算する回転確率計算部を更に備え、
前記特定部は、計算した前記回転確率に基づいて前記溶媒和部位を特定するようにしてある
ことを特徴とする解析装置。
【数２】
0005895057.tif 000015
ｒg,w：元になる任意の幾何学形状から回転ωが与えられた溶媒部位γの相対位置
Ｚ：分配関数
ｇ：３Ｄ溶媒分布関数
【請求項６】
溶媒および溶質を含む生体高分子の溶媒和部位を解析するためにコンピュータを制御するコンピュータプログラムにおいて、
該コンピュータプログラムが実行されたときに、
前記溶媒の感受性を検出するためにＲＩＳＭ計算を実行するステップと
前記溶媒の３次元分布を取得するために、検出した前記感受性に基づいて３Ｄ−ＲＩＳＭ計算を実行するステップと、
取得した前記３次元分布に基づき、式（１）を用いて前記溶媒と前記溶質との溶媒和部位を特定するステップと
を前記コンピュータが実行するように制御する
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【数１】
0005895057.tif 000016
Ｐ：溶媒の配向確率分布関数
ｒ：座標
ｎ：繰り返し数
Ｒ：排除半径
Θ：ヘビサイド関数
【請求項７】
請求項６に記載のコンピュータプログラムであって、
該コンピュータプログラムが実行されたときに、式（２）を用いて前記溶媒の回転確率を計算する更なるステップを前記コンピュータが実行するように制御し、
計算された前記回転確率に基づいて前記溶媒和部位が特定されるようにしてある
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【数２】
0005895057.tif 000017
ｒg,w：元になる任意の幾何学形状から回転ωが与えられた溶媒部位γの相対位置
Ｚ：分配関数
ｇ：３Ｄ溶媒分布関数
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体高分子内の溶媒和部位を探索するアルゴリズム及びソフトウェアに関するものである。また本発明は、実験による精密化および薬剤設計の分野にも関わっている。
【背景技術】
【０００２】
溶媒は、生体高分子の機能において数々の本質的な役割を担う。特に、水素結合のような溶媒の微視的効果および結合親和力の増加におよぼす“溶媒置換効果”の議論は、リガンド結合の本質的な解析において不可欠の要素である。そのような効果に関する詳細な知見は、分子系に対して信頼性のある予測、説明および設計を行うために不可欠である。そのため、薬剤設計分野において蛋白質の活性部位内にある溶媒分子に対する注目度が高まっていることは、驚くに値しない。
【０００３】
水の挙動を原子レベルで解析する実験的方法は非常に有用であるが、その精度は空間分解能によってしばしば制約を受ける。一方、理論的には、この１０年あまりの間に、シミュレーションに基づく水の精緻な解析が発展を遂げてきた。１９９８年、Ｌａｚａｒｉｄｉｓは、不均一流体理論に関する２報の画期的な論文を発表した（非特許文献１及び２）。数年後、Ｙｏｕｎｇ等は、リガンド結合を促進する置換可能な水サイトの同定にＬａｚａｒｉｄｉｓ理論を適用することによって、通常、“Ｗａｔｅｒｍａｐ”（特許文献１〜３）と呼ばれる、溶媒和部位に基づくアプローチを最前線に押し進めた（非特許文献３〜４）。同様に、Ｎｇｕｙｅｎ等による最近の研究では、代わりにグリッドベース的にＬａｚａｒｉｄｉｓの理論を適用している（非特許文献５）。
【０００４】
このような解析の基礎として“陽溶媒”シミュレーションを用いた場合、非常に正確な結果を得ることができる。しかしながらサンプリング問題により、信頼性のある解析は、利用可能なコンピュータの予算に依存するため、より小さなシステムに制限されることになる。例え非常に高価なシミュレーションを行ったとしても、溶媒の交換速度（頻度）が非常に遅い、溶質に埋め込まれた水とイオンとのサンプリングが十分になされるか否か、疑問の余地が残る（非特許文献６〜９）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第７９７０５８１号明細書
【特許文献２】米国特許第７９７０５８０号明細書
【特許文献３】米国特許第７７５６６７４号明細書
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Lazaridis, T. Inhomogeneous Fluid Approach to Solvation Thermodynamics. 2. Applications to Simple Fluids. J Phys Chem B 102, 3542-3550 (1998)
【非特許文献２】Lazaridis, T. Inhomogeneous fluid approach to solvation thermodynamics. 1. Theory. J Phys Chem B 102, 3531-3541 (1998)
【非特許文献３】Young, T. T., Abel, R. R., Kim, B. B., Berne, B. J. B. & Friesner, R. A. R. Motifs for molecular recognition exploiting hydrophobic enclosure in protein-ligand binding. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 104, 808-813 (2007)
