2020.1.30 PDBj・BINDSユニット連携講習会

Drug Target Excavator (DTX)による創薬ターゲット探索

土方敦司、白井 剛
BINDS最適化ユニット・長浜バイオ大1

プラットフォーム機能最適化ユニット

プラットフォーム機能最適化ユニットによる創薬支援の考え方

バイオロジカルシー
ズ探索ユニット

標的遺伝子／タンパク質の同定
個別化創薬

タンパク質の大量発現／生産と精製
バイオ医薬

構造解析ユニットイユン
ニシッリ
インシリコユニット
トコ

ケミカルシーズ・
リード探索ユニット

結晶化
Ｘ線結晶解析
化合物探索

複合体構造解析

VaProS
ゲノム配列ＤＢ

東北大（構造-ゲノム変異）ゲノム変異ＤＢ
阪大（構造-配列）化合物最適化／合成方法の検討
生体に対する毒性など（ＡＤＭＥ）

東大（文献AI）

リード化合物合成
動物実験

遺伝子発現ＤＢ

早大（構造-ゲノム）
早大（抗体-生産）

製薬企業

2

抗体医薬

情報処理が創薬に威力を発揮する時が到来している（莫大な候補を少数の候補に絞り込む）

タンパク質／超分子ＤＢ

タンパク質相互作用ＤＢ
疾患ＤＢ
医薬情報ＤＢ

長浜バイオ大（タンパク質-医療情報）
プラットフォーム機能最適化ユニットデータクラウドVaProS(Variation effect on PROtein Structure and function)•最適化ユニットが開発したものを含め、20種程度のDBを接続し横断検索できる

http://pford.info/vapros/

阪大(構造-配列)

早大(構造-ゲノム・抗体)

東大(文献AI)

長浜バイオ大(タンパク質-医療情報)

東北大(構造-ゲノム変異)

毎月２００件。

3

ゲノム創薬・ターゲット創薬からネットワーク創薬へ
Target

想定標的タンパク質

CASP3

PBK/TOPK

遺伝子間・タンパク質間(PPI)相互作用

HDAC6

MAPK14/p38
α
PAK4

OTS964

CDK11

PBK/TOPK

実際の標的タンパク質

PIM1

Lin et al. Sci. Trans. Med. 11, 2783 (2019)

GWAS関連遺伝子数20

平均 ~1.2

15
105

Muhammed et al., Nature Biotechnology 25, 1119-1126 (2007)

1.
01.
11.
21.
31.
41.
51.
61.
7
1.
8
1.
9
2.
0
2.
1
2.
2
2.
3
2.
4
2.
52.
6
2.
72.
82.
904

オッズ比(OR)

疾患-医薬品(ドラッグ)をネットワークで解析する• ヒトタンパク質ネットワークに疾患とドラッグを接続し、疾患 à ドラッグの経路をデータ解析する。

Researchtarget

Disease A

Drug aDisease-related
proteins

Drug target

Disease B

Drug bHuman protein network
5How much Disease-Drug relations could be connected via molecular-network?

DTX(Drug-Target eXcavator)• VaProSに医薬情報(レセプト・副作用報告)・疾患-疾患関連タンパク質の関係をリンクし、ドラッグ構造・ターゲット配列などで検索しグラフで閲覧できる http://harrier.nagahama-i-bio.ac.jp/dtx/
JADERNDB

JECDB

KEGG

DrugBank

GWAS
Catalog

IntActPDB

KNApSAcK

副作用報告数

薬価・処方数量毒性

ドラッグ・パスウェイ

ドラッグ・ターゲット

疾患遺伝子

PPI

立体構造

天然ドラッグ

総ノード数32,452

総エッジ数279,889

ドラッグ
10,991

タンパク質
19,412DTX(Drug-TargeteXcavator)疾患関連25,595

治療薬
5,368
ターゲット
12,835

6

疾患
2,049

PPI/パスウェイ
236,091

VaProS-BINDS

http://harrier.naga
bio.ac.jp/dtx/

DTXの検索:ドラッグ-ターゲットペア• ドラッグやターゲットは機能や構造の稀少度などでスコアリングされている
DrugTarget

Drug

Medical Info. In Japan

Target(Human protein)

