株式会社アクセラレート・バイオのニュース
2024.11.5タンパク質立体構造情報を用いた低分子化合物バーチャルスクリーニング『TargetMol』
TargetMol Chemicals Inc.は、2015年に設立されたライフサイエンスメーカーです。創薬研究に使用される化合物ライブラリー、阻害剤及び抗体試薬以外、バーチャルスクリーニングを含む受託サービスもご提供しています。世界中に４０カ国以上取引先を持ち、世界トップクラスのライフサイエンス企業へ成長しました。
創薬研究の課題
がん等疾患において、研究者は新しい標的を発見し、その新しい標的を通じて活性化合物分子を見つけ、ヒット化合物の構造を改善することで低分子新薬を開発しています。ハイスループットスクリーニング（HTS）の実験法は、自動化装置を利用して、数多くの化合物を迅速にスクリーニングできるとの特徴があり、低分子新薬の探索に使用されています。HTSは、標的活性化合物の探索において大きな役割を果たしています。しかし、HTSにはいくつかの制約があり、現代の社会が求める新しい薬物分子の迅速な反復開発のニーズを満たすのが次第に難しくなっています。
1. コストが高い：HTS実験は通常、大量の化合物の合成とテストを伴うため、かなりの時間とリソースが必要です。実験室には相応の自動化実験設備が必要であり、設備の購入や実験を実施する人員のコストも無視できない要素です。
2. 時間の問題：HTS実験は通常、スクリーニングプロセスを完了するのに長い時間がかかります。特に化合物の数が膨大な場合、化合物の選定から実際の取り組みまでにかなりの時間を要します。実験室に自動化設備がない場合、実験サイクルも長くなります。
3. 条件の制限：HTS実験は事前に構築された化合物ライブラリーに依存しており、新しい化合物の発見を制限されます。
バーチャルスクリーニングの特徴
バーチャルスクリーニング（Virtual Screening; VS）は、コンピュータを用いて大規模の化合物ライブラリーから薬剤候補化合物を選抜する技術です。目的タンパク質（薬剤標的）と化合物の相互作用をシミュレーションし、結合親和性や活性を予測することで、有望なヒット化合物を絞り込みます。
バーチャルスクリーニングは、主に以下の2つの手法に分類されます。
1. リガンドベースドバーチャルスクリーニング (Ligand-Based Virtual Screening; LBVS):
既知の活性化合物の構造や物理化学的特性を基に、類似した構造を持つ新規化合物を探索し、薬理活性を予測する手法です。
2. ストラクチャーベースドバーチャルスクリーニング (Structure-Based Virtual Screening; SBVS):
タンパク質の立体構造情報を用いて、化合物がどのように結合するかをシミュレートし、結合エネルギーや相互作用部位を評価する手法です。ドッキングシミュレーションなどが代表的です。
バーチャルスクリーニングは、従来のハイスループットスクリーニング (HTS) に比べて、より効率的で合理的な創薬手法です。化合物データベースを大規模に選別し、迅速かつ低コストで新規活性化合物を発見することをサポートします。HTSのヒット率が通常0.01%から0.14%であるのに対し、バーチャルスクリーニングでは1%から20%と、より高い成功率が期待されます。
★新薬開発期間の短縮 ★新薬開発コストの削減 ★新薬開発成功率アップ
TargetMol データベース
▶︎ 2500万化合物 データベース
1200 万以上の Drug-like な構造の化合物のコレクションで、多様なスクリーニング目的に使用可能。Core database、Selected Database、Extended Databaseの三つのデータベースを保有しています。
▶︎ 160万化合物 データベース
リピンスキーの法則に基づいて厳選された高品質なDrug-likeライブラリーで、5,000種類以上の骨格を網羅する多様性に富んだデータベースです。コストパフォーマンスの高いスクリーニングが実現し、プロジェクトの初期段階における時間と経費を大幅に削減することが可能です。
▶︎ 10万化合物 データベース
4,000種類以上の骨格構造を持つ化合物と、1万を超えるユニークな構造の化合物が含まれています。骨格構造の種類が豊富であるほど、構造的な多様性が向上し、スクリーニングの範囲が拡大するとともに、成功率も上昇します。当ライブラリーの多様性係数は0.83と非常に高く、幅広いファーマコフォアを網羅できる優れた構造多様性を備えています。
上記のデータベースに加えて、お客様がお持ちのデータベースやご希望のライブラリーにも対応可能です。また、お客様の研究ニーズに応じたデータベースのご提案も承っておりますので、まずはお気軽にご相談ください。
参考論文：
1. Shi, Wengui, et al. "Hyperactivation of HER2-SHCBP1-PLK1 axis promotes tumor cell mitosis and impairs trastuzumab sensitivity to gastric cancer."Nature Communications 12.1 (2021): 2812.
