JP2005018447A - Method for searcing acceptor-ligand stable complex structure - Google Patents

Method for searcing acceptor-ligand stable complex structure Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To develop a method to search an acceptor-ligand stable complex structure using a computer which realizes not only normal virtual screening but also the search of an acceptor to be stably bonded with a ligand by developiong a method to automatically search the stable acceptor-ligand stable complex structure only by giving the three dimensional structure of the ligand and then acceptor. <P>SOLUTION: The position of a bonding pocket in an acceptor is presumed, the bond mode of a ligand to the bond pocket is replaced with a simplified pharmacophore model and the various conformations of the ligand preliminarily generated by a computing chemical method are continuously compared to see whether or not the conformations suit this model, so that the structure of the ligand supposed to form when the acceptor and the ligand forms the stable complex can be presumed in a short period of time together with the bond position. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、医薬、農薬などの生理活性物質の分子設計に利用できる、受容体とリガンドとの安定複合体構造を探索するための計算機を利用した方法に関する。本発明はまた、かかる方法を情報処理装置に実行させるためのプログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
薬物や生理活性物質の多くは、受容体となる生体高分子(例えば、タンパク質、核酸及びそれらを含む複合体)と特定の部位で結合することにより、その薬理活性または毒性を発現する。このような受容体に結合する比較的低分子量の薬物、生理活性物質、阻害剤などの化合物は一般にリガンドと呼ばれているが、受容体の中にはリガンドが明らかにされていないものも多い。このような受容体に対しては、該受容体と安定な複合体を形成して薬効を発揮しうるリガンドを効率的に見出すことが、創薬研究において重要な基礎となる。
【0003】
受容体の候補となる生体高分子の3次元構造に関しては、 X 線や NMR などの分析機器とその結果を解析するソフトウェアの進歩により、従来に増して短期間で構造決定がなされるようになり、プロテインデータバンク(例えば、非特許文献1参照)などのデータベースに登録されて公開されている。一方で、遺伝子の全塩基配列の解読が現実のものとなり、計算機を利用した分子モデリングの技術の進歩により、実験的に3次元構造が確定されていない生体高分子についても、その予想されるアミノ酸配列などからある程度の立体構造を推定することが可能となっている。
【0004】
