(57)【要約】きわめて高い予測精度及び種々の対象系に対して高い正答率を示す汎用性を備えたものとする。薬理活性があると目される化合物を基にした配座の重ね合わせ解析を行って複数の重ね合わせ候補モデルを作成する。重ね合わせに用いた化合物のうち所定の条件を満たす化合物を選択して標的蛋白質との複数の結合モデルを作成する。得られた結合モデルについての結合自由エネルギーと薬理活性との相関係数及び物理化学的パラメータの相同性スコアを算出する。特定の標的蛋白質と薬物との結合状態を探索する時、複数の薬物を同時に考慮してそれらの結合自由エネルギーと薬理活性との相関性及び物理化学的パラメータの相同性を同時に満たすものを求める。
2003038672.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プログラムされたコンピュータによるスクリーニング方法であって、
薬理活性があると目される化合物を基にした配座の重ね合わせ解析を行って複数の重ね合わせ候補モデルを作成する、
重ね合わせに用いた化合物のうち所定の条件を満たす化合物を選択して標的蛋白質との複数の結合モデルを作成する
得られた結合モデルについての結合自由エネルギーと薬理活性との相関係数及び物理化学的パラメータの相同性スコアを算出してスクリーニングを行う。
【請求項２】
プログラムされたコンピュータによるスクリーニング方法であって、
結合モデルについて物理化学的パラメータを説明変数とした統計解析結果と、結合モデルの物理化学的パラメータの相同性を表した相同性マップと、既知の構造活性相関情報に基づき標的蛋白質に最適化した結合自由エネルギー関数とを仮想スクリーニング用の評価指標としてスクリーニングを行うとともに、このスクリーニング結果に基づいて上記評価指標を更新する。
【請求項３】
プログラムされたコンピュータによるスクリーニング方法であって、
薬理活性があると目される化合物を基にした配座の重ね合わせ解析を行って複数の重ね合わせ候補モデルを作成し、重ね合わせに用いた化合物のうち所定の条件を満たす化合物を選択し、標的蛋白質との複数の結合モデルを作成し、得られた結合モデルについての結合自由エネルギーと薬理活性との相関係数及び物理化学的パラメータの相同性スコアを算出し、複数の結合モデルを選択する
得られた複数の結合モデルに物理化学的パラメータを説明を変数とした統計解析と、結合モデルの物理化学的パラメータの相同性を表した相同性マップの作成及び既知の構造活性相関情報に基づく標的蛋白質に特化した結合自由エネルギー関数の最適化を実行して指標を作成する
上記の得られた結合モデルについて上記指標を評価指標としてスクリーニングを行う
スクリーニング結果に基づいて上記指標を更新する。
【請求項４】
下記の構成を備えているスクリーニングシステムである：
化合物及び配座を格納したデータベース部；
データベース部に格納した化合物を基にした配座の重ね合わせ解析を行って複数の重ね合わせ候補モデルを作成する重ね合わせ解析部；
重ね合わせに用いた化合物のうち所定の条件を満たす化合物を選択して標的蛋白質との結合モデルを作成する結合部；
得られた結合モデルについての結合自由エネルギーと薬理活性との相関係数及び物理化学的パラメータの相同性スコアを算出する演算部。
【請求項５】
請求項４に記載のスクリーニングシステムにおいて、
結合モデルについて物理化学的パラメータを説明変数とした統計解析結果と、結合モデルの物理化学的パラメータの相同性を表した相同性マップと、既知の構造活性相関情報に基づき標的蛋白質に最適化した結合自由エネルギー関数とを仮想スクリーニング用の指標として生成する統計解析部及び解析検索部を備える。
【請求項６】
請求項５に記載のスクリーニングシステムにおいて、
統計解析部及び解析検索部はその解析検索結果によって指標を更新するものである。
【請求項７】
コンピュータに以下のステップを実行させるためのスクリーニングプログラム：
薬理活性があると目される化合物を基にした配座の重ね合わせ解析を行って複数の重ね合わせ候補モデルを作成するステップ、
