医薬品開発において FM 量子化学計算が目指すもの 応用のイメージ : 医薬品の開発プロセスの短縮 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 前臨床臨床 臨床試験 新薬申請 リード探索 4 年 10 年 薬の種となる化合物 ( リード化合物 ) を探す

創薬における計算生命科学

量子化学計算を中心に

「計算生命科学の基礎」～タンパク質から見る生命科学～ 2015/1/20 神戸大学

日本大学松戸歯学部

福澤 薫

～医療・創薬における計算生命科学～ 【１１】製薬におけるビッグデータおよびその解析（12月16日） 【１２】タンパク質の量子化学計算創薬における計算生命科学：分子動力学計算を中心に（1月13日） 【１３】タンパク質の量子化学計算創薬における計算生命科学：量子化学計算を中心に（1月20日） 【１４】医療におけるビッグデータ（1月27日） 【１５】医療における計算生命科学：不整脈における心臓興奮伝播現象を中心に（2月3日）

講義内容

計算構造生物学とフラグメント分子軌道（FMO）法 核内受容体と転写制御のメカニズム インフルエンザの感染・防御のメカニズム タンパク質の量子化学計算（11月18日）

インシリコ創薬におけるFMO計算

タンパク質－リガンド結合性の評価

① エストロゲン受容体 ② インフルエンザウイルスノイラミニダーゼ ③ セリン・スレオニンキナーゼPIM1

FMO法を用いた構造の精密化

創薬における計算生命科学：量子化学計算を中心に（1月20日）

医薬品開発においてFMO量子化学計算が目指すもの

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 4年 10年

◎リード探索

薬の種となる化合物（リード化合物）を探す。

◎リード最適化

リード化合物を元に、薬効，安全性，体内動態が

,

,

最適となる化合物をトライ＆エラーでデザインする。

一つの薬を出すのに約２万化合物の合成が必要

応用のイメージ：医薬品の開発プロセスの短縮

FMO-IFIE解析から得られる詳細な分子間相互作用

情報を用いることで、より短時間でより高活性な医薬

品候補化合物の分子設計を可能にする。

がん、感染症、神経疾患等の治療薬の開発へ

インシリコ創薬におけるFMO計算

目的 結合性の予測とファーマコフォア解析

Structure Based Drug Design (SBDD)への量子化学計算の適用

タンパク質と化学物質の結合様式を理解すること

タンパク質と化学物質の結合性を予測すること

FMO計算の特徴

タンパク質－リガンド系全体の量子化学（電子状態）計算を高速・高

精度に実現

エネルギー指標による、リガンドー残基間の相互作用の定量的評価

⇒ 水素結合、弱い分子間力(CH/

π

,

π

/

π

など）

⇒ 電荷移動(CT)

⇒ 官能基単位、主鎖/側鎖ごとの評価が可能

電子密度解析

分子軌道（フロンティア軌道）解析

※SBDD: リガンドと標的タンパク質との立体構造および相互作用を考慮した論理的創薬手法

全エネルギー(FMO2) ：モノマーおよびダイマーのエネルギーから算出 フラグメント間相互作用エネルギー(IFIE)：

フラグメント分子軌道(FMO)法とエネルギー解析

フラグメントモノマー、ダイマー、 トリマー、・・・の電子状態から全体を構築 IJ IK _K J I 分子をフラグメントに分割 H2N R1 H N O R2 O N H H N R3 O N H R4 O R5 O OH ◇北浦らが提案：CPL 313 (1999) 701 原子数Nにほぼ比例する計算量で、 数 kcal/mol 以内の全エネルギー誤差で、 生体高分子の電子状態や相互作用を計算 IFIE解析の基本式

∑

∑

> ∆ + = J I IJ I I E E E ' ~

(

)

(

IJ IJ

)

J I IJ IJ E E E E = − − + ∆P V ∆~ ' ' ' Tr

(

I

)

I I E E' = −TrPIV E'_IJ=E_IJ −Tr

(

PIJVIJ

)

分子内・分子間の相互作用を 定量的に解析できる

FMO法と相互作用解析

フラグメント間相互作用エネルギー（IFIE） フラグメント単位の二体の相互作用解析 受容体－リガンド、DNA、タンパク－タンパク等の相互作用に広く利用 立体表示、２次元マップ(IFIE map) エネルギー成分分割法 PIEDA 軌道相互作用解析 CAFI（電荷移動・分極相互作用）、FILM（分散相互作用（CH/π, π/π）） IFIEよりも詳細な、軌道レベルの相互作用解析

∑

∑

∑

∑

> > ∆ + = − − = J I IJ I I J I I I IJ N E E E E EFMO2 ( 2) ' ~ CAFI FILM

（１） リガンド結合エネルギー

結合定数（実験値）と結合自由エネルギー（計算値）との関係

（２） フラグメント間相互作用エネルギー

(IFIE)

解析

複合体の一点計算のみから、ER-リガンドの相互作用を解析 個別のIFIE値はリガンドと各アミノ酸残基との相互作用を表す ⇒残基単位での相互作用解析が可能 ※フラグメント分割はアミノ酸残基単位

)

(

_{receptor ligand} complex bind

E

E

E

E

=

−

+

∆

d d bind

RT

K

RT

K

G

=

−

ln

=

−

2

.