受容体に対するリガンドを探索する計算機を利用した方法としては、受容体とリガンドの原子座標を入力し、受容体内のおおまかな結合部位を指定した上で、計算機を利用してリガンドと受容体との妥当な結合様式を見出し、この計算を複数のリガンドに対して連続的に適用することにより、結合する可能性のあるリガンドを発見する、または結合する可能性のない化合物をふるい落とすという計算方法が、広く知られている。これらの計算方法は、一般にドッキングスタディと呼ばれ、ある程度の精度を犠牲にして、多数のリガンドを高速で比較する場合は、バーチャルスクリーニングとも呼ばれる。また、このような受容体の三次元構造をもとにしてリガンドの分子を設計する研究手法は、構造依存創薬とも総称される。
【0005】
これらの方法を現実の分子系に適用するためには、座標空間の効率的な探索(i)、および結合様式の妥当性を評価するための評価基準(ii)の2つを満たすアルゴリズムの開発が必須であり、それぞれ多くの方法が提案されている(例えば、非特許文献2または特許文献1、参照)。また、そのうちのいくつかはソフトウェア パッケージとして公開ないし市販されている(Tripos 社製 FlexX(商品名)、Accelrys 社製 C2−LigandFit(商品名)、 Schlodinger 社製 Glide(商品名)など)。
【0006】
しかしながら、複雑なリガンド分子の配座のみならず、その分子が受容体中で存在し得る相対的な位置まで含めた自由度を考慮すると、(i)で探索すべき空間の自由度は膨大なものとなり、完全に網羅的な探索を行うことは、現在の計算機能力をもってしても現実的ではなく、(ii)の基準を数値化するための評価関数に関しても、完全なものはまだなかった。
【0007】
一般にドッキング スタディは、あらかじめ結合ポケットの位置を指定した上で、その限定された空間内を探索することにより安定な複合体構造を推定するが、結合ポケットが未知の場合に、受容体表面のどの位置に、どのような配座をもつリガンドが存在するかを、自動的に決定することのできる手法は知られていない。また、受容体の構造は、通常リガンドに比較して非常に大きいため、リガンドの構造の自由度のみならず、受容体の中でリガンドが結合し得る可能性のある位置も含めて探索することは困難であり、従来の構造依存創薬で使用されるアルゴリズムを適用するだけでは、精度良く、現実的な時間内で行うことは不可能であった。
【0008】
特定のリガンドに対して、その配座をベクトルで表し、タンパク質や核酸の窪みの形状から作成したベクトルと一致するものを検索する方法として、INVDOCK(例えば、特許文献2参照)がある。しかし、一般にリガンドは、受容体の結合ポケットに1対1にぴったりと当てはまるのではなく、その一部にリガンドの一部が重なっているだけの場合が殆どである。このため、この手法は、一致度が高い場合には適用できるが、リガンドの官能基の一部が窪みを含めた受容体表面上の適切な空間配置に来るような、より一般的な場合には適さなかった。
【0009】
さらに、リガンドを代表するベクトルで初期の空間配置を決め、エネルギー最適化を行い、リガンドと結合ポケットの形状を一致させてから構造最適化を行う同様のアルゴリズムに基づく市販のプログラムに、Accelrys社製C2・LigandFit((商品名)(例えば、非特許文献3参照)がある。しかし、もともと結合ポケットとリガンドの形状には相関は低い上、リガンドの化学的特徴を無視して配置すれば、非常に多くの適合度の低い初期構造から構造最適化を行わねばならないため、多くの無駄な計算が必要であった。
【0010】
一方、一般的な構造依存創薬の概念とは異なるが、1つ以上の既知のリガンドをもとに、対応する受容体の立体構造が不明のまま、同じ受容体と結合する可能性のある新規のリガンドを見出す手法として、ファーマコフォアモデル検索、レセプターサーフェスモデル検索とよばれるものがあった。ファーマコフォアモデル検索は、リガンドの中で、水素結合性の置換基や、イオン性原子など、受容体と強い相互作用をする化学特性をもつと考えられる部位(フィーチャ)を抽出し、フィーチャの種類とそれらの相互間距離からなる簡易な分子モデル(ファーマコフォア)を定義し、そのモデルに合致する分子を検索する手法であって、一見異なる分子構造であっても、同じ受容体と特異的に結合し得るリガンドを見出すことが可能な手法である。また、レセプター サーフェス モデルは、リガンドの分子構造から、その分子全体を覆う表面の形状と静電的な特性を推定し、その表面の中で安定に存在し得るリガンドを検索する手法である。これらの手法に関しては、例えば、ファーマコフォア検索では、 Accelrys 社製 CATALYST(商品名)(例えば、非特許文献4参照)、 Tripos 社製 UNITY(商品名)(例えば、非特許文献5参照)、 Chemical Computing Group社製 MOE(商品名)(例えば、非特許文献6参照)などが、レセプター サーフェス モデルでは、 Accelrys 社製 C2−Receptor(商品名)(例えば、非特許文献7または8参照)などが市販されている。
