(57)【要約】【課題】  本発明は、効率よく、データベースから糖に関する情報を抽出するための技術、不斉性に関する経験的ポテンシャルを提供すること、およびこれらの技術を利用して、新たなタンパク質をモデリングするための技術を開発することを課題とする。【解決手段】本発明は、データベースから糖に関する情報を抽出する際に、イス型コンフォメーションおよび特定の糖結合条件を満たすかどうかを判定することで、簡便に糖を含む分子種に関する情報を抽出することができることを見出したことによって上記課題を解決した。本発明はまた、分子に関して、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャルに関して、エピマープロペンシティインデックス（ＥＰＩ）を生成し、その差分であるΔＥＰＩ求めることによって、分子の不斉性を判定できることを見出したことによって、上記課題を解決した。【選択図】  なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の工程：
ａ）分子構造データベース中に含まれる分子の原子種および該原子種の座標情報を取得する工程；
ｂ）該原子種および該座標情報を用いて原子間の距離および角度を算出して、該原子間に結合が存在するかどうか判定する工程；
ｃ）該原子間の結合に関する情報を用いて、該分子の分子内トポロジーを算出する工程；
ｄ）ＣｎＯ１なる構造の環を含む原子種を糖候補として抽出する工程であって、ここで、ｎは、４以上の整数である、工程；
ｅ）該糖候補がイス型コンフォメーションをとっているかどうかを判定する工程；
ｆ）糖に特有な結合条件を該各原子種が満たすかどうかを判定する工程：
ｇ）該工程ｅ）および該工程ｆ）の結果、イス型コンフォメーションをとり、かつ、該結合条件を満たす場合、該分子を糖であると判定する工程、
を包含する、分子構造データベースから糖の構造を抽出するための方法。
【請求項２】
前記ｆ工程における前記糖に特有な結合条件は、
ｆ１）Ｃ１位：何か結合している；
ｆ２）Ｃ２位：ＯまたはＮが結合している；
ｆ３）Ｃ３位：Ｏが結合している；
ｆ４）Ｃ４位：ＯまたはＣが結合している；および
ｆ５）Ｃ５位：条件なし
のうち、少なくとも４つを満たすことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ｎは、５であり、
前記ｆ）工程における前記当に特有な結合条件は、
ｆ１）Ｃ１位：Ｏ、ＮまたはＣに結合している；
ｆ２）Ｃ２位：ＯまたはＮが結合している；
ｆ３）Ｃ３位：Ｏが結合している；
ｆ４）Ｃ４位：ＯまたはＣが結合している；
ｆ５）Ｃ５位：条件なし
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記分子が糖であると判断された場合、アノマー性、エピマータイプ、イス型コンフォメーション、および不斉性の種類（ＬまたはＤ）からなる群より選択される糖の情報をさらに同定する工程を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記工程ｇにおけるイス型の判断は、工程eが真かつ工程fが真のときという条件によって判定される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記糖が複数あると判定される場合、該複数の糖の間の結合、原子間距離および角度に基づいて糖鎖の結合情報を得る工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
以下の工程：
ａ）分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する工程；
ｂ）該各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；
ｃ）該ΔＥＰＩから、該分子が認識する対象分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、
を包含する、分子間の相互作用において、分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する方法。
【請求項８】
前記分子は、タンパク質および糖を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記原子位置に関する情報は、分子構造データベースから入手する工程をさらに包含する、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記原子位置に関する情報は、Ｘ線結晶構造解析の解像度が２Å以下のものを抽出する工程をさらに包含する、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記原子位置に関する情報は、前記分子の周りの空間配置が実質的に同じものがある場合、最も解像度のよいものを残す工程をさらに包含する、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記原子位置の解析は、イス型コンフォメーション、環構造における位置、エピマータイプおよび不斉性からなる群より選択されるパラメータで前記原子情報を分類し、各分類ごとに、座標情報を該エピマーの周りの環境ごとに参照座標系に適合させる工程を包含する、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記ＥＰＩの算出は、
ａ−１）参照座標系空間中に、ｘ−ｙ−ｚ軸の方向それぞれに、一定間隔にグリッドポイントを置く工程；
ａ−２）該グリッドポイントの上に、近傍の原子の存在確率密度をアサインする工程；
ａ−３）前記エピマーの周りの原子の空間分布がボルツマン分布に従うと仮定して、各グリッドポイントにアサインされた原子の存在確率密度からエネルギー様を作成してＥＰＩとする工程、
を包含する、請求項７に記載の方法。
【請求項１４】
前記グリッドポイントは、０．５Å単位で配置される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記分子は、糖およびタンパク質を含み、該糖に関する情報は、請求項１に記載の方法によって抽出される、請求項７に記載の方法。
【請求項１６】
Ａ）タンパク質をモデリングしてタンパク質の立体構造を生成する工程；
Ｂ）以下の工程：
Ｂ−１）該タンパク質の分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する工程；
Ｂ−２）該各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；
Ｂ−３）該ΔＥＰＩから、該分子が認識する対象分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、
を包含する、分子間の相互作用において、該タンパク質の分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する工程；ならびに
Ｃ）該タンパク質の活性を該経験的ポテンシャルに基づいて評価する工程、
を包含する、タンパク質の設計方法。
【請求項１７】
前記経験ポテンシャルは、糖とタンパク質との複合体の立体構造情報のものであり、該糖と該タンパク質との相互作用において、該経験ポテンシャルを用いて該糖のエクアトリアルまたはアキシャルのいずれが相互作用が強いかどうかを判断する工程をさらに包含する、請求項１５に記載の設計方法。
【請求項１８】
前記エクアトリアルまたはアキシャルの相互作用の判定は、前記ΔＥＰＩの正負によって判定される、請求項１５に記載の設計方法。
【請求項１９】
以下の手段：
ａ）分子構造データベース中に含まれる分子の原子種および該原子種の座標情報を取得する工程；
ｂ）該原子種および該座標情報を用いて原子間の距離および角度を算出して、該原子間に結合が存在するかどうか判定する手段；
ｃ）該原子間の結合に関する情報を用いて、該分子の分子内トポロジーを算出する手段；
ｄ）ＣｎＯ１なる構造の環を含む原子種を糖候補として抽出する工程であって、ここで、ｎは、４以上の整数である、手段；
ｅ）該糖候補がイス型コンフォメーションをとっているかどうかを判定する手段；
ｆ）糖に特有な結合条件を該各原子種が満たすかどうかを判定する手段：
ｇ）該工程ｅ）および該工程ｆ）の結果、イス型コンフォメーションをとり、かつ、ｆ１〜ｆｎまでの各条件を満たす場合、該分子を糖であると判定する手段、
を備える、分子構造データベースから糖の構造を抽出するためのシステム。
【請求項２０】
以下の手段：
ａ）分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する手段；
ｂ）該各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める手段であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、手段；および
ｃ）該ΔＥＰＩから、該分子が認識する対象分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する手段、
を備える、分子間の相互作用において、分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成するシステム。
【請求項２１】
請求項７において生成された経験ポテンシャルを用いて、タンパク質をモデリングする手段を包含する、タンパク質の設計システム。
【請求項２２】
以下の工程：
ａ）分子構造データベース中に含まれる分子の原子種および該原子種の座標情報を取得する工程；
ｂ）該原子種および該座標情報を用いて原子間の距離および角度を算出して、該原子間に結合が存在するかどうか判定する工程；
ｃ）該原子間の結合に関する情報を用いて、該分子の分子内トポロジーを算出する工程；
ｄ）ＣｎＯ１なる構造の環を含む原子種を糖候補として抽出する工程であって、ここで、ｎは、４以上の整数である、工程；
ｅ）該糖候補がイス型コンフォメーションをとっているかどうかを判定する工程；
ｆ）糖に特有な結合条件を該各原子種が満たすかどうかを判定する工程：
ｇ）該工程ｅ）および該工程ｆ）の結果、イス型コンフォメーションをとり、かつ、ｆ１〜ｆｎまでの各条件を満たす場合、該分子を糖であると判定する工程、
を包含する、分子構造データベースから糖の構造を抽出するための方法を、コンピュータに実現させるプログラム。
【請求項２３】
以下の工程：
ａ）分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する工程；
ｂ）該各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；
ｃ）該ΔＥＰＩから、該分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、
を包含する、分子間の相互作用において、分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する方法を、コンピュータに実現させるプログラム。
【請求項２４】
以下の工程：
Ａ）タンパク質をモデリングしてタンパク質の立体構造を生成する工程；
Ｂ）以下の工程：
Ｂ−１）該タンパク質の分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する工程；
Ｂ−２）該各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；
Ｂ−３）該ΔＥＰＩから、該分子が認識する対象分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、
を包含する、分子間の相互作用において、該タンパク質の分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する工程；ならびに
Ｃ）該タンパク質の活性を該経験的ポテンシャルに基づいて評価する工程、
を包含する、タンパク質の設計方法を、コンピュータに実現させるプログラム。
【請求項２５】
以下の工程：
ａ）分子構造データベース中に含まれる分子の原子種および該原子種の座標情報を取得する工程；
ｂ）該原子種および該座標情報を用いて原子間の距離および角度を算出して、該原子間に結合が存在するかどうか判定する工程；
ｃ）該原子間の結合に関する情報を用いて、該分子の分子内トポロジーを算出する工程；
ｄ）ＣｎＯ１なる構造の環を含む原子種を糖候補として抽出する工程であって、ここで、ｎは、４以上の整数である、工程；
ｅ）該糖候補がイス型コンフォメーションをとっているかどうかを判定する工程；
ｆ）糖に特有な結合条件を該各原子種が満たすかどうかを判定する工程：
ｇ）該工程ｅ）および該工程ｆ）の結果、イス型コンフォメーションをとり、かつ、ｆ１〜ｆｎまでの各条件を満たす場合、該分子を糖であると判定する工程、
を包含する、分子構造データベースから糖の構造を抽出するための方法を、コンピュータに実現させるプログラムを格納する記録媒体。
【請求項２６】
以下の工程：
ａ）分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する工程；
ｂ）該各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；
ｃ）該ΔＥＰＩから、該分子が認識する対象分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、
を包含する、分子間の相互作用において、分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する方法を、コンピュータに実現させるプログラムを格納する記録媒体。
【請求項２７】
