(57)【要約】医薬、農薬等の化合物において、リードとなり得る化合物を見出す手法を提供する。リードとなる可能性がある化合物の検索において、化合物コンフォマー間の重ね合わせを行いファーマコフォアを抽出し、共通官能基、並びにそれらの位置関係を特定して三次元データベース検索による化合物の探索を行い、ヒット化合物を仮想レセプター・モデルにドッキングさせ、相互作用エネルギー値と歪みエネルギー値とで評価することによって、リードとなる可能性がある化合物を見出す新規な方法、を提供する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医薬、農薬等の化合物におけるリードとなる可能性がある化合物の検索において、化合物コンフォマー間の重ね合わせを行いファーマコフォアを抽出し、共通官能基、並びにそれらの位置関係を特定して三次元データベース検索による化合物の探索を行い、ヒット化合物を仮想レセプター・モデルにドッキングさせ、相互作用エネルギー値と歪みエネルギー値とで評価することを特徴とするリード化合物検索法。
【請求項２】
医薬、農薬等の化合物におけるリードとなる可能性がある化合物の検索において、
（１）既知化合物のコンフォマーのサンプリングを行う
（２）既知化合物コンフォマー間の重ね合わせを行い、重なり合った既知化合物コンフォマーから仮想レセプター・モデルを作成する
（３）重なり合った既知化合物コンフォマーからファーマコフォアを抽出する
（４）抽出したファーマコフォアを基に三次元検索条件を作成し、三次元データベース検索を行う
（５）三次元検索でヒットした化合物コンフォマーは、三次元検索条件を基にして、重なり合った既知化合物コンフォマーをターゲットに重ね合わせを行い座標変換する
（６）上記（２）で構築された仮想レセプター・モデルに座標変換したヒット化合物コンフォマーを挿入し、初期ドッキングを行う
（７）仮想レセプター・モデルの拘束条件の下、上記（６）で初期ドッキングされたヒット化合物の構造最適化から最適なドッキングを求め、仮想レセプター・モデルと化合物との間の相互作用エネルギー値／歪みエネルギー値の評価を行うことによって、リードとなる可能性がある化合物を見出すことを特徴とする検索方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
医薬、農薬等の化合物において、リードとなり得る化合物の検索方法の一つに、同一の酵素・レセプター等の蛋白質に結合することが知られている既知化合物の特定の官能基やそれらの位置関係を基に、該当する化合物を三次元データベースから検索する方法が知られている。しかしながら更に検索でヒットした化合物の中からリードとなる可能性がある化合物を抽出する効果的な方法が必要とされている。
背景技術
医薬、農薬等の化合物において、リードとなり得る化合物の検索方法としては、同一の酵素・レセプター等の蛋白質に結合することが知られている既知化合物の特定の官能基やそれらの位置関係から、該当する化合物を三次元データベースから検索する方法が知られている。更に検索でヒットした化合物から真にリードとなる可能性がある化合物を抽出する方法としては、特定の官能基間距離のｒｍｓｄ（ｒｏｏｔ−ｍｅａｎ−ｓｑｕａｒｅ　ｄｅｖｉａｔｉｏｎ，ナノメートル）を用いるＣｈｅｍ−Ｘ（ＯＭＧ，Ｉｎｃ．）や、回転可能結合数、特定の官能基間距離のｒｍｓｄや分子内ファンデルワールス相互作用エネルギーを用いるＩＳＩＳ−３Ｄ（ＭＤＬ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．）や、ファーマコフォア・モデルとの幾何学的なフィットの度合いを用いるＣＡＴＡＬＹＳＴ（ＭＳＩ，Ｉｎｃ．）等が知られている。しかしながらヒット化合物を適切に評価するには、レセプターと化合物との間に働くファンデルワールス相互作用エネルギー値や静電相互作用エネルギー値を適切に算出する必要がある。ＲＥＣＥＰＳ（医薬分子設計研究所）では鋳型化合物の周りの格子点に化合物データを持たせたレセプター空間を作成し、検索化合物をそのレセプター空間に挿入し、Ｇｏｏｄｎｅｓｓ　ｏｆ　ｆｉｔ値で評価している。