【非特許文献４】Abel, R., Young, T., Farid, R., Berne, B. J. & Friesner, R. A. Role of the Active-Site Solvent in the Thermodynamics of Factor Xa Ligand Binding. J. Am. Chem. Soc. 130, 2817-2831 (2008)
【非特許文献５】Nguyen, C. N., Kurtzman Young, T. & Gilson, M. K. Grid inhomogeneous solvation theory: Hydration structure and thermodynamics of the miniature receptor cucurbit[7]uril. J Chem Phys 137,044101 (2012)
【非特許文献６】Deng, Y. & Roux, B. Computation of binding free energy with molecular dynamics and grand canonical Monte Carlo simulations. J Chem Phys 128, 115103-115103-8 (2008)
【非特許文献７】Michel, J. & Essex, J. W. Prediction of protein-ligand binding affinity by free energy simulations: assumptions, pitfalls and expectations. J Comput Aided Mol Des 24, 639-658 (2010)
【非特許文献８】Luccarelli, J., Michel, J., Tirado-Rives, J. & Jorgensen, W. L. Effects of Water Placement on Predictions of Binding Affinities for p38α MAP Kinase Inhibitors. Journal of Chemical Theory and Computation 6,3850-3856 (2010)
【非特許文献９】Mobley, D. L. Let’s get honest about sampling. J Comput Aided Mol Des 1-3 (2012). doi:10.1007/s10822-011-9497-y
【非特許文献１０】Beglov, D. & Roux, B. An integral equation to describe the solvation of polar molecules in liquid water. J Phys Chem B 101, 7821-7826 (1997)
【非特許文献１１】Kovalenko, A. & Hirata, F. Three-dimensional density profiles of water in contact with a solute of arbitrary shape: a RISM approach. Chemical Physics Letters 290, 237-244 (1998)
【非特許文献１２】Imai, T., Hiraoka, R., Kovalenko, A. & Hirata, F. Water Molecules in a Protein Cavity Detected by a Statistical-Mechanical Theory. J. Am. Chem. Soc. 127,15334-15335 (2005)
【非特許文献１３】Imai, T., Hiraoka, R., Kovalenko, A. & Hirata, F. Locating missing water molecules in protein cavities by the three-dimensional reference interaction site model theory of molecular solvation. Proteins66, 804-813 (2007)
【非特許文献１４】Yokogawa, D., Sato, H. & Sakaki, S. The position of water molecules in Bacteriorhodopsin: A three-dimensional distribution function study. Journal of Molecular liquids, 147, 112-116 (2009)
【非特許文献１５】Sindhikara, D. J., Yoshida, N. & Hirata, F. Placevent: an algorithm for prediction of explicit solvent atom distribution-application to HIV-1 protease and F-ATP synthase. J Comput Chem 33, 1536-1543 (2012)