【0011】
しかし、ファーマコフォアモデル検索、レセプターサーフェスモデル検索のいずれの手法も、既知のリガンドと類似した性質を持つ新規のリガンドを見出すための3次元定量的構造活性相関を用いる手法であって、受容体との相互作用を直接扱うものではなかった。
【0012】
【特許文献1】特許第2621842号明細書
【特許文献2】米国特許6519611号明細書
【非特許文献1】大阪大学提供、プロテイン データバンク ジャパン、[online]、[平成15年6月20日検索]、インターネット<URL: http://pdbj.protein.osaka−u.ac.jp/>
【非特許文献2】DesJarlais R.L., Sheridan R.P., Dixon J.S., Kuntz I.D., Venkataraghavan R., J. Med. Chem. Vol. 29, p2149−2153 (1986)
【非特許文献3】Peters, K.P., Fauck, J., Frommel, C., Journal of Molecular Biology, vol. 256, p201−213 (1996)
【非特許文献4】Barnum, D., Greene, J., Smellie, A., Sprague, P., J. Chem. Inf. Comput. Sci. vol. 36, p563−571 (1996)
【非特許文献5】Martin Y.C., J. Med. Chem., vol. 35, p2145−2154 (1992)
【非特許文献6】Chemical Computing Group社提供、Distributed Computing using MOE、[online]、[平成15年6月24日検索]、インターネット<URL: http://www.chemcomp.com/>
【非特許文献7】Hahn, M., J. Med. Chem., vol. 38, p2080−90 (1995)
【非特許文献8】Hahn, M., Rogers, D., J. Med. Chem., vol. 38, p2091−2102 (1995)
【0013】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、リガンドと受容体の三次元構造を与えるだけで、自動的に安定な複合体構造を探索する方法であって、既知の受容体に対するリガンドのスクリーニングのみならず、リガンドが安定に結合できる受容体を検索する逆スクリーニングをも行うことのできる、計算機を利用した受容体−リガンド安定複合体構造探索方法を提供することを課題とする。
【0014】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明者らは、鋭意検討した結果、受容体内の結合ポケットの位置推定と、その結合ポケットへのリガンドの結合様式を単純化したファーマコフォアモデルに置き換え、予め計算化学的方法により発生させたリガンドの多様な配座を、このモデルに適合するかどうかを連続的に比較することによって、受容体とリガンドが安定複合体を形成する場合にとるであろうリガンドの構造を、その結合位置も含めて短時間で推定することを可能とする方法の開発に成功した。さらに、ここで推定された構造に、分子力学計算を適用して構造精密化を行い、各構造のエネルギー順位を比較することで、安定な複合体の構造を決定することができることを見出して、本発明を完成させるに至った。
【0015】
すなわち本発明は、以下のとおりである。
(1) 受容体とリガンドの安定複合体構造を探索する方法であって、以下の工程を含む方法:
前記リガンドについて、とりうる立体配座を網羅的に発生させる第1の工程、
