計算化学的手法を用いた新薬の創製 関西分子設計研究会 合田 圭吾

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1 計算化学的手法を用いた新薬の創製 関西分子設計研究会 合田 圭吾
Computer-Aided Molecular Modeling (CAMM) Research Center Kansai 合田　圭吾 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

2 新規リガンド分子の複合体構造予測 for SBDD Virtual Screening その他の計算化学的手法 in silico ADME
Agenda 　新薬の研究開発 　計算化学的手法 　　　　　新規リガンド分子の複合体構造予測 for SBDD 　　　　　Virtual Screening 　その他の計算化学的手法 　　　　　in silico ADME 　CAMM関西の活動 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

3 新薬の研究開発の流れ 5 ～ 8 年 3～7 年 2～3 年 非臨床試験 （動物試験） 創薬研究 臨床試験 承認申請 標的受容体の同定
　標的受容体の同定 　スクリーニング試験 　候補化学物質の 　　最適化 　薬効薬理試験 　毒性試験 　安全性試験 　第1相試験 　第2相試験 　第3相試験 審査 発売 5　　～　　8　 年 3～7 年 2～3 年 期間 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

4 新薬の研究開発： 製薬企業比較 02 01 製薬会社 百万ドル 1 2 グラクソ・スミスクライン （英国） 28,871
新薬の研究開発：　製薬企業比較 02 01 製薬会社 百万ドル 1 2 グラクソ・スミスクライン （英国） 28,871 ファイザー （米国） 28,288 3 メルク （米国） 21,446 4 7 アベンティス （仏） 18,441 5 アストラゼネカ （英国） 17,343 6 8 ノバルティス （スイス） 17,175 ジョンソン・エンド・ジョンソン （米国） 17,151 ブリストル・マイヤーズスクイブ （米国） 14,705 9 12 ロシュ （スイス） 12,806 10 ファルマシア （米国） 12,037 15 武田薬品工業 7,227 22 三共 3,743 23 エーザイ 3,727 25 24 山之内製薬 3,471 28 30 藤沢薬品工業 2,882 2000年産業別研究費の対売上高比率 （ 総務省「科学技術研究調査報告」） 全産業平均 3.04％ 医薬品工業 8.60％ ソフトウエア業 5.79％ 電気機械工業 5.65％ 総合化学・化学繊維工業 3.64％ 自動車工業 4.09％ 食品工業 1.01％ June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

5 HTS（High Throughput Screening）
新薬の研究開発における計算化学 創薬研究 　標的受容体の同定 　スクリーニング試験 　候補化学物質の 　　最適化 　研究開発費コストの削減 　創薬プロセスの効率化 HTS（High Throughput Screening） →　大規模な設備が必要 Combinatorial Chemistry →　化学反応が特殊 計算化学的手法：　実験技術を補完 HTS　→　Virtual Screening CombiChem　→　Structure-Based Drug Design June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

6 Structure-Based Drug Design : SBDD 薬物受容体構造に基づいた医薬品設計法
複合体構造予測 新規阻害剤の設計 蛋白－阻害剤 複合体構造解析 新規阻害剤の合成 阻害剤の活性測定 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

7 ⇒ 新規リガンド分子の結合配座・様式の予測
複合体構造予測 ⇒　新規リガンド分子の結合配座・様式の予測 　Molecular Dynamicサンプリング法 　　　　　　 AMBER / CHARMm 　Monte Carloサンプリング法 　　　　　　 MCMM / BatchMin 　Genetic Algorithm法 　　　　　　 AutoDock June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

8 AutoDock法 リガンド分子の回転可能な二面角を変数として、grid空間内に配座を発生させ、配向する。 方法
Morris G. M. et al. （Scripps） J.Comput.Chem., 19, 1639, 1998. 方法 リガンド結合部位に格子（grid）を設定し、gridの各点上に、リガンド分子に含まれる原子タイプ（Csp3、Csp2、Osp3、…）を配置し、各々の原子タイプごとに蛋白分子との相互作用エネルギーを計算しておく。 リガンド分子の原子に最も近接しているgrid点上に計算した各々の原子タイプの相互作用エネルギーを足し合せ、分子全体の相互作用エネルギーを算出する。 GA法を用いて、2～3を繰り返し、相互作用エネルギー値が最小になる配座を探索する。 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