【非特許文献１６】Stumpe, M. C., Blinov, N., Wishart, D., Kovalenko, A. & Pande, V. S. Calculation of local water densities in biological systems: a comparison of molecular dynamics simulations and the 3D―RISM-KH molecular theory of solvation. J Phys Chem B 115, 319-328 (2011)
【非特許文献１７】Phongphanphanee, S., Yoshida, N. & Hirata, F. The potential of mean force of water and ions in aquaporin channels investigated by the ３Ｄ−ＲＩＳＭ method. Journal of Molecular liquids, 147, 107-111 (2009)
【非特許文献１８】Yoshida, N., Phongphanphanee, S., Maruyama, Y., Imai, T. & Hirata, F. Selective Ion-Binding by Protein Probed with the 3D―RISM Theory. J. Am. Chem. Soc. 128, 12042-12043 (2006)
【非特許文献１９】Sindhikara, D. J., Yoshida, N., Kataoka, M. & Hirata, F. Solvent penetration in photoactive yellow protein R52Q mutant: A theoretical study. Journal of Molecular Liquids 164, 120-122 (2011)
【非特許文献２０】Palmer, D. S., Frolov, A. I., Ratkova, E. L. & Fedorov, M. V. Towards a universal method for calculating hydration free energies: a 3D reference interaction site model with partial molar volume correction. J. Phys.: Condens. Matter22, 492101 (2010)
【非特許文献２１】Imai, T., Oda, K., Kovalenko, A., Hirata, F. & Kidera, A. Ligand mapping on protein surfaces by the 3D―RISM theory: toward computational fragment-based drug design. J. Am. Chem. Soc. 131, 12430-12440 (2009)
【非特許文献２２】Imai, T. et al. Functionality mapping on internal surfaces of multidrug transporter AcrB based on molecular theory of solvation: implications for drug efflux pathway. J Phys Chem B 115,8288-8295 (2011)
【非特許文献２３】Nikolic, D., Blinov, N., Wishart, D. S. & Kovalenko, A. ３Ｄ−ＲＩＳＭ-Dock: a new fragment-based drug design protocol. Journal of Chemical Theory and Computation (2012). doi:10.1021/ct300257v
【非特許文献２４】Kiyota, Y., Yoshida, N. & Hirata, F. A New Approach for Investigating the Molecular Recognition of Protein: Toward Structure-Based Drug Design Based on the 3D―RISM Theory. Journal of Chemical Theory and Computation 7,3803-3815 (2011)
【非特許文献２５】Mitchell, J. C. Sampling rotation groups by successive orthogonal images. SIAM Journal on Scientific Computing 30,525-547 (2008)
【非特許文献２６】Yershova, A., Jain, S., LaValle, S. M. & Mitchell, J. C. Generating Uniform Incremental Grids on SO(3) Using the Hopf Fibration. The International Journal of Robotics Research 29,801-812 (2010)
【非特許文献２７】Hirata, F. Molecular theory of solvation. (2003)
【非特許文献２８】Imai, T., Kovalenko, A. & Hirata, F. Partial Molar Volume of Proteins Studied by the Three-Dimensional Reference Interaction Site Model Theory. J Phys Chem B109, 6658-6665 (2005)