303

log

∆

タンパク質

-

リガンド結合性の評価と相互作用解析

] -[ ] ][ [ リガンド複合体 タンパク質 リガンド タンパク質 = d K + IK N K bind

E

E

~ 1

∑

=

∆

≈

∆

I =ligand エストロゲン様化合物と受容体との結合親和性予測 リガンド-アミノ酸間相互作用の解析 Ligand RBA 17β-Estradiol 100* 17α-Estradiol 7 Diethylstilbestrol 236 * Raloxifene 69 * 4-Hydroxytamoxifen 257* Tamoxifen 4 Genistein 4 Coumestrol 20 Daidzein 0.1 OH O N OH HO HO HO H H H O N OH O N Cl O N Cl 17β-Estradiol (EST) Geniste in (GEN) Diethylstilbestrol (DES) 4-hydroxytamoxife n (OHT) Tamoxifen (TAM)

4-hydroxyclomife ne (OHC) Clomifene (CLO)

Bisphenol A (BISA) Bisphenol F (BISF) OH HO H3C CH3 OH HO Bisphenol A (BISA) Bisphenol F (BISF) OH HO H3C CH3 OH HO O OH OH O OH Raloxifene (RAL) OH S HO O O N 内因性エストロゲン、植物エストロゲン、医薬品、工業化学物質 HO HO H H H 17α-Estradiol (ESTA) 結合実験値 量子化学計算により、ERとリガンド化合物の 結合性を明らかにする

事例１：エストロゲン受容体とリガンドの相互作用

エストロゲン受容体のリガンド結合予測

3. RAL 2. DES 4. OHT 1. EST 5. GEN 6. TAM 9. ESTA 10. BISA -300 -200 -100 0 100 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 log(RBA/100) -∆ ∆ E / k c a l/ m o l 4. OHT 1. EST 3. RAL 2. DES 10. BISA 5. GEN 6. TAM 9. ESTA 11. BISF 7. OHC 8. CLO -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 log(RBA/100) -∆ ∆ E / k c a l/ m o l R = 0.035 R = 0.837 古典力場（CHARMM） ●実験値vs.計算値 ■予測値 ※ ERは50残基にモデル化 ERからリガンドへの電荷移動が起こる（殆どはGlu353からの供給） 電荷移動量が大きいほど結合エネルギーも大きい FMO計算（HF/STO-3G） O CO HO HO HN N Cα NH Cα O H2N N H2 NH H2O Arg394 Glu353 Leu387 His524 EST hydrophobic residues hydrophobic residues Phe404 Fukuzawa et al.,

Pure Appl. Chem. 75, 2405 (2003). J. Comput. Chem. 26, 1 (2005). CLO TAM BISA GEN BISF DES ESTA RAL EST OHT -OHC -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 -60 -40 -20 0 20 40 ∆E (kcal/mol) ∆ q 結合エネルギーvs電荷移動量 R = 0.888 -40 -30 -20 -10 0 10 3 0 7 3 1 9 3 3 1 3 4 3 3 5 5 3 6 7 3 7 9 3 9 1 4 0 3 4 1 5 4 2 7 4 3 9 4 5 1 4 6 3 4 7 5 4 8 7 4 9 9 5 1 1 5 2 3 5 3 5 5 4 7 Glu353 His524 Arg394 Arg352 Thr347 Phe404 黄色のリガンド分子に対して安定化 ・不安定化 水素結合ネットワークを形成する極性・荷電アミノ酸残基と強く相互作用する ER-ligand相互作用はリガンド周辺に局在化 全ての残基に対するIFIEを足し合わせるとリガンド結合エネルギー(⊿E)が計算できる

各アミノ酸残基とリガンドとの相互作用(IFIE)

⊿E=-101.07 O CO HO HO HN N Cα NH Cα O H2N N H2 NH H2O Arg394 Glu353 Leu387 His524 EST hydrophobic residues hydrophobic residues Phe404 Arg394 Glu353 Thr347 His524 Arg352 [FMO-MP2/6-31G*] IF IE ( k c a l/ m o l) 立体色づけ表示 _{グラフ表示} リガンド結合サイトの構造 -5 +5kcal/mol

