低分子医薬品の候補は何個あるか

100万

1兆

1060

1060個程度は網羅的に計算するとあるらしいです

すごい数ですね！！
Lipinsky, Nature (2004), 432(16), 855

ただし実際にこれまで人間が天然・人工でちなみに観測可能な宇宙にある「星」（恒星）の数
1000億個の銀河＊1000億個の星= 1022に近いオーダー

107～108個程度入手した化合物は観測可能な宇宙に陽子をすきまなく埋めた場合の数

1060に近いオーダー

2

T. Honma CLST/RIKEN

2

「創薬」のプロセスと成功率
アイディア
0

医薬品

12 -15年 ○○億円（多くの国で売れるブロックバスター狙いの場合、失敗込み）
5

創薬研究（候補品の探索）

10

臨床試験（ヒトへの投与）

それでは、一つの医薬品あたりの研究開発費は各段階の成功率
いくらでしょうか？
A.
約15億円
25%
60%
50%
70%
25%
80%
B. 約150億円
C. 約1500億円
Phase I

100
90
80
70
60
50
40
30

Phase II

Phase III20
10
0

Current

Project

Lead

100

25

CandidatePreclinical
15

Phase1

Phase 2Phase 3

NDA

8

5

1

1

一般に開発候補品を出すまでが創薬「研究」の仕事である
Honma,
3 RIKEN
ただし、開発候補品まで行っても、実際に薬になるのは15個のうち、たった1個。
T. Honma CLST/RIKEN

3

「医薬品開発能力」は国の科学技術総合力の物差し

国際市場における創薬シェアBest in Class 医薬品（115品目）の創出国※同様に、ロケットや戦闘機の開発なども物差しになる

世界GDPシェア（8%前後）以上のシェアを現状では持っている（医薬産業政策研究所 政策研ニュースNo.29 2010年1月）

T. Honma CLST/RIKEN

4凋落の兆し国際市場における画期的新薬創出推移
Country

1970s

1990-2002

1980s

U.S.A.

22.3

26.9%

38.3

34.5%

31.4

53.3%

Japan

14.0

16.9%

32.0

28.8%

5.1

8.6%

France

9.0

10.8%

8.8

8.0%

3.2

5.4%

Germany

8.0

9.6%

5.7

5.2%

1.6

2.7%

Italy

11.0

13.3%

6.0

5.4%

2.0

3.4%

Switherland

6.0

7.2%

4.8

4.3%

2.6

4.3%

U.K.

3.0

3.6%

3.3

2.9%

4.0

6.8%

Others (in EU)

5.0

6.0%

9.5

8.5%

2.7

4.5%

Others

4.7

5.6%

2.7

2.4%

6.5

11.0%

Total

83

100%

111

100%

59

100%

凋落の傾向

2010年問題
多くの80年代の日本発の医薬品が特許切れをむかえている（医薬産業政策研究所 政策研ニュースNo.29 2010年1月）

T. Honma CLST/RIKEN

5

インシリコスクリーニング・設計の流れ

化合物データベース
100,000 – 10,000,000

あるターゲットについての依頼が来る

インシリコ選択化合物
100-1,000

医薬候補品・ケミカルツール

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6LBDD vs SBDD
LBDD

SBDD

Ligand-based drug
discovery(design)
既知のリガンド情報に基づいて
医薬品候補を探索・設計する方法

Structure(receptor)-based drug
discovery(design)
タンパク質構造に基づいて
医薬品候補を探索・設計する方法
タンパク質に強く結合すると予測される化合物

既知のリガンド情報

化合物DB

タンパク質構造に対するドッキング

化合物DB

類似検索・機械学習予測

既知のリガンドと似ていることから、同じ活性を持つ可能性も高い化合物

医薬品設計
有望な阻害剤との複合体構造
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より強く結合すると予測される化合物
7

LBDD vs SBDD in Pfizer
必要性を感じない。
まずは、LBDD用に進めてはどう？

Pfizerの化合物*のドッ
キング用前処理済みデータを皆で準備して共有しませんか？

Sandwich, UK• Christopher A. Lipinski(Rule of Five)• Andrew Hopkins(Ligand Efficiency, Bayesian Profiling)• Marcel De Groot(Ensemble Model)

ファイザーUKには、リガンド情報の大家がたくさん….