【非特許文献２９】Lazaridis, T. & Karplus, M. Orientational correlations and entropy in liquid water. J Chem Phys 105, 4294-4316 (1996)
【非特許文献３０】Adachi, M. et al. Structure of HIV-1 protease in complex with potent inhibitor KNI-272 determined by high-resolution X-ray and neutron crystallography. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106,4641-4646 (2009)
【非特許文献３１】Hornak, V. et al. Comparison of multiple Amber force fields and development of improved protein backbone parameters. Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, 65, 712-725 (2006)
【非特許文献３２】Gaussian 09, Revision A. 02, Gaussian. Inc., Wallingford, CT 2, 4 (2009)
【非特許文献３３】Wang, J., Wolf, R. M., Caldwell, J. W., Kollman, P. A. & Case, D. A. Development and testing of a general amber force field. J Comput Chem 25, 1157-1174 (2004)
【非特許文献３４】Word, J. M., Lovell, S. C., Richardson, J. S. & Richardson, D. C. Asparagine and glutamine: using hydrogen atom contacts in the choice of side-chain amide orientation. J. Mol. Biol. 285,1735-1747 (1999)
【非特許文献３５】Dupradeau, F.-Y. et al. The R.E.D. tools: advances in RESP and ESP charge derivation and force field library building. Phys. Chem. Chem. Phys.12, 7821 (2010)
【非特許文献３６】Luchko, T. et al. Three-dimensional molecular theory of solvation coupled with molecular dynamics in Amber. Journal of Chemical Theory and Computation 6,607-624 (2010)
【非特許文献３７】Case, D. A. et al. AMBER 12. University of California(2012). at <http://ambermd.org>
【非特許文献３８】Li, Z. & Lazaridis, T. Thermodynamic Contributions of the Ordered Water Molecule in HIV-1 Protease. J. Am. Chem. Soc. 125, 6636-6637 (2003)
【非特許文献３９】Baldwin, E. T. et al. Structure of HIV-1 protease with KNI-272, a tight-binding transition-state analog containing allophenylnorstatine. Structure 3, 581-590 (1995)
【発明の概要】
【０００７】
本発明は、３Ｄ−ＲＩＳＭ理論を用い、生体高分子における溶媒和部位の局所的熱力学および構造特性を解析するアルゴリズム及び関連ソフトウェアに関するものである。本発明は、溶媒和部位に関する信頼性の高い空間的および熱力学的特性を提供する。これらの特性は、薬剤設計において使用し易いものである。
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
