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ヒトゲノム情報を用いた創薬標的としての新規ペプチドリガンドライブラリー PharmaGPEP TM Ver2S のご紹介 株式会社ファルマデザイン

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Academic year: 2021

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全文

(1)

ヒトゲノム情報を用いた

創薬標的としての新規ペプチド

リガンドライブラリー

PharmaGPEP

TM

Ver2S

のご紹介

(2)

薬剤の標的分子別構成

•G蛋白質共役受容体(GPCR)はターゲットと

して非常に重要

•世界の医薬品売上上位20品目のうち13品

目が

GPCRをターゲット

受容体

45%

酵素

28%

DNA

2%

ホルモン‐成長因子

11%

核内受容体

2%

イオンチャンネル

5%

その他

7%

Drews J,Science 287,1960-1964(2000)

(3)

ヒトゲノム上のGPCR

IUPHAR 2005

356

19

55

282

Total

134

9

35

90

Orphan

222(

91

)

10

20(

20

)

192(

71

)

Liganded

total

Class C

Class B

Class A

(): ペプチドリガンドを持つGPCRの数 したがって、ペプチドリガンドを持つオーファンGPCRは 134×40%=50個くらい存在? しかし、従来の生体試料を用いた探索では、ペプチドリガンドが微量なため探索が困難 オーファンGPCR134種類が 創薬ターゲット候補 リガンド既知のGPCRにおい て4割近くがペプチドリガンド

リガンド同定を支援するために、ヒトゲノム情報をもとに、

バイオインフォマティクスを駆使し、ペプチドリガンドライブラリーを構築

PharmaGPEP

TM

そこで...

創薬の対象となりうるGPCR

(4)

PharmaGPEPによる

オーファンGPCRペプチドリガンド探索の利点

従来技術

生体試料からの抽出・精製

による探索

 問題点 

ターゲットとなるペプチドの単離が困難 ペプチドのサンプルが微量しか抽出できない サンプルを大量に必要とするハイスループット・ スクリーニングには不向き → 新規なオーファンGPCRのペプチドリガンド探 索は困難

新技術(

PharmaGPEP

TM

)

ヒトゲノム情報に基づくゲノムワイドな

ペプチドリガンドの探索

AGCTTTAGCATTCTTC CAATATAGAAGTCGTC AGCTTTAGTATTCATC CTATGTAGCACTCCTC GCATTATC・・・・・・・・

 利点 

候補ペプチドの合成が可能 充分な濃度のサンプルを調製することができ、 より高精度なスクリーニングが可能 サンプルが大量に用意できるため ハイスループット・スクリーニングが可能 → より高効率かつ高精度にペプチドリガンドの 探索が可能

(5)

PhramaGPEP

TM

探索の手順

1.

網羅的な前駆体候補の探索

ヒトゲノム情報から、

リガンド前駆体の配列的特徴をもとに探索

2.

ペプチドリガンド候補の抽出

前駆体候補から、

ペプチドリガンドの配列的特徴をもとに抽出

ペプチドリガンドの生合成

(6)

ペプチドリガンドの生合成

ペプチドリガンド前駆体

BB Gln BB BB GlyBB シグナルペプチターゼ BB Gln BB BB GlyBB プロセッシング Gln BB カルボキシ ペプチターゼ アミダーゼ グルタミン シクラーゼ Gln GlyBB Gly pyroGln NH2

ペプチドリガンド

前駆体にはペプチドリガンドが活性化される

特徴的な配列が存在する

B: 塩基性残基(K[リジン],R[アルギニン])

(7)

パターンマッチングを用いた

ペプチドリガンド候補の探索

予備検討として典型的な切断部位パターンを用いて

配列データベースからペプチド候補を探索

配列データベース: IPIVer2.21 56,530本

ペプチド残残基数: 8-60a.a

切断部位パターン

[KR][KR]X(7,59){G}[KR][KR]

160,864

[KR][KR]X(8,60)G[KR][KR]

19,042

[KR][KR]X(8,60)*

>

60,903

合計

240,809



PROSITE表記 [KR] ・・・ KあるいはR {G} ・・・ G以外のアミノ酸 X ・・・ 任意のアミノ酸 > ・・・ STOP

・単純なパターンマッチングではペプチド候補が膨大な数と

なり、これをすべて合成すると莫大な費用がかかる。

バイオインフォマティクスとデータマイニング

を用いて

ペプチド候補を絞り込む必要がある

!!