重ね合わせに用いた化合物のうち所定の条件を満たす化合物を選択して標的蛋白質との複数の結合モデルを作成するステップ、
得られた結合モデルについての結合自由エネルギーと薬理活性との相関係数及び物理化学的パラメータの相同性スコアを算出するステップ。
【請求項８】
コンピュータに下記のステップを実行させるためのスクリーニングプログラム：
結合モデルについて物理化学的パラメータを説明変数とした統計解析結果と、結合モデルの物理化学的パラメータの相同性を表した相同性マップと、既知の構造活性相関情報に基づき標的蛋白質に最適化した結合自由エネルギー関数とを仮想スクリーニング用の評価指標としてスクリーニングを行うステップ。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は創薬に際し、仮想ライブラリから仮想スクリーニングを行うためのスクリーニング方法とスクリーニングシステム及びスクリーニングプログラムに関するものである。
背景技術
現在使用されている殆どの医薬品はリード化合物を最適化することによって開発されてきた。ここにおけるリード化合物は、例えばホルモンや伝達物質を含め、植物、微生物、高等生物由来の天然物等がスクリーニング技術によって発見されたものがこれまでの主たるものであった。
近年ではこれらのリード化合物創薬の分子設計に際し、コンピューター上で予測する仮想スクリーニング技術が一連の創薬クリーニング研究において重要な項目を占めるに至っている。その背景には計算機の飛躍的な性能向上に加え、ハイスループットスクリーニングやコンビトナトリアル合成技術によって蓄積される構造活性相関の情報量が飛躍的に増大していること、ゲノム研究の進展によって標的蛋白質の構造情報が飛躍的に増大していることなどが挙げられる。
上記仮想スクリーニングを実現する分子設計技術を大別すると、既知の構造活性相関情報に基づくＬｉｇａｎｄ  Ｂａｓｅｄ  Ｄｒｕｇ  Ｄｅｓｉｇｎ（以下ＬＢＤＤと称す）と、標的蛋白質の立体構造情報を利用するＳｔｒｕｃｔｕｒｅ−Ｂａｓｅ  Ｄｒｕｇ  Ｄｅｓｉｇｎ（以下ＳＢＤＤと称す）の二つが挙げられる。
特にＳＢＤＤと称されている技術は、複数の薬物が標的蛋白質の活性部位近傍に結合する場合、いずれの薬物も蛋白質と相補的な関係にあるとともに、それぞれの結合過程における自由エネルギー変化量が薬理活性の強弱を表すという知見に基づくものである。標的蛋白質とリガンドとの結合状態とその薬理活性値をコンピューター上で推定するものであり、構造活性相関の先見情報を必要としないにもかかわらず、精度の高い活性値予測を期待することができるという利点を有している。
一方、共通の部位に結合している薬物間にはその物理化学的パラメータに相同性が見られることに着目した創薬技術であるＬＢＤＤ（重ね合わせ解析や定量的構造活性相関（ＱＳＡＲ）等）では、近似解ではあるが種々の対象系に対して高い正答率を有しており、またＳＢＤＤとは異なって受容体構造（結合モデル）を必要としない利点を有している。（参考文献：Ｃ．Ｇ．Ｗｅｒｍｕｔｈ著「最新創薬化学・探索研究から開発まで」株式会社テクノミック・平成１１年９月２５日発行・第１１章エレクトリックスクリーニング、第１９章定量的構造活性相関の手法）
しかし、ＳＢＤＤにおいては、うまくいくものではほぼ真の解を得ることができるものの、正答率が極端に低い対象系も少なくない。しかも受容体構造（結合モデル）が必須であり、予測精度は構造の正確性に依存する。また構造活性相関情報が蓄積されても予測精度の向上にはつながらないという面もある。このために上述のように、世間一般のＳＢＤＤ技術レベルは、具体的な創薬研究に応用できるまでには至っておらず、仮想スクリーニングの主流はＬＢＤＤであるのが現状である。
ＬＢＤＤでは、実際の創薬研究において確実に成果を収めているが、予測精度の向上に限界がある。その理由の一つは、薬理活性の先見情報を必要とし、該先見情報の質と量に予測精度が依存しているため、既知情報以上の予測は不可能であることや、活性値予測の精度が低いといった点が挙げられ、十分に満足にいく精度ではない。