9 複合体構造予測： Lipocalin蛋白 Lipocalinファミリ－：bバレル構造、carrier蛋白質
retinol-binding protein b-lactoglobulin 1KT7: Calderone, et al. J. Mol. Biol. 329, 841, 2003 1GX9: Kontopidis, et al. J. Mol. Biol., 318, 1043, 2002 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

10 Lipocalin： 目的、方法 目的 Lipocalin蛋白（retinol-BPおよびlactoglobulin）と3種のリガンド分子の複合体構造を予測し、carrier蛋白としての性質を理解する 方法 AutoDock3.0 　　　↓ Energy-Minimization 蛍光消光法による結合定数（Kd） retinoic acid bilirubin biliverdin retinol-BP 108 nM ND lactoglobulin 122 nM retinoic acid bilirubin biliverdin June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

11 Lipocalin： 方法の検証（X線結晶構造の再現性）
retinol-binding protein X線複合体構造： 青色（retinol） 予測構造： 灰色（retinoic acid） retinoic acid X線複合体構造： 赤色 予測構造： 灰色 b-lactoglobulin June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

12 Lipocalin： retinol-BP 複合体構造予測
retinoic acid bilirubin biliverdin retinoic acid bilirubin biliverdin 相互作用E kJ (2) kJ (1) -94.7 kJ (3) 歪みE 23.8 kJ (1) 99.5 kJ (3) 53.4 kJ (2) 疎水コンタクト 17個(1) 15個(2) 4個(3) 予測 1 2 3 結合定数 108 nM ND June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

13 Lipocalin： b-lactoglobulin 複合体構造予測
retinoic acid bilirubin biliverdin retinoic acid bilirubin biliverdin 相互作用E kJ (2) kJ (1) -90.5 kJ (3) 歪みE 52.1 kJ (2) 70.0 kJ (3) 34.0 kJ (1) 疎水コンタクト 18個 (1) 11個 (2) 1個 (3) 予測 1 2 結合定数 122 nM ND June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

14 Lipocalin： b-lactoglobulin 複合体構造予測
retinol BP retinoic acid distance 10.7 Å Kd = 122 nM bilirubin distance 12.0 Å Kd = ND retinoic acid distance 8.6 Å Kd = 108 nM June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

15 抗インフルエンザ薬の開発 インフルエンザウイルスの複製模式図 ノイラミニダーゼ（NA） 1993年、理論的にNA阻 害剤をデザイン
　　　吸　着　　　 　　　侵　入　　　 膜　融　合 　出　芽　 　ノイラミニダーゼ（NA） 　 1993年、理論的にNA阻 害剤をデザイン von Itzstein et al. Nature 363, 418, 1993 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

16 抗インフルエンザ薬の開発 ノイラミニダーゼ酵素の立体構造 ザナミビル複合体 シアル酸（基質） ザナミビル
1A4G: Taylor, et al. J.Med.Chem. 41, 798, 1998 ノイラミニダーゼ酵素の立体構造 ザナミビル複合体 シアル酸（基質） ザナミビル June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

17 COX2阻害剤の開発 解熱鎮痛消炎剤： 「アスピリンから、スーパーアスピリンへ」 アスピリン、非ステロイド抗炎症剤
解熱鎮痛消炎剤：　「アスピリンから、スーパーアスピリンへ」 アスピリン アスピリン、非ステロイド抗炎症剤 　→　胃腸出血、血小板凝集阻害、腎毒性、肝毒性 炎症などに関連するプロスタグランジンH2を産生する酵素： COX（シクロオキシゲナーゼ） COX1：　胃腸粘膜の保護、正常な腎機能、血小板の凝集 COX2：　1990年に発見。炎症状況下で発現。発熱、痛み、腫れ June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

