おける分子シミュレーションへの応用フラグメント...

Kissei Pharmaceutical Co., Ltd.Kissei Pharmaceutical Co., Ltd.

フラグメント分子軌道フラグメント分子軌道((FMO)FMO)法の創薬に法の創薬における分子シミュレーションへの応用おける分子シミュレーションへの応用

地球シミュレータ産業利用シンポジウム2009

小澤基裕*1、小沢知永*1、半田千彰*1、神原実季恵*1、辻英一*1、岡崎浩輔*1 、上原均*2、新宮哲*2、数納広哉*2

*1 キッセイ薬品工業株式会社創薬研究部創薬設計研究所*2 独立行政法人海洋研究開発機構地球シミュレータセンター


目的目的

本研究では、ESを用いて以下の解析を実施した。量子化学計算（ＦＭＯ法）によりタンパクとリガンドの相互作用を解析する相互作用の本質を解明し、量子化学計算をＳＢＤＤに取り入れるための基礎となる解析を実施する

医薬品の多くは生体内のタンパク質を標的としてその機能を発揮する。大型放射光施設やＮＭＲにより多くのタンパク質構造が明らかになるようになった。解析されたタンパク構造に基づき医薬品をデザインする手法は「Structure Based Drug Design(SBDD)」と呼ばれ、その有用性が認知されている。

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製薬産業の製薬産業の33つの貢献つの貢献

疾病の克服、生命科学技術の発達、経済成長への貢献

医薬産業政策研究報告書「製薬産業の将来像～2015に向けた産業の使命と課題」


薬の貢献（胃潰瘍）薬の貢献（胃潰瘍）

夏目漱石49歳で胃潰瘍で死亡

医療経済面から大きな効果

1980年以降H2ブロッカー（米）手術が５分の１に（日本）外科の病気が内科の病気に

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世界における日本の製薬企業世界における日本の製薬企業

優れた新薬開発力により世界に貢献している

売上上位100製品の国別品目数製薬協HPより


医薬品の開発医薬品の開発

疾患/ターゲット選択

ターゲット妥当性評価

ターゲット決定

リード探索

リード最適化新薬申請

前臨床臨床

臨床試験

リード探索薬の種（シード）を探す

リード最適化シードを磨き上げる（薬効,安全性,体内動態）トライ＆エラー

1つの薬を出すのに21,677化合物の合成が必要（国内製薬企業18社2003年～2007年累計 DATA BOOK 2008）

4年 10年

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薬の効き方薬の効き方

生体内物質（血圧を上げる）

薬

タンパク質

血圧上昇血圧低下

タンパク質に相互作用しやすい化合物をデザインする

相互作用の強さを正確に評価する必要


タンパク質と薬タンパク質と薬

タンパク質薬「鍵と鍵穴」

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タンパク質と薬の相互作用タンパク質と薬の相互作用

タンパク質と薬の間の相互作用により結合する静電相互作用水素結合Weak Hydrogen Bond

CH/O Hydrogen BondNH/π,OH/π Hydrogen BondCH/π Hydrogen Bond

N HH

H O HH H

CH/O Hydrogen Bond NH/π Hydrogen Bond CH/π Hydrogen Bond

N H O

N HH

H O

O+-

薬は複数の相互作用により結合している


相互作用の評価相互作用の評価

IR NMR 低分子では大きな威力

タンパク質では、シグナルが重なるため選択的ラベル化等工夫が必要

X線結晶解析原子レベルの構造がわかる相互作用の定量的評価は困難

OCH3

OH

OMe

1623cm-1

中西香爾ら赤外線吸収スペクトル定性と演習 1978

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タンパク質の構造解析タンパク質の構造解析

タンパク質発現・精製・結晶化技術の進化

放射光施設の利用SPring8

タンパク質低分子複合体構造の増加


計算化学計算化学

原子レベルの構造が得られば、相互作用を定量的に評価出来る可能性がある

計算化学の利点シミュレーションが出来る現象の本質が理解できる新しいアイデアを産み出せる

力場計算経験的パラメータ⇒ 信頼性は扱う系に依存計算量が少ない

量子化学計算第一原理計算（パラメータは使用しない）⇒ 高精度計算を行えば信頼性は高い計算量が非常に多い

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FMOFMO（（フラグメント分子軌道法）フラグメント分子軌道法）

