バーチャルスクリーニングと化合物ライブラリ

バーチャルスクリーニングはドッキングアルゴリズムをコアとするドラッグディスカバリーのための統合技術です。

各用語は詳細説明のページにリンクしています。

構造ベース分子設計

構造活性相関に直線性を得るために、標的タンパク3Dモデルは既知活性化合物の3D構造によって修正されます。

また、いくつかの異なるタンパクモデルがスクリーニングに用意されます。

結晶構造中、関連タンパクの基質結合部位に結晶水が観測される場合、この水分子をモデルの正当性に利用することができます（Estimation of Hydrogen Atoms in Water）。

ヒットした大量の候補化合物は化学的根拠よりもむしろ研究者の経験則によって実質的な数に選別されます。

研究者はヒット率を上げるために官能基別、骨格別に広く浅く化合物を選別します。結果として、化学基の異なる大量の化合物をヒットできるプログラムほど優秀なドッキングプログラムとなります。これは宝くじを連番で購入して高額当選を狙うのではなく、バラで小額がいくつかあたればよいという発想と大差はありません。つまり、既存技術がその程度であることを十分認識しておく必要があります。

化合物ライブラリ

化合物ライブラリは構造ベース創薬ではタンパクモデルと同等あるいはそれ以上に重要な要素です。すなわち、ライブラリーは評価系に対する活性化合物を含んでいる必要があります。

さらに、ドッキングに用いられる3Dデータベース化された化合物の初期構造中に標的タンパクに対する活性コンフォメーションが含まれている必要があります。そのために、一つの化合物に対して複数の初期構造が用意されます。これは多くのドッキングプログラムで採用されているドッキングアルゴリズムと関係があります。

詳細技術の説明に関しては以下の用語もしくは図中のリンクをご利用ください。

ホモロジーモデリング

結合部位

保存水

ドッキング

化学特性

相互作用解析

3D定量的構造活性相関

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2005年5月

Virtual Screening Systemは次世代創薬支援技術搭載の生体高分子・リガンドフレキシブルドッキングシミュレーションプログラムDocking Study with HyperChemをベースに開発されたin silicoスクリーニング支援システムです。

分子機能研究所の提供するMFDDインシリコ創薬受託研究サービスではバーチャルスクリーニングをはじめ、創薬化学研究をトータルにサポートします。

MFDD VS（バーチャルスクリーニング）

MFDD VS（バーチャルスクリーニング）では最大100万化合物のバーチャルスクリーニングが非常にリーズナブルな価格でご利用いただけます。納期も2週間と短期間です。オーダーメイドの学術研究成果が高品質でありながら低価格で実現でき、費用対効果も抜群です（多数の学術論文、特許明細書出願、国際学会、国内学会での成果発表の実績があります）。
分子機能研究所が保有する、HTSライブラリ（約300,000化合物）、ドラッグライブラリ（約13,000化合物）、天然物化合物ライブラリ（約20,000化合物）、食品成分ライブラリ（約20,000化合物）の構造ベースバーチャルスクリーニング（SBVS）を実施される場合は、スクリーニング用三次元化合物ライブラリ構築費用は不要です。
さらに、AlphaFold2の予測構造を使用する場合はホモロジーモデリングや生体高分子立体構造精密化にかかる費用も不要です。

プレスリリース：分子機能研究所と東京大学がバーチャルスクリーニングによるドラッグリポジショニングで成果
プレスリリース：分子機能研究所がバーチャルスクリーニングで有効成分を発見
プレスリリース：新型コロナウイルス（COVID-19）治療薬候補化合物リストを発表：世界最高水準のコンピュータシミュレーションによる医薬品分子設計方法論で成果
プレスリリース：抗新型コロナウイルスSARS-CoV-2薬の医薬品候補リストを発表

最近の実績

新型コロナウイルス（COVID-19）治療薬研究では世界初の大規模バーチャルスクリーニングを実施し、SARS-CoV-2複製増殖抑制や感染予防に関する研究成果を国内外にいち早く発信し、世界的に注目されています。
東京大学医学部との共同研究ではドラッグライブラリ（10,409化合物）を用いたバーチャルスクリーニングで複数のドラッグリポジショニング候補化合物（EC50値：0.6nM〜）を発見しています。
食品成分についても構造未決定の味覚受容体、膜貫通タンパク質（GPCR）、を標的としたバーチャルスクリーニングにより有効成分を発見することに成功しています。
がんを標的とした東京大学との研究ではやはりドラッグリポジショニングの観点に基づく嗅覚受容体（GPCR）に対するバーチャルスクリーニングを分子機能研究所が担当し、東京大学が細胞評価系を用いてヒット化合物中に複数の新規リガンド(作動薬や拮抗薬)の同定に成功しています。

バーチャルスクリーニングでの成果以外にも、分子ドッキングによる仮説の裏付けでも多数の学術論文実績があります。

バーチャルスクリーニング用化合物データベース

ChEMBL（290万化合物）、ZINC（2億3千万化合物）、PubChem（1億2千3百万化合物）などの公共化合物データベース以外にも、国内外の各社化合物サプライヤーの化合物データベース、医薬品・天然物・食品成分などのデータベースを取り揃えており、お客様のニーズに合わせてバーチャルスクリーニングを実施しています。