18 COX2阻害剤の開発 COX1とCOX2の活性部位構造の比較 セルブレックス （スーパーアスピリン） COX2 COX1 June 2004
　　セルブレックス （スーパーアスピリン） June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

19 COX2阻害剤の開発 COX2 COX1 Gierse, et al. J Biol Chem. 271, 15810, 1996
June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

20 複合体構造予測法の問題点 評価系の改良 －静電相互作用 －水和エントロピー効果 －配座エントロピー効果 蛋白分子の自由度
計算上のartifactと思われる構造 　評価系の改良 　　　　－静電相互作用 　　　　－水和エントロピー効果 　　　　－配座エントロピー効果 　蛋白分子の自由度 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

21 VSをHTSの1st screeningとし、 HTSを補完する
Virtual Screening法 創薬研究 　標的受容体の同定 　スクリーニング試験 　候補化学物質の 　　最適化 VSをHTSの1st screeningとし、 HTSを補完する 方法 　複合体構造予測の拡張 　数万～数十万個の化合物3Dデータベース検索 　　　－ DOCK、FlexX、Glide、FRED 　　　－ 形状の相補性 　　　－ 水素結合の相補性 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

22 DOCK法 sphereの中心点をdocking空間の代表点として用い、リガンド分子を配向させる 方法
Oshiro, et al. （UCSF, Kuntz） J Comput Aided Mol Des. 9, 113, 1995 方法 標的蛋白質の表面に球状プローブ（sphere）を配置させて、リガンド分子がdockingする空間を定義する AutoDock法と同様に、docking空間に設定したgridの各点を、リガンド分子の原子の代りとして用い、相互作用エネルギーを計算する GA法を用いて、2～3を繰り返し、相互作用エネルギー値が最小になる配座を探索する。 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

23 Systematic conformation search Gaussian function screening
FRED法 OpenEye Scientific Software McGann, et al. Biopolymers 68, 76, 2003 Systematic conformation search Gaussian function screening ChemScore screening 他のVS法（FlexX、Glide）との比較 Schulz-Gasch, et al. J. Mol. Model. 9, 47, 2003 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

24 FRED法：　他のVS法との比較 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

25 VScreening： Estrogen receptor
Estrogen receptorと、そのアンタゴニスト（OHT）のX線結晶解析構造を題材にして、virtual screening法を検証する。 - Estrogen receptor 　 核内受容体、転写因子 　 抗癌剤（乳癌）、骨粗鬆症治療薬の標的 - Tamoxifen（Aventis) 　 特異的アンタゴニスト、Kd 2～5nM 4-hydroxy-tamoxifen (OHT) Estrogen receptor a ligand binding domain - OHT複合体1.9 Å分解能 3ERT: Shiau, et al. Cell 95, 927, 1998 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

26 Estrogen receptor： 方法 Tool： DOCK4.0 OHT + 1000化合物 3D DB： ・購入可能な低分子化合物
　ライブラリ 　（Maybridge、SALOR等） 　　　　　　・CORINA2.6で3D構造生成 　　　　　　・約36万3D化合物データセット 　のうち、ランダムに選んだ 　1000化合物 DOCK 1st screening DOCK 2nd screening rigid search flexible search OHTのランク？ OHT 化合物 HW SGI O2 R5000 (180MHz) June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

27 Estrogen receptor： DOCK法
1st screening　（rigid search） OHT　354位 / 1000化合物 1. BLT kcal/mol 2. BR 3. BTB 354. OHT -12.9 CPU 6秒 / 分子 2nd screening　（flexible search） OHT　58位 / 500化合物 1. BLT kcal/mol 2. BTB 3. BLT 58. OHT CPU 58秒 / 分子 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

28 Estrogen receptor： AutoDockによるRefinement
AutoDock: Top10 from 2nd DOCK with OHT、 LGA (10 runs) DOCK AutoDock kcal/mol kcal/mol BLT BTB BLT OHT 計算構造（緑）　vs　X線構造（青） June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