産総研（現京大）の北浦らが提案全体を一度に扱う必要がないフラグメント単位で並列処理が可能誤差は数kcal/mol以下フラグメント間の相互作用解析が可能

2004年文部科学省戦略的基盤ソフトウェアの開発シンポジウム資料を一部改変

O

NH

R2

NH

O R3

NH2

R1NH

R4NH

O R5

O O

OH

“高速”

“精度”

タンパク質と薬の相互作用解析が可能

∑∑ −−=> I

IfJI

IJ ENEE )2(

∑∑ −−=> I

IfJI

IJ N )()2()()( rrr ρρρ


FMOFMO法の特徴法の特徴

タンパク質

薬

タンパク質は、多数のアミノ酸から出来ている（1つの○は1つのアミノ酸に対応）

4

1

37

6

8

5

不安定化改善の余地

＊相互作用マップが出来る＊精度の高い量子力学計算

アミノ酸薬1 -52 13 -104 -15 -26 27 18 1

2

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活性（結合）の強さ活性（結合）の強さ

活性強い（タンパクに強く結合している）＝標的タンパクとの相互作用強い≒薬の効き目も強い

タンパク質

薬

のりしろ（非結合性相互作用）

のりしろ弱い

のりしろ無い

リガンド


地球シミュレータでの計算地球シミュレータでの計算

計算１LCK-ligand複合体の真空計算小規模クラスターで可能、計算時間大

計算２LCK-ligand複合体での水の影響大規模計算環境(ES)が必要

計算３SH3タンパクでの水の影響大規模計算環境(ES)が必要

タンパク

リガンド

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利用ノード原子数軌道数計算時間(分)

LCK_真空中 16 4,427 24,524 199LCK_水溶液中 128 8,574 42,479 88SH3_水溶液中 128 5,691 26,005 31

ESでの代表的な系の実行情報

FMO計算ソフト：ABINIT-MP

地球シミュレータでの計算地球シミュレータでの計算


相互作用エネルギーの計算条件ES16ノード(128CPU)MP2/6-31GLCK-ligand複合体（in-house X線解析）

16座標約4,500原子（271アミノ酸＋リガンド）水なし（真空）

計算１：計算１：LCK_LCK_真空中真空中タンパク-リガンド間の相互作用エネルギーを計算し阻害活性値との相関を調べた

ESで1座標の計算時間： 175分～360分 * 16 = 3日(社内の20CPUだと 2～3日 * 16 = 約40日）

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DS2.0/CharmM　：　ε= 1

4

4.5

5

5.5

6

6.5

7

7.5

8

8.5

-90 -70 -50 -30 -10 10

Interaction Energy (kcal/mol)

活性

(-lo

gIC

50)

R=0.56

FMO/MP2IJ-631G

4

4.5

5

5.5

6

6.5

7

7.5

8

8.5

-120 -100 -80 -60 -40 -20 0

Interaction Energy (kcal/mol)

活性

(-lo

gIC

50)

R=0.87

良い相関

短時間で（ESの恩恵）、良い相関（FMOの恩恵）

ＥＳでのＦＭＯ計算力場計算（社内）

相互作用エネルギーと活性との相関相互作用エネルギーと活性との相関

R = 0.87 R = 0.56

タンパク

リガンド


計算１：まとめ計算１：まとめ

１つの複合体の計算が16ノード6時間以内であり実用上充分な時間で結果が得られた

活性を示すIC50値とFMOエネルギーの間に良い相関が得られた

FMOエネルギーの絶対値の幅が大きい

⇒ 水を加味した計算が必要

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水の影響水の影響

実際の相互作用⇒真空中ではない

生体内に近い状態⇒水溶液中の計算が必要


計算２計算２

水和したリガンド（１）

リガンドとタンパクの複合体（５）

水和したタンパク（２）

（３）脱水和

（４）リガンドによって、追い出される水

リガンド-タンパク質相互作用における水の影響

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リガンドとタンパクの複合体（５）

MD

複数座標

ESでFMO計算

計算座標の準備計算座標の準備

MDシミュレーション：Box-water, 2.5n秒（社内）2-2.5n秒のtrajectoryから等間隔に5座標を抽出水分子はタンパク-リガンド周囲5Å5座標のFMO計算をESで実施