前記受容体の3次元構造モデルにおいて、結合ポケットを網羅的に探索し、得られた結合ポケットの中に、半径0.5〜4.0Åの球が存在しうる空間を探索して、得られた空間の座標に基づいてダミー原子を配置する第2の工程、
前記ダミー原子を、ダミー原子の座標を基準にしてクラスタリングすることにより、受容体の3次元構造モデルにおいてファーマコフォアを設定する第3の工程、
前記第2の工程で探索された結合ポケットの周囲に存在する、受容体の構成原子について、その原子のファンデルワールス半径以上の半径を有する球状の排除体積領域を設定する第4の工程、
前記第1の工程で発生させたリガンドのそれぞれの立体配座を、前記第3の工程で設定したファーマコフォアと重ね合わせて合致する組合せを選択し、該組合せの中から、さらに前記リガンドの構成原子が、前記第4の工程で設定された領域に存在しないような組合せを選択する第5の工程、及び、
第5の工程で見出された組合せについて、分子力学計算によりエネルギー的に安定な組合せを求める第6の工程。
(2) 前記第3の工程において、さらにダミー原子が受容体から受ける静電相互作用の値を算出し、その値をもとにダミー原子を分類して、分類ごとにダミー原子のクラスタリングを行い、かつ、前記第5の工程において、さらにリガンドの構成原子の特性と、前記の分類されたダミー原子の特性を対応させることにより、リガンドの立体配座とファーマコフォアとの重ね合わせを行う、(1)の方法。
(3) 特定の受容体と、該受容体と複合体を形成しうる複数のリガンドのそれぞれに対して、(1)または(2)の方法によって、同受容体とリガンドが安定な複合体を形成するか否かを決定することにより、特定の受容体に対して安定な複合体を形成するリガンドを探索する方法。
(4) 特定のリガンドと、該リガンドと複合体を形成しうる複数の受容体のそれぞれに対して、(1)または(2)の方法によって、同リガンドと受容体が安定な複合体を形成するか否かを決定することにより、特定のリガンドに対して安定な複合体を形成する受容体を探索する方法。
(5) 受容体がタンパク質である、(1)〜(4)のいずれかの方法。
(6) 受容体とリガンドの安定複合体構造を探索するための処理を情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、以下の手順を実行させるプログラム:
前記リガンドについて、とりうる立体配座を網羅的に発生させる第1の手順、
前記受容体の3次元構造モデルにおいて、結合ポケットを網羅的に探索し、得られた結合ポケットの中に、半径0.5〜4.0Åの球が存在しうる空間を探索して、得られた空間の座標に基づいてダミー原子を配置する第2の手順、
前記ダミー原子を、ダミー原子の座標を基準にしてクラスタリングすることにより、受容体の3次元構造モデル中においてファーマコフォアを設定する第3の手順、
前記第2の手順により探索された結合ポケットの周囲に存在する、受容体の構成原子について、その原子のファンデルワールス半径以上の半径を有する球状の排除体積領域を設定する第4の手順、
前記第1の手順により発生させたリガンドのそれぞれの立体配座を、前記第3の手順で設定したファーマコフォアと重ね合わせて合致する組合せを選択し、該組合せの中から、さらに前記リガンドの構成原子が、前記第4の手順で設定された領域に存在しないような組合せを選択する第5の手順、及び、
第5の手順により見出された組合せについて、分子力学計算によりエネルギー的に安定な組合せを求める第6の手順。
(7) 前記第3の手順が、さらにダミー原子が受容体から受ける静電相互作用の値を算出し、その値をもとにダミー原子を分類して、分類ごとにダミー原子のクラスタリングを行う手順を備えており、かつ、前記第5の手順が、さらにリガンドの構成原子の特性と、前記の分類されたダミー原子の特性を対応させることにより、リガンドの立体配座とファーマコフォアの重ね合わせを行う手順を備えたことを特徴とする、(6)のプログラム。
(8) 受容体がタンパク質である、(6)または(7)のプログラム。
【0016】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を詳細に説明する。
【0017】