PIEDA による相互作用エネルギーの成分分割

PIEDAとは

北浦－諸熊のエネルギー分割法をFMOに適用し、相互作用を各成分（静電相 互作用、交換反発、電荷移動、分散力）に分解して解析する手法 フラグメント間相互作用エネルギーΔE (IFIE) の分割 ・ 静電相互作用エネルギーΔEes ・ 交換反発エネルギーΔEex ・ 電荷移動相互作用エネルギーΔEct ・分散力（＝相関エネルギーと仮定） ΔEdi

GAMESSプログラムでは利用可能(D.G.Fedorov, et al., JCC, 28 (2006) 222)

市原氏らによる創薬への適用事例 (O.Ichihara, et al., Mol. Inf., 30 (2011) 298.)

タンパク質と医薬品候補化合物との相互作用をデザインする際に有効。 ⇒ 相互作用の「性質」を理解して論理的な創薬に結びつける MIZUHO/BioStation に実装されている。 vacant MO occupied MO polarization polarization charge transfer

(exchange) exchange molecule A molecule B

PIEDAによるER-リガンド相互作用の成分分割

[kcal/mol] IFIE ES EX CT+mix DI リガンド電荷 -107.74 -73.47 55.49 -29.61 -60.16 -0.13 -60.0 -50.0 -40.0 -30.0 -20.0 -10.0 0.0 10.0 20.0 30.0 G L U 3 5 3 H IS 5 2 4 T H R 3 4 7 P H E 4 0 4 M E T 3 4 3 A R G 3 9 4 L E U 5 2 5 L E U 3 8 7 L E U 3 4 6 A L A 3 5 0 M E T 5 2 2 L E U 3 9 1 M E T 3 8 8 L E U 3 8 4 M E T 4 2 1 M O L 1 A L A 4 0 5 G L Y 5 2 1 V A L 3 9 2 G L U 3 8 5 L E U 3 5 4 A R G 3 5 2 DI CT+mix EX ES 疎水性残基 [FMO2-MP2/6-31G*] ES項、DI項が同程度、CT項の寄与も大きい ⇒ 水素結合ネットワークは静電力＋電荷移動、疎水性コアは分散力 O CO HO HO HN N Cα NH Cα O H2N N H2 NH H2O Arg394 Glu353 Leu387 His524 EST hydrophobic residues hydrophobic residues Phe404 -5 0 -5 +5

ΔE (IFIE)＝ΔEes＋ΔEex＋ΔEct＋ΔEdi ; IFIEを各エネルギー成分に分割

PIEDA: Pair Interaction Energy Decomposition Analysis (Fedorov, et al., JCC. 2006.)

DI ES

PIEDAによるER-リガンド相互作用の可視化

CT DI Main component EX Total IFIE ES -5 +5 -5 +5 -5 0 -5 0 0 +5

溶媒水の扱い

Poisson-Boltzmann equation 溶質の電荷分布 イオンの電荷分布 水分子モデル 連続溶媒モデル（PB法） *

*_{Okiyama et al., to be published}

Diethylstilbestrol (DES) PDBID: 3ERD 17β-estradiol (EST) PDBID: 1ERE Raloxifene (RAL) PDBID: 1ERR 4-OH-tamoxifen (OHT) PDBID: 3ERT

溶媒効果を考慮したリガンド結合能の予測

溶媒効果を考慮したリガンド結合能の予測

G

_Solv

=

G

_ES

+

G

_NP

∆

G

_Solv

=

G

_SolvComplex

−

G

_SolvProtein

−

G

_SolvLigand

∆

E

=

E

Complex

−

E

Protein

−

E

Ligand

∆

G

_Bind

= ∆

E

+ ∆

G

_Solv エストロゲン受容体とそのリガンドとの 複合体[1]（X線結晶構造ありの4構造） を用いた結合自由エネルギーの計算 FMO2-MP2/6-31G*/PBSA 複合体中のリガンド周辺の水素位置はOpt リガンド単体は全体をOpt (HF/6-31G*) [1] K. Fukuzawa, et al., JCC 26 (2005) 1. 【沖山氏（理研）提供】 1 2 3 4 5 6 7 8 PB2 PB1 PA HA NP NAM1 M2 NS1 NEP Hemagglutinin (HA) Neuraminidase

(NA) Membrane Protein 2(M2) Matrix Protein (M1) Lipid Bilayer Nucleoprotein (NP) Polymerase (PB1,PB2,PA) RNA NEP ２種類の重要な膜表面タンパク質（HA, NA) ウイルス亜型はHA(H1-H16)とNA(N1-N9)の組で決まる HAはウイルスの感染過程で作用 NAは増殖したウイルスが宿主細胞から脱出する過程で作用

