研究内容

日本発の理論手法であるフラグメント分子軌道(FMO)法は、電子状態計算に基づいて化合物と標的タンパク質との詳細な相互作用情報が得られることから、従来法と比較して飛躍的に精度の高い信頼性と有効性をもった論理的創薬に繋がることが期待されています。FMO法は、1999年に北浦教授らによって提案されて以来、基礎および応用の両面で多くの研究がなされてきました。これを実用的な創薬技術として発展させるためには、アカデミアと産業界との密接な連携に基づいた研究開発が不可欠です。2014年11月に発足した「FMO創薬コンソーシアム」では、FMO法のインシリコ創薬への活用を一層加速するため、FMO研究者が企業の創薬研究者とともに実践的応用計算手法の開発と普及を進める組織であり、皆様に広くご参加を呼びかけています。本コンソーシアムでは、FMO法を有効に活用して、

  1. タンパク質とリガンド分子の結合特性予測、リガンドスクリーニング
  2. ドッキング、分子動力学、バイオインフォマティクス等のインシリコ手法との連携
  3. 構造生物学と連携した構造データの解釈およびFMO法を援用した構造精密化
  4. FMOデータベースの構築
  5. 大規模データに基づく機械学習やAI予測
  6. FMO力場の開発

などを皆様方と協力して行い、計算・解析手法のノウハウと計算結果データの共有を行います。そして、参画企業研究者の皆様には、現場の創薬計算を想定したアドバイスや計算手法・結果に対する客観的な評価を行っていただき、広くご意見を伺える場にしていきたいと考えております。

フラグメント分子軌道(FMO)法

タンパク質や核酸等の生体高分子の量子化学計算は、計算量が膨大であるため、そのまま全体を解くことができません。FMO法では、巨大分子を小さなフラグメントに分割し、フラグメントとフラグメントペアの電子状態を周辺からの環境静電ポテンシャル存在下で解き、それらを組み合わせることで全体の電子状態を構築します。同時に、フラグメント間の相互作用エネルギー (Inter-Fragment Interaction Energy; IFIE、またはPair Interaction Energy; PIE) を得ることができるため、適切なフラグメントを設定することによって、分子内・分子間の相互作用を定量的に評価することができます。[K. Kitaura et al.,, D.G. Fedrov, et al. 2009, S. Tanaka et al. 2014]

タンパク質のフラグメント分割

タンパク質のフラグメント分割

インシリコ創薬分野では、主にIFIEやそのエネルギー成分分割(Pair Interaction Energy Decomposition Analysis; PIEDA)を用いて、リガンドと標的タンパク質との結合(自由)エネルギーや分子間相互作用の評価を行っています。溶媒や構造の熱揺らぎの効果も適宜取り込んでいます。

HPCIの利用

HPCI(High Performance Computing Infrastructure)は、スーパーコンピュータ「京」と全国の大学・研究機関の計算資源を高速ネットワークで結んだシステムです。FMODDでは、2015年度から産業利用課題「HPCI を活用したFMO 創薬プラットフォームの構築」を継続しており、これまでに「京」(理化学研究所)、TSUBAME3.0(東京工業大学)、FX100(名古屋大学)を活用した研究を推進中です。

FMODDによるHPCI利用課題の推進

WG紹介

FMODDでは、4つの創薬ターゲットWGと、3つの創薬手法開発WGに分かれて活動を行い、それぞれのWGで検討した成果を持ち寄って全体の議論を行っています。各WGではアカデミアの取りまとめ役を中心として産学官のメンバーが参加しています。

FMODDの7つのWG
キナーゼWG
  • 田中 成典
    神戸大学大学院
  • p38 MAPキナーゼやJAKキナーゼ等をターゲットとした活性化合物の結合エネルギーの検討や、ターゲット特異性を評価しています。

p38 MAPキナーゼは、最も多様なリガンドについて検討した事例となっています。95種類のp38-リガンド複合体構造について、IC50とFMO相互作用エネルギーとの相関を検討したところ、全体では相関がみられませんでしたが、化合物を骨格ごとに分類することや特異値分解の手法を利用することで、相関関係を乱す「ノイズ」を取り除き、相関係数の値が改善することがわかりました。モデリング手順から計算結果の分類方法などのノウハウをまとめた論文(Sheng et al, 2018)や、IFIE行列の特異値分解によって実験値との相関を改善した論文 (Maruyama et al, 2018)を発表しています。