10年前にファイザー
名古屋とファイザー
UKとの間で交わされた電話会議での一幕

Nagoya. Japan*実体サンプル数百万個、登録された反応で合成容易な数億個
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8LBDD vs SBDD in Pfizer
SBDDは時間がかかる割には、効果が薄い。
LBDDを優先的に進めるべきChicago, US
Ex-Warner-Lambert

ケースバイケースで両方使えれば良い

Sandwich, UK

我々は独自のドッキングソフトも開発している
し、成功例も多い。

Nagoya. Japan
Groton, US
Original Pfizer

La Jolla, US
Ex-Agouron
Boston, US

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9LBDD vs SBDD
利点
•

SBDD

LBDD
(3D)
LBDD
(2D)

•

•
•
•
•
•
•

結合サイト、結合モードが異なる多様な阻害剤を得ることができる
物理法則に従った精密な自由エネルギー予測が可能
計算時間が短い
ヒット率はむしろSBDDよりも高い
2Dよりもやや異なる骨格も見つけ出せる
計算時間が非常に短い
ヒット率はむしろSBDDよりも高い設定がシンプルなので、失
敗は少ない

欠点
•
•
•

レベルにもよるが計算時間が非常に長い設定を決めるのに熟練を要する
設定*を間違えた場合、完全な失敗に終わることもある*: 不適切なタンパク質構造、不適切な計算方法•

元の情報（query）と同じ結合サイト、結合モードの化合物しかヒットしない•

元の情報（query）に近い化合物しかヒットしない
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10

Outline
1. インシリコスクリーニングの技術開発
2. インシリコスクリーニング・設計の実例
3. 結合親和性予測／FMOの創薬活用
4. 体内動態・毒性の予測に関して

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11

研究室で利用している計算機・データベース
In silico screening
Special purpose server

K computer

Japanese governmental Supercomputer,One of the fastest servers in the world
800K CPU cores, 10P FLOPSRIKEN Wako RICC
1820 CPU cores

Compound Database

Preprocessed for in silico screening

Protein Database

RIKEN supercomputer～30K CPU cores

UT library: 200K cpds

ComAvail, Literature: 110M cpds

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12

1億1千万化合物のインシリコスクリーニング用データベース

T. Honma CLST/RIKEN

13

公共のタンパク質構造・アッセイ値データ

・ChEMBL (2013.06.27)•••

Unique Compounds: 1,295,510
Assays (Targets): 9,844
Activities: 11,420,351

・PubChem (2013.06.27)••

Unique Compounds: 47,659,498
Assays: 683943

http://www.pdb.org/pdb/statistics/contentGrowthChart.do?content=total&seqid=100

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14Compound
Database
100,000 – 11,000,000

Docking1) Bioorg. Med. Chem., 2012, 20(12), 3756
2) J Mol Biol, 2012, 417(3), 240

Compounds with
Docking Poses
1,00 – 10,000

Affinity
Prediction
J Chem Inf Model,
2010, 50(1), 170

Ligandbased
SearchJ Chem Inf Model, 2012, 52(4), 1015

Selected
Compounds
100-1,000
T. Honma CLST/RIKEN

15

LAILAPSのしくみ
Queries
1-1000 cpds

Compound Database
100,000 –10,000,000 cpds

Sato, Honma,
J Chem Inf
Model (2012)16

T. Honma CLST/RIKEN

16

AdipoR

Target:7 TM Membrane receptor
Type 2 diabetes etc.

Known AMPK
activator, Membraneprotein ligands

Adiponectin Receptor Agonist
Compound Database

Preprocessed for in silico screening

Univ Tokyo library: 200K cpds
ComAvail, Literature: 3M cpds

Iwabu et al, Nature, 2013, 503, 493-499

Kd: 1.8 µM

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17

タンパク質の構造はフレキシブル

T. Honma CLST/RIKEN

18

従来のインシリコスクリーニング

T. Honma CLST/RIKEN

19

“妥当な”ドッキングに必要なこと
タンパク質構造初期構造
MD計算

タンパク質構造アンサンブル

リガンド構造
配座探索
OMEGA, LIGPREP, MOEなど

ドッキング条件の選択
PALLASなど
相対配座探索＋双方の少量の配座探索
GLIDE, GOLD, FREDなど

リガンド構造アンサンブル

複合体構造（仮）MD計算
エネルギー的に安定な代表構造の選択
ΔGBTOTなど

Delta GBTOT (Zhouet al, JCIM,2012)