請求項７において生成された経験ポテンシャルを用いて、タンパク質をモデリングする工程を包含する、タンパク質の設計方法を、コンピュータに実現させるプログラムを格納する記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイオインフォーマティクスに関する。より詳細には、本発明は、糖鎖情報をデータベースから抽出する方法および糖を認識するタンパク質が、糖の多様な不斉性を区別する様式をモデル化し、評価する方法、さらにこれを用いて新規糖認識タンパク質の合理的設計を行う方法ならびにそれらを実現するシステム、プログラム、それを格納した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
糖鎖などの生体分子の機能は、多くの場合タンパク質などの他の分子との相互作用に依存することが多く、そのような分子の相互作用に関する計算、分析方法の解析が行われている。
【０００３】
相互作用を研究する上で立体構造情報は、有益な情報源のひとつであり、その利用は日に日に多様化されている。そのような立体構造情報は、データベースとして格納されており、例えば、Protein Data Bank (PDB)の中には、糖鎖と共結晶されたタンパク質の構造データが多く存在する。
【０００４】
タンパク質における糖の情報は、生体分子の機能に非常に深くかかわることから、PDBのようなデータベースの中から全ての糖の構造情報を抽出し、解析することに対して、需要が存在する。しかし、これまでの解析技術（非特許文献１）は、ＰＤＢのような公知のデータベースから糖の構造情報を高い信頼性をもって抽出することができない。特に、従来の解析技術で抽出された情報では、ＥＰＩのようなポテンシャルを作成するために有用なきちんと定義された信頼できる糖鎖情報は抽出されない。
【０００５】
PDBなどのデータベース中のデータをＡとＢに分類して、Ａに対するＢの空間分布を、ボルツマン分布を仮定することでポテンシャルに変換し、Ａに対してあるＢ’がある相対位置にあるときのエネルギーを評価するという方法がある。そのポテンシャルのことを一般に経験的ポテンシャルと呼ぶ。経験的ポテンシャルを用いたタンパク質−タンパク質、タンパク質−核酸、タンパク質−糖などですでに行われている。
【０００６】
しかし、不斉性に着目して経験的ポテンシャルを解析した例はない。また、経験的ポテンシャルには、蓋然性が高く、信頼性の高いポテンシャルが得られないことが多く、公知のプログラムでは、実際の結果にマッチしないことも多い。そこで、蓋然性が高く、信頼性の高いポテンシャルを得るための技術に対してはまだまだ需要がある。
【非特許文献１】Carbohydrate research, 2004，Volume 339, Issue 5 , 2 April 2004, Pages 1015-1020, Thomas Lutteke, Martin Frank and Claus-W. von der Lieth）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、本発明は、効率よく、データベースから糖に関する情報を抽出するための技術を開発することを課題とする。本発明はまた、糖の不斉性に関して、蓋然性が高く、信頼性が高い経験的ポテンシャルを生成するための技術を開発することを課題とする。本発明はまた、これらの技術を利用して、新たなタンパク質をモデリングするための技術を開発することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、データベースから糖に関する情報を抽出する際に、イス型コンフォメーションおよび特定の糖結合条件を満たすかどうかを判定することで、簡便に糖を含む分子種に関する情報を抽出することができることを見出したことによって上記課題を解決した。
【０００９】
本発明はまた、分子に関して、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャルに関して、エピマープロペンシティインデックス（ＥＰＩ）を生成し、その差分であるΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求めることによって、分子がアキシャルまたはエクアトリアルのいずれであるかを判定することができることを見出したことによって、上記課題を解決した。
【００１０】
本発明はさらに、上記解決手段によって得られた経験的ポテンシャルを用いて、タンパク質のモデリングを行い、糖をも考慮したタンパク質の設計を行うことができることを見出したことによって上記課題を解決した。本発明では、糖―タンパク質複合体の立体構造情報が与えられたときに、その相互作用している糖のエピマーがエクアトリアルである場合とアキシャルである場合のどちらのほうがタンパク質とより結合しやすいのかを判断するための指標が提供される。この指標を使用することで、コンピュータを用いた新規糖基質特異性を有するタンパク質の設計ができる。
【００１１】
従って、本発明は、以下を提供する。
（１）以下の工程：
ａ）分子構造データベース中に含まれる分子の原子種および上記原子種の座標情報を取得する工程；
ｂ）上記原子種および上記座標情報を用いて原子間の距離および角度を算出して、上記原子間に結合が存在するかどうか判定する工程；
ｃ）上記原子間の結合に関する情報を用いて、上記分子の分子内トポロジーを算出する工程；
ｄ）ＣｎＯ１なる構造の環を含む原子種を糖候補として抽出する工程であって、ここで、ｎは、４以上の整数である、工程；
ｅ）上記糖候補がイス型コンフォメーションをとっているかどうかを判定する工程；
ｆ）糖に特有な結合条件を上記各原子種が満たすかどうかを判定する工程：
ｇ）上記工程ｅ）および上記工程ｆ）の結果、イス型コンフォメーションをとり、かつ、上記結合条件を満たす場合、上記分子を糖であると判定する工程、
を包含する、分子構造データベースから糖の構造を抽出するための方法。
（２）上記ｆ工程における上記糖に特有な結合条件は、
ｆ１）Ｃ１位：何か結合している；
ｆ２）Ｃ２位：ＯまたはＮが結合している；
ｆ３）Ｃ３位：Ｏが結合している；
ｆ４）Ｃ４位：ＯまたはＣが結合している；および
ｆ５）Ｃ５位：条件なし
のうち、少なくとも４つを満たすことを含む、項目１に記載の方法。
（３）上記ｎは、５であり、
上記ｆ）工程における上記当に特有な結合条件は、
ｆ１）Ｃ１位：Ｏ、ＮまたはＣに結合している；
ｆ２）Ｃ２位：ＯまたはＮが結合している；
ｆ３）Ｃ３位：Ｏが結合している；
ｆ４）Ｃ４位：ＯまたはＣが結合している；
ｆ５）Ｃ５位：条件なし
を含む、項目１に記載の方法。
（４）上記分子が糖であると判断された場合、アノマー性、エピマータイプ、イス型コンフォメーション、および不斉性の種類（ＬまたはＤ）からなる群より選択される糖の情報をさらに同定する工程を包含する、項目１に記載の方法。
（５）上記工程ｇにおけるイス型の判断は、工程eが真かつ工程fが真のときという条件によって判定される、項目１に記載の方法。
（６）上記糖が複数あると判定される場合、上記複数の糖の間の結合、原子間距離および角度に基づいて糖鎖の結合情報を得る工程をさらに包含する、項目１に記載の方法。
（７）以下の工程：
ａ）分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する工程；
ｂ）上記各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；
ｃ）上記ΔＥＰＩから、上記分子が認識する対象分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、
を包含する、分子間の相互作用において、分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する方法。
（８）上記分子は、タンパク質および糖を含む、項目７に記載の方法。
（９）上記原子位置に関する情報は、分子構造データベースから入手する工程をさらに包含する、項目７に記載の方法。
（１０）上記原子位置に関する情報は、Ｘ線結晶構造解析の解像度が２Å以下のものを抽出する工程をさらに包含する、項目７に記載の方法。
（１１）上記原子位置に関する情報は、上記分子の周りの空間配置が実質的に同じものがある場合、最も解像度のよいものを残す工程をさらに包含する、項目７に記載の方法。
（１２）上記原子位置の解析は、イス型コンフォメーション、環構造における位置、エピマータイプおよび不斉性からなる群より選択されるパラメータで上記原子情報を分類し、各分類ごとに、座標情報を上記エピマーの周りの環境ごとに参照座標系に適合させる工程を包含する、項目７に記載の方法。
（１３）上記ＥＰＩの算出は、
ａ−１）参照座標系空間中に、ｘ−ｙ−ｚ軸の方向それぞれに、一定間隔にグリッドポイントを置く工程；
ａ−２）上記グリッドポイントの上に、近傍の原子の存在確率密度をアサインする工程；
ａ−３）上記エピマーの周りの原子の空間分布がボルツマン分布に従うと仮定して、各グリッドポイントにアサインされた原子の存在確率密度からエネルギー様を作成してＥＰＩとする工程、
を包含する、項目７に記載の方法。
（１４）  上記グリッドポイントは、０．５Å単位で配置される、項目１３に記載の方法。
（１５）上記分子は、糖およびタンパク質を含み、上記糖に関する情報は、項目１に記載の方法によって抽出される、項目７に記載の方法。
（１６）  Ａ）タンパク質をモデリングしてタンパク質の立体構造を生成する工程；
Ｂ）以下の工程：
Ｂ−１）上記タンパク質の分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する工程；
Ｂ−２）上記各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；
Ｂ−３）上記ΔＥＰＩから、上記分子が認識する対象分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、
を包含する、分子間の相互作用において、上記タンパク質の分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する工程；ならびに
Ｃ）上記タンパク質の活性を上記経験的ポテンシャルに基づいて評価する工程、
を包含する、タンパク質の設計方法。
（１７）上記経験ポテンシャルは、糖とタンパク質との複合体の立体構造情報のものであり、上記糖と上記タンパク質との相互作用において、上記経験ポテンシャルを用いて上記糖のエクアトリアルまたはアキシャルのいずれが相互作用が強いかどうかを判断する工程をさらに包含する、項目１５に記載の設計方法。
（１８）上記エクアトリアルまたはアキシャルの相互作用の判定は、上記ΔＥＰＩの正負によって判定される、項目１５に記載の設計方法。
（１９）以下の手段：
ａ）分子構造データベース中に含まれる分子の原子種および上記原子種の座標情報を取得する工程；
ｂ）上記原子種および上記座標情報を用いて原子間の距離および角度を算出して、上記原子間に結合が存在するかどうか判定する手段；
ｃ）上記原子間の結合に関する情報を用いて、上記分子の分子内トポロジーを算出する手段；
ｄ）ＣｎＯ１なる構造の環を含む原子種を糖候補として抽出する工程であって、ここで、ｎは、４以上の整数である、手段；
ｅ）上記糖候補がイス型コンフォメーションをとっているかどうかを判定する手段；
ｆ）糖に特有な結合条件を上記各原子種が満たすかどうかを判定する手段：
ｇ）上記工程ｅ）および上記工程ｆ）の結果、イス型コンフォメーションをとり、かつ、ｆ１〜ｆｎまでの各条件を満たす場合、上記分子を糖であると判定する手段、
を備える、分子構造データベースから糖の構造を抽出するためのシステム。
（２０）以下の手段：
ａ）分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する手段；
ｂ）上記各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める手段であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、手段；および
ｃ）上記ΔＥＰＩから、上記分子が認識する対象分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する手段、
を備える、分子間の相互作用において、分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成するシステム。
（２１）項目７において生成された経験ポテンシャルを用いて、タンパク質をモデリングする手段を包含する、タンパク質の設計システム。
（２２）以下の工程：
ａ）分子構造データベース中に含まれる分子の原子種および上記原子種の座標情報を取得する工程；
ｂ）上記原子種および上記座標情報を用いて原子間の距離および角度を算出して、上記原子間に結合が存在するかどうか判定する工程；
ｃ）上記原子間の結合に関する情報を用いて、上記分子の分子内トポロジーを算出する工程；
ｄ）ＣｎＯ１なる構造の環を含む原子種を糖候補として抽出する工程であって、ここで、ｎは、４以上の整数である、工程；
ｅ）上記糖候補がイス型コンフォメーションをとっているかどうかを判定する工程；
ｆ）糖に特有な結合条件を上記各原子種が満たすかどうかを判定する工程：
ｇ）上記工程ｅ）および上記工程ｆ）の結果、イス型コンフォメーションをとり、かつ、ｆ１〜ｆｎまでの各条件を満たす場合、上記分子を糖であると判定する工程、
を包含する、分子構造データベースから糖の構造を抽出するための方法を、コンピュータに実現させるプログラム。
（２３）以下の工程：
ａ）分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する工程；