1. Drug target uniqueness

ターゲットの希少度

1. Known drug target similarity

既知ターゲットへの類似度

2. Efficacy uniqueness

効能の希少度

2. 3D structure novelty

構造の未解明程度

3. Target 3D structure novelty

ターゲット構造の未解明程度

3. Functional annotation degree

機能の解明程度

4. Total costs in Japan

医療費

4. PPI centrality

相互作用の頻度

5. Adverse reports degree

副作用報告頻度

5. Disease annotation degree

疾患関連性の解明程度

6. Average of above 5 scores

スコア平均

6. GWAS annotation degree

形質関連性の解明程度

Rank scores
LowHigh• ドラッグ：ターゲット・効能が希少、医療費が高額・副作用報告が多い…
• ターゲット：既知ターゲットへの類似性が低い、立体構造が未解明、疾患関連性が高い…

7

DTX:タンパク質 - 疾患最短パスの検索
最短パスリスト

起点・終点を指定して検索疾患（ICD11)• 研究対象のタンパク質はどの疾患に(最短で)結びつくか、簡単に調査できる。
• タンパク質-ドラッグ、疾患-ドラッグの組み合わせでも検索可能。

8最短パスグラフ

起点(タンパク質)疾患-ドラッグパスの分類• 計9,036の疾患àドラッグの経路(パス) の91%は以下の13のパターンに要約される疾患とドラッグがPPIまたはPathwayで接続されるパス
Disease Protein Drug

ドラッグがない疾患
000093

4.0

6.8
9.8

37.6000030

P000018

P000019

PP

P

000024PPP

000038P

2.1
1.3
1.0 000020
4.2P

PPI

MP

PPP

P

000023P

4.6
6.0000094

P

1.2

8.3
8.0

ドラッグがないが疾患関連タンパク質は既知の疾患

000011P000017P000010

疾患とドラッグが繋がらないパス

000016PP

9疾患-ドラッグパスのパターン解析
Plasma membraneMediatorPP
疾患ターゲットP
ドラッグ

Melanosome
ER
Nucleus

Melanosome

ターゲット

疾患

D
疾患関連

PathID

Nucleus
Nucleoplasm

疾患関連Nucleus•

In cell(Nucleus)

ER
Lysosome•

頻出パターンは、疾患にもドラッグにも直接関連付けされないmediatorにより仲介される疾患関連、mediator、ターゲットタンパ
ク質はそれぞれクラスターを形成する
ターゲットは膜局在する傾向があり、疾患関連タンパク質は細胞内にある。
Mediatorは小胞体・核・メラノソームに局在する傾向がある

Extracellular region
Cytosol
Mitochondrion

•

疾患関連
ラッグタ

Mediator

疾患関連2

Plasma membrane

疾患関連1

GO-enrichmentによるクラスタリング

10

疾患関連
ラッグタ
相互作用

疾患関連
ラッグタ
相互作用

DTX簡易マニュアル
http://harrier.nagahama-i-bio.ac.jp/dtx/

11

DTXメインメニュー

タブメニューから検索方法(1〜6)を選択(1)アミノ酸配列によるターゲットタンパク質の検索(2)SDFファイル等によるドラッグの検索(3)キーワードによるターゲッ
トタンパク質・ドラッグの検索(4)PDB IDによるターゲットタンパク質の検索
Under development

12(5)起点(One-end)を指定した最短パスの検索(6)起点+終点(Two-ends)を指定した最短パスの検索

(1)アミノ酸配列によるターゲットタンパク質の検索(1-1)アミノ酸配列をペースト(1-2)検索を実行

13(2)SDFファイル等によるドラッグの検索(2-1)分子構造ファイルをupload(2-2)ファイル形式(SDF, PDF,CIFまたはMOL)を指定(2-3)検索を実行

14

(3)キーワードによるターゲットタンパク質・ドラッグの検索(3-1)検索キーワードを入力(3-2)検索を実行

15(4)PDB IDによるターゲットタンパク質の検索16検索結果(1)~(4)の例
ヒットしたターゲットードラッグー疾患ペアの例
TargetDrug

DiseaseColumnDescription

ColumnDescriptionColumn

Description

Gene

Gene symbol

Drug ID

KEGG DRUG ID

ICD-11UniProt

Uniprot accession

Name

Drug name

ICD-11 codes of diseases ofwhich the drug efficacy

Patients

NameProtein nameClass

Drug class, i.e. antibody

Category

Target category, i.e.
GPCR, Ion channel.

HET/PDBHET or PDB codes if available

The number of patients roughly
estimated from Patient Statistics inMHLW

ATC codes

Price(JPY)

Drug price

ATCCAS

CAS registry number

DrugBank

DrugBank accession

Total
CostTotal cost for the drug in 2015
based on NDB data

JECDB

Drug toxicity reports in JECDB if
available

PrescribedTotal number of prescription in2015 based on NDB data

AdverseTarget-Drug 3D

The PDB entry of which the targetand drug complex structure ifavailable.