エネルギー的に充分安定な複合体構造群
スコアリング
MM-PBSA, FMO-PBSA, LIE, MP-CAFFEなど

妥当な複合体構造と妥当な親和性予測値
T. Honma CLST/RIKEN

20

“妥当な”ドッキングに必要なこと
タンパク質構造初期構造
MD計算

タンパク質構造アンサンブル

相対配座探索＋双方の少量の配座探索
GLIDE, GOLD, FREDなど

リガンド構造
配座探索
OMEGA, LIGPREP, MOEなど

リガンド構造アンサンブル

複合体構造（仮）MD計算
エネルギー的に安定な代表構造の選択
ΔGBTOTなど

Delta GBTOT (Zhouet al, JCIM,2012)

エネルギー的に充分安定な複合体構造群
スコアリング
MM-PBSA, FMO-PBSA, LIE, MP-CAFFEなど

妥当な複合体構造と妥当な親和性予測値
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21

ドッキングの条件

T. Honma CLST/RIKEN

22

半自動ドッキング条件検討システム PALLAS

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23

“妥当な”ドッキングに必要なこと
タンパク質構造初期構造
MD計算

タンパク質構造アンサンブル

相対配座探索＋双方の少量の配座探索
GLIDE, GOLD, FREDなど

リガンド構造
配座探索
OMEGA, LIGPREP, MOEなど

リガンド構造アンサンブル

複合体構造（仮）MD計算
エネルギー的に安定な代表構造の選択
ΔGBTOTなど

Delta GBTOT (Zhouet al, JCIM,2012)

エネルギー的に充分安定な複合体構造群
スコアリング
MM-PBSA, FMO-PBSA, LIE, MP-CAFFEなど

妥当な複合体構造と妥当な実験テータに基づいて補正した親和性判別
T. Honma CLST/RIKEN

24

Compound
Database
100,000 – 11,000,000

Docking1) Bioorg. Med. Chem., 2012, 20(12), 3756
2) J Mol Biol, 2012, 417(3), 240

Compounds with
Docking Poses
1,00 – 10,000

Affinity
Prediction
J Chem Inf Model,
2010, 50(1), 170

Ligandbased
SearchJ Chem Inf Model, 2012, 52(4), 1015

Selected
Compounds
100-1,000
T. Honma CLST/RIKEN

25

活性予測の相互作用エネルギーのパターン学習による活性判別

MUSES
X-ray Structures
andDocking Results

Analysis of Interactions
Training Set
Divide into
“Training” and“Test” Sets

Support vector

Machine Learningby• Support Vector Machine• Random Forest
MarginMUSES Models
Protein-Ligand Interaction Dataof POSITIVEs and NEGATIVEs

Validate Prediction
Performance

Test Set

T. Honma CLST/RIKEN

26

タンパク質－リガンド相互作用エネルギー記述子 aPLIED

すべての結合サイトタ
ンパク質原子に対して、その原子とリガンドとの間のMM-GBVIエネ
ルギーを計算する

原子単位で計算aPLIEDatom-based P-LInteraction energy
descriptor

MM(ele)MM(vdw)
GBVI(sol)

Gly
1032
N

Gly
1032
Ca

Gly
1032
O

Ser
1036
N

Tyr
1071
O

-4.534-0.4353.040

0-0.5020.040-6.621-0.3563.118

0.034-0.1030.021

0.098-0.176
0.032

T. Honma CLST/RIKEN

27

100個の活性化合物を使った
Support Vector Machine Model の ROC curve
Cdk2

Cathepsin K

Carbonic Anhydrase 2

ThrombinHIV-1 protease

Glide score
aPLIED-SVM
aPLIF-SVM
PLIF-SVM
すべてのターゲットでMUSES
モデルがGlide scoreを上回る結果を示した。
T. Honma CLST/RIKEN

28

学習セットの活性化合物の数と学習効果

EF1 Mean
ROC score Mean

Glide score

Glide score

Glide score

Glide score• 基本的に学習セット中の既知活性化合物数を増やすほどスク
リーニング効率は向上する• 2化合物でも有意にEF1, ROC scoreが向上し、50化合物程度でピークに達する。
• 各活性化合物のドッキングポーズ数もトップだけではなく複数与えた方が良かった。5個程度でピークに達する。
T. Honma CLST/RIKEN

29

Outline
1. インシリコスクリーニングの技術開発
2. インシリコスクリーニング・設計の実例
3. 結合親和性予測／FMOの創薬活用
4. 体内動態・毒性の予測に関して

T. Honma CLST/RIKEN

30

主なインシリコスクリーニングの結果
Prof. Kadowaki (Univ. Tokyo)

Dr. Ishikawa (RIKEN, IMS)The first AdipoR agonist with in vivo
efficacy
Nature, 503, 493-499, (2013).
IC50: 7.7 nM

Inhibitor design for “undruggable”
targetPromising chemical series was
identified. Now we found a clinicalcandidate from the hit
Sci Trans Med, 5:181ra52, (2013).