タミフルとリレンザはNA阻害剤(SBDDにより開発） Nature News 2012/1/20より

NA-シアル酸複合体構造 受容体タンパク質と化合物の相互作用

SBDD: Structure Based Drug Design

リガンドと標的タンパク質との立体構造および相互作用を考慮した論理的創薬手法 16

計算科学による抗インフルエンザ薬の設計

－ － ＋ ＋ ＋ － ＋ 疎水性 ポケット 負電荷 正電荷

事例２：インフルエンザNAとタミフルの相互作用

シアル酸 タミフル

SBDD: Structure Based Drug Design

リガンドと標的タンパク質との立体構造および相互作用を考慮した論理的創薬手法 － － ＋ ＋ ＋ － 弱い水素結合 弱い水素結合 － － ＋ ＋ ＋ － ＋ 疎水性 ポケット 負電荷 正電荷 N H2 N H O O H O H O H O O – O NH NH2 + リレンザ グアニジル基 タミフル（活性体構造） 疎水基 O H O O H O H O H O O – O H O NH シアル酸 グリセロール カルボキシル基 抗インフルエンザ薬であるタミフルやリレンザは、ノイラミニダーゼ（NA）を ターゲットとしたSBDDによって開発された医薬品

阻害剤

/

基質と各アミノ酸残基間の

IFIE

・水素結合距離の比較

タミフル/リレンザ(両性イオン)-NAの相互作用⇒結合距離：短→安定化の寄与も大きい シアル酸(負イオン)-NAの相互作用⇒電荷による静電的相互作用の寄与も大きい FMO2-IFIE(kcal/mol),距離(Å) 大まかなファーマコフォアの描像が得られている 詳細な解析には部分構造の評価が必要

*P.J.Collins et. al, Nature, 453 (2008)1258.

* シアル酸：極性基 タミフル、リレンザ：正イオン基 シアル酸、リレンザ：極性基 タミフル：疎水基 残基番号 Arg118 -24.0 (1.66) -29.5 (1.72) -77.9 (1.63) Glu119 -77.7 (1.68) -35.2 (2.98) 41.5 (3.10) Asp151 -59.0 (1.70) -42.2 (1.71) 7.8 (2.07) - (1.92) (1.56) Arg152 -20.3 (1.97) -56.0 (1.83) -48.9 (2.66) Ser246 -2.0 - -3.8 (3.72) -17.2 (1.67) Glu276 -9.7 (2.90) -30.0 (2.30) 16.4 (1.74) (2.78) (1.81) Arg292 -48.8 (1.81) -46.0 (1.89) -105.0 (1.77) (1.93) (2.15) (1.92) Tyr347 -23.5 (1.59) -13.7 (2.98) -28.6 (1.63) Arg371 -92.9 (1.75) -91.7 (1.80) -132.8 (1.77) (1.66) (1.64) (1.74) IFIE-SUM KI(expt) -362.0 -386.4 -291.5 タミフル リレンザ シアル酸 0.32(nM) 0.1(nM) － － ＋ ＋ ＋ － ＋ 疎水性 ポケット 負電荷 正電荷

従来法(FMO2)： リガンドは１つのフラグメント、アミノ酸は残基単位に分割 新規手法（FMO4)： リガンドを複数のフラグメント、アミノ酸の主鎖・側鎖分割が可能

多体展開FMO法を用いた詳細解析

従来のFMO2法を拡張し、3体項、4体項まで考慮したFMO3、FMO4法を適用 全エネルギー

∑

∑

∑

∑

> > > > > > ∆ + ∆ + ∆ + ′ = L K J I IJKL K J I IJK J I IJ I I E E E E Etotal ~ ~ ~ FMO2 FMO3 FMO4 フラグメント間相互作用エネルギー (IFIE) IJ IJ E EFMO2 =∆~ ∆

∑

∆ + ∆ = ∆ K IJK IJ IJ E E E ~ 3 1 ~FMO2 FMO3 I I J I J K モノマー ダイマー トリマー I J K L テトラマー

中野, 望月他, Chem. Phys. Lett. 523 (2012) 128-133.

