第22回PCクラスタシンポジウム「HPCシステム技術の最前線」 2022年12月6日

ペプチド医薬品の膜透過性向上に貢献する大規模シミュレーション
東京工業大学
情報理工学院教授 秋山 泰

1

講演の内容2１）ペプチド創薬への期待
２）機械学習じゃダメなんですか？

３）分子動力学法による予測への挑戦（第一次）

４）分子動力学法による予測への挑戦（第二次）
５）まとめ
６）今後の展望１）ペプチド創薬への期待

創薬におけるコストの上昇
非臨床

臨床

4

総計

スライドの事後公開に際して、引用図表の一部を処理しています。

• 上市薬１案件あたり3500億円程度まで上昇（1ドル=140円）• 上市薬１案件あたり10年• 従来、製薬企業で一貫して行われてきた創薬の限界• 単純な標的分子は調べ尽くされてしまった→生命・細胞システムの熟慮が必要な難しい標的分子が対象に

従来型の低分子医薬品の例

5低分子と抗体の利点を併せ持つ中分子医薬品 6低分子医薬品

中分子医薬品

高分子医薬品

有機化合物～1,000

ペプチド医薬600～2,500

核酸医薬1,000～30,000

抗体医薬
150,000～◎○〇△

標的特異性△○◎◎

PPI阻害能△〇〇〇

体内持続性(体内安定性)

○

△△

◎

細胞膜透過性○

△

△

×

標的探索

○△△

◎

安全性・毒性

△

△

△○

◎

〇〇×

分子量
医薬の対象となる標的の数

製造コスト多い（ブロックバスター） 多い（アンメットニーズ） 多い（アンメットニーズ）

安価

少ない

高価

（ご参考）皮膚がん・肺がん等向け抗体医薬のオプジーボは、2018年4月の国内薬価引下げ後も患者一人当たり年間1000万円超の費用となる。製造には動物由来細胞を利用。

ペプチドはタンパク質を短くしたもの

7

タンパク質＝アミノ酸が約50～約3万個 連なった分子20通りの標準アミノ酸

ネスレ株式会社HPより引用

タンパク質配列の平均アミノ酸数は約300

IPA「教育用画像素材集サイト」より引用

ペプチド創薬

8タンパク質＝アミノ酸が約50～約3万個 連なった分子ペプチド ＝ アミノ酸が２個～約50個 連なった分子・栄養としてのペプチド・機能性ペプチド

n=6n = 11O

OH

O

N
O

H
N

HN
O
HN

O
N
H

・ペプチド創薬「薬剤設計の標準的骨組み」として（特殊環状）ペプチド分子を活用

O
O

NH

HN

N

O

NH
O

O

N

O
O

O

N

N
H
N

O

N

O

NH

O

N
OH
O

N

既存の創薬に比べて様々な利点

ペプチド創薬の強み○低分子薬では狙いにくいＰＰＩ阻害等の効果○抗体よりも安価に合成できる○経口投与も可能、細胞膜透過も可能◎標準ブロックの組み合わせで創られる
OH

H
N

HN
O
HN

O

O
O

N

O
O
NH

N
H

n=66残基20x20x20x20x20x20＝20 6＝6400万通り

n = 1111残基

20x20x20x・・20＝2011＝204兆8000億通り

O
O

N
O

NH

HN

N

O

NH
O

O
O

N

N
HNONO
N
OH
O

N

O

9

地球の表面全体から、欲しい名刺を探す!?

10

1つの薬剤候補化合物を 名刺サイズ に喩えると化合物ライブラリーの広さは...
低分子ライブラリー（106種類～）= サッカー場の面積105m × 68m

90mm × 60mm

抗体医薬ライブラリー（1011種類～）= 東京23区の面積

ペプチドライブラリー（1014種類～）= 日本の面積

ペプチドリーム㈱ HP（旧ページ）より引用して改変創り得る修飾アミノ酸から20種選び、n=13の特殊環状ペプチドとして合成した際のペプチド配列の多様性（2013≒1017種類）= 地球の表面積

迅速にヒットを同定できるPDディスプレイ 11

ペプチドリーム㈱ HP（旧ページ）より引用

ペプチドリーム社が開発したPDディスプレイ (PDDS) は、きわめて多様なペプチドライブラリーを高速で評価できる世界で唯一の技術です。
PDディスプレイにより、他のどのディスプレイ技術と比較しても短期間で、ヒットペプチドの同定を行うことができ、しかも極めて高い再現性を有し、かつ、実験者間のデータのばらつきも実質的にありません。