知的創薬を実行するためには、薬剤の結合に影響を及ぼす相互作用について多くの情報が必要となる。その重要な要素の一つは、活性部位における溶媒部位部分の役割である。このような溶媒部位を実験的に特徴付けることは困難である。一方、陰溶媒和のような従来の手法は、この点において基本的に役に立たない。陰溶媒シミュレーションの後処理であれば、溶媒のサンプリングに必要な計算時間によってこれらのシミュレーションが極度に妨げられる事態が生じない場合、一定の有効性をもち得る（特許文献１〜３）。そこでそのような方法は、極度に時間を要する方法または単に信頼性のない方法になりかねない。したがって、現在、溶媒和部位の解析を行う上で、信頼性があり、かつ効果的な方法は存在せず、薬剤設計の潜在的能力を極度に限定する結果となっている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、生体高分子に対して信頼性があり、しかも収束した溶媒構造データを迅速に得ることができる３Ｄ−ＲＩＳＭという方法論を使用し、溶媒和部位を明確に特徴付けるためにそのデータに対して後処理を行う。その結果得られる情報は、部位の位置、配向、及び熱力学特性を含んでおり、“バーチャルスクリーニング”及び“ファーマコフォアモデリング”といった薬剤設計に対して直接使用され得る。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、さまざまな溶媒環境における生体高分子の活性部位解析を非常に迅速に行うことを可能にする。その解析は、薬剤設計分野に恩恵をもたらすものである。本発明は、高分解能を有する実験データおよびシミュレーションに基づく水の解析結果との系統的な一致を示した。ＨＩＶ−１プロテアーゼに対する我々の計算は、８コアワークステーションを用い、１１分内におさまった。この方法は、溶媒構造および熱力学に対する共溶媒やイオンの影響を直接考慮することができる。これらの効果は連続溶媒モデルや分子シミュレーションのような従来の方法では到底実現できないものである。したがって、我々の方法は溶媒和部位の解析に対して非常に実用的であり、かつその精度においても妥当な方法である、と断言することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の想定した使用状況における主要な特徴を示すフローチャートである。
【図２】解析装置の外観を示す模式図である。
【図３】解析装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】制御部が実行する処理例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明をパイソン言語で書かれたコンピュータプログラムとして具体的に示す。このプログラムは、ファイルの検索、読取、解析、及び書込みを実施する。
（詳細な説明）
本発明は、３Ｄ−ＲＩＳＭ理論（非特許文献１０及び１１）を使用することにより、溶媒サンプリングに伴う困難を回避する。３Ｄ−ＲＩＳＭは、積分方程式を用いることにより、イオンを含む溶媒の完全な原子レベルでのサンプリングを達成する。３Ｄ−ＲＩＳＭは蛋白質内の水の位置決定において、これまで、実験結果（非特許文献１２〜１５）及びシミュレーション結果（非特許文献１６）との比較に置いて成功しており、イオンの位置および経路（非特許文献１７〜１９）、水和自由エネルギー（非特許文献２０）、フラグメントポーズ（非特許文献２１〜２３）及びドラッグポーズ（非特許文献２４）に対しても成功しており、本発明の内容とはそれほど関係がない対象に対する適用においても数多くの成功をおさめている。現在の実施構成を用いた場合、生物学的に関連するシステムにおける溶媒平衡分布は、数分から数時間で計算できる。
【００１３】
３Ｄ−ＲＩＳＭは、まずＲＩＳＭ計算を用い、特定の原子相互作用ポテンシャルおよび溶液濃度に基づいて、溶媒の感受率関数を求める。次に、この溶媒の感受率関数を使って３Ｄ―ＲＩＳＭ方程式を解法するが、この方程式に溶質‐溶媒原子間相互作用ポテンシャルが含まれている。この３Ｄ−ＲＩＳＭ方程式の解法は、適当なクロージャー関係式と組み合わせて、３Ｄ溶媒分布関数ｇ（ｒ）、全体相関関数ｈ（ｒ）、直接相関ｃ（ｒ）、またその他の分布および特性が自己無道着になるまで繰り返し行う。
【００１４】
溶媒和部位を特徴づけるため、最初に部位の位置を特定する必要がある。本方法では、下記の式における確率最大値を使って、その部位を特定する。
【００１５】
【数１】
0005895057.tif 000002
【００１６】
ここで、P(r) 0=ρ0 g (r) 0 であって、ｎは繰り返し数であって、Ｒはあらかじめ定義した排除領域の半径（ここでは１オングストローム）である。このアルゴリズムは、カットオフ値に達するまで繰り返される。ここで我々は、置かれた溶媒分子の数によってカットオフを行う。得られた離散型分布は、高い存在確率の位置を示しており、その性質は溶媒和部位の解析において重要な意義を有する。本実施例では、配向ポーズを見いだすために、連続直交画像（ＳＯＩ）アプローチ（非特許文献２５−２６）を適用する。これにより回転空間をより均一にカバーすることができる。以下の手続きによって均一分布を実現する。１）単位球面上に均一分布点Ｖ 1を生成する。２）球面上の各点において、中心から点へと向かうベクトルに直交する単位球面内に位置するように、均一な一組のベクトルＶ 2を生成する。３）上記のふたつのベクトルと直交するようにベクトルを決定する。４）任意の参照座標軸に基づいて３本の直交ベクトルに対応する回転Mをオイラー角で表現する。結果として得られた回転はＳＯ（３）内に存在し、均一な一組の回転を示している。計算を効率的に行うため、角度差αと、ある一定の回転数に対する｜Ｖ 1｜及び｜Ｖ 2｜のサイズに関して最適な値を見出す。非特許文献２８内にある式３．１は、｜Ｖ 2｜＝４π/α 2及び｜Ｖ 1｜＝２π/αとなっている。したがって我々は、α＝(８π 2/Ｎ rot) 1/3であってＮ rot = ｜Ｖ2｜x｜Ｖ 1｜となるように設定した。我々は、回転の中心になる固定点（“アンカー”）として、幾何学形状の中心に最も近い溶媒原子を使用する。アンカーの各位置に対し、回転確率分布関数は以下の式で示され得る：