Prof. Kita (Univ. Tokyo)

IC50: 0.43 nM

Dr. Tanaka (RIKEN CLST) & Prof. Nagano(Univ. Tokyo)
Promising chemical

series was identified.
IC50: 0.15-0.4 µM

IC50: 30-100 µM
IC50: 0.15 µM
Dr. Fukui (Kyushu Univ.)

Difficult PPI target
IC50: 0.001 µM
J Med Chem, 55(11), 5151, (2012)
J Mol Bio, 417(3), 240, (2012)

IC50: 5 µM
T. Honma CLST/RIKEN

31

医薬品のターゲットスペース
Human genes (~25,000)
Disease genes withmarketed drugs (215)

Druggable genes(~3,000)

215
Disease genes(~3,000)
Disease genes with
Druggable domains(~500)

従来の方法でのDruggable genes（低分子で創薬可能なターゲッ
ト）は枯渇しつつある。インシリコなどの手法を使って、難易度の高い
ターゲットへのチャレンジが重要となる。
Int.J.Biochem.Cell Biol., 39, 1156 (2007)
T. Honma CLST/RIKEN

32

各ターゲットの最高到達活性の分布
Honma et al, analysed based on ChEMBL >600,000 IC50
values

GPCR(429)

Cdk4, Pim1

Protein Kinase(445)
Nuclear Receptor(58)
Ion Channel (156)Protease (285)

DHOD

Oxidase /Reductase (114)
pIC50

1 mM

1 µM

1 nM

IC50
T. Honma CLST/RIKEN

33

結合サイトの大きさと活性の強さ

1 µM
10 µM

This figure is based on ca. 3,000 complex data with
IC50 values in PDBbind

T. Honma CLST/RIKEN

34

Category 1
Is the following protein druggable ?

788 Å3, deep and H-bondsites at deep area

Pim1

Target:
Ser/Thr family kinase
Acute Myelogenous Leukemia

Pim1 Inhibitors
1st round

16 hits / 236 cpds=

6.8%
IC50: <10 nM

Highly selectivevs other kinases

Promising drugcandidateCompound Database

Preprocessed for in silico screening

Univ Tokyo library: 200K cpds
ComAvail, Literature: 4M cpds

IC50: 400 nM

Nakano, Nagano, J Med
Chem, 55(11), 5151, (2012)
Ogawa, Yuki, Expert Opin
Drug Discov, 7(11), 1177,(2012)

2nd round
84 hits / 685 cpds=

12.3% Tsuganezawa, Yuki, Honma,
J Mol Bio, 417(3), 240, (2012)

Back up compounds
IC50: 140 nM
T. Honma CLST/RIKEN

36

HCK

Target:Src family kinase
Acute Myelogenous Leukemia

HCK Inhibitors

HCK known
36 inhibitors
RK-9024466
IC50: 7.7 nM
RK-9140696
IC50: 500 nM

Src family known
141 inhibitors

Compound Database

Preprocessed for in silico screening

Univ Tokyo library: 200K cpds
ComAvail, Literature: 100M cpds

72 docking conditions of 12
X-ray structures werevalidated. PDB IDs (2C01.B
and 2HCK.A) were selectedconsidering EF, ROC and Xray reproducibility.

RK-0020207
IC50: 395 nM

RK-9121352
IC50: 3800 nM
RK-9043895
IC50: 1100 nM
Other 11 hits (IC50 < ca 2000 nM)

T. Honma CLST/RIKEN

37

Category 2
Is the following protein druggable ?
226 Å3, shallow and hydrophobic

DOCK1/2

Target:PPI
Cancer/Autoimmune drug

DOCK1/2 Inhibitors

DOCK2

RAC1
RAC1

DOCK2側の結合サイト候補の分析
Site ID

Mean Docking
scoreCompetitive w/
RAC1

1
2
3
4
5
6

-3.61
-3.92
-3.78
-5.25
-4.73
-4.75

No
No
Partially yes
No
Yes
No

T. Honma CLST/RIKEN

39

DOCK1/2

Target:PPI
Cancer/Autoimmune drug

DOCK1/2 Inhibitors
DOCK2

RAC1-pep4

Type

Val1539_N or
Met1540_N

Asp38_O

H-bondGly1541_N

Val36_O

Phe1459_C

Val36_C

H-bondHydrophobic
contact

2つのX線構造を両方使い、RAC1との相互作用を再現する化合物584個を選んだ
4 hits / 584 cpds=

T. Honma CLST/RIKEN

0.7%
40

DOCK1/2

Target:PPI
Cancer/Autoimmune drug

DOCK1/2 Inhibitors

IC50: 5 µM
LAILAPSも含めて、8個の骨格の違う阻害剤を得たので、次のラウンドとして、それらの情報を利用したPALLAS/MUSESを実施できる。
T. Honma CLST/RIKEN