2. Wang, Qianqian, et al. "Identification of a novel protein arginine methyltransferase 5 inhibitor in non-small cell lung cancer by structure-based virtual screening." Frontiers in pharmacology 9 (2018): 173.
創薬研究の課題
がん等疾患において、研究者は新しい標的を発見し、その新しい標的を通じて活性化合物分子を見つけ、ヒット化合物の構造を改善することで低分子新薬を開発しています。ハイスループットスクリーニング（HTS）の実験法は、自動化装置を利用して、数多くの化合物を迅速にスクリーニングできるとの特徴があり、低分子新薬の探索に使用されています。HTSは、標的活性化合物の探索において大きな役割を果たしています。しかし、HTSにはいくつかの制約があり、現代の社会が求める新しい薬物分子の迅速な反復開発のニーズを満たすのが次第に難しくなっています。
1. コストが高い：HTS実験は通常、大量の化合物の合成とテストを伴うため、かなりの時間とリソースが必要です。実験室には相応の自動化実験設備が必要であり、設備の購入や実験を実施する人員のコストも無視できない要素です。
2. 時間の問題：HTS実験は通常、スクリーニングプロセスを完了するのに長い時間がかかります。特に化合物の数が膨大な場合、化合物の選定から実際の取り組みまでにかなりの時間を要します。実験室に自動化設備がない場合、実験サイクルも長くなります。
3. 条件の制限：HTS実験は事前に構築された化合物ライブラリーに依存しており、新しい化合物の発見を制限されます。
バーチャルスクリーニングの特徴
バーチャルスクリーニング（Virtual Screening; VS）は、コンピュータを用いて大規模の化合物ライブラリーから薬剤候補化合物を選抜する技術です。目的タンパク質（薬剤標的）と化合物の相互作用をシミュレーションし、結合親和性や活性を予測することで、有望なヒット化合物を絞り込みます。
バーチャルスクリーニングは、主に以下の2つの手法に分類されます。
1. リガンドベースドバーチャルスクリーニング (Ligand-Based Virtual Screening; LBVS):
既知の活性化合物の構造や物理化学的特性を基に、類似した構造を持つ新規化合物を探索し、薬理活性を予測する手法です。
2. ストラクチャーベースドバーチャルスクリーニング (Structure-Based Virtual Screening; SBVS):
タンパク質の立体構造情報を用いて、化合物がどのように結合するかをシミュレートし、結合エネルギーや相互作用部位を評価する手法です。ドッキングシミュレーションなどが代表的です。
バーチャルスクリーニングは、従来のハイスループットスクリーニング (HTS) に比べて、より効率的で合理的な創薬手法です。化合物データベースを大規模に選別し、迅速かつ低コストで新規活性化合物を発見することをサポートします。HTSのヒット率が通常0.01%から0.14%であるのに対し、バーチャルスクリーニングでは1%から20%と、より高い成功率が期待されます。
★新薬開発期間の短縮 ★新薬開発コストの削減 ★新薬開発成功率アップ
TargetMol データベース
▶︎ 2500万化合物 データベース
1200 万以上の Drug-like な構造の化合物のコレクションで、多様なスクリーニング目的に使用可能。Core database、Selected Database、Extended Databaseの三つのデータベースを保有しています。
▶︎ 160万化合物 データベース
リピンスキーの法則に基づいて厳選された高品質なDrug-likeライブラリーで、5,000種類以上の骨格を網羅する多様性に富んだデータベースです。コストパフォーマンスの高いスクリーニングが実現し、プロジェクトの初期段階における時間と経費を大幅に削減することが可能です。
▶︎ 10万化合物 データベース
4,000種類以上の骨格構造を持つ化合物と、1万を超えるユニークな構造の化合物が含まれています。骨格構造の種類が豊富であるほど、構造的な多様性が向上し、スクリーニングの範囲が拡大するとともに、成功率も上昇します。当ライブラリーの多様性係数は0.83と非常に高く、幅広いファーマコフォアを網羅できる優れた構造多様性を備えています。
上記のデータベースに加えて、お客様がお持ちのデータベースやご希望のライブラリーにも対応可能です。また、お客様の研究ニーズに応じたデータベースのご提案も承っておりますので、まずはお気軽にご相談ください。
参考論文：
1. Shi, Wengui, et al. "Hyperactivation of HER2-SHCBP1-PLK1 axis promotes tumor cell mitosis and impairs trastuzumab sensitivity to gastric cancer."Nature Communications 12.1 (2021): 2812.
2. Wang, Qianqian, et al. "Identification of a novel protein arginine methyltransferase 5 inhibitor in non-small cell lung cancer by structure-based virtual screening." Frontiers in pharmacology 9 (2018): 173.