化合物コンフォマー間の重ね合わせを行いファーマコフォアを抽出する過程は、例えば特開平１０−２９８１１３に記された医薬、農薬等の化合物分子構造を重ね合わせる新規な方法を用いて行うことができる。古くからファーマコフォアとは“Ｔｈｅ　ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　ｆｒａｍｅｗｏｒｋ　ｔｈａｔ　ｃａｒｒｉｅｓ　ｔｈｅ　ｅｓｓｅｎｔｉａｌ　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ｒｅｓｐｏｎｓｉｂｌｅ　ｆｏｒ　ａ　ｄｒｕｇ’ｓｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ａｃｔｉｖｉｔｙ“（Ｐ．Ｅｈｒｌｉｃｈ，Ｄｔｓｃｈ．Ｃｈｅｍ．Ｇｅｓ．，４２，１７，１９０９．）と説明されている。この酵素やレセプターに結合する化合物に共通した原子や官能基を、三次元幾何学的に並べたモデルがファーマコフォア・モデルである。
ファーマコフォアの抽出は、例えばトロンビン阻害剤ＮＡＰＡＰ、４−ＴＡＰＡＰ、ＭＱＰＡの場合、各々１１３、４５７、２０２コンフォマーの総当たり的な重ね合わせからそれらの結合（活性）コンフォメーションとファーマコフォアを同時に推定することができる（Ｋ．Ｉｗａｓｅ　ａｎｄ　Ｓ．Ｈｉｒｏｎｏ，Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ　Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　Ｄｅｓｉｇｎ，１３，４９９−５１２，１９９９．）。これらの重ね合わせは、Ｘ線結晶解析から得られた酵素蛋白質に結合した状態での阻害剤分子の重ね合わせを再現したものであった。またこれら化合物を鋳型とした仮想レセプター・モデルは、例えばＲｅｃｅｐｔｏｒ（ＭＳＩ，Ｉｎｃ．）を用いて作成することができる。仮想レセプター・モデルとは、ファーマコフォア・モデルと異なり、結合する化合物の形状や、電荷、疎水性、水素結合等の性質を仮想的なレセプター表面上に相補的に描写したモデルである。
三次元データベース検索による化合物の探索は、先の重ね合わせによって推定されたファーマコフォアを基に、例えばＩＳＩＳ−３Ｄ（ＭＤＬ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．）を用いて所内化合物データベースやアベイラブルケミカルディレクトリー（ＭＤＬ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．）をフレキシブルに検索することができる。この際に、回転可能結合数、ｒｍｓｄやファンデルワールス・エネルギー値のカットオフで粗く絞り込むことが可能である。
三次元データベース検索で得られたヒット化合物は、先に構築した仮想レセプター・モデルに挿入し、初期ドッキングを行う。具体的には、先ずＩＳＩＳ−３Ｄでヒットした化合物のコンフォメーションをＣＦＳ（Ｃｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｌｌｙ　Ｆｌｅｘｉｂｌｅ　Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ）−ＳＤファイルで出力させる。次いで仮想レセプター・モデル構築に用いた化合物とヒット化合物の重ね合わせを、三次元検索条件で指定した原子（通常は３原子）の座標を用いて行う。この過程で、仮想レセプター・モデルとヒット化合物の初期ドッキングを行うことができる。この操作自体は新規な手法ではなく、点と点を重ね合わせるプログラムがあれば応用可能である。最適なドッキングを行う為には、仮想レセプター・モデルの拘束条件の下で各々のヒット化合物のエネルギー最適化計算を行う必要がある。この様にして求められた最適なドッキング状態の仮想レセプター・モデルとヒット化合物とから、相互作用エネルギー値と歪みエネルギー値とを評価してヒット化合物の選定を行うことができる。相互作用エネルギーは、仮想レセプター・モデルと化合物とのファンデルワールスエネルギーと静電相互作用エネルギーの総和であり、負になればなる程相互作用は強くなる。歪みエネルギーは仮想レセプターにドッキングしている際の化合物内部歪みエネルギーであり、ゼロに近い程安定である。
医薬、農薬等の化合物においてリードとなり得る化合物の検索方法の一つに、同一の酵素・レセプター等の蛋白質に結合することが知られている既知化合物の特定の官能基やそれらの位置関係から、該当する化合物を三次元データベースから検索する方法がある。しかしながら検索でヒットした化合物の中から、更にリードとなる可能性がある化合物を選び出す方法が必要とされている。