ヤーヌス キナーゼ(JAK) はJAK1, JAK2, JAK3, Tyk2の4つのサブタイプをもち、FMOによるターゲット選択性の評価を行っています。また、キナーゼの特徴である、リン酸化チロシンのリン酸化状態によるリガンド結合性への影響を評価しています。さらに、機械学習によるIFIE値の予測等の検討を進めています。

P38 MAPキナーゼの構造

核内受容体WG
  • 栗田 典之
    豊橋技術科学大学
  • アンドロゲン受容体(AR)、ビタミンD受容体(VDR)、エストロゲン受容体(ER)などと様々なリガンド間の相互作用を計算しています。構造生物学とFMO計算を連携させ、活性値の評価、activity cliffの解釈、新規化合物の設計、ターゲット選択性の評価、溶媒効果や熱揺らぎによる相互作用の変化などの検討を行っています。

VDRでは、構造が殆ど変わらないが活性値が大きく異なる2つのリガンドとVDRとの結合作用について、そのメカニズムをFMO計算から明らかにすることを試みました。テトラゾール系のリガンドでは、窒素の位置によってCH/π相互作用に誘発される水素結合の形成が活性値に大きく影響することを突き止めました(Takeda et al, 2017)。リガンドのキラリティによって、活性が大きく異なるようなケースに於いては、下図のように、リガンド周辺の2つのHis残基がそのプロトン化状態を変化させ、リガンドとの結合性を決めていることが明らかとなりました(Terauchi et al, 2019)。また、既知のリガンドに加えて新規に設計したリガンドの結合性をFMOによって予測し、結合性を強める官能基の設計に役立てています(Takeda et al, 2018)。

キラリティの異なるリガンドとHis残基との相互作用(Terauchi et al, 2019より抜粋)

エストロゲン受容体(ER)では、2つのサブタイプ(ERα、ERβ)に対してPDBに登録されているリガンドとの複合体構造を網羅的に計算しました。IFIEおよびPIEDA相互作用に基づくクラスタリング解析(VISCANA)から、ER-リガンド間の相互作用の特徴とサブタイプ選択性との関係を検討し、リガンド結合に必須なアミノ酸残基とβ選択性に関与する残基が明らかとなりました(Seki et al, 2018)。

ERβのVISANA解析例
プロテアーゼ等酵素 WG
  • 矢城 陽一朗
    岡山理科大学
  • レニン-阻害剤系やHIV-1プロテアーゼ、HIV逆転写酵素などに対するFMO計算解析を行い、IC50や他の実験値、副作用との比較、検討を行っています。

20種のレニン-阻害剤複合体と、9種のHIV-1プロテアーゼ-阻害剤複合体に対するFMO計算の結果、Total IFIE(結合エネルギー)と活性値(IC50値およびKd値)との間に強い相関が認められました。VISCANAによるクラスタリングおよびリガンドとレニンの各アミノ酸残基の詳細なIFIE解析を行った結果、IFIE相互作用パターンに基づく分類によってリガンドの構造と活性値の相関が議論できることが示唆されました。また結晶水の影響も明らかになりました。

さらに、HIV-1非核酸系逆転写酵素-阻害剤複合体に対して構造活性相関の解明およびHIV-1変異株に有効な新規誘導体の開発に取り組んでいます。

(左)レニンと阻害剤       (右)HIV-1プロテアーゼと阻害剤(PDB ID: 2PK5)
PPI WG
  • 高木 達也
    大阪大学
    薬学研究科
  • 川下 理日人
    近畿大学
    理工学部
    生命科学科
  • ブロモドメイン、βセクレターゼ、TCR-pMHC、FimH-マンノース誘導体、MDM2-p53、HIV gp120-anti gp120抗体系などの多様なタンパク質-タンパク質間相互作用を扱い、薬剤耐性の評価や結合予測、抗体医薬開発に繋がる抗原抗体反応についても検討しています。AIによる活性予測も行っています。

ブロモドメイン系では、ペプチドリガンドとフラグメント化合物との相互作用を比較検討し、阻害剤のデザイン過程における相互作用の変化について理論的に解析しました。5つのリガンド化合物とIC50との相関はR2=0.82という良好な値であり、結合親和性が増加するにつれて、フラグメント化合物がペプチドリガンドのIFIEと類似の相互作用を獲得することが明らかとなりました。さらにCH/π相互作用、電荷の変化やリガントと水分子との相互作用について解析しました(Ozawa et al, 2017)。