ｂ）上記各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；
ｃ）上記ΔＥＰＩから、上記分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、
を包含する、分子間の相互作用において、分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する方法を、コンピュータに実現させるプログラム。
（２４）以下の工程：
Ａ）タンパク質をモデリングしてタンパク質の立体構造を生成する工程；
Ｂ）以下の工程：
Ｂ−１）上記タンパク質の分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する工程；
Ｂ−２）上記各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；
Ｂ−３）上記ΔＥＰＩから、上記分子が認識する対象分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、
を包含する、分子間の相互作用において、上記タンパク質の分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する工程；ならびに
Ｃ）上記タンパク質の活性を上記経験的ポテンシャルに基づいて評価する工程、
を包含する、タンパク質の設計方法を、コンピュータに実現させるプログラム。
（２５）以下の工程：
ａ）分子構造データベース中に含まれる分子の原子種および上記原子種の座標情報を取得する工程；
ｂ）上記原子種および上記座標情報を用いて原子間の距離および角度を算出して、上記原子間に結合が存在するかどうか判定する工程；
ｃ）上記原子間の結合に関する情報を用いて、上記分子の分子内トポロジーを算出する工程；
ｄ）ＣｎＯ１なる構造の環を含む原子種を糖候補として抽出する工程であって、ここで、ｎは、４以上の整数である、工程；
ｅ）上記糖候補がイス型コンフォメーションをとっているかどうかを判定する工程；
ｆ）糖に特有な結合条件を上記各原子種が満たすかどうかを判定する工程：
ｇ）上記工程ｅ）および上記工程ｆ）の結果、イス型コンフォメーションをとり、かつ、ｆ１〜ｆｎまでの各条件を満たす場合、上記分子を糖であると判定する工程、
を包含する、分子構造データベースから糖の構造を抽出するための方法を、コンピュータに実現させるプログラムを格納する記録媒体。
（２６）以下の工程：
ａ）分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ）を作成する工程；
ｂ）上記各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；
ｃ）上記ΔＥＰＩから、上記分子が認識する対象分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、
を包含する、分子間の相互作用において、分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する方法を、コンピュータに実現させるプログラムを格納する記録媒体。
（２７）項目７において生成された経験ポテンシャルを用いて、タンパク質をモデリングする工程を包含する、タンパク質の設計方法を、コンピュータに実現させるプログラムを格納する記録媒体。
【００１２】
以下に、本発明の好ましい実施形態を示すが、当業者は本発明の説明および当該分野における周知慣用技術からその実施形態などを適宜実施することができ、本発明が奏する作用および効果を容易に理解することが認識されるべきである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、以下のような効果を達成する。
【００１４】
本発明はまず、ＰＤＢなどの公知のデータベースから、効率よく、信頼性が高い（特に、ＥＰＩのような経験的ポテンシャルを生成する目的において）で、糖に関する情報を抽出することを達成する。従来の技術ではノイズが多かったが、本発明によれば、少なくとも１０％以上の信頼性の上昇が見られる。
【００１５】
本発明はまた、経験的ポテンシャルの考え方をタンパク質とピラノースのエピマー（不斉性）の相互作用に対して適用することにより、エピマーが関与した場合の分子モデリングを可能にした。特に、ＥＰＩによってできたモデルの機能を予測できるという点は、これまで達成できなかった新規の効果であるといえる。
【００１６】
このようなエピマーが関与する場合は、信頼性が高く、蓋然性が高いデータを用いて計算することが必要であるが、本発明では、特に、本発明の方法により、高精度で糖構造が抽出可能であることから、蓋然性の高い経験的ポテンシャルを作成することができる。従来の方法では、エピマーに注目した経験的ポテンシャルおよび全ての信頼できる糖−タンパク質相互作用を抽出することでできるもっとも蓋然性の高いポテンシャルの作成は開示もされておらず、新たなタンパク質設計の手法を開発したという点で、バイオインフォーマティクスにおいては重要な進歩であるといえる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に本発明を、必要に応じて、添付の図面を参照して例示の実施例により記載する。本明細書の全体にわたり、単数形の表現は、特に言及しない限り、その複数形の概念をも含むことが理解されるべきである。従って、単数形の表現は、特に言及しない限り、その複数形の概念をも含むことが理解されるべきである。また、本明細書において使用される用語は、特に言及しない限り、当該分野で通常用いられる意味で用いられることが理解されるべきである。したがって、他に定義されない限り、本明細書中で使用される全ての専門用語および科学技術用語は、本発明の属する分野の当業者によって一般的に理解されるのと同じ意味を有する。矛盾する場合、本明細書（定義を含めて）が優先する。
【００１８】
以下に提供される実施形態は、本発明のよりよい理解のために提供されるものであり、本発明の範囲は以下の記載に限定されるべきでないことが理解される。従って、当業者は、本明細書中の記載を参酌して、本発明の範囲内で適宜改変を行うことができることは明らかである。
【００１９】
（用語）
本明細書において「分子」とは、当該分野において通常使用されるものと同じ意味で用いられ、物質の化学的性質を失わずに分割できる最小の粒子をいう。原子１個のことも原子の集合のこともある。全体が共有結合でまとまっているとは限らず、共有結合でまとまった粒子数個の集合のこともある。分子としては、糖鎖、糖、タンパク質などおよびそれらの複合分子を挙げることができるがそれらに限定されない。
【００２０】
本明細書において「糖鎖」とは、単位糖（単糖および／またはその誘導体）が１つ以上連なってできた化合物をいう。単位糖が２つ以上連なる場合は、各々の単位糖同士の間は、グリコシド結合による脱水縮合によって結合する。このような糖鎖としては、例えば、生体中に含有される多糖類（グルコース、ガラクトース、マンノース、フコース、キシロース、Ｎ−アセチルグルコサミン、Ｎ−アセチルガラクトサミン、シアル酸ならびにそれらの複合体および誘導体）の他、分解された多糖、糖タンパク質、プロテオグリカン、グリコサミノグリカン、糖脂質などの複合生体分子から分解または誘導された糖鎖など広範囲なものが挙げられるがそれらに限定されない。したがって、本明細書では、糖鎖は、「多糖（ポリサッカリド）」、「糖質」、「炭水化物」と互換可能に使用され得る。また、特に言及しない場合、本明細書において「糖鎖」は、糖鎖および糖鎖含有物質の両方を包含することがある。
【００２１】
本明細書において「糖」または「単糖」とは、これより簡単な分子に加水分解されず、一般式ＣｎＨ２ｎＯｎで表される化合物をいう。ここで、ｎ＝２、３、４、５、６、７、８、９および１０であるものを、それぞれジオース、トリオース、テトロース、ペントース、ヘキソース、ヘプトース、オクトース、ノノースおよびデコースという。一般に鎖式多価アルコールのアルデヒドまたはケトンに相当するもので、前者をアルドース，後者をケトースという。
【００２２】
本明細書において「単糖の誘導体」とは、単糖上の一つ以上の水酸基が別の置換基に置換され、結果生じる物質が単糖の範囲内にないものをいう。そのような単糖の誘導体としては、カルボキシル基を有する糖（例えば、Ｃ−１位が酸化されてカルボン酸となったアルドン酸（例えば、Ｄ−グルコースが酸化されたＤ−グルコン酸）、末端のＣ原子がカルボン酸となったウロン酸（Ｄ−グルコースが酸化されたＤ−グルクロン酸）、アミノ基またはアミノ基の誘導体（例えば、アセチル化されたアミノ基）を有する糖（例えば、Ｎ−アセチル−Ｄ−グルコサミン、Ｎ−アセチル−Ｄ−ガラクトサミンなど）、アミノ基およびカルボキシル基を両方とも有する糖（例えば、Ｎ−アセチルノイラミン酸（シアル酸）、Ｎ−アセチルムラミン酸など）、デオキシ化された糖（例えば、２−デオキシ−Ｄ−リボース）、硫酸基を含む硫酸化糖、リン酸基を含むリン酸化糖などがあるがそれらに限定されない。あるいは、ヘミアセタール構造を形成した糖において、アルコールと反応してアセタール構造のグリコシドもまた、単糖の誘導体の範囲内にある。
【００２３】
本明細書において「糖鎖含有物質」とは、糖鎖および糖鎖以外の物質を含む物質をいう。このような糖鎖含有物質は、生体内に多く見出され、例えば、生体中に含有される多糖類の他、分解された多糖、糖タンパク質、プロテオグリカン、グリコサミノグリカン、糖脂質などの複合生体分子から分解または誘導された糖鎖など広範囲なものが挙げられるがそれらに限定されない。
【００２４】
本明細書において「糖タンパク質」または「糖ペプチド」とは、交換可能に使用され、糖鎖を含むタンパク質またはペプチドをいう。そのような糖タンパク質としては、種々の有用な機能性タンパク質が含まれ、例えば、酵素、ホルモン、サイトカイン、抗体、ワクチン、レセプター、血清タンパク質などが挙げられるがそれらに限定されない。
【００２５】
本明細書において使用される用語「タンパク質」、「ポリペプチド」、「オリゴペプチド」および「ペプチド」は、本明細書において同じ意味で使用され、任意の長さのアミノ酸のポリマーをいう。このポリマーは、直鎖であっても分岐していてもよく、環状であってもよい。ポリペプチドに含まれるアミノ酸は、天然アミノ酸であっても非天然アミノ酸であってもよく、改変されたアミノ酸（例えば、糖鎖を結合し得る官能基を含むアミノ酸）であってもよい。この用語はまた、複数のポリペプチド鎖の複合体へとアセンブルされたものを包含し得る。この用語はまた、天然または人工的に改変されたアミノ酸ポリマーも包含する。そのような改変としては、例えば、ジスルフィド結合形成、グリコシル化、脂質化、アセチル化、リン酸化または任意の他の操作もしくは改変（例えば、標識成分との結合体化）。この定義にはまた、例えば、アミノ酸の１または２以上のアナログを含むポリペプチド（例えば、非天然のアミノ酸などを含む）、ペプチド様化合物（例えば、ペプトイド）および当該分野において公知の他の改変が包含される。
【００２６】
本明細書において「分子構造データベース」とは、分子構造に関するデータが取り出し可能なように構造化されて格納されているデータの集合をいう。このような分子構造データベースには、例えば、プロテインデータバンク（Ｔｈｅ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  Ｂａｎｋ）およびその二次構造データベース、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ＮＣＢＩ）などを挙げることができるがそれらに限定されない。
【００２７】
本明細書において、「原子種」とは、特に言及しない限り、「原子」と同じ意味で用いられ、分子を構成する原子を意味する。
【００２８】
タンパク質などの分子の「立体構造データ」および「立体構造情報」は、交換可能に用いられ、分子の三次元構造に関するデータまたは情報をいう。タンパク質などの分子の立体構造データには、代表的に、原子座標データ、トポロジー、分子力場定数などが挙げられるがそれらに限定されない。
【００２９】
本明細書において「座標」とは、空間の点をなんらかの手段によっていくつかの数の組で表わすとき，それらの数の組をその点の集合を指す。座標は、直交系（ｘｙｚ）で表すことができる他、距離および角度を組み合わせて表すこともできることが理解される。
【００３０】
本明細書において、「原子座標データ」および「原子座標情報」は交換可能に用いられ、原子座標のデータまたは情報をいう。原子座標データは、代表的に、Ｘ線結晶構造解析またはＮＭＲ構造解析から得られたデータであり、このような原子座標データは、新規にＸ線結晶構造解析またはＮＭＲ構造解析を行って得られ得るか、または公知のデータベース（例えば、プロテイン・データ・バンク（ＰＤＢ））から入手し得る。原子座標データはまた、モデリングまたは計算によって作成されたデータであり得る。
【００３１】
使用されるデータは、公知のデータベースであるPDBなどに登録されているフォーマットを使用することができるが、そうでなくてもよいことが理解される。さらに、PDBのフォーマットの中から原子の種類とその座標情報のみから糖（ピラノース）の構造を抽出し、その詳細な特徴（各ポジションのエピマー、アノマー、キラリティ、イス型、相互作用するタンパク質のアミノ酸残基の情報など）を解釈することによって、解析および設計などを実現することができる。
【００３２】