41

DHOD

Target:Oxidase/Reductase
AntiTripanosoma drug

DHOD Inhibitors
The loop
locked the
Orotate site.

Orotate
IC50:
33 µM
Design:RIKEN

360 deg surrounded !

Site volume：178 Å3

Closed form DHOD
Synthesis：
Univ. Tokyo
The loop was
movingaway !

New cpd

X-ray analysis:
Univ. Tokyo

Open form DHOD

Site analysis:
RIKEN

Space for extending Rgroup was appeared !

Site volume：694 Å3
T. Honma CLST/RIKEN

42

仮想化合物ライブラリーの構築による設計
5-position focused library

Designthis moiety

VirtualLibrary
Design2170 virtul compounds

43

PALLAS / MUSES
Docking

Original Compound IC50: 30-100 μM

partial open
full open

T. Honma CLST/RIKEN

43

Synthesized Orotate-mimic inhibitor

IC50: >400 µM

IC50 (µM)

OrotateIC50: 33-135 µM

MII-6-040
IC50: 0.15 µM

MII-4-53
IC50: 4 µM

Naphthalene Library

Docking Score (kcal/mol)
300倍活性の高い化合物が得られた

Outline
1. インシリコスクリーニングの技術開発
2. インシリコスクリーニング・設計の実例
3. 結合親和性予測／FMOの創薬活用
4. 体内動態・毒性の予測に関して

T. Honma CLST/RIKEN

45

ΔGの内訳と活性向上への潜在能力∆G (kcal/mol) = - RT ln Kd= -1.4 log Kd = ∆H - T∆Sδ−Electro- Coulomb force
staticΔGelec=Hydrophobic

entropy

Hydrogen bond0.6–1.8～2-10

Ionic bond2.4–4.8～10-1000

methyl-methyl

1.4

～10

phenyl-phenyl

3.4

～100

0.5–1.2

～2-10

q1q2
4πDr
δ−

δ+

Orbital interaction（CH-π、π-π…）

ΔS

Enhancementof IC50 (-fold)δ+ΔH
Van der
Waals(dispersion)
force

｜ΔG｜
(kcal/mol)δ+δ−

enthalpy

exampleEntropy change of solvent
Entropy change of ligand
Entropy change of protein

Rotation of a single
rotatable bond isrestricted

T. Honma CLST/RIKEN

46

初期のスコア 力場ベースのDOCK
最初のscoring function 1982
年にKuntzらによって発表された最初のauto docking
softwareであるDOCKのscoring function
分子力場の分子間相互作用寄与をほぼそのまま利用

Kuntz, JMB, 269 (1982)
Van der Waals force

Electrostatic interaction(Lenard-Jones approximation)(Coulomb’s equation)

DOCK score = ΣΣ（A / rij12 – B / rij6 + 332 qiqj / D rij）
rij: distance between
atom i and atom j
A,B: constants determinedby atom typeqi, qj: partial charge ofatom i and atom j
D: dielectric constant47

スコア関数の歴史
MD
Molecular
dynamics

1980s

QM

FF

Quantummechanics

Molecular mechanics
force field

1982
DOCK score

1987
FEP

Kuntz

FF + empirical terms
1993

1994
LUDI score

TI

PLP score
FlexX score

1990s

Chem score
Karplus, Levitt, and Warshel GOLD score

QM-MM

AutoDock score

Boehm

Focused onparticular
protein/family
1998
LIE

EXP

2000s

AFMoC
2003
FMO

eHITS
2004
GLIDE score

MP-CAFEE

PMF score
2000

FMO-PBSA

FF + solvent
continuum model
2000
MM-PBSA2003

COMBINE

MM-GBSA

2008-

MM-GBVI

MUSES
2010s

1999

Drug score

BAR
Jarzynski Eq.