本発明において、受容体とは、タンパク質、核酸、糖などの高分子化合物を意味し、好ましくは、タンパク質を意味する。尚、受容体は天然のものであっても、それらが改変されたもの、またはそれらを模倣して合成された人工のものであってもよい。受容体は、3次元構造が明らかにされているもの、または3次元構造が既知の受容体の構造から、3次元構造を容易に推定できるものが好ましい。受容体としてタンパク質を用いる場合は、タンパク質の3次元構造は、例えば、プロテインデータバンクジャパン(http://pdbj.protein.osaka−u.ac.jp/)から得ることができる。
【0018】
また、リガンドとは一般に受容体に比べて小さな分子であり、天然物、化学合成された物質に関わらず、受容体内の特定の部位に、特異的に結合して生理活性あるいは毒性を発現する化合物全般を含む概念である。リガンドには例えば、薬物、または酵素の基質もしくは阻害剤などが含まれる。一般に、リガンドとは受容体の活性部位に結合して薬理作用を発揮するものをいう場合があるが、本発明においては、リガンドは受容体と安定な複合体をしうるものであればよく、必ずしも活性部位に結合して薬理作用を発揮するものでなくてもよい。
【0019】
本発明の方法を図1のフローチャートを参照しながら、工程ごとに説明する。第1の工程では、まずリガンドのとりうる立体配座を網羅的に発生させる。リガンドは化学式を入力して用いてもよいし、複数のリガンドを含む化合物データベースから選択して用いてもよい。
【0020】
リガンドが取り得る多様な立体配座を効率的に発生させる手法としては、既知のさまざまな方法をとることができる。例えば、リガンド内の回転可能な結合について、順次一定の角度で回転させ、網羅的に全ての構造を発生させる一般的なシステマチック サーチ、二面角や原子座標をランダムに変更し、次いで分子力学計算による構造最適化を行うストキャスティックサーチ(Ferguson, D.M., Raber, D.J., J. Am. Chem. Soc. Vol. 111, p4371−4378, 1989)、または高温における短時間の分子動力学計算と分子力学計算による構造最適化を繰り返し、長時間の観察により得られるであろう多様な配座をサンプリングするシミュレーティド アニーリング(Nilges, M., Clore, G.M., Gronenborn, A.M., FEBS Lett., vol. 239, p129−136, 1988)などが挙げられる。また、これらの手法を拡張した市販プログラム、例えばカナダ Chemical Computing Group 社製のMOE(商品名)における Conformation Import 機能、またはアメリカ Accelrys 社製の CATALYST (商品名)に搭載されたポーリング法(Smellie, A., Teig, S.L., and Towbin, P., J. Comp. Chem., vol. 16, p171−187, 1995)などを使用することにより、短時間で多様な配座空間を探索することができる。
【0021】
第2の工程においては、受容体の3次元構造モデルにおいて、まず結合ポケットを網羅的に探索する。ここで、結合ポケットとは、生体高分子の分子表面に観察される、リガンドが結合し得る程度の大きさをもつ内孔ないしは窪みをいう。結合ポケットは例えば、半径0.5〜4.0Åの球が4つ以上存在し得る大きさであることが好ましく、7つ以上存在し得る大きさであることがより好ましい。
【0022】
さらに、結合ポケットの中に、半径0.5〜4.0の球が存在しうる空間を探索して、該空間の座標に基づいてダミー原子を配置する。探索する空間は、好ましくは、半径1.0〜3.0Åの球が存在しうる空間であり、より好ましくは半径1.2〜2.0Åの球が存在しうる空間である。また、ダミー原子とは、計算機上で分子構造を扱う上で、空間上の相対的な位置への分子の移動や重ね合わせなどの処理を行う際の基準とするために、大きさや質量などが任意に設定され、一般にポテンシャルエネルギーを持たない仮想的な原子を意味する。ダミー原子は前記空間の座標に基いて設定されるが、前記空間内に任意に設定することができ、また複数設定してもよい。
【0023】
受容体中の結合ポケット及び半径0.5〜4.0Åの球が存在しうる空間を探索する方法としては、例えば、受容体が存在する座標空間を三次元格子(グリッド)に分割し、受容体の構成原子が存在しない格子点を検出する幾何学的な方法を用いることができる。具体的には、良く知られており簡便な Accelrys 社製 C2−LigandFit(商品名)等さまざまなソフトウェアを入手して用いることができる。