本明細書において原子間の「結合」とは、その原子同士の間に特異的な相互作用が生じている関係をいう。結合には、共有結合のほか、疎水性相互作用、親水性相互作用、水素結合、ファンデルワールス力、イオン性相互作用、非イオン性相互作用、静電的相互作用などが挙げられるがそれらに限定されない。糖の構造を規定する際に重要な結合は、共有結合および水素結合を挙げることができるがそれらに限定されない。これらの結合は、原子間の距離（必要に応じて角度）から判定することができる。そのような判定式としては、例えば、2原子間の距離はピタゴラスの定理によって求め、3原子がなす角度に関してはベクトルの内積を使い、基準となる既知の環構造から正しい結合情報を算出することができる。そのような例示的判定プログラムとしては、原子間距離が0.8~2.0A、結合角度がcos(theta) = -0.71 〜 0.00のとき、結合があると判断することができる）などを挙げることができるがそれらに限定されない。
【００３３】
本明細書において、「トポロジー」とは、本明細書中において、分子（特に、タンパク質）のどの原子とどの原子が結合していてという情報の集まりのことをいう。ここでいうとポリジーとは、グラフ理論や幾何学などの数学で使われる意味でのトポロジーです。複数のノード間を結ぶエッジの様子のことである。分子内のトポロジーは特に、「分子内トポロジー」という。分子トポロジーは、市販もしくはフリーウェアのツールプログラムを用いて算出し得るが、自作プログラムを用いてもよい。また、市販の分子力場計算プログラム（例えば、ＰＲＥＳＴＯ、蛋白工学研究所株式会社、に付属のｐｒｅｐａｒプログラム）に付属の分子トポロジー計算プログラムを使用し得る。トポロジーの計算には、αヘリックス、βシート、などを考慮してもよい。分子力場定数（または分子力場ポテンシャル）もまた、市販もしくはフリーウェアのツールプログラムを用いて算出し得るが、自作データを用いてもよい。また、市販の分子力場計算プログラム（例えば、ＡＭＢＥＲ、Ｏｘｆｏｒｄ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ）に付属の分子力場定数データを使用し得る。
【００３４】
本明細書において、「αヘリックス」とは、タンパク質またはポリペプチドの二次構造の一つであり、アミノ酸が３．６残基ごとに１回転したピッチが５．４Åの螺旋構造を有するエネルギー的に最も安定な構造の１つをいう。αヘリックスを形成しやすいアミノ酸としては、グルタミン酸、リジン、アラニン、およびロイシンなどが挙げられる。逆に、αヘリックスを形成しにくいアミノ酸としては、バリン、イソロイシン、プロリン、およびグリシンなどが挙げられる。また、本明細書において、「βシート」とは、タンパク質またはポリペプチドの二次構造の一つであり、ジグザグに伸びたコンフォメーションを有する二本以上のポリペプチド鎖が平行に並び、ペプチドのアミド基およびカルボニル基が、それぞれ隣接するペプチド鎖のカルボニル基およびアミド基との間に水素結合を形成することによりエネルギー的に安定なシート状により合わさった構造をいう。なお、「平行βシート」とは、βシートのうち、隣接するポリペプチド鎖のアミノ酸配列の並び方が同じ方向のものをいい、「逆平行βシート」とは、βシートのうち、隣接するポリペプチド鎖のアミノ酸の並び方が逆方向のものをいう。さらに、本明細書において、「βストランド」とは、βシートを形成するジグザグに伸びたコンフォメーションを有する１本のペプチド鎖をいう。本発明では、トポロジーは、原子座標データから算出することができる。
【００３５】
本明細書において、改変体分子の設計は、変異前のタンパク質またはポリペプチド分子（例えば、野生型分子）のアミノ酸配列および立体構造を解析することによって、各アミノ酸がどのような特性（例えば、触媒活性、他の分子との相互作用など）を担うかを予測し、所望の特性の改変（例えば、触媒活性の向上、タンパク質の安定性の向上など）をもたらすために適切なアミノ酸変異を算出することにより行われる。設計の方法は、好ましくはコンピューターを用いて行われる。このような設計方法で用いられるコンピュータープログラムの例としては、本明細書で用いられるプログラムとしては以下：構造を解析するプログラムとして、Ｘ線回折データの処理プログラムであるＤＥＮＺＯ（マックサイエンス）；位相を決定するための処理プログラムとして、ＰＨＡＳＥＳ（Ｕｎｉｖ．ｏｆ  Ｐｅｎｎｓｙｌｖａｎｉａ、ＰＡ、ＵＳＡ）；初期位相の改良のためのプログラムとして、プログラムＤＭ（ＣＣＰ４パッケージ、ＳＥＲＣ）；３次元グラフィックスを得るためのプログラムとしてプログラムＯ（Ｕｐｐｓａｌａ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｅｔ、Ｕｐｐｓａｌａ、スウェーデン）；立体構造精密化プログラムとして、ＸＰＬＯＲ（Ｙａｌｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、ＣＴ、ＵＳＡ）；および変異導入モデリングのためのプログラムとして、Ｓｗｉｓｓ−ＰＤＢＶｉｅｗｅｒ（前出）などを挙げることができる。
【００３６】
本発明では、本発明の開示をもとに、コンピュータモデリングによる薬物（例えば、インヒビター、活性化剤など）が提供されることも企図される。
【００３７】
本明細書において、糖構造に関して「ＣｎＯ１」という構造は、炭素がｎ個およびＯが１個という構造を意味し、糖が環構造をとるときの一般式を意味する。好ましくは、糖は、ピラノースであり、その場合、ｎは５である。
【００３８】
本発明では、ある分子がこのようなＣｎＯ１の構造を有するときは、その分子は糖を有する可能性があると判定することになる。
【００３９】
本明細書では、糖に特有な結合条件は、以下を満たすことが好ましい。
【００４０】
ｆ１）Ｃ１位：何か結合している；
ｆ２）Ｃ２位：ＯまたはＮが結合している；
ｆ３）Ｃ３位：Ｏが結合している；
ｆ４）Ｃ４位：ＯまたはＣが結合している；
ｆ５）Ｃ５位：条件なし
：：：
ｆｎ−１）Ｃｎ−１位：条件なし、あるいはＯまたはＣが結合している
ｆｎ）Ｃｎ位：条件なし
好ましくは、ｎは４または５であり、より好ましくはｎは５である。
【００４１】
より好ましい定義では、本明細書では、糖の定義は、例えば、
１．Cが５つ、Oがひとつの環を持っている。
２．様々な環構造と重ねあわせたときに、標準のイス型で最小二乗平均偏差（RMSD）がもっとも小さくなる。
３．各位は以下の条件を満たすものとする。
【００４２】
１位   何か結合している
２位   炭素以外が結合している
３位   Oが結合している
４位   炭素以外が結合している
５位   条件なし
によって定義することができる。ここで、環構造には、例えば、以下のような、フラット、ハーフチェア（半イス）１、ハーフチェア（半イス）２、舟型１、舟型２などがあるがそれらに限定されない。
【００４３】
【化１】
2005293296.tif 000002
【００４４】
本明細書において、イス型コンフォメーションであるかどうかは、実際に、環構造がイス型を取っていることを確認するか、以下の判定式を用いてなどを用いて自動的に判定することができる。
【００４５】
イス型コンフォメーションであるかどうかは、上述のようにRMSDに依存し得るが、RMSDの計算は、重ね合わせの計算である。このような二つの分子を最も良く重ね合わせる方法はすでに周知である（例えば、Acta crystallographica(1989)に発表された Simon K. Kearsleyの方法）。Simon K. Kearsleyの方法は、ふたつのn個の原子からなる分子を最も良く重なるように回転するための回転行列を解析的に求めるための方法である。以下にその方法を示す。
【００４６】
１）まず、それぞれn個の原子からなる分子A,Bの重心を求め、それらが原点と重なるようにそれぞれ平行移動する。
【００４７】
２）次に対応する原子の座標に関して以下の値を定義する。
【００４８】
ｘｍ＝ｘａ  −  ｘｂ  ｙ，ｚに関しても同じである。
【００４９】
ｘｐ＝ｘａ  ＋  ｘｂ  ｙ，ｚに関しても同じである
３）これを全ての対応する原子に関して計算し、次の行列式を計算する。
【００５０】
【数１Ａ】
2005293296.tif 000003
４）上記の行列式の固有ベクトルを用いて回転行列Rが次の行列式として求められる。
【００５１】
【数１Ｂ】
2005293296.tif 000004
【００５２】
この回転行列を用いた時のRMSDは、先ほどの固有値と等しくなる。
【００５３】
本発明では、イス型コンフォメーションをとり、原子間の結合条件が特定のものであれば、糖が含有されていると判定することができる。
【００５４】
本明細書において、アノマーとは、糖に関して言及するとき、C１の立体配置のみを異にする一対の異性体をいう。単糖をFischer投影で描いたとき、アノマー中心とアノマー参照原子の配置が同じ向き（右か左かで）のものをα−アノマー、逆向きのものをβ−アノマーという。例えば、以下のようなものが例示される。
【００５５】
┌−−−−┐
｜        │
Ｈ−Ｃ−ＯＨ  │  ←  右向き
｜        │
Ｈ−Ｃ−ＯＨ  │
｜        │
ＨＯ−Ｃ−Ｈ    │
｜        │
Ｈ−Ｃ−ＯＨ  │
｜        ｜
Ｈ−Ｃ−Ｏ−−┘  ←  右向き
｜        
ＣＨ2ＯＨ 
α−D−Glucopyranose [IUPAC−IUBMB/CAS]
α−D−グルコピラノース 
┌−−−−−−┐
｜            │
ＨＯ−Ｃ−ＣＨ2ＯＨ │  ←  左向き
｜            │
ＨＯ−Ｃ−Ｈ        │
｜            │
Ｈ−Ｃ−ＯＨ      │
｜            ｜
Ｈ−Ｃ−Ｏ−−−−┘  ←  右向き
｜        
ＣＨ2ＯＨ 
β−D−Fructofuranose [IUPAC−IUBMB/CAS]
β−D−フルクトフラノース。
【００５６】
α配置のグルコースとβ配置のグルコースとは、以下のようなヘミアセタール結合を通じて、互いに転移し得ることが知られている。
【００５７】
【化２】
2005293296.tif 000005
【００５８】
本明細書において、「エピマー」とは、２つ以上の不斉原子を含む化合物で，1 つのみの立体配置が異なる立体異性体をいう。エピマーには、糖に関して言及するとき、エクアトリアル型およびアキシャル型がある。不斉原子または分子不斉が2個以上存在する分子では、鏡像異性体を得るには両方の不斉原子(または分子不斉の部分)を反転しなければならない。もし一方をそのままにして他の一方だけを反転した場合、両者は鏡像異性体の関係にはなく、原子団間の相対的な空間関係の異なった異性体となる。このような異性体を「ジアステレオマー」という。
【００５９】
ピラノースのような環がいす形配座をとるとき、環を凹凸のある面とみなすと、各炭素原子が水素原子となす結合には2種類あり、環の面から上または下を指している結合と横に出ている結合が存在することになる。前者をアキシアル結合または軸結合，略してa結合，後者をエクアトリアル結合（ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ  ｂｏｎｄ，エカトリアル結合ともいう）。赤道結合または略してｅ結合ともいう。
【００６０】
本明細書において「不斉」とは、分子が鏡映に対する対称性をもたないことをいい、従って、光学活性をもつことと同義で用いられる。そのような不斉性は、Ｌ型またはＤ型で表すことができる。本明細書では、原子座標が規定されれば、その分子における不斉性は容易に決定することができる。
【００６１】
本明細書において「ポテンシャル」とは、物理学において使用される通常の意味で用いられ、空間の位置に関する関数をいう。ポテンシャルの微分量によって静電場のようなベクトルがえられることが理解される。
【００６２】
本明細書において「経験的ポテンシャル」とは、２体（例えば、糖およびタンパク質）間のポテンシャルについて言及するとき、経験的に求められるポテンシャルをいう。経験的ポテンシャルは、量子力学の厳密な理論に基づいて決定されるものではなく、ポテンシャルを微分可能な未定係数を含む簡単な関数形で仮定し、従来の実験的事実（マクロな物理的特性値）に合致するようにその未定係数が決められる。これに対して、半経験的ポテンシャルとは、量子力学に基づいた関数形で定義され、そのポテンシャルパラメータは、平衡状態でのマクロ的物性値や、第一原理計算により求められた値に対してフィッティングされるポテンシャルをいう。非経験的ポテンシャルとは、経験値の基づかず、理論的に求められるポテンシャルをいう。非経験的ポテンシャルは、従来の特性値などを一切用いずに、量子力学理論に基づいて、原子番号によって決定されるポテンシャルを意味する。計算機の能力のみならず原子間力の導出の困難さから、分子の種々の解析および設計には、経験的ポテンシャルを用いることが現在好ましい。従って、より蓋然性の高い経験的ポテンシャルを得ることは、分子の解析においては非常に重要である。
【００６３】
本明細書において「エピマープロペンシティインデックス」（ＥＰＩ）とは、エピマーに関して、エピマーの傾向性の指標をいう。本明細書では、アキシャルおよびエクアトリアルの配置を採るときのポテンシャルを求めることによって算出することができる。
【００６４】
本明細書において「ΔＥＰＩ」とは、エクアトリアルにおけるＥＰＩと、アキシャルにおけるＥＰＩとの差分をいい、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］で表すことができる。ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す。あるいは、より詳細には、ＥＰＩは、
【００６５】
【数２】
2005293296.tif 000006
【００６６】
で表すことができる。ここで、ｐｉ（Ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ）は、エクアトリアル型のときのある分子のある空間位置における存在確率密度ＥＰＩであり、ｐｉ（Ａｘｉａｌ）は、アキシャル型のときのある分子のある空間位置における存在確率密度ＥＰＩであり、Ｃは定数である。