発明の開示
本発明はこのような点に鑑みなされたものであって、その目的は、きわめて高い予測精度と種々の対象系に対して高い正答率を示す汎用性を備えたスクリーニング方法とスクリーニングシステム及びスクリーニングプログラムを提供することにある。
すなわち、本発明のスクリーニング方法は、以下の構成を含む：
薬理活性があると目される化合物を基にした配座の重ね合わせ解析を行って複数の重ね合わせ候補モデルを作成する；
次いで重ね合わせに用いた化合物のうち所定の条件を満たす化合物を選択して標的蛋白質との複数の結合モデルを作成する；
得られた複数の結合モデルについての結合自由エネルギーと薬理活性との相関係数及び物理化学的パラメータの相同性スコアを算出する。
上記ＳＢＤＤとＬＢＤＤの長短所が完全に相補的であることに着目し、両者を有機的に結びつけてスクリーニングを行うことに特徴を有するものである。
また、本発明のスクリーニング方法は、以下の構成を含む：
結合モデルについて物理化学的パラメータを説明変数とした統計解析結果と、結合モデルの物理化学的パラメータの相同性を表した相同性マップと、既知の構造活性相関情報に基づき標的蛋白質に最適化した結合自由エネルギー関数とを仮想スクリーニング用の評価指標としてスクリーニングを行うとともに、このスクリーニング結果に基づいて上記評価指標を更新する。
また、本発明のスクリーニング方法は、以下の構成を含む：
薬理活性があると目される化合物を基にした配座の重ね合わせ解析を行って複数の重ね合わせ候補モデルを作成し、重ね合わせに用いた化合物のうち所定の条件を満たす化合物を選択し、標的蛋白質との複数の結合モデルを作成し、得られた結合モデルについての結合自由エネルギーと薬理活性との相関係数及び物理化学的パラメータの相同性スコアを算出し、複数の結合モデルを選択する
得られた複数の結合モデルに物理化学的パラメータを説明を変数とした統計解析と、結合モデルの物理化学的パラメータの相同性を表した相同性マップの作成及び既知の構造活性相関情報に基づく標的蛋白質に特化した結合自由エネルギー関数の最適化を実行して指標を作成する
上記の得られた結合モデルについて上記指標を評価指標としてスクリーニングを行う
スクリーニング結果に基づいて上記指標を更新する。
また本発明に係るスクリーニングシステムは、化合物及び配座を格納したデータベース部と、データベース部に格納した化合物を基にした配座の重ね合わせ解析を行って複数の重ね合わせ候補モデルを作成する重ね合わせ解析部と、重ね合わせに用いた化合物のうち所定の条件を満たす化合物を選択して標的蛋白質との結合モデルを作成する結合部と、得られた結合モデルについての結合自由エネルギーと薬理活性との相関係数及び物理化学的パラメータの相同性スコアを算出する演算部とを備えている。
この時、結合モデルについて物理化学的パラメータを説明変数とした統計解析結果と、結合モデルの物理化学的パラメータの相同性を表した相同性マップと、既知の構造活性相関情報に基づき標的蛋白質に最適化した結合自由エネルギー関数とを仮想スクリーニング用の指標として生成する解析検索部を備えていたり、該解析検索部がその解析検索結果によって指標を更新するものであれば、より好ましい結果を得ることができる。
本発明に係るスクリーニングプログラムは、コンピュータに以下のステップを実行させるためのスクリーニングプログラムである。
薬理活性があると目される化合物を基にした配座の重ね合わせ解析を行って複数の重ね合わせ候補モデルを作成するステップ、
重ね合わせに用いた化合物のうち所定の条件を満たす化合物を選択して標的蛋白質との結合モデルを作成するステップ、
得られた結合モデルについての結合自由エネルギーと薬理活性との相関係数及び物理化学的パラメータの相同性スコアを算出するステップ。
本発明に係る他のスクリーニングプログラムは、コンピュータに以下のステップを実行させるためのスクリーニングプログラムである。