発明の開示
本発明者らは上記課題を解決するために、化合物コンフォマー間の重ね合わせを行いファーマコフォアを抽出し、共通官能基、並びにそれらの位置関係を特定して三次元データベース検索による化合物の探索を行い、ヒット化合物を仮想レセプター・モデルにドッキングさせ、相互作用エネルギー値と歪みエネルギー値とで評価する新規手法を見出し発明を完成した。
すなわち本発明は、リードとなる可能性がある化合物の検索において、
（１）既知化合物のコンフォマーのサンプリングを行う
（２）既知化合物コンフォマー間の重ね合わせを行い、重なり合った既知化合物コンフォマーから仮想レセプター・モデルを作成する
（３）重なり合った既知化合物コンフォマーからファーマコフォアを抽出する
（４）抽出したファーマコフォアを基に三次元検索条件を作成し、三次元データベース検索を行う
（５）三次元検索でヒットした化合物コンフォマーは、三次元検索条件を基にして、重なり合った既知化合物コンフォマーをターゲットに重ね合わせを行い座標変換する
（６）上記（２）で構築された仮想レセプター・モデルに座標変換したヒット化合物コンフォマーを挿入し、初期ドッキングを行う
（７）仮想レセプター・モデルの拘束条件の下、上記（６）で初期ドッキングされたヒット化合物の構造最適化から最適なドッキングを求め、仮想レセプター・モデルと化合物との間の相互作用エネルギー値／歪みエネルギー値の評価を行うことによって、リードとなる可能性がある化合物を見出す新規な方法である。
本発明は、医薬、農薬等の化合物において、同一の酵素・レセプター等の蛋白質に結合することが知られている既知化合物の特定の官能基やそれらの位置関係から、該当する化合物を三次元データベースから検索しヒットした化合物から効果的にリードとなる可能性がある化合物を選び出す方法である。
三次元検索過程を図１に記した。以下には各ステップの説明を記す。
同一の酵素・レセプター等の蛋白質に結合することが知られている既知化合物のコンフォメーション解析を行い、発生したコンフォマーのうち最安定エネルギー値から例えば４１．８４〜６２．７６ＫＪ／ｍｏｌ以内のコンフォマーをサンプリングする。各化合物のコンフォマーは、特開平１０−２９８１１３に記された重ね合わせ方法を用いて総当たり的な重ね合わせを行い、それらの活性コンフォメーションとファーマコフォアを推定する。この際に、複数のファーマコフォアが推定されるが、実用的にはファーマコフォア間のｒｍｓｄ値から、更には統計解析手法を駆使した結果から、数個のグループに分類して絞っておく必要がある。従って仮想レセプター・モデルの構築は、あるグループにおける推定活性コンフォメーションを使って行うことになる。
化合物の三次元検索は、ファーマコフォアを基にして検索条件を作成し、ＩＳＩＳ−３Ｄ（ＭＤＬ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．）を用いて所内化合物データベースやアベイラブルケミカルディレクトリー（ＭＤＬ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．）をフレキシブルに検索して行う。検索の際に、回転可能結合数、ｒｍｓｄやファンデルワールス・エネルギー値のカットオフで粗く絞り込むことが可能である。また、距離の条件を緩く設定することによっては、複数のファーマコフォアを同時に満足する検索を行うことも可能である。
仮想レセプター・モデルとヒット化合物の初期ドッキングは、三次元検索条件で指定した原子（通常は３原子）の三次元座標を基に、仮想レセプター・モデル構築に使用した化合物とヒット化合物の重ね合わせを行うことによって求めた。この際ＩＳＩＳ−３Ｄでヒットした化合物のコンフォメーション並びに三次元座標は、ＣＦＳ（Ｃｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｌｌｙ　Ｆｌｅｘｉｂｌｅ　Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ）−ＳＤファイルで出力したものを使用した。最適なドッキングを行う為に、仮想レセプター・モデルの拘束条件の下で各々のヒット化合物のエネルギー最適化計算を行う。この様にして求められた最適なドッキングから、例えば相互作用エネルギー値が負であること、歪みエネルギー値が６２．７６ＫＪ／ｍｏｌ以下であることを基準として、ヒット化合物の選定を行うことができる。なお、この方法は三次元検索のヒット化合物コンフォマーと蛋白質三次元モデルとの初期ドッキング・モデル構築にも適用できる。