ここで、通常、ΔＥＰＩがより大きい（例えば、プラス）であれば、その分子は、エクアトリアル配置が優勢であり、ΔＥＰＩがより小さい（例えば、マイナス）であれば、その分子はアキシャル配置が優勢であることを意味する。
【００６７】
本明細書においてＸ線結晶構造解析の「解像度」とは、Ｘ線結晶構造解析を行った際の、座標情報に関する解析の精度を表す。本明細書で用いられる解像度としては、例えば、３Å以下、２．５Å以下、２．０Å以下、１．５Å以下などを挙げることができるがそれらに限定されない。この値は、小さければ小さいほど解像度が高いということができる。
【００６８】
本明細書において「空間配置が実質的に同じ」とは、２つの原子座標データにおいて、許容範囲程度の差異しかないことをいい、代表的には、上記解像度以内の差異をいう。空間配置が実質的に同じとは、以下のように説明され得る。
【００６９】
経験則（Ａｎ  ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  ｒｕｌｅ）は、信頼できる偏りのない最大のデータセットをもとにして作成されるべきである。そこでまず、例えば、解像度が２Å以下でＸ線回折像がとられたリガンド糖の構造のみを抽出する。糖を構成する原子に電子占有度が１未満の原子を含むものは除く。次にこれらの糖から、周りの環境も含めて非冗長なデータセットを作成することができる。方法は以下の通りである：１）糖―タンパク質複合体において糖を構成する原子との原子中心間距離が４Å以下の原子の属しているタンパク質鎖の配列を用意した。これらをｂｌａｓｔｃｌｕｓｔ（blastのvariantであり、blastに付随しているプログラムである。ftp://ftp.ncbi.nih.gov/blast/documents/README.bclから入手可能である）を用い、同一性（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）が３０％以上でクラスタリングする。２）続いて逆に各タンパク質配列クラスターに属するタンパク質鎖と原子中心間距離が４Å以内にある原子を含む糖の構造を抽出しグループ化する（グループ１）。この時点で複数のタンパク質鎖と４Å以内にある糖は複数のグループにまたがって存在する。３）各グループ１の中をさらに、イス型、分子名、糖との原子中心間距離が４Å以内にある原子を含むアミノ酸の種類とその数で分類し、グループ化する（グループ２）。４）グループ２の中の糖を全て参照座標系に重ねあわせし、まわりのアミノ酸の位置が同じものでグループ化する（グループ３）。周りのアミノ酸の位置はＣαで代表し、重ね合わせしたときのＣα原子中心間距離が４Å以内にあるとき同じ位置にあるとみなす。５）グループ３の中でもっとも解像度のよい糖の構造を代表糖として選出する。複数のグループにまたがって代表に選ばれた糖があった場合には、任意のグループでのみ代表として選び、それ以外のグループでは２番目に解像度のよい糖の構造を繰り上げて代表とする。代表糖の集合を非冗長なデータセットであるとしてＥＰＩの作成に用いる。
【００７０】
本明細書において、糖などの分子の環構造における位置は、当該分野において規定されるように、環構造の糖が開環したときにカルボニル基を有する側の炭素１を１位と数えることによって規定される。
【００７１】
本明細書において「参照座標」とは、分子を表現するために、基準となる座標系にもとづく座標（参照座標系）をいい、そのような座標は、当該分野において周知の技法を用いて算出することができる。
【００７２】
本明細書において「参照座標系」は、以下のように作成される。まず系全体を、注目するエピマーが参照座標系に合うように、並進（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）／回転（ｒｏｔａｔｉｏｎ）する。注目する水酸基（＝酸素原子：Ｏ）とそれが結合している炭素原子（Ｃ）、およびその炭素原子とピラノース環上で隣に結合しているふたつの原子（Ｃからみてピラノース位置（ｐｙｒａｎｏｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ）の小さいほうをＣ−，大きいほうをＣ＋とする）、さらにその周りのタンパク質と水の原子も含めて参照座標系にあわせて並進／回転する。Ｃをデカルト座標中の原点とし、さらにＣ−がｘ軸上になり、Ｃ＋がｘ−ｙ平面上になるように系を並進／回転する。このエピマーの周りの原子もおなじように並進／回転する。
【００７３】
従って、本明細書において「参照座標に適合させる」とは、このような参照座標系に適合させることをいう。
【００７４】
本明細書において、「グリッドポイント」とは、座標系を一定間隔の格子状に見立てたときに、その各々の格子の交差点をいう。グリッドポイントの間隔は、任意の間隔であり得るが、好ましくは、Ｘ線構造解析の解像度より細かくあり得る。従って、例えば、Ｘ線構造解析の解像度が２Åであれば、１Å程度、または０．５Å程度のグリッドポイント間隔が使用され得るがそれに限定されない。グリッドポイントに「アサイン」するとは、各ポイントに、ポテンシャルなどの数値を割り当てることをいう。
【００７５】
（コンピュータモデリング）
本発明は、分子設計技術の使用により、糖−タンパク質の相互作用、エピマー性などの情報を元に、種々の化学物質（活性化剤、阻害化合物を含む）を同定、選択、および設計することを初めて可能にする。このような同定、選択および設計では、以下のような公知の技術を利用することができる。
【００７６】
当業者は、糖タンパク質などの分子に関して、化学物質またはフラグメントをスクリーニングするためのいくつかの方法のうちの１つを使用し得る。このプロセスは、例えば、糖の構造座標またはコンピューター読み取り可能記録媒体から生じる同様の形状を定義する他の座標に基づいて、コンピューター画面上で視覚的検査を行うことにより開始され得る。次いで、選択されたフラグメントまたは化学物質を、上記に定義される結合ポケット内に、種々の配向で配置させ得るか、またはドッキングさせ得る。ドッキングは、ＱｕａｎｔａおよびＳｙｂｙｌのようなソフトウェア、続いて、ＣＨＡＲＭＭおよびＡＭＢＥＲのような標準的な分子力学的力場によるエネルギー最小化および分子動力学を用いて達成され得る。
【００７７】
コンピュータモデリングを行うためのコンピュータープログラムもまた、分子を選択するプロセスにおいて使用され得る。このようなプログラムとしては、以下が挙げられる。
【００７８】
１．ＧＲＩＤ（Ｐ．Ｊ．Ｇｏｏｄｆｏｒｄ，「Ａ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ  Ｅｎｅｒｇｅｔｉｃａｌｌｙ  Ｆａｖｏｒａｂｌｅ  Ｂｉｎｄｉｎｇ  Ｓｉｔｅｓ  ｏｎ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｌｙ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｔ  Ｍａｃｒｏｍｏｌｅｃｕｌｅｓ」，Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．，２８，８４９−８５７頁（１９８５））。ＧＲＩＤは、Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｏｘｆｏｒｄ，ＵＫから入手可能である。
【００７９】
２．ＭＣＳＳ（Ａ．Ｍｉｒａｎｋｅｒら，「Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ  Ｍａｐｓ  ｏｆ  Ｂｉｎｄｉｎｇ  Ｓｉｔｅｓ：Ａ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｃｏｐｙ  Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｍｅｔｈｏｄ」  Ｐｒｏｔｅｉｎｓ：Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，１１，２９−３４頁（１９９１））。ＭＣＳＳは、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ，Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，ＣＡから入手可能である。
【００８０】
３．ＡＵＴＯＤＯＣＫ（Ｄ．Ｓ．Ｇｏｏｄｓｅｌｌら，「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｄｏｃｋｉｎｇ  ｏｆ  Ｓｕｂｓｔｒａｔｅｓ  ｔｏ  Ｐｒｏｔｅｉｎｓ  ｂｙ  Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ  Ａｎｎｅａｌｉｎｇ」，Ｐｒｏｔｅｉｎｓ：Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｎｄ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，８，１９５−２０２頁（１９９０））。ＡＵＴＯＤＯＣＫは、Ｓｃｒｉｐｐｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｌａ  Ｊｏｌｌａ，ＣＡから入手可能である。
【００８１】
４．ＤＯＣＫ（Ｉ．Ｄ．Ｋｕｎｔｚら，「Ａ  Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｍａｃｒｏｍｏｌｅｃｕｌｅ−Ｌｉｇａｎｄ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ」，Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．，１６１，２６９−２８８頁（１９８２））。ＤＯＣＫは、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｓａｎ  Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ，ＣＡから入手可能である。
【００８２】
一旦、適切な化合物質またはフラグメントが選択されると、それらは、単一化合物または複合体にアセンブリすることができる。構築に先だって、そのようなフラグメントなどのコンピューター画面上に表示される３次元イメージ上で、互いのフラグメントの関連性の視覚的検査が行ってもよい。これに続き、ＱｕａｎｔａまたはＳｙｂｙｌ［Ｔｒｉｐｏｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ，Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓ，ＭＯ］のようなソフトウェアを用いるマニュアルでのモデル構築が行われる。
【００８３】
個々の化学物質またはフラグメントを連結させる際に使用され得る有用なプログラムとしては、以下が挙げられるがそれらに限定されない。
【００８４】
１．ＣＡＶＥＡＴ（Ｐ．Ａ．Ｂａｒｔｌｅｔｔら、「ＣＡＶＥＡＴ：Ａ  Ｐｒｏｇｒａｍ  ｔｏ  Ｆａｃｉｌｉｔａｔｅ  ｔｈｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ−Ｄｅｒｉｖｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ  ｏｆ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｌｙ  Ａｃｔｉｖｅ  Ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ」（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｐｒｏｂｌｅｍｓ，Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｐｕｂ．，Ｒｏｙａｌ  Ｃｈｅｍ．Ｓｏｃ．，７８，１８２−１９６頁（１９８９））；Ｇ，ＬａｕｒｉおよびＰ．Ａ．Ｂａｒｔｌｅｔｔ，「ＣＡＶＥＡＴ：ａ  Ｐｒｏｇｒａｍ  ｔｏ  Ｆａｃｉｌｉｔａｔｅ  ｔｈｅ  Ｄｅｓｉｇｎ  ｏｆ  Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ」，Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｉｄｅｄ  Ｍｏｌ．Ｄｅｓ．，８，５１−６６頁（１９９４））。ＣＡＶＥＡＴは、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｂｅｒｋｅｌｅｙ，ＣＡから入手可能である。
【００８５】
２．ＩＳＩＳ（ＭＤＬ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｓａｎ  Ｌｅａｎｄｒｏ，ＣＡ）のような３Ｄデータベースシステム。この分野は、Ｙ．Ｃ．Ｍａｒｔｉｎ，「３Ｄ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ  ｉｎ  Ｄｒｕｇ  Ｄｅｓｉｇｎ」，Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．，３５，２１４５−２１５４頁（１９９２）において概説される。
【００８６】