Special FF
based on PDB

Kollman力場ベースの経験的スコアの限界
Empirical Force Field-based Docking
Score (Glide, GOLD, …)
∆H

∆S

Force
field

Conf.
Sampling

Protein

Fair

Not
Considered

Fair

Fair / Bad

LigandFair

BadFair / Bad

Bad

Solvent

Bad / Not
Considered

Bad

Fair

Bad / Not
Considered

R2 = 0.55

PDB bind収載の800化合物のX線構造＋IC50（Kd/Ki）があるデータを使った検証

Glide Score

R2 = 0.2-0.5程度
平均でIC50値にして10倍から100倍の誤差が出る
Judgement of forming a HB
(FlexX)

Strength of HB (FlexX, distance)

eHiTS 2009 Binding Affinity technical note.:
http://www.simbiosys.ca/ehits/eHiTS_2009_binding.pdf

49仮想化合物ライブラリーの構築による設計
IC50 (µM)
R2 > 0.8
MII-4-53
IC50: 4 µM

MII-6-040
IC50: 0.15 µM

このようにドッキング
条件を検討すると、”特定のターゲット・化合物シリーズに限り”良い相関が得られることもある

Naphthalene Library

Docking Score (kcal/mol)

50より精度の高いスコア方法（1） MM-PB/SA
Empirical Force Field-based Docking
Score (Glide, GOLD, …)
∆H

∆S

Force
field

Molecular Mechanics PoissonBoltzmann Surface Area (MM-PB/SA)

Conf.
Sampling

∆H

∆S

Force
field

Conf.
Sampling

Protein

Fair

Not
Considered

Fair

Fair / Bad

Protein

Fair

Not
Considered

Fair

Fair / Bad

LigandFair

BadFair / Bad

Bad

LigandFair

Fair / Bad

Fair / Bad

Fair / Bad

Solvent

Bad / Not
Considered

Bad

Fair

Bad / Not
Considered

Solvent

Fair

Fair / Bad

Fair

Fair / Bad

MD simulation
Representative Snapshots

Glide Score

Evaluate
EMM, Gsolv, -TSMM

Most stable potion of ∆∆Gbind
Judgement of forming a HB

Strength of HB (distance)

PoissonBoltzmann
Equation

Surface Area Energy

51

MP-CAFEE と FMO 相互補完的関係
Massively Parallel Computation of
Absolute binding Free energy withwell-Equilibrated states (MP-CAFEE)
∆H

∆S

Force
field

Conf.
Sampling

Protein

Fair

Fair

Fair

Good / Fair

LigandFair

Fair

Fair / Bad

Good / Fair

Solvent

Fair

Fair

Fair

Good / Fair

MP-CAFEEは、シミュレーションが収束したかを妥当に判断できれば、原理的には、
すべてのエネルギー項をかなり適切に評価できる。

Alchemical methods for calculating absolute Kd values

一部の力場パラメータに不充分な点がある。

QM/MM (Quantum Mechanics/
従来のFMOが力を発揮できる
Molecular Mechanics), Fragment
Molecular Orbital (FMO) Methodのは、原理的には、エントロピー
Force
Conf.
や溶媒効果、初期構造の問題
∆H
∆S
field
Sampling
がない場合
Good
Not
Good
Not
ProteinConsidered

Considered

LigandGood

Not
Considered

Good

Not
Considered

Solvent

Bad

Not
Considered

Good / Not
Considered

Not
Considered

Because QM takes huge calc. cost (#AO3-4), reducing the cost is
critically important for protein-ligand complex

・計算対象の化合物群は似てDividing
MM and QM regions
Fragmentation and calculation
いて、エントロピーや溶媒効果
of total energy by monomer
は相殺できるand dimer (FMO2)
・計算対象の化合物と良く似た化合物の複合体結晶構造が解かれている。

52

MM(FF) とQMの違い
ChargeMM(molecularmechanics, called
force field (FF)とも呼ばれる) は、各原子の中心のみに電荷を割り付けている。

QM(quantum
mechanics)では、Schrodinger方程式で記述される電子密度に従って、電荷の粗密が連続的に表現される。

Strain energy
MMでは、配座の歪エネルギーは、フックの法則のバネ近似
で表現される。

QMでは、 Schrodinger方程式に基づいて、軌道の重なりによって、各配座が安定か不安定か記述される。

53Ex) CH-π interaction of MM and QM

3.5

Interaction energy (kcal/mol)

3RCH-π interaction

2.5
2
1.5
1

Distance （normalized by themost stable distance in QM）

0.5
0
-0.5
-1

0.9

1

1.2

1.5

古典力場（MMFF94x）
MM

1 kcal/mol

量子化学（CCSD(T)/CBS）
QM

-1.5
-2

2

20%

20% of distance error and 1
kcal/mol of interaction energy
error were observed in MM

