（様式 20）成果報告書

TSUBAME 共同利用 平成 23 年度 学術利用 成果報告書

タンパク質間相互作用阻害ペプチドの設計

Computational design of small peptide modulators of protein-protein interactions
泰地 真弘人
Makoto Taiji
理化学研究所 生命システム研究センター 生命モデリングコア
Computational Biology Research Core, QBiC, RIKEN
http://www.qbic.riken.jp/
邦文抄録
近年、ペプチドは医薬品やタンパク質間相互作用の制御因子などとして非情に注目を集めている分子である。ペプチドの機能は関連するタンパク質との結合によって発現されるため、標的タンパク質に強く結合するペプチドを合理的に設計する手法が強く求められている。本プロジェクトでは計算機を用いてペプチド分子の設計を行う。計算機を用いる分子設計は主に低分子化合物向けに発展を遂げており、ペプチドにそのまま適用することは難しい。そこでペプチドの特徴をよく理解し、従来の方法に改良を加えることで、ペプチド分子にも適用可能な分子設計手法の開発を目指した。
英文抄録
Peptides play important roles in biological processes such as immune responses and signaltransduction. These functions are associated with peptide-protein interactions. Therefore, it isimportant to develop a methodology to design high affinity peptide binders.
In silico Structure Based Molecular Design is an efficient approach for predicting protein-ligand
binding affinities. So far numerous techniques have been developed for designing small moleculeligands. But these cannot be applied for peptide design due to its high flexibility. In this work, wedeveloped GPU-accelerated molecular docking software to predict binding modes to target proteins
rapidly and predicted peptide’s conformations in unbound states to take account of reorganization
effects. As a result, our screening method improved the performance of in silico peptide screening
against CRK SH2 domain.

Keywords: GPGPU、分子ドッキング、分子設計、ペプチド、インシリコスクリーニング
背景と目的異なる特徴を持つため、従来の方法をそのまま適用すペプチドは生体内に広く存在する分子で、その機能ることはできない。しかしペプチドの特徴を理解し、従来はシグナル伝達、免疫応答、恒常性の維持など多岐にの方法に改良を加えることで、標的タンパク質に強く結わたる。近年、ペプチド分子は、糖尿病の治療や癌ペ合するペプチドを選別(スクリーニング)することができる

プチドワクチン療法などの医薬品として用いられるだけようになった。

ではなく、疾病発症のメカニズムを解明するための実験試薬としても用いられるなど、非常に重要な分子とし概要て認識されている。これらペプチドの機能発現には、関本プロジェクトでは分子ドッキングを用いて、候補ペ連するタンパク質との結合が必須である。つまり、このプチドと標的タンパク質の結合様式を予測する。続いてペプチド-タンパク質間相互作用を制御することができ得られた複合体構造を用いてリスコアニングという手法

れば様々な生体反応の制御が可能となる。

を用いて結合親和性を算出し、in silico スクリーニング

近年では標的タンパク質に強く結合する”低分子化を実行する。

合物”を設計する技術として計算機を利用する手法がペプチドの特徴の一つは分子内自由度が大きいこと広く用いられている。しかしペプチドは低分子化合物とである。これは分子ドッキングにおいて探索空間が膨（様式 20）成果報告書性能を数値化し、比較した。
図 2 に得られた ROC 曲線の一例を示す。ここではリスコアニングの手法には MM-PBSA 法の一点計算を用いた。図中の緑線は上述したタンパク質と
図 1 ペプチドの結合による構造変化のイメージの結合によるペプチドの構造変化の効果を考慮した
場合、赤線はその効果を考慮しない場合、青線はラ大になることを意味し、莫大な計算能力が求められるこ

ンダムに抽出した場合の ROC 曲線を表す。図 2 よりとになる。本研究室では GPU を用いる分子ドッキング

ペプチドの構造変化の効果を考慮することで高い識ソフトウェアを開発してきた。分子ドッキングでは同時に別能が得られたことがわかる。ほぼすべての条件で異なる結合様式を求めるが、これらの計算は依存関係

このような傾向が得られたが、リスコアニングにおけがなく完全に独立しているため GPU を用いた高速化にる 親 和 性 評 価 で 用 い た 方 法 (MM-GBSA,最適である。本年度もさらなる開発を進め、計算時間のMM-PBSA など。またそれらの方法における細かな短縮・精度の向上に努めた。本プロジェクトではこの分手技の違い)により、ROC AUC 値や各ペプチドの親子ドッキングソフトウェアを用いて分子ドッキングを行っ和性の順位は大きく異なることがわかった。今後はた。また実験で得られた複合体構造を基に分子ドッキこれらの違いがどの影響によるものなのかを精査し、ングにおいて拘束条件を付与することで、より効率的な理解を深める必要がある。

結合様式の予測を行った。
またペプチドはタンパク質との結合の前後で大きく構造が変化することが予想できる(図 1)。そこでタンパク質非結合状態のペプチドの構造を予測することでこの効果を親和性評価に反映させ、in silico スクリーニングへの影響を調べた。非結合状態の構造の予測にも前述した GPU を用いる分子ドッキングソフトウェアを用いた。

結果および考察

標的タンパク質として CRK (CT10 Regulator ofKinase)の SH2 ドメインを対象とした例を紹介する。
CRK SH2 ドメインはアダプタータンパク質と呼ばれ、リン酸化アミノ酸を含むタンパク質領域と結合するこ

図 2 ROC 曲線。緑はタンパク質との結合によるペとが知られている。ここでは実験により結合/非結合プチドの構造変化による効果を反映させた場合を示することが既知であるリン酸化ペプチドを用いて inし、赤は反映させない場合を示す。青はランダムにサsilico スクリーニングを実行し、諸条件における識別ンプリングした場合を示す。図中の AUC は曲線下面能の比較を行った。具体的には ROC 曲線の曲線下積を示す。親和性評価には MM/PBSA 法の一点計面積(AUC)をもって各条件におけるスクリーニング算を用いた。

（様式 20）成果報告書
まとめ、今後の課題

以上より、ペプチドのタンパク質との結合による構造変化を考慮することで、in silico スクリーニングにより既知の結合/非結合ペプチドの選別が高い精度で実行できることがわかった。またこれらに用いられる分子ドッキングやペプチドの水中単独時での配座探索には、ペプチドの自由度の大きさにより莫大な計算能力が要求されるが GPU を用いて加速することで現実的な時間でシミュレーションを実行することができることもわかった。
今後は(1) さらなる計算時間の短縮・高精度化(2) 他のタンパク質における有効性の評価(3) 新規ペプチドの創成(4) 低分子化合物のスクリーニングへの還元を目指す。ここでは特に(3)について述べる。
ペプチドは標準アミノ酸 20 種類から構成され、考えられ得るアミノ酸配列はペプチド長を N とすると 20の N 乗になる。たかが N=4 においても、組み合わせの数は 16 万通りとなるため、全てのアミノ酸配列の親和性の評価を行うことは現実的ではない。そこで今後は遺伝的アルゴリズムを活用することを計画している。遺伝的アルゴリズムでは少数のペプチドセットに遺伝的操作を繰り返すことで、高親和性ペプチドを成熟させることができるため、少ない計算量で標的タンパク質に強く結合するペプチドが設計できると期待している。