東大発ベンチャー企業 ペプチドリーム社 12
2006年創業第２回「日本ベンチャー大賞」
内閣総理大臣賞 受賞

時価総額 2144億円 (2022/12/2)

PDPS技術を世界の創薬企業が利用

ペプチドリーム株式会社 ホームページより引用

最強のはずだったペプチド創薬が持つ問題

13

問題点① 体内持続性が低い場合がある
血中タンパク質結合率（PPB）が従来薬よりも異常に低く、短時間で体内から分解・排泄される場合がある

しかも、既存手法では予測ができず、合成してみてから問題点が発覚する

問題点② サイズが大きいため、細胞膜を通過しにくい
薬効 高O
ON
O

HN

NH
NO

NH
O

O
O

N

N
H
N

O

N

O

O

N
OH
O

細胞N

細胞膜
細胞質
細胞膜を通過しないと、細胞内標的に到達できない

小大
膜透過性 低しかも、薬効の高い大型ペプチドほど膜透過性の良いものは見つけにくい２）機械学習じゃダメなんですか？

Li J., et al.
Bioinformatics 38(4): 1110-1117, 2022機械学習による予測モデルの構築
特徴ベクトル

ペプチド構造OH

O
O

H 2N

N
H
HN

S
S

HNO

O

HN

N
N
HO

O

O

OONH

O

H2 N

NH2HN

O

NH2

予測値

MW
LogS
LogP
#Ring
TPSA
:

15

機械学習の技術

w2

損失関数
等高線

w1

予測モデルの構築

実測値

有効なデータが多く集まれば精度が向上する

体内持続性(PPB)予測については開発済

16ペプチドリーム社との共同研究により、学習用のデータ量を確保できた

Li J., et al.
Bioinformatics 38(4): 1110-1117, 2022.

環状ペプチドのPPBデータを500件近く収集
さらにデータ拡張（データ水増し）の方法を開発したことにより、深層学習の適用が可能になった。

機械学習を阻む、化学修飾の多様性(a) Ahlbach CL, et al. Future Med. Chem. 2015
Cpd-CSE

Cpd-CSA

O
N
O

24倍

O

NH

HN

N

O

O
N

O

NH

HN

N

O

O

O

N

O

O

機械学習は設計シリーズ内では強力だが、新規パターンにまで対応できるとは限らない・・・

NH

N-メチル化だけで

O

O

N
H
N

O

N

NH

O
O

O

N

N
H
N

O

N

O

N

O

N

NH

OH
O

N

OH
O

膜透過係数
Val
Pe = 0.41 (×10-6cm/s)

24倍 の膜透過率

NMe-ValPe = 9.8 (×10-6cm/s)(b) Hewitt WM, et al. J. Am. Chem. Soc. 2015
Cpd 4.5

Cpd 4.4

OH

D-Leu

H
N

HN
O
HN

O
N
H

O
O

N

O

176倍

L-Leu

HN
O
HN

O
NH

Pe = 0.045 (×10-6cm/s)

OHL/D 光学異性体でHNOOO

NOO

N
H

Pe = 7.9 (×10-6cm/s)

NH

17

176倍 の膜透過率

３）分子動力学法による予測への挑戦（第一次）

Sugita, et al.
(2021) JCIM

膜透過性はペプチド創薬の最大の未解決課題19
問題点 サイズが大きいため、細胞膜を通過しにくい
薬効 高O
ON
O

HN

NH
N

O

NH
O

O
O

N

N
H
NO

N

O

O

N
OH
O

細胞

N

細胞膜
細胞質
細胞膜を通過しないと、細胞内標的に到達できない

小大
膜透過性 低しかも、薬効の高い大型ペプチドほど膜透過性の良いものは見つけにくい

Sugita, et al.
(2021) JCIM

膜透過シミュレーションは人類に可能か？ 20
sec秒

10-0
10-110-2ms

ミリ秒

実際の膜透過現象にかかる時間（ミリ秒のオーダー）

10-3
10-410-5分子シミュレーション専用で世界最速の Anton2 ですら、ミリ秒までは計算できない多数の計算ノードを用いる並列処理

×1000

10.4 μs/day

傘サンプリング法
による計算の加速(Anton2)