-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

2.1 2.2 2.3 2.4 2.5

MDシミュレーション時間（n秒）

相互

作用

エネ

ルギ

ー（kc

al/m

ol）

enzyme

wat

enzyme+wat

相互作用エネルギーは約8kcal/mol振動している詳細な考察のためにはサンプリング数を増やす必要がある

リガンドとの相互作用リガンドとの相互作用

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計算２：まとめ計算２：まとめ

平均的な創薬ターゲットの大きさのタンパク(LCK)でタンパク-リガンド相互作用における水和を検討した

水和の影響を充分検討するためにはMDシミュレーションの長さや抽出座標の検討が必要である


モデルとしてSH3タンパクとリガンドペプチドを用いた

SH3タンパクアミノ酸 58個ペプチドアミノ酸 13個128ノード約30分

約1000原子

リガンドペプチドとタンパク質の相互作用エネルギー

周辺の水の量PDBコード：1oeb

計算３：どこまでの水を計算するか計算３：どこまでの水を計算するか

関係

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MDで水最適化（社内） ESでFMO計算

タンパク質

ペプチド(リガンド)

：水分子Box-water, 周期境界条件

タンパク-リガンド及び任意の距離までの水を抽出

距離（ＲÅ）までの水の層

計算座標の準備計算座標の準備


3Å 48個 7Å 859個 10Å 1532個

タンパク表面2～10Å（1Å刻み）の水を含んだ座標⇒ ES128ノード FMO計算

水の数水の数

＜水の数と計算時間の例＞

(835秒) (1,305秒) (1,880秒)

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エネルギーの距離依存性エネルギーの距離依存性

ペプチドとSH3の相互作用

-535

-530

-525

-520

-515

-510

0 2 4 6 8 10

ペプチドと水の相互作用

-160

-140

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

0 2 4 6 8 10

7～8Åの辺りで安定

水の層（R）

R(Å） R(Å）


計算３：まとめ計算３：まとめ

水中でのタンパク-リガンド相互作用を計算するためには少なくともタンパク表面から7～8Å以上の水を配置する必要があることが分かった

古明地ら（JCC, 28 (2007) 1750)ubiquitin proteinで水の影響を検討protein-solvent interaction：8Å～で安定

と同等の結果が得られた

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総括（成果）総括（成果）

1．タンパク-リガンド相互作用エネルギーと阻害活性との良い相関が非常に短時間で得られた（計算１）

2．平均的な創薬ターゲットである大きさのタンパク（LCK）でタンパク-リガンド相互作用における水の影響を検討し、8kcal/mol程度振動していることが分かった

3．水中でのタンパク-リガンド相互作用を計算するためには少なくともタンパク表面から7～8Å以上の水を配置する必要があることが分かった（計算３）


ＥＳの有用性ＥＳの有用性

計算１は時間をかければ社内でも計算可能だが、創薬現場で数ヶ月のシミュレーションは非現実的である

より短時間で計算できる大規模計算環境（ＥＳ）が必要である

相互作用における水の影響（計算２、計算３）を評価するためには、大規模計算環境（ＥＳ）が必須である

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今後の研究計画今後の研究計画

１．タンパク-リガンド相互作用における水の影響の詳細な解析を継続する

２．多数のドッキングモード座標を量子化学計算（ＦＭＯ法）で評価することで真のドッキングモードを予測する更にここから得られる成果を基に、ＦＢＤＤへの展開を図る


更なる目標（目指すところ）更なる目標（目指すところ）

水の影響を考慮した本シミュレーションで

１．より生体に近い状態での薬のデザイン

２．本シミュレーションを通じて、分子認識の本質に迫る

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謝辞謝辞

本研究を実施するにあたり、多くの方からのご指導ご協力を頂きましたことに感謝いたします

国立医薬食品衛生研究所中野達也先生

NECソフト株式会社山下勝美氏

地球シミュレータセンターの皆様

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おける分子シミュレーションへの応用 フラグメント...

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