【００１７】
【数２】
0005895057.tif 000003
【００１８】
ここでＰ(ω|ｒ ａｎｃｈｏｒ)は、最も中心に近い原子部位ｒ ａｎｃｈｏｒに与えられた溶媒の配向確立分布関数である。ｒ γ,ωは、元になる任意の幾何学形状から回転ωが与えられた溶媒部位γの相対位置である。Ｚは、分配関数である。溶媒和部位は、元の特定された位置r nを中心とする半径１．０オングストロームの球内で、アンカー原子を移動することによって得られる６次元構造空間として定義される。最も確からしいポーズは、条件｜ｒ―r n｜＜Ｒを満たす位置においてＰ（ω｜ｒ）が最大値となる場合である。
【００１９】
本方法では、溶媒和部位の領域Ｖ nでの積分を行い、「溶媒和部位」を特徴付ける。我々がここで使用するＫＨクロージャを含んだ多くの３Ｄ−ＲＩＳＭクロージャ（非特許文献１１―２７）に対する全体相関関数および直接相関関数を用いて、余剰の化学ポテンシャルまたは溶媒和自由エネルギーを評価する。
【００２０】
【数３】
0005895057.tif 000004
【００２１】
部分モル体積については、３Ｄ−ＲＩＳＭに対応したＫｉｒｋｗｏｏｄ−Ｂｕｆｆ方程式を用いる（非特許文献２８）：
【００２２】
【数４】
0005895057.tif 000005
【００２３】
エネルギー及びエントロピーについては、実際には、濃度による第一次項、つまり、余剰の溶質-溶媒項を使用する。一般形式は、ＧＩＳＴ式（非特許文献５）を修正したものであり、Ｌａｚａｒｉｄｉｓの研究（非特許文献１−２）を起源とする。
【００２４】
【数５】
0005895057.tif 000006
【００２５】
【数６】
0005895057.tif 000007
【００２６】
配向エントロピーの計算には、g(ω|ｒ)に対する式が必要であるが、これを３Ｄ−ＲＩＳＭの出力から直接求めることはできない。確率に対して数式２から得た式は、ｇに対する以下の項を用いて記述される。すなわち、g(ω|ｒ)= N rot P(ω|ｒ)。上記の式を用いることで、数式が以下のように示される： 
【００２７】
【数７】
0005895057.tif 000008
【００２８】
この規格化定数１／N rotは引例（非特許文献２９）の数式５における回転エントロピーの規格化定数に基づく通常の１／８π2とは異なっている。
【００２９】
上記の計算を実行できる一例として、解析装置が図２および３に示されている。
【００３０】
図２は、解析装置１の外観を示す模式図である。図３は、解析装置１の構成例を示すブロック図である。解析装置１は、操作部１０と制御部１１と表示部１２と記憶部１３と通信部１４とを含む。
【００３１】
操作部１０は、スタートキー、機能キー、テンキーのようなハードキーとマウスとを含んでおり、ユーザから解析装置１に対する操作を受け付けるように構成されている。
【００３２】
制御部１１は、マイクロコンピュータからなり、中央処理装置（ＣＰＵ）と、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）等の記録媒体と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等のメモリ等とを含む。操作部１０が受け付けた操作に応答し、制御部１１は、制御信号を解析装置１の各部に送信し、各部を制御する。
【００３３】
表示部１２は液晶パネルからなり、制御部１１から送信された制御信号に基づいて、画像を表示する。また表示部１２は、プラズマ表示パネルであっても良いし、有機ＥＬパネル等であっても良い。
【００３４】
記憶部１３はＲＡＭからなり、本発明に係る計算に使用される数式と本発明に係る計算を実行する解析装置１を制御するために使用されるコンピュータプログラム等とを記憶している。記憶部１３は、溶媒および溶質間の相互作用に関する情報等を記憶している。記憶部１３は、これらのコンピュータプログラム等を記録している記録媒体からこれらのコンピュータプログラム等を読み出して、読み出したプログラム等を記憶するように構成しても良い。また、後述する通信部１４を介して記憶部１３が外部装置からこれらのコンピュータプログラム等を取得するように構成してもよい。更に記憶部１３は、ＲＡＭ以外の記憶媒体、例えばＨＤＤからなる要素であってもよい。
【００３５】
通信部１４は、イーサネット（登録商標）接続ポートからなり、インターネット等の通信ネットワークを介して外部装置と通信するように構成されている。通信部１４の通信によって取得したデータは、記憶部１３に記憶できるように構成してある。
【００３６】
図４は、制御部１１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。その処理手順では、溶媒の情報および溶質の情報に応じて、生体高分子の溶媒和部位が解析される。
【００３７】
制御部１１は、操作部１０を介し、組成情報を含んだ溶媒情報を受け付け（ステップＳ１１）、溶媒情報をパラメータ化する（ステップＳ１２）。制御部１１は、パラメータ化された溶媒情報を用いて１Ｄ―ＲＩＳＭ計算を実行し、溶媒の感受性関数を見出す（ステップＳ１３）。
【００３８】
制御部１１は更に、操作部１０を介し、構造情報を含んだ溶質情報を受け付け（ステップＳ１４）、溶質情報をパラメータ化する（ステップＳ１５）。制御部１１は、パラメータ化された溶質情報と実行された１Ｄ―ＲＩＳＭ計算の結果とを用い、３Ｄ−ＲＩＳＭ計算を実行し（ステップＳ１６）、溶媒―溶質間における原子上の相互作用ポテンシャルを見出す。