【0024】
ただし、この方法は、生体高分子とグリッドの相対的な座標の採り方により結果が異なることもあり、座標の影響を受けにくい方法がより好ましい。座標の影響を受けにくい方法としては、例えば Edelsbrunner らによる方法(Edelsbrunner, H., Facello, M., Fu, R., Liang, J., 「Measuring Proteins and Voids in Proteins.」 Proceedings of the 28th Hawaii International Conference on Systems Science., p256−264, 1995))及び、このアルゴリズムをもとにした Chemical Computing Group 社製 MOE(商品名)に搭載された Alpha Site Finder
を用いる方法などが挙げられる。
【0025】
第3の工程では、第2の工程で配置されたダミー原子についてクラスタリングを行い、得られたクラスターに基いてファーマコフォアを設定する。クラスタリングはダミー原子の座標を基準にして行うことができる。例えば、2.0Å以内、好ましくは1.5Å以内の距離にあるダミー原子を一まとめにすることによってクラスタリングを行うことができる。
【0026】
また、この工程において、各ダミー原子が受容体から受けるであろう静電相互作用エネルギーを分子力学ないしは量子力学、好ましくは分子力学的方法により算出し、得られた静電相互作用の値を、位置とともにクラスタリングの基準としてもよい。静電相互作用エネルギーの算出は例えば、以下のようにして行うことができる。すなわち、仮想的に電荷が +1 であるダミー原子を仮定すると、距離 r に存在する q の電荷をもつ原子との相互作用エネルギーは、誘電率を ε(r)として、 q/εr と見なすことができる。ここで、 ε はタンパク質溶液中での静電遮蔽効果を考慮して距離依存とする。結合ポケット周囲の全原子に対してこの計算を実行し、その総和が、当該ダミー原子が受ける静電相互作用エネルギーとなる。算出された静電相互作用の値から、ダミー原子の座標にリガンド原子が存在した場合に、水素結合に対するドナー性あるいはアクセプター性を持つか否かを推定し、クラスタリングの際に、ドナー性(陽イオン性)、アクセプター性(陰イオン性)、そして、そのいずれでもない芳香族性(疎水性)というようにダミー原子を各特性に分類し、それぞれの分類ごとにダミー原子をクラスタリングすることができる。分類ごとのクラスタリングも、前記と同様に、例えば2.0Å以内、好ましくは1.5 Å以内の距離にあるダミー原子を一まとめにすることによってクラスタリングを行うことができる。
【0027】
ファーマコフォアは、各結合ポケット内において、前記クラスタリングによって得られたクラスターを組み合わせることによって設定することができる。また、クラスターの中から、代表的なフィーチャ(前記特性のうち、受容体と強い相互作用をすると考えられる特性をもつクラスター)を選択し、これらを組み合わせてファーマコフォアを設定することによりモデルを簡略化してもよい。モデルを簡略化する場合、フィーチャの数が、4個以上、好ましくは7個以上あるものを採用するよう設定しておくと、第5の工程においてファーマコフォアとリガンドとの特異的な組合せの検索が可能である。
【0028】
受容体とリガンドが安定な複合体を形成するためには、リガンドは、上記で規定した位置(ファーマコフォア)に少なくとも一部の特性が対応する原子が存在し、かつ他の原子が受容体と重ならない配座を取りうることが必須である。この条件を満たすかどうかを判別するため、第4の工程では、結合ポケット周囲に存在する受容体分子の原子座標を中心に、その原子のファンデルワールス半径以上の半径に設定された球状の排除体積領域を設定する。ここで問題となるのは、与えられた受容体の立体構造の精度である。 X 線、 NMR などの手法で得られる座標の誤差は、通常のタンパク質で、 1 〜 3 Å である。したがって、この排除体積領域の設定にあたっては、この誤差を考慮した条件設定をする必要がある。また一般に、 X 線などの手法で決定することのできる立体構造は、水素以外の重原子の座標のみであり、アミノ酸や核酸のほとんどを構成する炭素、酸素、窒素、および硫黄原子等に結合した水素原子の位置は、分子力学計算などの手法により決定される。また、炭素−水素間の典型的な結合長は、 1.1 Å 程度であるが、水素原子の位置は、リガンドの存在により、容易にある程度の範囲で動く可能性がある。