３．ＨＯＯＫ（Ｍ．Ｂ．Ｅｉｓｅｎら，「ＨＯＯＫ：Ａ  Ｐｒｏｇｒａｍ  ｆｏｒ  Ｆｉｎｄｉｎｇ  Ｎｏｖｅｌ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓ  ｔｈａｔ  Ｓａｔｉｓｆｙ  ｔｈｅ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｓｔｅｒｉｃ  Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  ａ  Ｍａｃｒｏｍｏｌｅｃｕｌｅ  Ｂｉｎｄｉｎｇ  Ｓｉｔｅ」，Ｐｒｏｔｅｉｎｓ：Ｓｔｒｕｃｔ．，Ｆｕｎｃｔ．，Ｇｅｎｅｔ．，１９，１９９−２２１頁（１９９４））。ＨＯＯＫは、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ，Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，ＣＡから入手可能である。
【００８７】
また、本発明の経験的ポテンシャルを用いて、以下を含む、多くの新規リガンド設計方法などにより、リガンドを設計することもできる。
【００８８】
１．ＬＵＤＩ（Ｈ．−Ｊ．Ｂｏｈｍ，「Ｔｈｅ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｐｒｏｇｒａｍ  ＬＵＤＩ：Ａ  Ｎｅｗ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｄｅ  Ｎｏｖｏ  Ｄｅｓｉｇｎ  ｏｆ  Ｅｎｚｙｍｅ  Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓ」，Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ａｉｄ．Ｍｏｌｅｃ．Ｄｅｓｉｇｎ，６  ６１−７８頁（１９９２））。ＬＵＤＩは、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ  Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，ＣＡから入手可能である。
【００８９】
２．ＬＥＧＥＮＤ（Ｙ．Ｎｉｓｈｉｂａｔａら，Ｔｅｔｒａｈｅｄｒｏｎ，４７，８９８５頁（１９９１））。ＬＥＧＥＮＤは、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ  Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，ＣＡから入手可能である。
【００９０】
３．ＬｅａｐＦｒｏｇ（Ｔｒｉｐｏｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ，Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓ，ＭＯから入手可能である）。
【００９１】
４．ＳＰＲＯＵＴ（Ｖ．Ｇｉｌｌｅｔら，「ＳＰＲＯＵＴ：Ａ  Ｐｒｏｇｒａｍ  ｆｏｒ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ」，Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ａｉｄｅｄ  Ｍｏｌ．Ｄｅｓｉｇｎ，７，１２７−１５３頁（１９９３））。ＳＰＲＯＵＴは、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｅｅｄｓ，ＵＫから入手可能である。
【００９２】
他の分子モデリング技術もまた、本発明に従って使用され得る［例えば、Ｎ．Ｃ．Ｃｏｈｅｎら，「Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｍｅｄｉｃｉｎａｌ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ」，Ｊ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．，３３，８８３−８９４頁（１９９０）を参照のこと；Ｍ．Ａ．ＮａｖｉａおよびＭ．Ａ．Ｍｕｒｃｋｏ，「Ｔｈｅ  Ｕｓｅ  ｏｆ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｄｒｕｇ  Ｄｅｓｉｇｎ」，Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｏｐｉｎｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，２，２０２−２１０頁（１９９２）もまた参照のこと；Ｌ．Ｍ．Ｂａｌｂｅｓら，「Ａ  Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ  ｏｆ  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ  Ｄｒｕｇ  Ｄｅｓｉｇｎ」，（Ｒｅｖｉｅｗｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，ｖｏｌ．５，Ｋ．Ｂ．ＬｉｐｋｏｗｉｔｚおよびＤ．Ｂ．Ｂｏｙｄ編，ＶＣＨ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，３３７−３８０頁（１９９４））；Ｗ．Ｃ．Ｇｕｉｄａ，「Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｆｏｒ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ−Ｂａｓｅｄ  Ｄｒｕｇ  Ｄｅｓｉｇｎ」，Ｃｕｒｒ．Ｏｐｉｎ．Ｓｔｒｕｃｔ．Ｂｉｏｌｏｇｙ．，４，７７７−７８１頁（１９９４）］。
【００９３】
一旦上記の方法により化合物が設計されるかまたは選択されると、その物質が例えば、糖タンパク質に結合し得る効率が、計算による評価により試験され、そして最適化され得る。
【００９４】
（例示的説明）
以下に、本発明の例示的説明を記載する。
【００９５】
（糖情報抽出技術）
１つの局面において、本発明は、分子構造データベースから糖の構造を抽出するための方法を提供する。この方法は、ａ）分子構造データベース中に含まれる分子の原子種および該原子種の座標情報を取得する工程；ｂ）該原子種および該座標情報を用いて原子間の距離および角度を算出して、該原子間に結合が存在するかどうか判定する工程；ｃ）該原子間の結合に関する情報を用いて、該分子の分子内トポロジーを算出する工程；ｄ）ＣｎＯ１なる構造の環を含む原子種を糖候補として抽出する工程であって、ここで、ｎは、３以上の整数である（好ましくは５）、工程；ｅ）該糖候補がイス型コンフォメーション（４Ｃ１または１Ｃ４）をとっているかどうかを判定する工程；ｆ）糖に特有な結合条件を該各原子種が満たすかどうかを判定する工程：ｇ）該工程ｅ）および該工程ｆ）の結果、イス型コンフォメーションをとり、かつ、該結合条件を満たす場合、該分子を糖であると判定する工程、を包含する。
【００９６】
本明細書では、環を作っている糖鎖を対象としていることから、糖として、炭水化物とはポリヒドロキシアルデヒド（アルドースという）またはポリヒドロキシケトン（ケトースという）、または加水分解でそれらを生じる物質のうち、Ｃの数が４以上、好ましくは、４または５、より好ましくは５のものが対象とされ得る。なお、生体内の糖鎖の中にフラノースが含まれる場合は少ないことから、n=5のみでも、実質的にはほとんどの糖を網羅することができるからである。
【００９７】
ここで、分子構造データベース中に含まれる分子の原子種および該原子種の座標情報を取得する工程では、任意のデータベースがから、コンピュータを用いて、データを取得することができることが理解される。
【００９８】
原子種および該座標情報を用いて原子間の距離および角度を算出して、該原子間に結合が存在するかどうか判定すること、および原子間の結合に関する情報を用いて、該分子の分子内トポロジーを算出することは、閾値を利用して、原子間の結合を判定することができる。そのような結合の有無の判定は、当該分野において公知のプログラムを用いることができる。
【００９９】
ＣｎＯ１なる構造の環を含む原子種を糖候補として抽出する工程こともまた、上記トポロジーおよび結合の情報から容易に選択することができる。そのようなプログラムを作成すること、および使用することは、当該分野において公知の技術を用いて行うことができる。
【０１００】
該糖候補がイス型コンフォメーションをとっているかどうかを判定すること、および糖に特有な結合条件を該各原子種が満たすかどうかを判定することは、本明細書において以下に例示され、実施例において実証されるような任意の技術を用いることができる。
【０１０１】
上記判定が終わったら、本発明は、イス型コンフォメーションをとり、かつ、該結合条件を満たす場合、該分子を糖であると判定する。本発明では、このように２つの条件を満たすことによって初めて糖と判定する。この条件の選択によって、精度よく糖の情報を抽出することが可能になった。
【０１０２】
好ましい実施形態では、本発明は、分子が糖であると判断された場合、アノマー性、エピマータイプ、イス型コンフォメーション、および不斉性の種類（ＬまたはＤ）からなる群より選択される糖の情報をさらに同定する工程を包含し得る。
【０１０３】
別の実施形態では、本発明は、糖が複数あると判定される場合、該複数の糖の間の結合、原子間距離および角度に基づいて糖鎖の結合情報を得る工程をさらに包含してもよい。このような糖鎖の情報もまた、タンパク質の設計などにおいて有用な情報となり得る。
【０１０４】
１つの別の好ましい実施形態では、本発明は、ＰＤＢに登録されている公共データから糖鎖の情報を自動抽出するプログラム（本明細書では、getCARBOともいう）を提供する。
【０１０５】
ここで使用したプログラムの入力となるデータは、公共データベースであるPDBに登録されているフォーマットのデータであるがそれに限定されない。本発明のこの実施形態では、このデータフォーマットの中から原子の種類とその座標情報のみから糖（ピラノース）の構造を抽出し、その詳細な特徴（各ポジションのエピマー、アノマー、キラリティ、イス型、相互作用するタンパク質のアミノ酸残基の情報など）を解釈することができる。
【０１０６】
この例示的形態では、抽出した原子座標データから、ファイル(Sugar In Pdb: sip)を生成する。この生成は、上記を事柄（エピマー・アノマーなど）を記述したファイルを生成するということを意味する
従来から、PDBファイルから原子種とその座標のみを抽出し、糖の構造を抽出してくるという手法の開発が進められているが、本発明の方法では、イス型コンフォメーションおよび結合条件の両方によって糖であるかどうかを判定する点が異なり、それにより、効率よく、信頼性が高い（EPIの作成に直結している）などの顕著な効果を奏することができる。
【０１０７】
（糖−タンパク質相互作用を評価する経験的ポテンシャルの作成技術）
別の局面において、本発明は、分子間の相互作用において、分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する方法を提供する。この方法は、ａ）分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のポテンシャル（エピマープロペンシティインデックス＝ＥＰＩ（エピマープロペンシティインデックス＝エピマー認識傾向指数）を作成する工程；ｂ）該各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］を求める工程であって、ここで、ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］は、エクアトリアル配置におけるＥＰＩを指し、ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］は、アキシャル配置におけるＥＰＩを指す、工程；ｃ）該ΔＥＰＩから、該分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかを判定する工程、を包含する、分子間の相互作用において、分子の不斉性に関する経験的ポテンシャルを生成する方法を包含する。
【０１０８】
ここで、分子の各原子位置の、アキシャルおよびエクアトリアルの２つの状態のＥＰＩの作成は、本明細書において例示され、実施例において実証されるようなボルツマン分布の仮定を利用することができる。
【０１０９】
各原子位置について、ΔＥＰＩ＝ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］（エクアトリアル配置におけるＥＰＩ）−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］（アキシャル配置におけるＥＰＩ）を求めることは、一旦ＥＰＩが算出されたなら、その値の差分をとることによって算出することができる。あるいは、原子ごとに、差分をとって積分してもよい。
【０１１０】
ΔＥＰＩから、該分子がアキシャルであるか、またはエクアトリアルであるかの判定は、ΔＥＰＩの値が高ければ、エクアトリアルと判定し、低ければ、アキシャルと判定する。この場合、定数項Ｃの上下によって、その閾値が上下することが理解される。通常Ｃよりも高ければエクアトリアルであり、Ｃよりも低ければアキシャルである確率が高い。
【０１１１】
別の好ましい実施形態では、本発明は、本発明の糖情報抽出技術（例えば、ｇｅｔＣＡＲＢＯ）によって得られたＰＤＢ中の糖鎖の情報を用いて、糖−タンパク質相互作用を評価する経験的ポテンシャルを作成する技術を提供する。
【０１１２】
従来、ＰＤＢ中のデータをＡとＢに分類して、Ａに対するＢの空間分布を、ボルツマン分布などを仮定することでポテンシャルに変換し、Aに対してあるB'がある相対位置にあるときのエネルギーを評価するという方法があるが、この方法は、一般的なタンパク質−タンパク質、タンパク質−核酸、タンパク質−糖などで行われているのみであり、エピマー分類については、全く適用できるかどうか不明であった。本発明では、経験的ポテンシャルの考え方をタンパク質とピラノースのエピマー（不斉性）の相互作用に対して適用し、実際の分類に使用することができることを見出した。