結合モデルについて物理化学的パラメータを説明変数とした統計解析結果と、結合モデルの物理化学的パラメータの相同性を表した相同性マップと、既知の構造活性相関情報に基づき標的蛋白質に最適化した結合自由エネルギー関数とを仮想スクリーニング用の評価指標としてスクリーニングを行うステップ。
本発明のさらなる特徴およびそれがもたらす効果は，添付された図面を参照しながら以下に述べる発明を実施するための最良の形態に基いてより詳細に理解されるだろう。
発明を実施するための最良の形態
実施例
図１〜図７を参照して、本発明の実施例に基づくスクリーニングシステムを以下に詳細に説明する。
図２にコンピュータソフトウェアとして実現されるスクリーニングシステムのブロック図を示す。データベース部１、配座解析部２、重ね合わせ解析部３、分子シミュレーション部５、結合自由エネルギーの算出及びパラメータ最適化用の演算部６、解析検索部７等で構成されている。
上記データベース部１は構造式や配座や物理化学的パラメータ等を格納したものであり、上記配座解析部２はＭＭ２、ＭＭ３、ＭＭＦＦ、ＡＭＢＥＲ、ＣＨＡＲＭｍ、ＯＰＬＳ等の力場パラメーターを用いた分子シミュレーションを行って最安定および準安定配座の探索（その際、ＧＢ−ＳＡあるいはＳ−ＧＢ等の水溶媒効果を考慮するものがより好ましい）を行うものであり、上記重ね合わせ解析部３は任意の物理化学的パラメーターの組み合わせにおける化合物間の相同性を指標に網羅的な探索を行って重ね合わせモデル候補を列挙するものである。また、統計解析部４は線形回帰分析、主成分分析、ＣＡＲＴ法、重回帰分析、主成分分析、Ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ法、ニューラルネットワーク、判別分析、決定木、サポートベクトルマシン、ベイジアンネット等の統計解析を行うものであり、分子シミュレーション部５はシステマティック探索や分子力学法やモンテカルロ法、分子動力学法、分子軌道法等によって分子シミュレーションを行うものであり、演算部６は、結合自由エネルギーの算出やパラメータ最適化、さらに詳しくは結合状態と非結合状態における自由エネルギー差からの結合自由エネルギーの算出並びに的蛋白質からのファンデルワールスポテンシャルや静電ポテンシャル等の寄与のグリッドの各格子点への割り当て、任意のリガンドについて座標データが与えられた時に結合自由エネルギーを高速に算出するものであり、さらに解析検索部７は統計解析結果に対する適合度や相同性指標に基づく検索を行うものである。
なお、これらは機能的に分けたものであり、実際にはデータベース部の他、配座の生成を行う配座解析部、物理化学的パラメータの生成を行う物理化学的パラメータ算出部、重ね合わせや相同性マップの作成や相同性検索等のための物理化学的パラメータの相同性解析部、統計解析部、分子シミュレーション部等のモジュールでプログラムが構築されることになる。また、これらの個々のモジュールは市販のアプリケーションソフトウェアとして既に存在しているが、本発明では後述するプログラムにより、これらを有機的に連携させることでこれまで得られなかった高度な予測機能を発揮するものである。
また、各部の機能は独立していなくもよい。例えば、一部の機能を有するものを組み合わせて各部の機能を完成させたものまたは、各部が複合したものをいくつか組み合わせることで各部全ての機能を有したものでもよい。さらに本発明では、機能の一部を有するモジュールを有機的に連携させて使用することも可能である。
本発明では基本的に前記ＳＢＤＤとＬＢＤＤとを組み合わせて特定の標的蛋白質と薬物との結合状態を探索するのであるが、評価対象となる各化合物について、「標的蛋白質との相補性」と「既知活性化合物との相同性」を同時に考慮するものであり、複数の薬物を同時に考慮してそれらの「物理化学的パラメータの相同性」と「結合自由エネルギーと薬理活性との相関性」を同時に満たす解を求める。この解を求めるにあたり、ここでは図１に示すように初期結合モデルの構築、結合モデルの修正、評価指標の最適化、仮想スクリーニング、スクリーニング実験というステップでスクリーニングを行う。
