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 Computer-Aided Molecular Modeling (CAMM) Research Center Kansai 合田 圭吾 June 2004 1 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 2 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 新薬の研究開発の流れ 非臨床試験 （動物試験） 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 期間 June 2004 5 薬効薬理試験 毒性試験 安全性試験 ～ 8 年 臨床試験 第1相試験 第2相試験 第3相試験 3～7 年 3 承認申請 審 査 発 売 2～3 年 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 2 1 ファイザー （米国） 28,288 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」） 3 3 メルク （米国） 21,446 全産業平均 3.04％ 4 7 アベンティス （仏） 18,441 医薬品工業 8.60％ 5 4 アストラゼネカ （英国） 17,343 ソフトウエア業 5.79％ 6 8 ノバルティス （スイス） 17,175 電気機械工業 5.65％ 7 6 ジョンソン・エンド・ジョンソン （米国） 17,151 総合化学・化学繊維工業 3.64％ 8 5 ブリストル・マイヤーズスクイブ （米 国） 14,705 自動車工業 4.09％ 食品工業 1.01％ 9 10 12 ロシュ （スイス） 12,806 9 ファルマシア （米国） 12,037 15 15 武田薬品工業 7,227 22 22 三共 3,743 23 23 エーザイ 3,727 25 24 山之内製薬 3,471 28 30 藤沢薬品工業 June 2004 2,882 4 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 新薬の研究開発における計算化学 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） 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 → 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 5 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 6 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 7 Keigo Gohda / CAMM-Kansai AutoDock法 2. 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。 Morris G. M. et al. （Scripps） J.Comput.Chem., 19, 1639, 1998. 方法 1. 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。 June 2004 3. 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。 8 4. 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。 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 b-lactoglobulin retinol-binding protein 1KT7: Calderone, et al. J. Mol. Biol. 329, 841, 2003 June 2004 1GX9: Kontopidis, et al. J. Mol. Biol., 318, 1043, 2002 9 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 ND lactoglobulin 122 nM ND ND O O O N H NH O O O O H N bilirubin June 2004 O O HN retinoic acid 10 O NH N H H N N O O O O biliverdin Keigo Gohda / CAMM-Kansai Lipocalin： 方法の検証（X線結晶構造の再現性） June 2004 retinol-binding protein b-lactoglobulin 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 11 Keigo Gohda / CAMM-Kansai Lipocalin： retinol-BP 複合体構造予測 retinoic acid June 2004 bilirubin biliverdin retinoic acid bilirubin biliverdin 相互作用E -152.1 kJ (2) -161.3 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 ND 12 Keigo Gohda / CAMM-Kansai Lipocalin： b-lactoglobulin 複合体構造予測 retinoic acid June 2004 bilirubin biliverdin retinoic acid bilirubin biliverdin 相互作用E -101.2 kJ (2) -163.9 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 1 2 結合定数 122 nM ND ND 13 Keigo Gohda / CAMM-Kansai Lipocalin： b-lactoglobulin 複合体構造予測 b-lactoglobulin retinoic acid distance 10.7 Å Kd = 122 nM June 2004 retinol BP bilirubin distance 12.0 Å Kd = ND 14 retinoic acid distance 8.6 Å Kd = 108 nM Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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） 出 芽 1993年、理論的にNA阻 害剤をデザイン von Itzstein et al. Nature 363, 418, 1993 吸 着 膜 融 合 侵 入 June 2004 15 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 抗インフルエンザ薬の開発 1A4G: Taylor, et al. J.Med.Chem. 41, 798, 1998 ザナミビル複合体 ノイラミニダーゼ酵素の立体構造 HO O N H HO HO O O H2N OH O O OH N H O O OH シアル酸（基質） June 2004 ザナミビル 16 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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」 OH O CH3 O O 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 