【０１１３】
また、従来の方法では、精度が悪く、ノイズが大きいなどの欠点もあり、算出された経験的ポテンシャルが実用に耐えないという問題がある。経験的ポテンシャルを作成するためにはできるだけ多くの「信頼できる」１次データが必要であり、その選択方法も重要である。本発明では、本発明の糖情報抽出技術（例えば、ｇｅｔＣＡＲＢＯ）によってＰＤＢ中の全ての糖（特にピラノース）の構造を入手することができることから、従来達成できなかったもっとも蓋然性の高い経験的ポテンシャルを作成することができたという効果を奏する。従来、エピマーに注目した経験的ポテンシャルおよび全ての信頼できる糖−タンパク質相互作用を抽出することでできるもっとも蓋然性の高いポテンシャルの作成という観点で解析を行った例はなく、本発明は従来では達成できなかった精度の高い分子解析および設計を行うことができるという点で注目すべきである。蓋然性が最も高いといえる理由は、本発明のソフトウェア（例えば、getCARBO）によって現在手に入れられる全ての糖―タンパク質相互作用情報を利用することができるという点にあり、その効果は、論理的にであり、絶対的な蓋然性の高さとして記述することができる。
【０１１４】
この実施形態では、本発明が分析対象とする分子の各ポジションにはアキシャル／エクアトリアルそれぞれのポテンシャルを作成する。このポテンシャルのことをＥｐｉｍｅｒ  Ｐｒｏｐｅｎｓｉｔｙ  Ｉｎｄｅｘ（ＥＰＩ）と呼ぶ。ここで各ポジションごとのΔＥＰＩ  ＝  （ＥＰＩ［ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ］−ＥＰＩ［ａｘｉａｌ］）を求める。ΔＥＰＩはある糖−タンパク質相互作用について、その相互作用がＥｑｕａｔｏｒｉａｌを認識する相互作用らしいのかアキシャルのそれなのかという傾向を示す指標となる。このように、ふたつのポテンシャルの差をとってどちらにより近いかということを評価するという経験的ポテンシャルの使い方は、従来行われた手法ではなく、簡便にエピマーを判定することができるという点で、本発明は優れているといえる。経験的ポテンシャルは種々開発されているが、この場合のように二つのポテンシャルの差をとることのできるような系というもの自体が稀であるということも、本発明が特異であることの証左ともいえると考えられる。
【０１１５】
経験的ポテンシャル作成の際には、その元データに信用度の低いものや冗長なものが入っているとより確からしいポテンシャルの作成の妨げになる。エピマーの周りのタンパク質原子の空間分布を表現する際には、ある間隔でおいた代表点にその近傍の原子を帰属させる（確率密度）ことから、いくつかのパラメータがありそれをフィッティングすることも必要である。二つの経験的ポテンシャルの差をとるときには統計力学でいう分配関数の問題がある。
【０１１６】
本発明は、このような問題を、具体的に解決する手段を提供する。すなわち、データセットの選出、パラメータフィッティング、分配関数の問題に関してそれぞれ独自の手段を提供することになる。
【０１１７】
この方法の有用性は、ΔＥＰＩを使うことでin silicoでデザインした糖−タンパク質相互作用が起こりうるのか評価できるという点にある。通常のドッキングシミュレーションではあるタンパク質の活性クレフトなどに結合しやすい低分子を様々な評価関数をもちいて評価するが、本件ではすでにある糖−タンパク質相互作用情報をもちいて、タンパク質のあるアミノ酸を変異させたときに、それが別のエピマーを認識する可能性があるかという点を評価することができる。たとえばあるレクチンにガラクトースが結合している結晶構造情報があったとして、糖認識部位のアミノ酸をコンピュータ上で変異させ、ガラクトースよりもグルコースを認識するものをデザインするということが可能になる。これに対し、従来のドッキングシミュレーションは、例えば、「このレクチンにグルコースはつくか」という問いに答えるための方法であったのに対し、本発明は「このレクチンにはガラクトースがつくのはわかっているのだが、これがグルコースを認識するようにするにはどのような変異体を作成すればいいのか？」という問いに答えることが可能になる。従って、本発明は、方法そのものが全く新規であり、しかも、プログラムによって出てくる結果は、新規の機能が予測されたアミノ酸配列ということになり、この点にも有用性が認められるべきである。
【０１１８】
（コンピュータシステム）
本発明の方法を実行するコンピュータ構成あるいはそれを実現するシステムの例を図１０を参照して示す。図１０は、本発明の方法を実行するコンピュータの５００の構成例を示す。
【０１１９】
コンピュータ５００は、入力部５０１と、ＣＰＵ５０２と、出力部５０３と、メモリ５０４と、バス５０５とを備える。入力部５０１と、ＣＰＵ５０２と、出力部５０３と、メモリ５０４とは、バス５０５によって相互に接続されている。入力部５０１と出力部５０３とは入出力装置５０６に接続されている。
【０１２０】
コンピュータ５００によって実行される本発明の方法（データ抽出、ポテンシャル生成、モデリング）の処理の概略を説明する。
【０１２１】
本発明の方法を実行させるプログラムは、例えば、メモリ５０２に格納されている。あるいは、そのようなプログラムは、それぞれ独立してあるいは一緒に、フレキシブルディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭのような任意のタイプの記録媒体に記録され得る。あるいは、アプリケーションサーバに格納されていてもよい。そのような記録媒体に記録されたプログラムは、出入力装置５０６（例えば、ディスクドライブ、ネットワーク（例えば、ＬＡＮ、インターネット））を介してコンピュータ５００のメモリ５０４にロードされる。ＣＰＵ５０２がこのプログラムを実行することによって、コンピュータ５００は、本発明の生物学的系（例えば、細胞、生物）、経済学的系のような系の状態提示方法の処理を実行する装置として機能する。
【０１２２】
入力部５０１を介して、立体構造に関する情報などが入力される。通常立体構造は公のデータベースにあることから、そのようなデータベースに接続するためにネットワーク（例えば、インターネット）に接続されていることが好ましい。また、他のデータも入力され得る。必要に応じて、既知の情報に関する情報も入力してもよい。
【０１２３】
ＣＰＵ５０２は、入力部５０１で入力された情報をもとに、プログラム処理を実行して表示データを生成し、メモリ５０４に表示データを格納する。その後、ＣＰＵ５０２は、これらの情報をメモリ５０４に格納し得る。その後、出力部５０３は、ＣＰＵ５０２が生成したデータを表示データとして出力する。出力されたデータは、入出力装置５０６から出力され得る。
【０１２４】
本明細書において「表示」、「ディスプレイ」および「提示」とは、交換可能に用いられ、ある信号を感覚器官（例えば、視覚、聴覚、嗅覚など）によって知覚されるように変換して表現することをいう。代表的には、視覚的に表示することが挙げられ、ディスプレイとは、特に限定的な意味で用いる場合、視覚的に信号を表示する手段をさす。従って、「表示」、「ディスプレイ」および「提示」とは、本発明の方法に従って得られたディスクリプタまたはそれに由来する情報を直接または間接的にあるいは情報処理をした形態で具現化することをいう。そのような表示の形態としては、グラフ、写真、表、アニメーションなど種々の方法があり、限定されない。
【０１２５】
リアルタイムの表示および提示もまた、当該分野において周知の技術を用いて行うことができる。例えば、全てのイメージが取得され、半永久的メモリに格納された後、あるいはイメージの取得と実質的に同時に、適切なアプリケーションソフトウェアで処理し、処理されたデータを得ることができる。例えば、取得されたデータを処理する方法は、画像が中断されないシーケンスをプレイバックする、あるいは、リアルタイムで表示する、焦点面における変化および連続として、照射光を示す「ムービー」として表示することができる。
【０１２６】
指標設定画面では、キーボード、タッチパネルまたはマウスなどを用いて画面上で条件を入力することにより、所望の複雑な条件の設定が可能である。
【０１２７】
本明細書において引用された、科学文献、特許、特許出願などの参考文献は、その全体が、各々具体的に記載されたのと同じ程度に本明細書において参考として援用される。
【０１２８】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。本明細書において引用した特許、特許出願および文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。
【実施例】
【０１２９】
以下、実施例により、本発明の構成をより詳細に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。以下において使用したコンピュータなどは、Ｃ言語またはｐｅｒｌ言語によりプログラムなどはほぼ自作した。行列式の計算の固有値問題に関しては、一般に使われる計算パッケージも利用することができる。
【０１３０】
（実施例１）
以下の定義を抽出するように、ｇｅｔＣＡＲＢＯのアルゴリズムを作成した。
【０１３１】
１．Ｃが５つ、Ｏがひとつの環を持っている。
２．様々な環構造と重ね合わせたときに、標準のイス型で最小二乗平均偏差（ＲＭＳＤ）がもっとも小さくなる。
【０１３２】
【化３】
2005293296.tif 000007
【０１３３】
３．各位は以下の条件を満たすものとする。
【０１３４】
１位   何か結合している
２位   炭素以外が結合している
３位   Ｏが結合している
４位   炭素以外が結合している
５位   条件なし
さらに、４Ｃ１／１Ｃ４、アノマー、キラル性を決定するために官能基の種類もアサインした。そのアサインした官能基は、−ＯＨ，−ＣＨ３，−ＮＨ２ＣＯＣＨ３，−ＮＨ３，−Ｈ，−ＣＯＯＨ，−ＣＯＣＯＣＯ，−ＣＨ２ＯＨ，−ＯＰなどを含んだ。
【０１３５】
具体的なＰＤＢ中から糖鎖構造を取得するプログラムｇｅｔＣＡＲＢＯのアルゴリズムの作成例を以下に示す。
１）ＰＤＢ形式のファイルのＨＥＴＡＴＭ行より原子の種類と座標情報を取得する。
２）得られた原子の情報を用いて、原子間の距離、角度を計算する。この情報から原子間に結合があるか判断する。
３）原子間の結合情報を得ることで、それが構成する分子の分子内トポロジーがわかる。この分子内トポロジー中にＣ５Ｏ１の環をふくむものを糖候補として選出する。
４）糖候補の環構造をさらに解析し、それがイス型コンフォメーションを取っている場合、糖候補として次のステップに進める。イス型コンフォメーション以外のＣ５Ｏ１環構造は次のステップに進めない。
５）糖の各位に結合している原子が以下の条件を満たしているか確かめる。１位，Ｃ／Ｏ／Ｎ；  ２位，Ｏ／Ｎ；  ３位，Ｏ；  ４位，Ｏ／Ｃ；  ５位，条件なし。以上の条件を満たすものを次のステップに進める。
６）このステップに到達した分子を糖であると判断し、さらにそのアノマー（αまたはβ）、エピマー(エクアトリアルまたはアキシャル）、イス型（４Ｃ１または１Ｃ４）、不斉性（ＬまたはＤ）官能基の種類（水酸基、アセトアミド基、カルボキシル基、リン酸基等）を決定する。
７）さらに糖と糖の間の結合も、原子間距離、角度から判断し、糖鎖の結合情報も得る。
【０１３６】
ｇｅｔＣＡＲＢＯの出力例を以下に示す。
【０１３７】
【数３】
2005293296.tif 000008
【０１３８】
まわり4オングストローム以内にある原子を含む残基を含んだPDB DATAを提供する。
【０１３９】
本実施例を実行したときには、糖残基は、図１に示されるような割合で検出された。
示されるように、１００９７の糖含有分子が検出され、そのうち、ＮＡＧ（Ｎ−アセチルグルコサミン）が４１６６ヒットで最も多く、ＭＡＮ（マンノース）が１６０４、ＧＬＣ（グルコース）が１０６６、ＧＡＬ（ガラクトース）が５２４、ＦＵＣ（フコース）が２４８、ＢＯＧ（β−オクチルグルコシド）が１９９、ＸＹＳ（キシリトール）が１５２、ＭＡＬ（マルトース）が１１５発見された。
【０１４０】
糖鎖の長さは、以下のように解析された。
【０１４１】
【表１】
2005293296.tif 000009
ＰＤＢの中には糖であるとアサインされていても、イス型が壊れていたり原子が欠けていたりするエントリーも少なくない。ｇｅｔＣＡＲＢＯはＰＤＢ中の原子種と座標データのみから糖を抽出する。そのため構造のきちんとしていないものは糖として判定しない。
【０１４２】
その解析結果を図２として示す。図２のデータはｇｅｔＣＡＲＢＯで抽出された糖と、ＰＤＢ中でつけられた名前によって判断される糖の数を比較したものである。検出されなかったもののほとんどはイス型を取っていなかった。これはＰＤＢの座標を起こす際によい力場を用いなかったことによる人為ミス（ａｒｔｉｆａｃｔ）であるという指摘もある。
【０１４３】
このような計算結果を実際の構造を選択して解析することによって本発明の技術の精度を確認することができる。
【０１４４】
従って、本実施例によって、ＰＤＢ中の原子の種類と座標情報を用いて、ピラノース構造を精度よく抽出することができることが明らかになる。
【０１４５】
このように、本発明によって、PDB中の全ピラノースの情報を手に入れることが可能になった。
【０１４６】
（実施例２：タンパク質上の糖結合サイトのエピマー選択性を評価する関数の作成）
実施例１で抽出したデータを利用してタンパク質上の糖結合サイトのエピマー選択性を評価する関数を作成した。その手順は、以下のようにした。
【０１４７】
１．抽出した糖−タンパク質複合体から、解像度が良く非冗長なデータセットを抽出した。（例えば、ｇｅｔＣＡＲＢＯによって、公開されている全てのＰＤＢデータを検索して、現在手に入れられる最大の糖−タンパク質相互作用のデータセットを得ることができる）。