∑

∆ + ∆ = ∆ KL IJKL IJ IJ E E E ~ 6 1 ~FMO3 FMO4 NA-タミフル相互作用解析には、PIEDAよりも多体IFIEの方が向いている 新規分割法：官能基ごとの相互作用を可視化 従来の分割法： リガンド全体が均一化された描像 タミフルを4つの部分構造に分割 + 40 -40 F M O 4 -I F IE [kc al /m ol ] 負イオン vs. 塩基性残基 正イオン vs. 酸性残基 極性基 vs. 水素結合 疎水基 vs. 疎水性ポケット O O -O NH O N H3 + Arg371 Tyr347 Arg292 Arg118 Arg152 Arg224 Asp151 Glu119 Glu227 － － ＋ ＋ ＋ － ＋ 疎水性 ポケット 負電荷 正電荷

官能基単位の相互作用解析も可能

インフルエンザNAとタミフルのFMO4相互作用解析

シアル酸 タミフル リレンザ

(1)+(2) (3) (4) all (1) (2) (3) (4) all (1) (2) (3) (4) all

GLU119s 52.2 -5.0 -4.2 43.1 43.7 -110.0 -4.2 -2.9 -73.4 46.1 -69.6 -3.4 -1.7 -28.6 ASP151s 15.2 1.2 -5.8 10.7 45.1 -108.1 2.3 0.5 -60.1 58.9 -89.3 -2.2 -4.0 -36.6 ARG152s -25.0 -19.8 -4.3 -49.1 -25.9 45.1 -28.5 -4.6 -14.0 -29.8 46.3 -31.3 -9.3 -24.1 SER179m 4.3 -2.6 -0.7 1.0 2.9 -12.3 -3.3 -0.3 -13.0 2.6 -40.6 -0.5 -0.1 -38.6 GLU276s 44.9 -1.1 -24.1 19.7 39.6 -37.2 -2.8 -7.4 -7.9 41.5 -36.0 -2.7 -31.0 -28.3 ARG292s -118.3 4.7 10.1 -103.5 -102.4 44.0 4.9 3.2 -50.3 -105.0 42.4 5.5 9.3 -47.8 IFIESUM(41) -228.5 -24.8 -49.6 -302.9 -183.5 -98.6 -45.0 -23.5 -350.7 -164.9 -117.4 -41.8 -41.4 -365.5 シアル酸 タミフル リレンザ

(1)+(2) (3) (4) all (1) (2) (3) (4) all (1) (2) (3) (4) all

GLU119s 52.2 -5.0 -4.2 43.1 43.7 -110.0 -4.2 -2.9 -73.4 46.1 -69.6 -3.4 -1.7 -28.6 ASP151s 15.2 1.2 -5.8 10.7 45.1 -108.1 2.3 0.5 -60.1 58.9 -89.3 -2.2 -4.0 -36.6 ARG152s -25.0 -19.8 -4.3 -49.1 -25.9 45.1 -28.5 -4.6 -14.0 -29.8 46.3 -31.3 -9.3 -24.1 SER179m 4.3 -2.6 -0.7 1.0 2.9 -12.3 -3.3 -0.3 -13.0 2.6 -40.6 -0.5 -0.1 -38.6 GLU276s 44.9 -1.1 -24.1 19.7 39.6 -37.2 -2.8 -7.4 -7.9 41.5 -36.0 -2.7 -31.0 -28.3 ARG292s -118.3 4.7 10.1 -103.5 -102.4 44.0 4.9 3.2 -50.3 -105.0 42.4 5.5 9.3 -47.8 IFIESUM(41) -228.5 -24.8 -49.6 -302.9 -183.5 -98.6 -45.0 -23.5 -350.7 -164.9 -117.4 -41.8 -41.4 -365.5

各リガンドにおける官能基ごとのIFIE評価

_{FMO4-CDAM-MP2/6-31G*} (3) (4) シアル酸 タミフル リレンザ IFIE(kcal/mol) 目的 1. FMO計算による相互作用エネルギーとMM計算による脱溶媒和を組み合 わせることで、計算コストを抑えて活性値予測を行う手法の開拓！ 2. 活性値予測のためにどのような構造を用意するのが良いか検討！ ①X線結晶構造 ②鋳型モデルをMM最適化構造 ③鋳型モデルをQM/MM最適化構造 【渡邉氏（理研）提供】

事例３：セリン・スレオニンキナーゼPIM1の阻害活性予測

重要な 相互作用を網羅的に探索

タンパク質-リガンド複合体の相互作用解析プロトコル

軌道レベルの相互作用解析 どの官能基とどの官能基がどのような相互作用をしているかがわかる。 CAFI, FILM IFIE FMO3/4-IFIE 成分ごとの詳細解析 IFIEを各エネルギー成分に分解する。 ⇒ 相互作用の性質がわかる PIEDA O CO HO HO HN N Cα NH Cα O H2N N H2 NH H2O Arg394 Glu353 Leu387 His524 EST hydrophobic residues hydrophobic residues Phe404

∑

∑

∑

∑

> > ∆ + = − − = J I IJ I I J I I I IJ N E E E E EFMO2 ( 2) ' ~ CH/π相互作用 電荷移動相互作用 Glu353 n_o→ EST σ* OH Phe404 CH ⇔ EST π(-0.389)