Hobza, Accounts of Chemical Research, 663, 2012
http://www.begdb.com

T. Honma CLST/RIKEN

54

タンパク質に対するQM計算法 2) FMO
1999年、北浦らは、全く新しい、大きな京に対する効率的な量子力学計算法である
FMO(fragment molecular orbital)法を提案した。
FMO法は、タンパク質分子をアミノ酸単位に分割し、それらのアミノ酸単独と隣接したアミノ酸の組のエネルギーを組み合わせることにより、精度良く計算値を再現できる。

55

Activity Cliffの例 Pim1阻害剤
Cpd 06

Cpd10

Cpd14

IC50=2nM

IC50=2nM

IC50=3nM

Cpd 12

Cpd11

Cpd13

IC50=53nM

IC50=92nM

IC50=447nM

一原子異なるだけで、IC50値が、2-200倍
異なる！

J. Med. Chem. 55 (2012) 5151−5164.

上記のうち、4化合物（下線）のX線構造は,
ほとんど同じ！

T. Honma CLST/RIKEN

56

MM-PBSAで予測できる？
MM+PB/SA2

ΔΔE by MM-PB/SA (kcal/mol)

QM-MMopt

2

Cpd 6
-8 10
Cpd

1

-8

-7

-6

-5

1

-8 11
Cpd
-6 12
Cpd

0

-6 13
Cpd
-5 14
Cpd

-1

-4

-8

-1
2
R =0.25log IC50-2

MM-PBSAでは、若干の傾向はあるものの、相関は非常に悪い
ちなみに、計算に使う構造としてMMoptとQM-Mmoptを使った場
合は、R2=0.25よりもさらに悪い
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57

FMOからFMO-PB/SAへの展開
Massively Parallel Computation of
Absolute binding Free energy withwell-Equilibrated states (MP-CAFEE)
∆H

∆S

Force
field

QM/MM (Quantum Mechanics/
Molecular Mechanics), Fragment
Molecular Orbital (FMO) Method

Conf.
Sampling

Protein

Fair

Fair

Fair

Good

LigandFair

Fair

Fair / Bad

Good

Solvent

Fair

Fair

Fair

Good

∆H

∆S

Force
field

Conf.
Sampling

Protein

Good

Not
Considered

Good

Not
Considered

LigandGood

Not
Considered

Good

Not
Considered

Solvent

Bad

Not
Considered

Good / Not
Considered

Not
Considered

Alchemical methods for calculating absolute Kd values

Fragment Molecular Orbital PoissonBoltzmann Surface Area (FMOPB/SA)
∆H

∆S

Force
field

Conf.
Sampling

Protein

Good

Not
Considered

Good

Fair / Bad

LigandGood

Fair / Bad

Good

Fair / Bad

Solvent

Good / Fair

Fair / Bad

Good /
Fair

Fair / Bad

New Technology: FMO+MM-PBSA

日大・福澤
先生との
共同研究

Fragment Molecular Orbital (FMO):
Protein-ligand complex
structure

Quantum Mechanics Method for Protein
Kitaura, Chem. Phys. Lett. 523 (2012) 128.

Optimization by QM
monomerdimer~~
Etotal = ∑ EI′ + ∑ ∆EIJ + ∑ ∆EIJK
I

I >J

FMO2
FMO3

trimerProtein-ligand
complex structure(QM-opt)

Ligand structure
in solvent(QM-opt)

I >J >K

FMO

Protein-ligand
interaction
in vacuo ∆EintFMO

PBSA

Ligand solvation
enegy ∆Gsolvligand
Ligand deformation
enegy ∆Edef

Int
solv
solv
∆G FMO = ∆EFMO+ ∆E def + C × (∆Gcomplex− ∆G solv
protein − ∆Gligand )T. Honma CLST/RIKEN

59

ΔΔE by FMO3-IFIE-SUM (kcal/mol)

FMO3-IFIE
QM-MMopt

-8

-7

-6

-5

8
6
4
2
0
-2 -4
-4
-6
-8
-10

R2=0.67
log IC50(a)(b)

ΔΔE by FMO3-IFIE-SUM+PB/SA (kcal/mol)

