最終修正日

  2025/1/1

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。

ChEMBLやZINCなどの公共化合物データベース以外にも、各社化合物ベンダ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。

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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