S. Amari, et al., J. Chem. Inf. Model. 2006,46, 221-230; 甘利ら,CBI学会誌 2014, 2, 17-25.

中規模～大規模データへ

VISCANA:タンパク質-リガンド相互作用の可視化クラスター解析

IFIEを複数のタンパク質－化合物について計算 化合物ＩＪ間の非類似度 を，リガンド分子－アミノ酸 残基間のIFIEの差から計算 IFIEから計算された非類似度を用いて，相互作用パ ターンの階層的クラスター解析を行う．

(

)

∑

=

∆

−

∆

=

N K JK IK IJ

E

E

d

1 2

~

~

IFIE IFIE IFIE IJ d • 相互作用パターンからリガンド候補化合物を絞り込むことができる． • 形状が類似していても重要な相互作用をしない化合物を分離できる． • 複数のドッキングコンフォメーションの比較も可能． VISCANAの特徴 IFIEの値に基づいたクラスター解析 ① エストロゲン受容体(ER)-リガンド結合：31化合物 57残基モデル使用 ② エストロゲン受容体(ER)-リガンド結合：38化合物 57残基モデル使用 アンドロゲン受容体(AR )-リガンド結合：38化合物 100残基モデル使用 事例

平成27年1月19日 25 B A C Frag.52 His524 Frag.50 Met522 Frag.28 Arg394 Frag.12 Glu353 GOLD Score > 16.472 0 < -16.472 > 70.313 0 < -70.313 Interaction Energy / kcal/mol

Binding Energy / kcal/mol

> 82.5 < 7.5 GOLD Score 45 D

B

C

A

Arg 394 Glu 353 His 524 H₂ O Met 522 結合様式による分類 エストロゲン受容体とKiBank収載リガンド31種との相互作用解析

S. Amari, et al., J. Chem. Inf. Model. 2006, 46, 221-230

エストロゲン受容体

HF MP2 HFとMP2の違い（6-31G基底関数） Cluster A’ Cluster A OH H3C HO H H H 17beta-estradiol O H3C HO H H H estrone OH H3C HO OH H H H estriol OH HO H H H ethinylestradiol H3C HO H3CO OH H H H CH moxestrol OH H3C HO H H H 17alpha-estradiol H3C H3C HO OH H H H 5-androstenediol O H3C H3C HO H H H dehydroepiandrosterone OH H3C HO H H H HO 2-hydroxyestradiol HO OH H3C CH3 bisphenol_A CH3 H3C OH HO dienestrol H3C CH3 HO OH hexestrol HO CH3 H3C OH diethylstilbestrol O O OH HO OH genistein Cluster B 甘利ら, CBI学会誌 2014, 2, 17-25.

アンドロゲン受容体

MP2では、 ER, ARともに 活性をもつ既知化合物とそれ以外と の分離がより明らかに！ HFとMP2の違い（6-31G基底関数） HF MP2 Cluster C H3C H3C OH O H H H testosterone H3C H3C OH O H H H H 5alpha-dihydrotestosterone OH H3C O CH3 H H methyltrienolone OH H3C H3C O HO CH3 F H H fluoxymesterone 甘利ら, CBI学会誌 2014, 2, 17-25.

相互作用の比較

類似したファーマコフォア 異なる相互作用 AR ER ER – 17β-estradiol AR - testosterone ターゲット特異性の評価へ VISCANAの拡張（今後） 複数タンパク質に拡張 アライメント機能も必要 甘利ら, CBI学会誌 2014, 2, 17-25.