まず初期結合モデルの作成であるが、薬理活性の比較的弱いものも含めると、複数の活性化合物が研究の初期段階で得られている場合が多いことから、最初にこれらの活性化合物を用いて結合モデルを構築する。この時、結合モデルの推定は、通常、着目する化合物が標的蛋白質に相補的であるか否かを評価するが、ここでは、事前に複数分子の重ね合わせ解析を行い、重ね合わせモデルの候補を列挙した上で、複数分子の結合モデルを同時に推定する。
つまり、図４に示すように、公知情報やＨＴＳ等から得られる既知活性化合物Ａ，Ｂ，Ｃ…を基にした配座Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３…の重ね合わせ解析を最初に行って、複数の重ね合わせ候補モデルＡ１Ｂ３Ｃ３，Ａ３Ｂ１Ｃ１…を作成し、次に重ね合わせに用いた化合物のうち、最もリジッドで且つ大きな化合物を選択して、重ね合わせ候補モデルを構成する配座を用いて標的蛋白質と矛盾無く結合させることができるモデルを作成する。分子の結合位置と向きを決めれば、他の分子の位置と向きは重ね合わせモデルに基づき一義的に決まることになる。そして、得られた結合モデルに対して他の化合物を重ね合わせモデルに基づいて配置し、たとえばシンプレックス法などによりそれぞれ原子座標ベースで複合体の自由エネルギーを極小化する。
こうして得られた複数の化合物の結合モデルについて、その修正を行う。結合自由エネルギーと薬理活性値との相関性を指標に複数の活性化合物の結合モデルを構築した場合、結合モデルから算出される結合自由エネルギーと薬理活性値とは直線関係にあると推定され、このために真の結合状態からかけ離れたモデルではこの直線関係から大きく外れることから、このようなモデルは結合モデルから取り除くのである（図６参照）。好ましくない結合モデルの同定が容易であり、以降の予測に対するノイズを減らすことができる。
上記の初期結合モデルの探索によって信頼性の高い複数分子の結合状態を推定できたならば、さらに各種評価指標の作成として、
イ  結合能の有無を指標に、座標系に依存しない物理化学的パラメータを説明変数とした統計解析（説明変数としては、たとえばファーマコア構成要素や各種構造記述子を用い、統計手法としてはたとえば統計的信頼性を重視したＣＡＲＴ（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）法を好適に用いることができる）
ロ  結合能の有無を指標に、座標系に依存した物理化学的パラメータを説明変数とした統計解析（説明変数としては、たとえばファーマコア構成要素をグリッドに帰属させた記述子を用い、統計手法としてはたとえば単純に集計して該集計に基づいた加重相同性スコアを設定したり、判別分析や決定木、サポートベクトルマシン、ベイジアンネット等の分類手法を好適に用いることができる）
ハ  既知構造活性相関情報に基づく標的蛋白質Ｒに特化した結合自由エネルギー関数の最適化
の３点を行う。
物理化学的パラメータとしては、ファーマコフォア記述子、ＷＨＩＭ記述子、置換基の長さ、置換基の幅、分子屈折ＭＲ、Ｈａｍｍｅｔの置換基常数、Ｓｗａｉｎ−Ｌｕｐｔｏｎの電子効果パラメータ、解離定数、部分電子電荷、Ｈａｎｓｃｈの疎水性常数、置換基の疎水性常数、分配係数ｌｏｇＰ、ＨＰＬＣで測定した疎水性指標、ｌｏｇＰの計算値ＣＬＯＧＰ、水素結合受容器の数、水素結合供与基の数、可能な水素結合の総数、水素結合可能かどうかを示すダミー変数などを用いることができる。