Wikipediaより引用

μs

10-6マイクロ秒
10-7

×1000.2 μs/day(東工大TSUBAME3.0 P100 １枚)

拡張アンサンブル法を用いた分子動力学シミュレーション

Steered MD (StMD)

Metadynamics (MTD)(Izrailev, LNCSE1999)(Laio, PNAS2002)

21

Supervised MD (SuMD)(Sabbadin, JCIM2014)

PaCS-MD(Harada, JCP2013)

人工的な力を加えて、特徴観測したい現象を誘発
Descr.
するMD

エネルギー曲面にエネルギー 標準的なMD条件下で、観測を加えていき、観測したいしたい現象に寄与する変化現象を誘発するMDのみを優先選択するMD

長所
Merit

StMDやMTDと異なり、短時間(～数十ns)で計算可能、人工的なエネルギー操作をエネルギーの見積もりが可能
行わない

短時間(～数十ns)で計算可能

Collective variableの選択を
短所 シミュレーション結果が、誤ると、観測したい現象をIssue 力の加え方に依存する
誘発できない出現しにくい現象の場合、計算時間が増大する

StMD + REUSで対応することとした

膜の法線方向に沿った レプリカ交換（RE）
細胞膜z=0Å

細胞内（対称性を利用）
z=0.0 1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

9.0

細胞外

z座標

模擬区間
レプリカ レプリカ

33.0

34.5

36.0 z=37.5・・・

膜の法線方向（z軸）に対して28地点を選択。
膜中心の近くはz座標の間隔を細かく刻んでいる。

28レプリカを 28GPUを使って同時実行

22

各位置に拘束をかけたレプリカ
間で状態交換AMBER20

23

experimented permeability

シミュレーションからの細胞膜透過率予測

predicted permeability

細胞膜透過現象を再現した
分子動力学シミュレーション
をスパコン上で実施する

稀にしか到達しない状態をつなげる
傘サンプリング法とWHAMにより、平均力ポテンシャルPMFを高速推定

PMFの推定値を利用しながら上記の方程式の右辺を計算し膜透過率（P）が求められる

実験値と計算値との相関（第一次プロトコル） 24

R=0.63 (D-S), R=0.43 (Chugai),

実験値

予測値

予測値

実験値

予測値

実験値

R=0.58 (Shionogi)

膜を通りそうもない設計と、透過性のあるペプチドを、化学合成や、評価実験なしに、計算機上でおおよそ弁別可Sugita, et al.
(2021) JCIM

親水的 vs. 疎水的なペプチドのPMF形状の差異
親水的

Hydrophilic peptides

疎水的Hydrophobic peptides• 親水的 Hydrophilic peptides• high free energy barrier near the center of the membrane• some peptides are most stable near the reaction coordinate z=10Å
• some peptides are most stable in bulk solution• 疎水的 Hydrophobic peptides• the barrier near the center of the membrane is no longer rate-limiting for severalpeptides• all peptides are most stable near the reaction coordinate z=10Å

25

シミュレーションから見えてくること

26

３つの環境を駆使してシミュレーション実施
REUS本体 28レプリカ

US 後処理 ×28

東工大 T3.0

17.3 h × 4回 (400 ns)=69.2 h (3日弱)

3.5 h ×28個 /6GPU≃16.3 h (1日弱)

さくら高火力11.2 h × 4回
=44.8 h (2日弱)
big キューで実施

2.3 h ×28個 /6GPU≃10.7 h (半日弱)small キューで実施

産総研 ABCI

10.5 h × 4回
=42.0 h (2日弱)

2.2h ×28個 /6GPU≃10.3 h (半日弱)P100 GPU

V100 GPU

V100 GPU

PCIeとSXM2の性能差？

速度比×1.00

×1.55

×1.65

27

24時間計算体制 （さくらインターネットとの共同研究）28
計18ノード (V100×36）

・サーバー
sakura01
・クライアント sakura02-18
Slurm 20.11.3 でのジョブ管理
NFSマウントによるストレージ共有

big キュー
sakura02-15(28GPU)smallキューsakura16-18(6GPU)