発明を実施するための最良の形態
特開平１０−２９８１１３に記載された重ね合わせ方法を用いて、表１に示す構造を持つトロンビン阻害剤
ＭＱＰＡ：（２Ｒ，４Ｒ）−４−ｍｅｔｈｙｌ−１−［Ｎα−（３−ｍｅｔｈｙｌ−１，２，３，４−ｔｅｔｒａｈｙｄｒｏ−８−ｑｕｉｎｏｌｉｎｅｓｕｌｆｏｎｙｌ）−Ｌ−ａｒｇｉｎｙｌ］−２−ｐｉｐｅｒｉｄｉｎｅｃａｒｂｏｘｙｌｉｃ　ａｃｉｄ４−ＴＡＰＡＰ：Ｎα−（４−ｔｏｌｕｅｎｅ−ｓｕｌｆｏｎｙｌ）−ＤＬ−ｐ−ａｍｉｄｉｎｏｐｈｅｎｙｌａｌａｎｙｌ−ｐｉｐｅｒｉｄｉｎｅ
ＮＡＰＡＰ：Ｎα−（２−ｎａｐｈｔｈｙｌ−ｓｕｌｆｏｎｙｌ−ｇｌｙｃｙｌ）−ＤＬ−ｐ−ａｍｉｄｉｎｏｐｈｅｎｙｌａｌａｎｙｌ−ｐｉｐｅｒｉｄｉｎｅ
のそれぞれ１１３、４５７、２０２コンフォマーの重ね合わせを行い、阻害剤の活性コンフォメーションとファーマコフォアの推定を行った。
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幾組かの推定活性コンフォメーションのうち一組（図２）を利用し、仮想レセプター・モデル構築をＲｅｃｅｐｔｏｒ（ＭＳＩ，Ｉｎｃ．）を用いて行った。
次いでこれら化合物に共通している、例えばＭＱＰＡのスルフォニル、カルボニル、アミノ基を特定した。三次元データベース検索による化合物の探索は、図３に示す三次元検索式に従って官能基とそれらの三次元的な位置関係を検索条件として、ＩＳＩＳ−３Ｄ（ＭＤＬ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．）を用いて所内化合物データベースやアベイラブルケミカルディレクトリー（ＭＤＬ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．）をフレキシブルに検索した。ＩＳＩＳ−３Ｄでのヒット化合物の絞り込みは、ファンデルワールス・エネルギー値のカットオフを２０．９２ＫＪ／ｍｏｌに設定して行った。得られた１１９のヒット化合物コンフォマーは、仮想レセプター・モデル構築に使用したトロンビン阻害剤ＮＡＰＡＰ、４−ＴＡＰＡＰ、ＭＱＰＡの推定活性コンフォメーションに、スルフォニルのイオウ原子、カルボニルの酸素原子、アミノ基の窒素原子を使って重ね合わせた。次いで化合物に含まれている塩、溶媒等を取り除いて初期ドッキングを行った。
その後、仮想レセプター・モデル（図４）の拘束条件の下、各々のヒット化合物の構造最適化を行い最適なドッキングを求め、仮想レセプター・モデルと化合物との間の相互作用エネルギー値／歪みエネルギー値の評価を行った。この評価の基準は、相互作用エネルギー値が負であること、歪みエネルギー値が６２．７６ＫＪ／ｍｏｌ以下であることとし、最終的には表２記載の２５化合物に絞り込んだ。この中には、表３記載のヒット化合物（トロンビン活性既知）のトロンビン基質２化合物、トロンビン阻害剤３化合物の他、類似蛋白質であるトリプシン基質１化合物、トリプシン阻害剤２化合物が含まれていた。実施例の結果は表２および３に記した。
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産業上利用可能性
本発明に係わる新規リード化合物検索法では、既知化合物コンフォマー間の重ね合わせからファーマコフォア抽出、仮想レセプター・モデル構築を行い、ファーマコフォアを基にした三次元データベース検索でヒットした化合物を、仮想レセプター・モデルとのドッキングを行い、相互作用エネルギー値／歪みエネルギー値で評価することによって、効果的な新規リード化合物の選定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
（図１）本発明による新規リード化合物検索の過程を示す説明図である。
（図２）実施例の阻害剤の重ね合わせを示す説明図である。
（図３）実施例の三次元検索式を示す説明図である。
（図４）実施例の阻害剤の仮想レセプター・モデルを示す説明図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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