【0029】
結合ポケットの周囲にある全ての原子の座標をもとに排除体積を設定した場合、上記のような前提となる受容体構造の精度のために、本来結合すべき構造を排除してしまうおそれがある。そこで、本発明においては、例えば第2の工程において設定されたダミー原子の2Å 以遠、好ましくは3Å 以遠の原子のみを考慮し、これらの原子に対してそのファンデルワールス半径と同等以上の半径を有する球状の排除体積を設定するとよい。ファンデルワールス半径と同等以上の半径とは、ファンデルワールス半径の100〜200%の半径が好ましく、100〜150%の半径がより好ましい。また、水素以外の原子のみを考慮して、排除体積を設定することが好ましい。
【0030】
また、第4の工程において、排除体積領域を、ダミー原子から2Å以上、好ましくは3Å離れ、かつ15Å以内、好ましくは12Å以内の範囲に存在する水素原子以外の原子をもとに設定することにより、計算時間の短縮と探索の精度の向上をはかることが可能である。
【0031】
第5の工程では、まず第1の工程で発生させたリガンドの立体配座を、第3の工程で得られたファーマコフォアモデルと重ね合わせて合致する組合せを選択する。ここで、「合致する組合せ」とは、例えばダミー原子と対応するリガンドの構成原子との自乗平均距離(RMSD)が2.0以下、好ましくは1.2以下になる組合せをいう。
【0032】
続いて、選択された組合せについて、第4の工程で設定された排除領域にリガンドの構成原子が含まれない組合せを探索する。すなわち、第5の工程は、第3の工程で規定されたファーマコフォア内のダミー原子の位置にリガンド内のいずれかの原子が存在し、かつ第4の工程で規定された排除領域にいずれの原子も存在しないようなリガンドと受容体の配置を探索する工程である。
【0033】
なお、第3の工程において各ダミー原子を静電相互作用によって分類して、フィーチャごとにクラスタリングした場合には、第5の工程において、リガンドの構成原子の特性(陽イオン性、陰イオン性など)とダミー原子のフィーチャの特性との対応を考慮して、リガンドの立体配座とファーマコフォアとの重ね合わせを行うことができる。例えば、ダミー原子の静電相互作用の値が正である場合は、その位置に負の電荷をもつ原子が存在する方が安定であるため、リガンドの中で、負の部分電荷をもつ原子がこの位置に存在する可能性が高い。このような原子は、水素結合のアクセプターないしは陰イオンであると考えられる。逆に、ダミー原子の静電相互作用の値が負である場合は、その位置にドナーないしは陽イオンが存在しやすいと考えられる。
【0034】
第5の工程において、リガンドの立体配座と重ね合わせを行うファーマコフォアについては、第3の工程でフィーチャの数が、4個以上、好ましくは7個以上あるものを採用するよう設定しておくと、ファーマコフォアとリガンドとのより安定な組合せの検索が可能である。上記の数のフィーチャを有するファーマコフォアを用いた場合に、ファーマコフォアとリガンドとの安定な組合せが得られないときは、自動的に順次合致するフィーチャの数を減らしてリガンドを探索することにより、特異的の高いリガンドとファーマコフォアとの組合せを優先的に検索することが可能である。
【0035】
第1の工程で発生させたリガンドの立体構造は、あくまでもリガンド単体として、受容体の外で発生させた配座であるため、厳密に受容体との複合体中での構造と一致しているという保証はない。したがって本発明では、第1〜第5の工程によって、まずフィーチャの一致が良く、かつ受容体とは重複しない、蓋然性の高い複合体構造を推定し、次いで第6の工程の分子力学計算ないしは量子力学計算に基づく構造精密化を行うことによって、リガンドが受容体中で採り得る立体構造を推定する。
【0036】