アスピリン 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 17 Keigo Gohda / CAMM-Kansai COX2阻害剤の開発 COX1とCOX2の活性部位構造の比較 O O S NH 2 NH2 O S NH2 O S O O N N N N N F3C CF3 セルブレックス （スーパーアスピリン） COX2 June 2004 N CF3 COX1 18 Keigo Gohda / CAMM-Kansai COX2阻害剤の開発 Gierse, et al. J Biol Chem. 271, 15810, 1996 COX2 COX1 June 2004 19 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 複合体構造予測法の問題点 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 20 Keigo Gohda / CAMM-Kansai Virtual Screening法 創薬研究 VSをHTSの1st screeningとし、 HTSを補完する 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 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 21 Keigo Gohda / CAMM-Kansai DOCK法 2. 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 Oshiro, et al. （UCSF, Kuntz） J Comput Aided Mol Des. 9, 113, 1995 方法 1. 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 3. 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 4. 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 22 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 June 2004 23 Schulz-Gasch, et al. J. Mol. Model. 9, 47, 2003 Keigo Gohda / CAMM-Kansai FRED法： 他のVS法との比較 June 2004 24 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 N O Estrogen receptor a ligand binding domain - OHT複合体1.9 Å分解能 OH 3ERT: Shiau, et al. Cell 95, 927, 1998 4-hydroxy-tamoxifen (OHT) June 2004 25 Keigo Gohda / CAMM-Kansai Estrogen receptor： 方法 Tool： DOCK4.0 3D DB： ・購入可能な低分子化合物 ライブラリ （Maybridge、SALOR等） OHT + 1000化合物 rigid search ・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 flexible search DOCK 2nd screening HW SGI O2 R5000 (180MHz) OHTのランク？ June 2004 26 Keigo Gohda / CAMM-Kansai Estrogen receptor： DOCK法 1st screening （rigid search） OHT 354位 / 1000化合物 2nd screening （flexible search） OHT 58位 / 500化合物 1. BLT00023 2. BR00129 3. BTB00333 -27.0 kcal/mol -26.6 -26.6 1. BLT00019 2. BTB00244 3. BLT00039 -31.1 kcal/mol -30.6 -29.8 354. OHT -12.9 58. OHT -24.7 CPU 6秒 / 分子 June 2004 CPU 58秒 / 分子 27 Keigo Gohda / CAMM-Kansai Estrogen receptor： AutoDockによるRefinement AutoDock: Top10 from 2nd DOCK with OHT、 LGA (10 runs) BLT00019 BTB00244 BLT00039 OHT DOCK kcal/mol -31.1 -30.6 -29.8 -24.7 AutoDock kcal/mol -7.83 -7.76 -7.37 -9.07 計算構造（緑） vs X線構造（青） June 2004 28 Keigo Gohda / CAMM-Kansai Estrogen receptor： FRED法 OHT+100cmpds Compounds Total Score 1 OHT -57.2309 2 AW 00945 -52.8231 3 AW 01109 -49.8399 4 AW 01131 -49.6724 5 AW 00944 -49.6356 30 CPU秒 / 化合物 June 2004 ピンク：初期配座 黄色：予測結合構造 緑：X線構造 29 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 30 Keigo Gohda / CAMM-Kansai P2Y： 結果 June 2004 31 Keigo Gohda / CAMM-Kansai P2Y： 活性値とAutoDockエネルギー値との相関 O O P O HO OH 32 OH P HO June 2004 O OH O O OH P OH O Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 33 Keigo Gohda / CAMM-Kansai その他の計算化学的手法 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 34 Keigo Gohda / CAMM-Kansai in silico ADME： 経口薬剤のMW分布 25 全体の割合（%） 20 15 10 5 0 less 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 more MW June 2004 35 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 June 2004 36 N H 分子量 = 133.1937 clogp = 2.185 Hbond acceptors = 1 Hbond donors = 1 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 37 Keigo Gohda / CAMM-Kansai 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 38 Keigo Gohda / CAMM-Kansai その他のCAMM関西の活動（2） Virtual screening： kinase、carboxylase 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 39 Keigo Gohda / CAMM-Kansai
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