FMO法を用いた構造精密化

～X線の分解能を超えた結晶構造の精密化へ～

FMO構造最適化

FMO超分解能解析

QM構造最適化の必要性

タンパク質では実験構造と力場構造はよく一致。リガンド周辺は難しい。 -18.00 -16.00 -14.00 -12.00 -10.00 -8.00 -6.00 -4.00 -2.00 0.00 2.00 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Time (ns) IF IE ( k ca l/ m o l) -18.00 -16.00 -14.00 -12.00 -10.00 -8.00 -6.00 -4.00 -2.00 0.00 2.00 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Time (ns) IF IE ( k c a l/ m o l) -18.00 -16.00 -14.00 -12.00 -10.00 -8.00 -6.00 -4.00 -2.00 0.00 2.00 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Time (ns) IF IE ( k c al /m o l) -18.00 -16.00 -14.00 -12.00 -10.00 -8.00 -6.00 -4.00 -2.00 0.00 2.00 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Time (ns) IF IE ( k c al /m o l) PRO19 PRO12 GLY11 PRO18 MD snapshot structures Average of MD snapshots Experimental structure HF full opt HF partial opt MD snapshot structures Average of MD snapshots Experimental structure HF full opt HF partial opt MD snapshot structures Average of MD snapshots Experimental structure HF full opt HF partial opt MD snapshot structures Average of MD snapshots Experimental structure HF full opt HF partial opt TrpCage（20残基のミニタンパク質） Arg152(-20.33) Glu119(-77.73) Arg371(-92.86) Tyr347(-23.45) Arg292(-48.80) Glu276(-9.69) Asp151(-58.99) H H N O O N O H O N O O H N+ H O N N N H O N H O N O O H O H H N O N N N H O N O O N N O H N H O– N Amber99 MMFF94x Gaussian09 (タミフルのみ) Glu119 1.856 1.280 1.680 Asp151 1.818 1.271 1.700 Arg152 1.870 2.588 1.973 Glu276 2.811 3.011 2.781 Arg292 2.548 2.967 1.814 2.108 1.354 1.926 Tyr347 1.951 1.584 1.587 Arg371 1.704 1.416 1.660 1.711 1.306 1.752 インフルエンザNA－タミフル複合体 -26800 -26700 -26600 -26500 -26400 -26300 -26200 -26100 -26000 -25900 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Time (ns) E n er g y ( k ca l/ m o l) Amber10 (param03+TIP3P), 10ns 水素結合距離にはQM計算が必要

受容体－リガンド複合体構造の計算による最適化

太線：水素のみをAmber99で最適化 IFIE = -99.8 kcal/mol 結晶構造 力場構造 Arg394 Glu353 水素結合ネットワークが崩れ、Glu-Argイオン対を形成してしまう。 ⇒ リガンド結合エネルギーが15kcal/mol不安定化 (MP2/6-31G) His524 細線：側鎖をAmber99 で最適化 IFIE = -84.7 kcal/mol ⇒リガンドのみHF/6-31G*で最適化 -102.3 kcal/mol ⇒リガンドのみHF/6-31G*で最適化 -88.8 kcal/mol 量子化学計算による構造最適化が必要 古典力場による水素結合 ネットワークの最適化構造 X線電子密度を再現 X線電子密度 FMO計算電子密度 水素原子を含むリガンド周辺のFMO構造最適化 リガンドー残基間のプロトン共有を観測！ プロトン共有あり水素結合 プロトン共有なし水素結合

2Fo-FcFMO_{/ Fo-Fc}FMO _マップ

リガンド周辺の最適化構造と電子密度

X線電子密度を再現！

超分解能構造解析

FMO電子密度によるX線結晶解析の精密化： FMO電子状態計算によって得られた電子密度と実測値を比較する 水素原子の位置決定や占有率の精密化に役立つ？ 特に、リガンド周辺の配座決定の高精度化に役立てたい。 FMO電子密度は分子の化学結合や分極、電子雲の柔軟性に対応しており、 等方原子モデルとは大きく異なると期待される。 現在の取り組み状況： 実空間での電子密度データ（CNS形式）を数値比較

- 2Fo-FcFMO_{および Fo-Fc}FMO_{マップ（ρ）の作成}

- コンフォーマーやリガンドの周辺に注目 FMO構造最適化による分子構造の補正 まだトライアンドエラーを開始した段階

FMO超分解能解析とは？

X線結晶構造解析の際に、FMO計算によって電子密度情報を補完する技術

目的：FMO計算を援用した、X線結晶解析の高解像度化 水素を含む座標の決定 コンフォーマーの同定 特にリガンドの配座決定の高精度化 FMO計算 構造最適化による構造のリファイン 電子密度計算 ⇒ QM計算による2Fo-Fc、Fo-Fcマップ

FMO法によるX線結晶構造の精密化

クランビン（46残基）の電子密度：右はFMO-MP2/6-31G*計算、左はX線結晶解析 FMO-MP2/6-31G* X線結晶構造解析 PDB-ID:3NIR Resolution : 0.48Å 48 residues 超解像度解析の達成へ

2015/1/19 ₃₅ 0.7456e/Å3

0.3732e/Å3

0.1492e/Å3

(rmsdFMO_=0.76)

FMO-electron density X-ray electron density

(0.5Å)

X-ray electron density

(2.0Å) (rmsdX-ray_=0.50) (rmsdX-ray_=1.00) (rmsdX-ray_=0.20) (rmsdFMO_=0.38) (rmsdFMO_=0.152) (rmsdX-ray_=0.76) (rmsdX-ray_=0.38) (rmsdX-ray_=0.152)

フェニルアラニンの電子密度の比較

_{（渡邉氏作成）} n=0.4nA_+0.3nB_+0.3nC FMO電子密度 (0.5Å) 0.3732e/Å3_(rmsdFMO_=0.38) 0.3732e/Å3 (rmsdX-ray_=0.50)