(8)

PhramaGPEP

TM

における

ペプチドリガンド候補探索

既知ペプチドリガンド前駆体73配列

バイオインフォマティクス

既知ペプチドリガンド前駆体から

配列的特徴を抽出

データマイニング &バイオインフォマティクス

・データマイニングとバイオインフォマティクスを

活用することにより、効率的にペプチド候補を取得できる

・そして、より生物的活性をもつペプチドを探索するため

SS結合

に着目

既知ペプチドを含む ・切断部位のプロファイルHMMを 用いた配列予測 タンパク質配列 データベース IPI,ensembl,完全長cDNA,H-Invitational ・総数 585,931本 2004年5月(重複有)

ペプチドリガンド候補

機能既知前駆体の除去 SS結合数 残基数(6-40a.a)

ライブラリ候補 1390本

(9)

SS結合を持つペプチド

-1-

既知ペプチドリガンドにはSS結合を含むペプチドが多く存在

以下は予測できた主なペプチドリガンド

Peptide_Name Peptide_Seq

Adrenomedullin. YRQSMNNFQGLRSFGCRFGTCTVQKLAHQIYQFTDKDKDNVAPRSKISPQGY Calcitonin gene-related peptide I. ACDTATCVTHRLAGLLSRSGGVVKNNFVPTNVGSKAF

Calcitonin gene-related peptide II. ACNTATCVTHRLAGLLSRSGGMVKSNFVPTNVGSKAF Islet amyloid polypeptide. KCNTATCATQRLANFLVHSSNNFGAILSSTNVGSNTY Calcitonin. CGNLSTCMLGTYTQDFNKFHTFPQTAIGVGAP

Orexin-A. QPLPDCCRQKTCSCRLYELLHGAGNHAAGILTL Somatostatin-28. SANSNPAMAPRERKAGCKNFFWKTFTSC

Melanin-concentrating hormone. DFDMLRCMLGRVYRPCWQV Cortistatin-17. DRMPCRNFFWKTFSSCK Urotensin II. ETPDCFWKYCV

Oxytocin. CYIQNCPLG Arg-vasopressin. CYFQNCPRG Urotensin-2B ACFWKYCV *inter chainのみ *色文字がCys(同一色でSS結合を架橋) *赤文字下線のペプチドは創薬ターゲットとして上市

(10)

SS結合を持つペプチド

予測に用いた既知ペプチドリガンド

SS有の比率

18.37%

SS結合数×2 / ペプチド総残基数

9.71%

Uniprot / SwissProt

SS有の比率

17.55%

SS結合数×2 / 総残基数

1.85%

前駆体のSS結合を含む比率は同じ程度だが、ペプチド内に出現す

るSS結合の頻度は高い

ライブラリ候補のうちSS結合を含むペプチドは112配列

PharmaGPEP

TM

Ver2S

化学合成し、ライブラリ化

(11)

PharmaGPEP

TM

Ver2S

の製品特長

HPLCによる精製

・純度60%以上

・HPLC精製を行うことによって不純物の含量が少なくなり、より高精度にペプチド

本体の活性を評価することが可能

修飾

・SS結合が保持されるよう合成

ペプチド含量

・各ペプチドにつき100nmol供給

・濃度依存性、または多くの検体にアッセイ可能

cf) FLIPR calcium assay kitを用いて接着細胞に測定する場合、

10μM ・・・ 10

-6

M

96ウエル 200アッセイ可能(理論値)

384ウエル 400アッセイ可能(理論値)

(12)

PharmaGPEP

TM

Ver2S製品仕様

アミノ酸残基数

6-40残基

本数

99本

修飾

SS結合を保持

配列的特徴から、N末端ピログル化、C末端

アミド化処理

形態

参照

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