TCR-pMHC系では、免疫学研究において重要な、T細胞受容体(TCR)とペプチド–主要組織適合複合体(pMHC)との特異的/非特異的認識についてCH/π相互作用に着目した検討を行いました。各共結晶被提示ペプチド、2, 3, 5, 8の位置に7, 8, 2, 3種の変異を入れた構造及び野生型105(21 X 5)構造に対してPIEDA計算を行い、各CDRとペプチド間の相互作用を明らかにしました(Tsuchiya et al, 2018)。

PPIに関するこれらのFMO計算から、主として水素結合が特異性の高い認識に、CH/π結合が非特異的認識に深く関与している可能性が示唆されています。

タンパク質―タンパク質間相互作用
KBDD連携 WG
KBDDコンソーシアムとFMO創薬コンソーシアムとの連携テーマとして、KBDDで先行して解析を進めているCDK2キナーゼについてMD、ドッキング結果などを利用し、FMO法の観点から結合自由エネルギーや妥当なドッキングなどを評価しています(https://fmodd.jp/topic/fmodd-kbdd-symposium/)。

FMO法を用いた活性予測やドッキングポーズの推定、タンパク質―リガンド相互作用における溶媒水分子の影響の評価、FMO計算に用いるMD構造の選択方法等の検討を行っています。

FMODDとKBDDの連携
FMO開発WG
  • 沖山 佳生
    国立医薬品食品衛生研究所
  • FMO専用プログラムABINIT-MP およびBioStation Viewer などの基盤ソフトウェアの整備・開発を行っています。FMO法による溶媒効果の考慮や効率的な構造最適化など、創薬のためのFMO方法論を開発します。

PB-PIEDA法の開発:
フラグメント間相互作用エネルギーの成分分解手法であるPIEDAは分子内・分子間の相互作用のメカニズムを解釈する上で非常に有用です。このPIEDAを陰溶媒下のFMO計算と連携させ、溶媒項を含めた成分分解解析を可能とする開発を行いました(Okiyama et al, 2018 & 2019)。ユビキチンに対する適用例では、溶媒への露出度やフラグメント間距離に応じて静電相互作用を遮蔽するような溶媒項が得られることが分かります。

ユビキチン分子表面残基間のPIEDA解析(PDB ID: 1UBQ, FMO2-HF/6-31G*)

BioStation Viewerの開発と公開:
FMO計算では、フラグメントの分割やフラグメント間の相互作用解析など、独特の入出力様式があるため、入力データの作成と結果の可視化には独自プログラムが必要です。ABINIT-MP専用可視化プログラムBioStation Viewerは本ホームページで無償公開しています(リンク先)。

MOE用FMO可視化プログラム
Molecular operating environment (MOE) は内蔵のScientific vector language (svl) を使用して高度に拡張する事が可能な高機能な分子モデリングソフトウェアです。MOE上でもFMO計算の入力ファイル作成、可視化を行う事が出来ればFMOのワークフローを1つのソフトウェア上で完結する事が可能で有用性が高いため、FMOeの開発を行っています。入力ファイル作成インターフェースではタンパク質の自動フラグメント化および手動でのフラグメント化に対応し、可視化インターフェースではFMO計算結果より得られるIFIEやPIEDAをインタラクティブに可視化する事が可能です。

入力ファイル作成 (左) 及び 可視化 (右) インターフェース

開発WG

  • 本間 光貴
    理化学研究所
  • FMOデータベースの開発や活性データの収集、煩雑な計算を自動処理するFMO計算自動化プロトコルの開発、MDサンプリングのデータフローなど、創薬の為の研究基盤の整備を行っています。

FMO計算自動化プロトコルでは、ターゲットWGで検討したERαやp38 MAPキナーゼ、レニンを用いてプロトコルの精度検証を行い、第一版を完成させました(Watanabe et al, 2019)。X線結晶構造だけでなく、ドッキング構造、MDサンプリング構造、NMRデータにも対応しています。同プロトコルを用いることで、FMODBの効率的なデータ収集が可能となります。

FMOデータベース (FMODB)は、HPCI利用の集大成であり、世界初のタンパク質の量子化学計算データベースです(2019年2月に一般公開を開始)。計算科学の専門家でなくても簡単に利用することができるwebインターフェースを有しており、検索や基本的な相互作用エネルギー解析、FMO計算結果の入出力ファイルの全データのダウンロードが可能です。将来的にはPDBの全複合体データのFMO計算結果を収載するデータベースを目指しています。

FMO計算自動化プロトコル