上記３点の評価指標は仮想スクリーニングに際して用いるもので、図５にも示すように、まず最初に標的蛋白質に対する活性の有無を高速に識別することを目的として、上記イから得られた統計モデル（ＱＳＡＲモデル）に基づくスクリーニング（図３中のａ）を行う。その後に続く詳細な探索のプレスクリーニングとして位置付けることができる該ステップでは、座標系に依存しないスクリーニングが可能なＬＢＤＤ技術（各種構造記述子を用いたＣＡＲＴ解析など）をそのまま用いることができる。統計モデルでは各候補化合物が持ち合わせている物理化学的パラメータの要素だけで評価することになるために、高速な処理が可能である。なお、ＬＢＤＤ技術としてＣＡＲＴ法を適用する場合、一般には活性配座や活性化合物間の重なりが不明なまま解析を行うことになるのに対し、ここでは信頼性の高い活性配座および活性化合物間の重なりを推定した上で解析を行っていることになるために、より精度の高い予測モデルが得られるものと推定される。
ちなみに、Ｍ−Ｃａｌｐａｉｎに対する阻害活性が既知である化合物群について、自社化合物ライブラリーのハイスルーップットスクリーニングから見いだされた２０７化合物（ＩＣ５０値が１０μＭ未満の化合物群）と市販化合物ライブラリーから任意抽出した１０５００化合物を対象物とし、Ｍ−ＣａｌｐａｉｎのＸ線結晶構造解析から得られた座標データ（Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  Ｂａｎｋ登録：１ＤＦ０）を用いて、各化合物のドッキングスタディを行い、スコアの高いものから上位１０個の結合モデルを得、これらの結合モデルの座標を用いて汎用的に用いられる構造記述子を説明変数としたＣＡＲＴ法による解析（特開２００２−０７３６２６公報参照）を行い、阻害活性の有無を識別できる構造活性相関モデルを得た。なお、モデルの作成は、任意に抽出した一部のデータセット（活性化合物１５０件・不活性化合物１００００件）により行った。そして結果として得られたモデルが残りのデータセット（活性化合物５７件・不活性化合物５００件）をどの程度正しく予測できるかを求めたところ、活性化合物群の４９件（８６％）と不活性化合物群の４４６件（８９％）を正しく識別した。
一方、ドッキングスタディを行う代わりに溶液中の配座解析から得られる１〜数１００個程度の安定及び準安定配座の座標を用いて、やはりＣＡＲＴ法による解析を行って阻害活性の有無を識別できる構造活性相関モデルを得たところ、活性化合物群の４４件（７７％）と不活性化合物群の４０６件（８１％）を正しく識別したに留まった。
上記のスクリーニング過程において、結合能があると推定された候補化合物について、結合能の有無を指標に、座標系に依存した物理化学的パラメータを上記ロ記載の説明変数とした統計解析（図３中のａまたはｂ）を行う。
ファーマコアマップに基づいて結合様式を特定する場合、この段階では、既知活性化合物群の結合モデルに対する適合度を指標に、好ましい結合位置と向きを大まかに特定する。ただし、標的蛋白質の活性部位近傍において評価対象となる化合物の結合位置と向きを網羅する必要があるためにある程度の計算量が必要となることから、図７にも示すように、グリッドベースで実行するのが好ましい。評価指標には、結合因子と原子の有無について格子点ごとに化合物数を集計した「ファーマコアマップ」を用いる。評価対象となる化合物は、このグリッド内で並進と回転を加えて、ファーマコアマップとの類似性が最適となる位置を特定する。こうして決められた評価対象化合物と標的蛋白質との相対的な位置関係において、可能であれば、両者の間に水分子を配置する。これは、ファーマコアマップ上の水素結合因子に従って配置することになる。
この操作によって結合モデルが得られることから、それを初期座標としてたとえばシンプレックス法などにより原子座標ベースで複合体の自由エネルギーの極小化を行い、上記ハの最適化された結合自由エネルギーΔＧの算出（図３中のｃ）を行う。この場合、原子座標ベースで結合様式を最適化した上で、結合自由エネルギーを算出する。座標の最適化は、高分子側を固定した上で、エネルギー極小化を行う。結合自由エネルギーの評価関数には、例えば
ｄＧｂｉｎｄ＝Ａ＊ｄＧｉｎｔｅｒ＋Ｂ＊ｄＧｓｏｌｖ＋Ｃ＊ｄＧｃｏｎｆ＋Ｄ（ｄＧｉｎｔｅｒ：ポテンシャル関数、ｄＧｓｏｌｖ：ＧＢ−ＳＡ  ｏｒ  Ｓ−ＧＢ、ｄＧｃｏｎｆ：経験的な関数）
のような複数のエネルギー項の線型結合形式を採用し、着目する標的蛋白質および探索対象化合物群に最適化されたパラメーターを用いる。