29 Estrogen receptor： FRED法
OHT+100cmpds Compounds Total Score 1 OHT 2 AW 00945 3 AW 01109 4 AW 01131 5 AW 00944 30 CPU秒 / 化合物 ピンク：初期配座 黄色：予測結合構造 緑：X線構造 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

30 P2Y1受容体： 7回膜貫通G蛋白質結合型受容体、立体構造は未知 ヌクレオチド受容体ファミリー、機能が未知なものが多い
VSreening：　P2Y1受容体 平本ら（立命館大理工　藤田研究室） J. Pharmacol. Sci. 95, 81, 2004 P2Y1受容体： 7回膜貫通G蛋白質結合型受容体、立体構造は未知 　　　　　　　　　ヌクレオチド受容体ファミリー、機能が未知なものが多い P2Y1・P2Y12アゴニストが血栓症治療薬 　機能と役割を明らかにする　 →　特異的なアゴニスト、アンタゴニストが必要 　ロドプシンX線構造を基に、フーリエ変換へリックスモデリング法と 　　配列相同性モデリング法により、P2Y1の立体構造を予測 Virtual Screening（AutoDock3.0 ） P2Y1モデル　＋　代謝物500化合物 　　　　　　　　　　　　　　　　　⇒　新規アゴニスト・アンタゴニストの探索 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

31 P2Y： 結果 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

32 P2Y： 活性値とAutoDockエネルギー値との相関
June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

33 Virtual Screening法の問題点
　評価系の改良 　　　　複合体構造予測法の問題点と同じ 　蛋白分子の自由度 　リガンド分子の配座空間の探索 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

34 その他の計算化学的手法 薬物の体内動態（ADME） 吸収（Absorption） 分布（Distribution）
非臨床試験（動物試験） 　薬効薬理試験 　毒性試験 　安全性試験 薬物の体内動態（ADME） 吸収（Absorption） 分布（Distribution） 代謝（Metabolism） 排泄（Excretion） 薬物の体内動態シュミレーション（in silico ADME） June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

35 in silico ADME： 経口薬剤のMW分布
全体の割合（%） MW June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

36 in silico ADME：　"rule of 5" Lipinski, et al. Adv.Drug Deliv. Rev., 23, 3, 1997 計算によって、化学物質の性質（物理化学的性質：脂溶性、溶解性、水素結合能など）を算出し、薬物の体内動態を予測 例）　Lipinski の「rule of 5」 　　　　・ 分子量 < 500　（膜透過性） 　　　　・ clogp < 5.0　（溶解性） 　　　　・ 5個以下の Hbond donors　 （膜透過性） 　　　　・ 10個以下の Hbond acceptors　 （膜透過性） 　　　　　　　↓　　　 　　　　経口薬剤となるためには、これらの性質を 　　　　満たすこと 分子量 = clogp = 2.185 Hbond acceptors = 1 Hbond donors = 1 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

37 製薬会社では、基盤技術になっている。特に欧米の会社 この手法を用いて開発された新薬が数多く報告されている
今後の課題 　製薬会社では、基盤技術になっている。特に欧米の会社 　この手法を用いて開発された新薬が数多く報告されている 　人材の育成（アカデミアでの教育・指導） 　予測精度・効率の向上を目指して、手法の更なる研究が必要 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

38 その他のCAMM関西の活動（1） 立体構造予測： カチオンπ相互作用を持つヘテロ３本鎖コイルドコイルの設計
川口ら（名工大院工　田中研究室）日本化学会2004年年会 L-oligodeoxynucleotide analogs fixed in a low anti glycosyl conformation 浦田ら（大阪薬大）Org. Biomole. Chem. 2, 183, 2004 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai

39 その他のCAMM関西の活動（2） Virtual screening： kinase、carboxylase 新規方法論の開発：
　新規方法論の開発： 　　　　　　　　配座エントロピー効果 　　　　　　　　溶媒和エントロピー効果 June 2004 Keigo Gohda / CAMM-Kansai