The number of adverse reports in
JADER database

GenericA generic drug availability

TSC30

Tertiary Structure
Coverage score byhomologs with sequence
identity of >30%

CSV/Excelで検索結果の表をダウンロード

17

検索結果(1)~(4)の例
ターゲットとドラッグのランクスコア
TargetDrugDisease

DrugTarget (Human protein)
1. Drug target novelty

既知ターゲットとの⾮類似度

1. Drug target uniqueness

ターゲット希少度

2. 3D structure novelty

⽴体構造の未解明度

2. Efficacy uniqueness

効能の希少度3. Functional annotation degree

機能の未解明程度

3. Target 3D structure novelty

ターゲット構造の未解明程度

4. PPI centrality

相互作⽤の頻度

4. Total cost in Japan

医療費

5. Disease annotation degree

疾患関連性の解明程度

5. Adverse reports degree

副作⽤報告頻度

6. GWAS annotation degree

形質関連性の解明程度

6. Average of above 5 scores

スコア平均

12 3 4 5

6Rank scores
Low18Highターゲットの詳細ページ（例）(検索結果の表の”Gene”欄の遺伝子名をクリックすると表示される)タンパク質・遺伝⼦の情報
ランクスコアドラッグリスト

アミノ酸配列Mutation@A Glanceへのリンク
ターゲットの周辺ネットワーク
疾患ネットワークに出現するノード（タンパク質、疾患、ドラッグ、代謝物）の個数とリスト
タンパク質ドラッグ

19

ドラッグの詳細ページ（例）(検索結果の表の”Drug ID”欄のドラッグをクリックすると表示される)ドラッグの情報

ドラッグの⽴体構造（ある場合）

医療情報

ランクスコアドラッグの周辺ネットワーク
ネットワークに出現するノードのリスト
タンパク質
ドラッグ

疾患

20

ネットワークビューの使い方 (1)①クリックで表⽰・⾮表⽰の切替②

ノードリスト③
リストの⼀つをクリックすると、選択されたノードに⾃動フォーカス④
ドラッグの詳細ページへ

21

ネットワークビューの使い方 (2)ターゲット詳細ページ、ドラッグ詳細ページでは、対象ノードからの⻑さを変更して再描画できる（デフォルトはパス⻑＝２）
再描画されたネットワーク図①②
パス⻑を変更して再描画

22

⾍眼鏡ボタンをクリック

(5)起点(One-end)を指定した最短パスの検索(5-1)起点のタンパク質、ドラッグ、疾患名を入力すると、候補が現れるので、その中から一つを選択する(5-2)終点となるタンパク質、ドラッグ、疾患のいずれかを選択する(5-3)検索を実行

23(6)起点+終点(Two-ends)を指定した最短パスの検索(6-1)起点のタンパク質、ドラッグ、疾患名を入力。
途中まで入力すると、候補が現れるので、その中から一つを選択する(6-2)終点のタンパク質、ドラッグ、疾患名を入力。
途中まで入力すると、候補が現れるので、その中から一つを選択する(6-3)検索を実行

24

(5),(6)の検索の結果（例）（起点と終点の種類は検索によって異なる）

起点のタンパク質・遺伝⼦名

パスを仲介する
タンパク質

終点の疾患
(ICD11コード)

接続形式：ppi (タンパク質相互作用)、transcription (転写制御)、causal (疾患原因)、gwas (GWASによる疾患関連）、target (ドラッグターゲット）

タンパク質

疾患

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実習（自身のPCを使って）
1. ABCC8をターゲットとする医薬品、その関連する疾患にはどのようなものがあるか調べてみましょう。
手順１）(３)キーワード検索で、”ABCC8”と入力して検索
手順２）検索結果の表から”ABCC8”をクリックする。

2. ２型糖尿病と最短パスでつながるタンパク質、医薬品にはどのようなものがあるか調べてみましょう。
手順１）(５)One-end検索で、”Type 2 diabetes”と入力し、出てきた”5A11”を選択して検索
手順２）表示されたネットワーク左上の”Node List”ボタンをクリック
からドラッグリストを表示

3. 自身が興味のあるタンパク質、疾患、ドラッグ等をクエリにして、(1)〜(6)の検索をしてみましょう。
26