上記仮想スクリーニングで有望であると判断された化合物の一部は、実際に薬理評価にかけ、得られた薬理活性情報を基に結合モデルの修正と仮想スクリーニングに用いる上記３つの指標の更新を行う。つまり、活性があるものと予測されながら実際には不活性であった化合物を結合モデルから取り除く。信頼のおける結合モデルと薬理活性データとの増加から、各指標の精度向上が可能となる。
Ｘ線あるいはＮＭＲによって特定の化合物の複合体構造が判明した場合は、モデル中の該当化合物及び標的蛋白質を実測値に置き換えて結合モデルを修正し、先と同様に各化合物の複合体自由エネルギーを最小化させる。この時、薬理活性値の予測値と実測値とがかけ離れている場合は、再度重ね合わせ候補モデルを抽出し、実測の結合座標を用いて最適解を探索する。この時も上記３つの指標の更新を行う。
ところで、創薬探索研究では、特定骨格の周辺置換基を探索する場合と、骨格そのものを探索する場合とがあるが、上記のような手法によれば化合物と蛋白質との相互作用を顕わに評価しているために、探索の主眼が何であれ、汎用性をもって適用することができる。しかも、各種実験データを柔軟に取り込むことができる上に、この取り込みによって予測精度を順次向上させることができるものであり、また、特定の化合物群に特化した指標の最適化と仮想スクリーニングにも対応することができる。
さらに、特定の蛋白質に対して構築された複数化合物の結合モデルから、立体構造が得られていない類縁蛋白質との結合モデルを構築することも可能である。類縁蛋白質の立体構造をホモロジーモデリングによって構築し、先の結合モデルの蛋白質と置き換えるのである。結合モデルが得られている化合物は、すでに自社ライブラリーに存在していることから、この類縁蛋白質に対する薬理活性を容易に評価することができる。そして得られた構造活性相関情報に基づいて「結合自由エネルギーと薬理活性との相関性」を評価関数として、類縁蛋白質の活性部位近傍を最適化することにより、その後の仮想スクリーニングに足る精度の座標データを得ることができる。
この他、水分子を介して結合する化合物の考察にも有効である。つまり、特定の蛋白質に結合する化合物には、蛋白質と直接相互作用するものと、いくつかの水分子を介して結合するものとが知られているとともに、後者の化合物およびその結合様式を簡便に且つ高速に推定する方法は、いまのところ知られていない。しかし、本発明によれば、複数の化合物における結合自由エネルギー（ΔＧ）と薬理活性値（Ａｃｔｉｖｉｔｙ）との相関関係から大きく外れる化合物（図３中のα）は、水分子を介して結合している可能性が高いと推察することができ、こうした化合物は、相同性マップに基づき、水分子を配置した上で、座標ベースでの複合体自由エネルギーの最適化を行うことで改めて結合自由エネルギーを算出するのである。また、仮想スクリーニングの際には、着目する分子、標的蛋白質及び相同性マップの対応関係から、水分子の配置の可否を瞬時に判断することができる。
なお、図２に示した各部２〜６は並列化が可能であることから、並列化を前提にシステム化することにより大幅な速度向上を図ることができる。また、上述したフィルタリングの階層化によって精度を落とすことなく現実的な計算時間に収めることができる。図３は本発明にかかるシステムによるスクリーニングの流れを模式的に表したものであり、矢印は構造データあるいは活性データの流れを、白抜き矢印は化合物データの流れを示している。
また、スクリーニングに関して、線形回帰分析やＣＡＲＴ法等の各種統計解析を行って、得られた統計モデルに基づいてデータベース検索を行うプログラムや、配座解析及び水分子を含めた結合自由エネルギーの算出が可能なプログラム、複数分子の重ね合わせ解析及びその結果に基づくデータベース検索を実行するプログラム、物理化学的パラメータの算出と特定の統計解析を行って得られた統計モデルに基づきデータベース検索を行うプログラム、特定の高分子に対する結合様式とその強さを推定するプログラム、結合自由エネルギーの算出及び関数の最適化を行うプログラム等は前述のように個々に存在しているが、これらに対して次のプログラムを付加することにより、本発明方法を実行している。