【００３９】
３Ｄ−ＲＩＳＭ計算の結果に基づいて、制御部１１は上記の数式（２）を用い、回転確率分布関数を計算する（ステップＳ１７）。３Ｄ−ＲＩＳＭの計算結果と計算された回転確率分布関数とに基づき、制御部１１は、前記数式（１）を用いて溶媒和部位、つまり最高尤度部位を計算する（ステップＳ１８）。
【００４０】
制御部１１は、計算された溶媒和部位を使用して、溶媒和を解析するための視認され得る画像を生成して処理を終了する。
【００４１】
（計算の詳細な内容）
本方法の試験として行ったシステムの幾何学形状、つまりＨＩＶ−１プロテアーゼ（２ＺＹＥ）の幾何学的形状は、ＰＤＢから得られた（非特許文献３０）。蛋白質の相互作用パラメタはｆｆ９９ＳＢパラメタセットを用いた（非特許文献３１）。ＫＮＩ‐２７２は、Ｇａｕｓｓｉａｎ０９（登録商標）（非特許文献３２）、ＨＦ６−３１Ｇ＊ ｂａｓｉｓ ｓｅｔ、ＧＡＦＦ parameter（非特許文献３３）、ＲＥＤ−ＩＶ（非特許文献３５））パラメータ化方法を用いたａｎｔｅｃｈａｍｂｅｒ（非特許文献３４）を使ってパラメータ化を行った。プロトンに関する情報は、実験的な構造から利用可能となった重水素データから得られた。アラニンジペプチドの構造および全てのパラメタは、ｔＬＥａＰを用いて準備した。純水(５５．５モル)に関しては、修正したＳＰＣパラメタを使用している（非特許文献３６）。３Ｄ−ＲＩＳＭ計算は、Amber Tools rism3d.snglpnt.MPI moduleを用いて行った（非特許文献３６−３７）。全ての計算は、HP Z100 8-core Intel 3.2 GHz Xeon workstationを用いて行った。ＫＨクロージャを用いたＨＩＶ−１プロテアーゼとアラニンジペプチドとの３Ｄ−ＲＩＳＭ計算にはそれぞれ、６．５分および３９秒の時間がかかった。パイソンスクリプトを用いて後処理を行った。その後処理には、４．３分の時間がかかった。
【００４２】
（結果）
本方法の検証は、実験的に決定された水とそれに最も近い位置として予測された溶媒部位を比較することによって行い、その一組のポーズ間のＲＭＳＤと−ＴＳとを比較した。−ＴＳ transおよび−ＴＳ rotそれぞれに対し、線型回帰は、ｒ＝−０．４７およびｒ＝−０．６７を示す。エントロピーの自由エネルギーに対する全貢献を踏まえ、−ＴＳ rotの相関がｒ＝−０．７６で最も高かった。実験から得られた酸素の位置と予測した酸素の位置との間の距離に対して、−ＴＳ transはｒ＝−０．４８であった。実験から得られたＢファクタとＯ−Ｏ間の相関係数はｒ＝０．４６であった。これらのデータは、“構造上の予測可能性”とエントロピーとの間に理にかなった相関関係が存在する、ということを示している。
【００４３】
次に、熱力学量とシミュレーションに基づく解析から得られた熱力学量との定量的比較検討を行った。２００３年、Ｌｉ及びＬａｚａｒｉｄｉｓ（非特許文献３８）は、ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ―１ＨＰＸ（非特許文献３９）とシミュレーションベースのアプローチに基づいて、ＨＩＶ−1プロテアーゼのフラップとＫＮＩ−２７２阻害剤の間に結合した一個の水に関して研究を行った。表１に、これらのデータを本方法における結果と比較してある。この水に対して、溶媒和自由エネルギーに関する予測は１ｋｃａｌ／ｍｏｌ未満の誤差内で一致した。エントロピーに関して、1〜２ｋｃａｌ／ｍｏｌだけ低く見積もった。また、溶媒ー溶質間相互作用エネルギーについては、約７ｋｃａｌ／ｍｏｌ過小に評価した。これらの相違は、部分的に力場と溶質構造の相違に依存していると思われる。また、初期データを生成する際の方法論的限界による誤差（シミュレーションにおけるサンプリング誤差及び３―ＤＲＩＳＭにおけるクロージャの誤差）など他の要素も考えられる。
【００４４】
【表１】
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【００４５】
Ｌａｚａｒｉｄａｓの研究では、明確な項を足し合わせることで、全溶媒和自由エネルギーを評価している。一方、本実施の形態では溶媒和自由エネルギーについては、直接、計算しているが、エネルギーおよびエントロピーについてはその一次項のみを考慮して計算している。また、フラップ水を含んでいると最もよく考えられる部位の自由エネルギーに対するPV項は、ほぼ、ゼロであった。
【００４６】
ＫＮＩ−２７２の近傍の部位、すなわち、“フラップ”水は、エントロピーの大きな損失にも係らず、溶媒和自由エネルギーに貢献している。この結果は、阻害剤の近傍にあるあまり親和力の高くない水を含んでおり（例えば、３５４番目の水ではΔＧ＝−４．９６ｋｃａｌ／ｍｏｌ)、同様に、ΔＧ＝−０．９３ｋｃａｌ／ｍｏｌとなる蝶番領域がある他の部位、また、ΔＧ＝＋１．６５ｋｃａｌ／ｍｏｌとなる末端近傍の水も含まれる。そのような水部位は薬剤設計分野において、置換できる格好な候補になり得る。
【００４７】
（産業上の利用可能性）
本発明は、その系における微視的な溶媒環境に関する詳細な知見を与えることにより、薬学研究者あるいは分子設計研究者に使用され得るものであり、知的設計に貢献することが期待される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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