28レプリカでのREUS計算
100ns x 4～5回
次弾装填用
Pull-MD

28レプリカでのREUS計算
100ns x 4～5回

US後処理

産総研 ABCIグランドチャレンジ2020に採択

29

課題名：大規模REUSシミュレーションと機械学習の融合による創薬向け環状ペプチド100件以上の細胞膜透過性予測
実施日： 2020年8月26日12:30 ～ 27日12:00 (23:30)
利用資源： ABCI 1088ノード（Large採択）(a)環状ペプチドの膜透過率予測

910ノード利用 (V100×3640枚）、出力データ量 10.3TB

製薬企業（第一三共、中外、塩野義）由来の100件以上の環状ペプチドの計算→ 目標値の100件を上回る、130件超 の膜透過シミュレーションを実施
910×4÷28＝130(b)性能計測（strong/weak-scaling性能、ベアメタルとSingularityの比較、他）

178ノード利用（V100×712枚）→ Singurarity利用で、対ベアメタルで約90％の速度性能を達成

第一論文： 杉田ら（2021年, JCIM誌）

6残基×100ペプチド
8残基×56ペプチド
約30万GPU時間 (P100)
2021年７月電子公開
8507 view (2022年12月5日現在）

30４）分子動力学法による予測への挑戦（第二次）

Sugita, et al.
(2022) JCIMREST/REUS法の採用、二次元レプリカ交換へ

32

膜内位置

溶質の各ペプチド毎に、224GPU ×約90時間 (P100の場合) で 500ns 程度のシミュレーションを実施

脂質二重膜にコレステロールを添加

33

Sugita, et al.
(2022) JCIM

40 ～ 50 mol %の組成では膜中心 (Z=0Å) 付近まで水分子が浸入しにくくなる(a) 0 mol %, (b) 10 mol %,(c) 20 mol %, (d) 30 mol %,(e) 40 mol %, (f) 50 mol %40～50 mol %は横軸 z=0Å付近で表面積が縮小

実験値と予測値の相関（第二次プロトコル）
MDCK（イヌ腎臓由来）

PAMPA（人工膜）34

Sugita, et al.
(2022) JCIM

10残基ペプチド18個について膜透過率実験値との相関を示す。

コレステロール

40 mol %R=0.94R=0.85

コレステロール50 mol %R=0.97R=0.87

縦軸が予測値

第二論文： 杉田ら（2022年, JCIM誌）

コレステロール濃度比較（0,10,...50 mol%)及び10残基×18ペプチド (40 & 50 mol%)
約70万GPU時間 (P100)
2022年9月電子公開
1635 view (2022年12月5日現在）
特許7057004, 特許7125575

35５）まとめ36• 環状ペプチドの細胞膜透過現象に対する直接的な分子動力学（ＭＤ）シミュレーションを実施。
• 従来研究は「水中のふるまい」「油性環境中のふるまい」などを単独に調べるだけであったが、本研究では実際に脂質二重膜と水の層を用いて計算。ただし膜透過現象はミリ秒前後であるため、充分な状態サンプリングが致命的に重要。
• 現プロトコルでは、膜と鉛直方向（Z軸）に刻み方を変えた２８地点を取り、さらに各点に８種類の溶質温度を設けたREUS/REST法による二次元レプリカ交換
分子動力学シミュレーションを実施。28×8＝224GPUを同時稼働。
シミュレーションは約500ナノ秒ずつ行い、PMF曲線の収束を確認している。
• 10残基の環状ペプチド18個について、コレステロール 40 mol% を加えた膜モデルを使ったとき、実験値と予測値の相関係数は 0.94 (MDCK), 0.85 (PAMPA)である。
今後さらに多くの大型環状ペプチドで、実験値との相関を確認する必要がある。

６）今後の展望

37• １ペプチド当たりのシミュレーションのコストが相当に高い
東工大TSUBAME産業利用（成果公開）100円×56ノード×約90時間＝約50万円
産総研ABCI （V100利用）
220円×56ノード×約60時間＝約75万円• 28箇所×８溶質温度は丁寧すぎるかもしれない。
サボれるところがないかを研究していく（ために、もっとたくさん計算する）。

コストが現在の 1/10 （数万円）になれば、ペプチドを合成し、膜透過実験のために外注している現状に比べて大幅に安価になるため、利用価値が上がる。

（もちろん合成や実験の分野においても日々コスト改善は続いているもののHPC分野における指数関数的なコスパ改善のペースをなめんなよ・・・）。