すなわち、任意の分子あるいは複数の分子について座標データが与えられた時、それらを包摂するグリッドを新規に発生させるか、或いは既存のグリッドの自動的に修正するプログラム、上記グリッドにおける各格子点に分子の結合因子等の情報を帰属させるプログラム、上記帰属された情報を複数分子について集計するプログラム、上記帰属された情報を複数分子間あるいは特定分子の上記の集計情報との間において相同性を評価するプログラムであり、これらに加えて、任意の分子あるいは複数の分子について上記の相同性指標が良好となる位置と向きと配座を同定するプログラム、任意の蛋白質について座標データが与えられた時、前記グリッドにおける各格子点に蛋白質との相互作用情報を帰属させ、任意の分子との相互作用強度を評価するプログラム、任意の分子あるいは複数の分子について上記相互作用強度が良好となる位置と向きと配座を同定するプログラム、任意の分子あるいは複数の分子について相同性指標と相互作用強度が同時に良好となる位置と向きと配座を同定するプログラムである。
そして、上記の配座解析や物理化学的パラメータの算出、重ね合わせ解析、グリッドに基づく高速ドッキングスタディ、結合自由エネルギーの算出、統計解析及び各関数最適化の各機能プログラム間の入出力データの相互授受を随時可能なプログラムを設けることで、これらのプログラムが薬理活性があると目される化合物を基にした配座の重ね合わせ解析を行って複数の重ね合わせ候補モデルを作成するステップ；
重ね合わせに用いた化合物のうち所定の条件を満たす化合物を選択して標的蛋白質との結合モデルを作成するステップ；
得られた結合モデルについての結合自由エネルギーと薬理活性との相関係数及び物理化学的パラメータの相同性スコアを算出するステップ；
結合モデルについて物理化学的パラメータを説明変数とした統計解析結果と、結合モデルの物理化学的パラメータの相同性を表した相同性マップと、既知の構造活性相関情報に基づき標的蛋白質に最適化した結合自由エネルギー関数とを仮想スクリーニング用の評価指標としてスクリーニングを行うステップ；
をコンピュータに実行させることができるようにしている。
産業上の利用可能性
本発明によれば、化合物と標的蛋白質との相補性と、複数化合物間における結合能特性の相同性を同時に考慮するものであり、また複数化合物における薬理活性の実測と予測値の相関性も考慮することができ、このために予測精度について大幅な向上を実現することができる上に、骨格探索や周辺置換基探索等、目的に応じた最適な使い方が可能である。また、標的蛋白質の立体構造情報がなくとも、類縁蛋白質における薬物や構造の既知情報から、実用レベルでの仮想スクリーニングが可能である。
さらに、水分子を介して結合する化合物を推定することができるとともに、以後の予測に取り込むことができる。
また、各階層の評価法は、研究の進展に伴い蓄積されるデータ（薬理活性・構造等）を取り込んで順次精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
図１は本発明の実施の形態の一例のフローチャートである。
図２は同上のブロック図である。
図３は同上の説明図である。
図４は同上の初期結合モデルの構築の説明図である。
図５は同上の指標適用の説明図である。
図６は同上の詳細動作を示すフローチャートである。
図７は同上の詳細動作を示すフローチャートである。
【図１】
2003038672.tif 000003
【図２】
2003038672.tif 000004
【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】
2003038672.tif 000009
【国際調査報告】
2003038672.tif 000010
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