バーチャルスクリーニングで得られたヒット化合物はRule of 5、PAINS、（別途有償にて、ADMET予測情報、医薬品情報等）の情報を付与したうえ、在庫情報を確認して国内最大級の化合物ベンダーから１か月〜2か月程度で納品可能な化合物リストとして提示させていただいています。もちろん、リスト以外に詳細な報告書や実施した全データをお客様の環境に合わせた形式に変換して納品しています。

さらに、分子機能研究所でバーチャルスクリーニングを実施した旨を提携化合物ベンダーにお伝えいただけますと、購入化合物数にもよりますが、化合物の購入費用が割引されます。

分子機能研究所ではバーチャルスクリーニング用化合物データベースは特定のサプライヤーが提供するデータベースだけではなく、世界各国のサプライヤーから収集したライブラリもご利用できます。この場合、化合物骨格に多様性が期待でき、1社のライブラリをスクリーニングするよりも正解率が高くなることが期待できます。

2段階あるいは3段階バーチャルスクリーニングなど、お客様のニーズに合わせてバーチャルスクリーニングを実施できます。

これまでに多くの成功事例があり、特許出願や学術論文も複数出版されています。下記はその一例です。

SARS-CoV-2主要プロテアーゼホモダイマーを標的としたCOVID-19治療薬候補化合物を探索した世界初の大規模（約200万化合物）バーチャルスクリーニング：２段階バーチャルスクリーニング法（初回のバーチャルスクリーニングで得られたドッキングポーズを初期構造として精度の高いドッキングプログラムで2回目のバーチャルスクリーニングを実施する方法）を提案

Potential anti-SARS-CoV-2 drug candidates identified through virtual screening of the ChEMBL database for compounds that target the main coronavirus protease. FEBS Open Bio, DOI:10.1002/2211-5463.12875, 2020.

2段階バーチャルスクリーニング法によるSARS-CoV-2 RNA依存性RNAポリメラーゼを標的としたCOVID-19治療薬候補化合物の大規模バーチャルスクリーニング(約200万化合物)：ヒット化合物の結合様式の予測に成功

Virtual screening and quantum chemistry analysis for SARS-CoV-2 RNA-dependent RNA polymerase using the ChEMBL database: Reproduction of the remdesivir-RTP and favipiravir-RTP binding modes obtained from cryo-EM experiments with high binding affinity. Int. J. Mol. Sci. 23, 11009, 2022.

バーチャルスクリーニングによるドラッグリポジショニングの成功事例（論文投稿中）や機能性食品成分発見の成功事例（国際特許出願中）もあります。

ぜひ分子機能研究所の提供するMFDDインシリコ創薬受託研究サービスをご利用ください。

	分子機能研究所   MFDD: Molecular Function Drug Design and Discovery
MFDDインシリコ創薬受託研究サービス
構造ベース創薬（SBDD）やリガンドベース創薬（LBDD）技術を駆使してお客様の課題解決を支援するオーダーメイドの受託研究サービスです
一般：20万円〜 アカデミック：10万円〜
・ホモロジーモデリング ・立体構造予測/精密化				金属タンパク質、複雑な四次構造やキメラ構造も予測できます 鋳型がなくてもAlpha Foldと組み合わせて高精度モデルが予測できます
アミノ酸配列さえ用意できればタンパク質分子の立体構造を予測し、精密化まで実施できます。 生体高分子（タンパク質や核酸）の安定性や着目残基の情報が予測できます。 精密化した立体構造を用いて、分子ドッキングやインシリコ/バーチャルスクリーニングが実施できます。
・分子ドッキング ・結合部位予測/結合様式予測 ・親和性予測				複合体形成部位が既知のサイトドッキングだけでなく、生体高分子全体構造からアロステリックサイトを予測するなど、ブラインドドッキングにも対応しています
結合部位を予測して、分子ドッキングを実施することで着目化合物（医薬品、農薬、食品成分など）の結合様式や生体高分子との親和性が予測できます。 生体高分子−低分子ドッキングだけでなく、タンパク質−タンパク質ドッキングやタンパク質−ペプチドドッキングにも対応しています。
・インシリコスクリーニング ・バーチャルスクリーニング				インハウスデータベース、公共データベース、市販化合物データベースなど様々なデータベースを用いてスクリーニングできます
標的生体高分子に対する活性化合物（医薬品、農薬、食品成分など）をコンピュータ上で予測します（ヒット化合物といいます）。 数百万化合物から探索することも可能です。 ヒット化合物を生物評価することで偶然に頼るより実際に目的の活性が認められる可能性が格段に高くなります。
・定量的構造活性相関解析 ・化合物デザイン/分子設計				活性化合物の構造から標的生体高分子を予測してSBDDを実施できます
分子ドッキングで構造活性相関解析を実施し、目的化合物（医薬品、農薬、食品成分など）の活性を予測します。 化合物デザイン/分子設計で活性向上を図ります。 シード/リード最適化に利用できます。 合成ルートデザインなども承っています。
リガンドベース創薬（LBDD）、ファーマコフォアベース創薬、分子動力学計算、量子化学計算による創薬も取り揃えています

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