【０１４８】
必要に応じて、以下の信頼性の亢進および冗長性の排除を行った。
【０１４９】
２．得られた糖―タンパク質相互作用のデータセットから、以下の手順で、「信頼できる」「冗長性のない」データセットを選出した。
【０１５０】
２−１．ＰＤＢ中の糖―タンパク質相互作用情報の中から、Ｘ線結晶構造解析の際の解像度が２Åよりもよいものを抽出（信頼性の確保）。
【０１５１】
２−２．糖の周りのアミノ酸の空間配置が同じものは、もっとも解像度のよいものを残して、それ以外は排除（冗長性の排除）。
【０１５２】
３．このデータセットを用いてピラノースの各イス型、各ポジション、各エピマーごとに参照座標系にあわせ、その周りの原子分布をポテンシャル化（確率からエネルギーへの変換）した（例えば、得られたデータセットを、各イス型（４Ｃ１  ｏｒ  １Ｃ４）、各ポジション（環構造の１位、２位、、、）、各エピマーで分類。それぞれの分類（例えば４Ｃ１型で４位でエクアトリアル  ｅｐｉｍｅｒ）ごとの全ての座標情報を、そのエピマーの周りの環境（タンパク質や水の原子）ごと参照座標系にあわせる。この操作によって、あるエピマーの周りの原子の空間分布情報が得られる。）。
【０１５３】
４．タンパク質および水の原子を４種類（１．  水素結合アクセプター、２．  水素結合ドナー、３．  アクセプター／ドナーの両方、および４．  中性原子）に分類し、その対象とする空間中における存在確率密度を０．５Åピッチでおいたグリッド上にアサインした。このようにしてグリッドにアサインした分布確率に対して、エピマーの周りの原子の環境は統計力学で言うカノニカル分布すると仮定し、ポテンシャルに置き換えた。これをＥＰＩ（ｅｐｉｍｅｒ  ｐｒｏｐｅｎｓｉｔｙ  ｉｎｄｅｘ）とした。これは、例えば、以下のようにして行うことができる。
【０１５４】
４−１．参照座標系空間中に、ｘ−ｙ−ｚ軸方向それぞれに０．５Åごとにグリッドポイントを置いた。
【０１５５】
４−２．このグリッドポイントの上に、その近傍の原子の存在確率密度をアサインした。
【０１５６】
４−３．エピマーの周りの原子の空間分布はボルツマン分布に従うものと仮定して、各グリッドポイントにアサインされた原子の存在確率密度からエネルギー様の指標を作成した。これをＥｐｉｍｅｒ  ｐｒｏｐｅｎｓｉｔｙ  ｉｎｄｅｘ  （ＥＰＩ）と称する。
【０１５７】
５．同じイス型・ポジションでエピマーの異なる組み合わせのＥＰＩ空間の各グリッドにアサインされたポテンシャルの差（ＥＰＩ（ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ）  −  ＥＰＩ（ａｘｉａｌ））をΔＥＰＩとした。ΔＥＰＩは、例えば、符号を確認することによって、ある糖−タンパク質複合体において、その相互作用がエクアトリアル的であるかアキシャル的であるかを評価する指標であることが分かる。ΔＥＰＩはその糖―タンパク質の複合体が件のエピマーに関してエクアトリアル/アキシャルどちらのものと相互作用しやすいかを評価する指標となる。
【０１５８】
（経験的ポテンシャルを用いたエピマー選択性の評価法）
経験的ポテンシャルを用いたエピマー選択性の評価法は以下のとおりである。
【０１５９】
カノニカルアンサンブルにおいてある状態のある粒子がエネルギーHをもって存在するならば、その粒子がそのような状態にある確率ｐは
【０１６０】
【数４】
2005293296.tif 000010
【０１６１】
kB : ボルツマン定数
T : 温度
Z : 分配関数
で表される。（ボルツマン分布）
これにより、エネルギー  →  確率へと変換される。
【０１６２】
この逆を考えれば、
【０１６３】
【数５】
2005293296.tif 000011
【０１６４】
となる。特に分配関数が問題にならない場合、分配関数を含まないＰｏｔｅｎｔｉａｌ  ｏｆ  Ｍｅａｎ  Ｆｏｒｃｅ  （ＰＭＦ）を定義する。ΔＰＭＦはＭＤなどで自由エネルギーを計算するときに使われる。このように、確率→エネルギーへの変換が可能である。
【０１６５】
従って、糖の周りの原子の分布の統計から相互作用のエネルギーを評価するポテンシャルを作成することができる。
【０１６６】
（エピマープロペンシティーインデックスの算出）
エピマープロペンシティーインデックスは、以下のように算出する。各イス型・各サイト・各エピマーごとに全ての部位とその周りのタンパク質原子を重ねあわせ、それぞれの原子タイプがどの位置でどのくらいの確率で存在するかを調べて、それをポテンシャルに置き換える。
【０１６７】
確率は、空間中に０．５Åピッチでグリッドをおいて、エピマー炭素を中心にその周り６．０Å３における確率密度として表現する。
【０１６８】
原子タイプは、以下のように分類する。
原子タイプ    １．  水素結合アクセプター  ３．  アクセプター／ドナーの両方
２．  水素結合ドナー ４．  中性原子
平均場ポテンシャルの応用を以下のように行う。
【０１６９】
【数６】
2005293296.tif 000012
【０１７０】
この式から、以下のようにしてＥＰＩを求めることができる。
【０１７１】
【数７】
2005293296.tif 000013
この計算式の分子は、グリッドにアサインされた原子タイプの数であり、この計算式の分母は、グリーン領域における原子のタイプの数である。グリーン領域とは、以下のように定義される。ピラノースの1位,2位,3位,4位,5位 (ヘキソピラノース番号付け)に関してそれぞれエクアトリアル／アキシャルごとに、周りの原子配置の分布から経験則を作成した。この経験側を適用する範囲は注目するエピマー炭素とこれにエクアトリアル／アキシャルで結合する酸素原子の３つから４Å以内の空間とした。
【０１７２】
従って、ΔＥＰＩは、以下のように表すことができる。
【０１７３】
【数８】
2005293296.tif 000014
【０１７４】
ここで、ｐｉ（Ｅｑｕａｔｏｒｉａｌ）は、エクアトリアル型のＥＰＩであり、ｐｉ（Ａｘｉａｌ）は、アキシャル型のＥＰＩであり、Ｃは分配関数の定数項である。
【０１７５】
ΔEPIが大きいほど、よりエクアトリアルを認識する相互作用らしい。小さければアキシャルらしい。分配関数の定数項Cは、アプリオリに決まる量ではないので、できたパラメータを見て事後的に設定することができる。
【０１７６】
経験的ポテンシャルを作成するためのデータセットは、解像度が２．０Åよりも良く、糖の周りの環境を比較して冗長でないセットを作成して用いた。
【０１７７】
（具体的解析）
本実施例では、４Ｃ１ｃｈａｉｒの１，２，４位について、実際に経験的ポテンシャルを作成した。その解析例を表２に示す。
【０１７８】
【表２】
2005293296.tif 000015
【０１７９】
このプログラムを用いて、ＰＤＢを解析した一例を表３に示す。
【０１８０】
【表３】
2005293296.tif 000016
【０１８１】
表３中では以下の定義を用いた。
ファミリーの定義：ＢＬＡＳＴＣＬＵＳＴを用いて同一性＞６０％のグループをファミリーとして定義した。
Ｅｎｚｙｍｅ（酵素）の判定法：ＳＩＰと相互作用するタンパク質分子をＳＷＩＳＳＰＲＯＴに対してＢＬＡＳＴ  ｓｅａｒｃｈ．Ｅ  ｖａｌｕｅ＜１．０ｅ−５の配列をホモログとした。ＥＭＢＬで提供しているＥＮＺＹＭＥ  ｌｉｓｔの中にホモログが含まれていれば、その配列は酵素であると判断した。
Ｎｏｔ  Ａｓｓｉｇｎｅｄ（アサインされず）：  Ｓｗｉｓｓｐｒｏｔ中にホモログがないもの。
【０１８２】
この情報を利用して糖の周りのアミノ酸の分布から、経験的ポテンシャルをつくれば、いまつくることのできるもっとも蓋然性の高いポテンシャルができる。本発明ではエピマー選択性に注目してポテンシャルを作成することができることが判明した。
【０１８３】
（ＥＰＩのパラメータフィッティング）
ポテンシャルをつくるときに用いるふたつのパラメータの最適値を求めた。ここで、最適化をするために、カットオフ、および勾配の２つの概念を用いて、最適化することができる。
【０１８４】
カットオフＲ（Ｃｕｔ  ｏｆｆ  Ｒ）とは、図３に示すように、原子の中心からＲÅ以内のグリッドに原子をアサインすることである。
【０１８５】
勾配ｇ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｇ）とは、図４に示すように、原子の中心から離れるにしたがって１−ｇ＊ｒ／Ｒの傾きで重み付けを行うことである。ここで、ｒとは、グリッドと現在注目している原子との間の距離のことである。
【０１８６】
Ｒを０．５〜２．０まで０．１刻み、ｇを０．０〜１．０まで０．１刻みでそれぞれ設定し、その結果つくられたポテンシャルを使ってポテンシャルをつくったデータセットに対してΔＥＰＩの計算を適用し、その結果エクアトリアル／アキシャルの分布の平均値の差がもっとも大きくなるＲ，ｇを最適値とした。その概念図を図５に示す。
【０１８７】
ＥＰＩのパラメータフィッティングを実際に行った結果を図６に示す。この結果から、Ｃｕｔ  ｏｆｆ＝１．６、Ｇｒａｄｉｅｎｔ＝１．０を最適値とした（図中○で示す）。
【０１８８】
最適値を用いて算出したΔＥＰＩの分布を図７に示す。
【０１８９】
全ＰＤＢ中の全ピラノースの４位のΔＥＰＩについて、計算対象（１９２２）のうち計算できたもの１７４２（９０．６％）を図８に示す。０付近に多いのは、タンパク質との相互作用が少ないためにどっちつかずの部位が多いためと考えられる。４位の水酸基の周り４Å以内に３つ以上タンパク質の原子を含むもののみを抽出した。
【０１９０】
次に、タンパク質に認識されている４位のΔＥＰＩを分析した。１１３４の４−ＯＨの周り４Å以内に３つ以上タンパク質原子が存在した。この結果を、図９に示す。本実施例で行った中では、この分布が、最良のものであるようである。
【０１９１】
（実施例３：ＥＰＩを用いた糖−タンパク質複合体のエピマー特異性の評価に基づくタンパク質設計）
ＥＰＩを用いて糖−タンパク質複合体のエピマー特異性を評価できることから、今度は糖−タンパク質複合体のアミノ酸をコンピュータ上で変異させΔＥＰＩを求めることにより、その変異体がエピマー特異性の異なったものになるかどうか評価することができる。この情報をもとに新規の糖の認識能をもったタンパク質の分子設計が可能となる。
【０１９２】
タンパク質は糖のような立体化学のかたまりを多くの場合厳密に区別している。また数残基の変異で、異なった糖の官能基種・エピマーを認識するタンパク質もある。従って、エピマーの違いを見分けているタンパク質上の結合サイトの環境を評価する関数をつくることは、そのような生体機能において自在な設計をするためにも本発明の技術は有用である。
【０１９３】
この場合、エピマーを区別する糖の環境の評価関数から、タンパク質が変異したときに基質の認識がどう変わるかを評価し、新たなゲノムアノテーション法を開発したり、糖鎖進化の素過程を解析することができる。また、新たな基質特異性もった糖関連タンパク質の開発したり、糖鎖自動合成装置の機能を拡張したり、あらたな認識能をもったレクチンマーカーの開発をしたりすることも可能である。
【０１９４】
（実施例４：新規糖認識タンパク質の設計）
本発明の経験的アルゴリズムを使用する方法は、さらに遺伝的アルゴリズムなどの進化情報も付加して、新規糖認識能をもつタンパク質のデザインを行う方法ともインテグレートすることができる。これは、例えば、糖の周り４Å以内にある原子を含むアミノ酸がホモログ間で変異している部位を検出してくるもので、糖と相互作用する変異部位の近傍ではそれなりにアミノ酸が保存されていることを条件とする。この条件はアラインメントの質が低いために、糖結合部位以外も大きく変化しているようなものは除くために課せられている。
【０１９５】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。本明細書において引用した特許、特許出願および文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【０１９６】
本発明は、糖ペプチド、糖タンパク質を分析し、設計することによって、医薬などの開発において有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１９７】
【図１】図１は、ＰＤＢにおける糖残基の比率を示す。
【図２】図２は、ｇｅｔＣＡＲＢＯで抽出された糖と、ＰＤＢ中でつけられた名前によって判断される糖の数を比較したものである。
【図３】図３は、カットオフＲの様子を示す。
【図４】図４は、勾配ｇの様子を示す。
【図５】図５は、エクアトリアル／アキシャルの分布の平均値の差がもっとも大きくなるように設計するために使用する分析図である。
【図６】図６は、ＥＰＩのパラメータフィッティングを実際に行った結果である。
【図７】図７は、最適値を用いて算出したΔＥＰＩの分布である。
【図８】図８は、全ＰＤＢ中の全ピラノースの４位のΔＥＰＩについて、計算対象（１９２２）のうち計算できたもの  １７４２  （９０．６％）を示す。
【図９】図９は、１１３４の４−ＯＨの周り４Å以内に３つ以上タンパク質原子が存在するかどうかを判定するための図である。図では、４−ＯＨの周りに４A以内に３つ以上の原子が存在するものを抽出してＥＰＩの分布をみることができる。
【図１０】図１０は、本発明のコンピュータシステムの模式図である。
【図１】
2005293296.tif 000017
【図２】
2005293296.tif 000018
【図３】
2005293296.tif 000019
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2005293296.tif 000023
【図８】
2005293296.tif 000024
【図９】
2005293296.tif 000025
【図１０】
2005293296.tif 000026