PBSA項の寄与
FMO3-IFIE+PB/SA

8

QM-MMopt-8Cpd 6
-8Cpd 10

64

-6Cpd 11
-6Cpd 12
-5Cpd 13
-8Cpd 14-8

-7

-8Cpd 6
-8Cpd 10
-6Cpd 112

-6Cpd 120-8Cpd 14

-6 R2=0.93-5-4-5Cpd 13-2log IC50

結合状態と解離状態の溶媒和の違いを考慮することは重要
現在、FMOで溶媒項（PB）を計算している

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60

ΔΔE by FMO3-IFIE-SUM+PB/SA (kcal/mol)

-8

-8

Xray

FMO3-IFIE+PB/SA

15
10

-7

-6

-5

5

-8
Cpd 6

0

-6Cpd 11-5-4構造精密化のレベルを上げていくとともに相関係数が改善！

-5Cpd 13
-8Cpd 14-10
-15
2
R =0.57-20

log IC50
FMO3-IFIE+PB/SA

4

MMopt

2

-6

-5

-2
-4

R2=0.63-6log IC50

FMO3-IFIE+PB/SA

8

QM-MMopt

-8
Cpd 6

6

-8Cpd 100
-7

ΔΔE by FMO3-IFIE-SUM+PB/SA (kcal/mol)

ΔΔE by FMO3-IFIE-SUM+PB/SA (kcal/mol)

FMO+MM-PBSAの予測結果-4-8Cpd 6
-8Cpd 10

-6Cpd 11

4

-6Cpd 122

-6Cpd 120-8Cpd 14

-5Cpd 13
-8Cpd 14-8

-7

-6 R2=0.93-5-4-6Cpd 11
-5Cpd 13-2log IC50

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61

エストロゲン受容体に対するFMO-PBSA
真空中

PBSA溶媒モデル

30

50

OHT

40

OHT

20

DES

20

R² = 0.681

10

RAL

EST

0

−∆∆G / kcal/mol−∆∆G / kcal/mol

30

DES
R² = 0.8074

R² = 0.9935

10

EST
0

RAL

Regular-MP2

Regular-MP2-10

Grimme-SCS-MP2-10

R² = 0.9721

Grimme-SCS-MP2

線形 (Regular-MP2)

線形 (Regular-MP2)

線形 (Grimme-SCS-MP2)

線形 (Grimme-SCS-MP2)

-20

-20
-0.2

0.0

0.2

0.4

Log(RBA/100)

0.6

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

Log(RBA/100)

課題誘電率・原子半径の選択
ソルバーの高速化（収束性、並列化）
…

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62

FMO法によるX線構造決定法の開発

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63

FMO創薬コンソーシアム
代表幹事： 福澤 薫 （星薬科大学）
副代表幹事： 田中 成典 （神戸大学）
副代表幹事： 本間 光貴 （理研）

参加機関
• 製薬企業 12社• IT企業 1社• アカデミア 7機関

研究内容• FMO-PBSA計算のプロトコールの作成と自動化• 精度の大規模検証• FMOによるX線構造決定法の開発

FMOの自動計算プロトコール

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65

Validation of FMO-protocol data
Estrogen receptor α (38 structures with 22 types of compound)

R2=0.81
-80
-60
-40
-20
0
Manual labor (kcal/mol)IFIE-SUM

100
50
0
-50
-100
-150
-200
-250
-300
R2=0.98-350-400-400 -300 -200 -1000Manual labor (kcal/mol)

Good agreement between FMOprotocol and manual labor data.

FMO+MM-PBSA

FMO-protocol (kcal/mol)

MM-PBSA

30
20
10
0
-10
-20
-30
-40
-50
-60
-70

FMO-protocol (kcal/mol)

FMO-protocol (kcal/mol)

Coefficient of determination between FMO-protocol
and manual labor data [Anzaki’s data]
0
-20
-40
-60
-80
-100
-120
R2=0.90
-140
-160
-160
-110
-60
Manual labor (kcal/mol) Negative charged ligand Neutral ligand
 Positive charged ligand

FMO IFIE database
PDBの全複合体データのFMO
計算結果を収載するデータベースを計画している。現在、基本設
計が終わったところ。来年度、世界中の研究者が使えるように公
開する。

主な用途
FMO計算結果の解析（IC50との相関、
PIEDAなど）

Semi-automated
FMO calculation
protocol& Data of FMODD

FMO力場開発の基礎データ

医薬品設計への利用（新しい置換基の提案など）
CBIジャーナルなど
への投稿の際に利用（PDBのデポジットに近い感覚）

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67

Outline
1. インシリコスクリーニングの技術開発
2. インシリコスクリーニング・設計の実例
3. 結合親和性予測／FMOの創薬活用
4. 体内動態・毒性の予測に関して

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68