0.7456e/Å3_(rmsdFMO_=0.76) 0.7456e/Å 3 (rmsdX-ray_=1.00) X線 電子密度 0.3732e/Å3 (rmsdX-ray_=0.38) 0.7456e/Å3 (rmsdX-ray_=0.76) n=nA (2.0Å) （渡邉氏作成）

FMO電子密度解析による占有率の評価（Tyr29 ）

n=0.66nA_+0.33nB

アミノ酸残基のプロトン化状態

Protonated Glu23 (X-ray structure)：Stick Deprotonated Glu23 (pH7.0) ： Ball & stick

FMO電子密度

プロトン化したGlu23 (X線pdb構造): 黄色メッシュ 脱プロトン化Glu23 (pH7.0) ：緑メッシュ

Protonated Glu23 (X-ray structure)：Stick

Comparison between X-ray and FMO-based electron densities

→Protonated state of Glu23 will be necessary verified by using FMO-based structure optimization.

FMO電子密度とX線電子密度(0.5Å)

nX-ray_=0.7456e/Å3

nFMO_=0.3732e/Å3 _0.7456e/Å3

（渡邉氏作成） 創薬におけるFMO法の活用（I) ～IFIEの利用 エネルギー指標によるリガンド－残基間相互作用の評価は安定した利用法 ⇒ X線構造に対して定量的な相互作用情報を付加 ⇒ 大規模データによる化合物スクリーニング手法の開発が次の課題 創薬におけるFMO法の活用（II) ～FMO超分解能解析 X線電子密度とFMO電子密度は比較可能 構造精密化には、FMO構造最適化が有用 2mFo-FcFMO_{マップの作成により、精密化すべき分子構造箇所の特定が可能} ⇒ FMO電子密度と構造最適化を組み合わせ、X線構造の「超解像度」化を目指す 今後の方針 FMO創薬コンソーシアムを主体とした産学官連携の活動を広げる HPCIを活用した大量データの解析（化合物スクリーニング）とIFIEデータベースの 作成 同時に、超分解能解析や化学反応解析の研究を進める

まとめと今後の課題

SPring-8からスパコンまで～FMO法による構造解析の流れ

高輝度放射光施設（SPring-8） 構造情報 相互作用情報

X線結晶構造解析に対して、スパコン等を活用した大規模・超高速

FMO計算を行い、「距離情報」に「相互作用情報」を付加

欠損原子の 付加 構造緩和 構造最適化 FMO計算 計算手順 MM, MD計算ソフト (QM/MM, FMOを含む？) MOE, DS等 モデリングソフト BioStation 3次元立体 構造（PDB) 京、FOCUS等スパコン(HPCI) 超並列FMO計算 構造が取れたらまずFMO計算をやってみる HPCI活用による大量データの生成と解析⇒ IFIEデータベースの構築 将来的にはPDB全データに適用させることも視野に！ 超分解能解析が実用化されれば、精密決定構造をデータベースに追加 FMOに基づく新規スクリーニング手法の開発に期待 FMO創薬コンソーシアムと HPCIの連携で実現させる

FMO創薬コンソーシアムとHPCIの活用

HPCI活用による大量データの生成と解析 FMOに基づく新規スクリーニング手法の開発 IFIEデータベースの作成 将来的にはPDB全データに適用させることも可能！ 「京」などのHPCI設備 超並列FMO計算 ※2014年11月に設立 ※ FMO創薬コンソーシアム 大学・研究所 5機関 製薬企業 11社 IT企業 1社 （うちHPCI参加は5機関+8社） 問題設定、計算および解析の実施 計算プログラム の提供 _{フィードバック}成果の 評価指導 【ABINIT-MP開発機関】 東京大学生産技術研究所 東京大学 ・ 立教大学 ABINIT-MPの開発・公開 HPCI利用に関するアドバイス 【アドバイス機関】 国立医薬品食品衛生研究所 東大創薬オープンイノベーションセンター 大阪大学 ・ 熊本大学 化合物・安全性評価、化合物ライブラリー 量子化学計算データベース

謝辞

ABINIT-MP/BioStationの開発と応用 望月祐志、坂口正貴（立教大） 中野達也（国立衛研） 塚本貴志、渡辺尚貴、加藤昭史、加藤幸一郎（みずほ情報総研） 坂倉耕太、山本純一（NEC） 古明地勇人（産総研） FMO創薬・FMO超分解能解析 渡邉千鶴、沖山佳生、渡邉博文、仙石徹、本間光貴（理研） 田中成典、鶴田宏樹、祇園景子、森一郎（神戸大） 多田幸雄（創薬オープンイノベーションセンター） 上村みどり、藤野愛子（帝人ファーマ） ファンド 文部科学省 「HPCI戦略プログラム」 分野４ 次世代ものづくり