第6の工程における構造精密化においては、計算速度の面から、分子力学計算を利用することが好ましい。分子力学計算における精度は、使用する力場に依存するため、ドッキングの計算においては生体高分子と低分子であるリガンドのいずれにも対応するパラメータをもつ力場を使用することが必要となる。一般に入手できる力場としては、 CVFF(P. Douber−Osguthorpe et al, Proteins: Struct. Funct. Genet., vol. 4, p31, 1988)、 CFF(M.J.Hwang et al, J.Am. Chem. Soc., vol 116, p2515, 1994)、 OPLS−AA(W. L. Jorgensen et al, J. Am. Chem. Soc., vol. 117, p11225−11236, 1996)、 MMFF94、 MMFF94s(いずれもT.A.Halgren, J. Comp. Chem. vol. 17, No. 5&6, p490, 1996) などが挙げられる。また、これらのパラメータを含む分子力学計算エンジンとしては、 Discover (登録商標、Accelrys Inc.(米国))、 CHARMM(W. D.Cornell et al, J. Am. Chem. Soc., vol. 117, p5179, 1995)、 MOE−Minimizer (登録商標、Chemical Computing Group Inc.(加))、 Direct Force Field (登録商標、Aeon Technology, Inc.(米))などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【0037】
さらに、本発明においては、特定の受容体と、該受容体と複合体を形成しうる複数のリガンドのそれぞれに対して、前記第1の工程から第6の工程までを連続的に実行することにより、特定の受容体に対して安定な複合体を形成するリガンドを探索することができる。これにより、新規生理活性物質の候補化合物の発見が可能である。
【0038】
本発明においてはまた、特定のリガンドと、該リガンドと複合体を形成しうる複数の受容体のそれぞれに対して、前記第1の工程から第6の工程までを連続的に実行することにより、特定のリガンドに対して安定な複合体を形成する受容体を探索することができる。これにより、薬物の作用機序を明らかにしたり、リガンドが結合し得る受容体の既知の機能から、リガンドの生理活性、例えば副作用や毒性などを推定したりすることが可能である。
【0039】
本発明はまた、上記第1〜第6の工程を情報処理装置に実行させるためのプログラムを提供する。かかるプログラムは例えば、前記のそれぞれの工程を実行する手順を適当なコンピュータ言語で記述したプログラムである。コンピュータ言語としては、 C, C++, FORTRAN, JAVA(登録商標), SVL など、通常科学計算に使用される言語であれば、特に限定されない。また、本発明のプログラムは、全工程を記述した一貫したプログラムであってもよいが、各工程ないしはその一部を実施する機能を有する公開されたプログラムを組み合わせて、当該機能を実現する関数等を呼び出すようなスクリプトをまとめたものであってもよい。受容体及びリガンドの座標、元素名など計算機上で分子の三次元構造を再現するに十分なデータを含むファイルに対して、かかるプログラムを用いてコンピュータ等の情報処理装置に上記第1〜第6の工程を実行させることにより、受容体とリガンドの安定複合体構造を探索することができる。
【0040】
【実施例】
本発明の方法の有効性を示すために、本発明の工程を連続的に実行することの可能なプログラムを作成し、三次元構造が既知の複合体について、受容体とリガンドを分離した上でこのプログラムを適用し、既知のリガンド−受容体複合体構造を短時間で再現し得ることを確認した。
【0041】
なお、ここでは、Chemical Computing Group社(カナダ)製の計算化学システムMOE(商品名)(2002.03 版)に搭載された言語 SVL と関数を使用してプログラムを作成した。分子力学計算では、生体高分子はもとより、広範囲のリガンドに対するパラメータを有し、複合体の構造再現精度が高いメルク力場(MMFF94s)を使用した。それでも不足するパラメータに対しては、このメルク力場を補完するルール依存力場を用いることにより、どのような分子間相互作用も自動的に計算できるようにした。
【0042】
プロテインデータバンク(http://pdbj.protein.osaka−u.ac.jp/)に登録されている複合体のうち、ストレプトアビジン(エントリー2rtd)、アセチルコリンエステラーゼ(1acl)、レチノール結合タンパク質(1aqb)、グルタミン酸受容体サブユニット2(1ftm)、HIV−1逆転写酵素(1hnv)、及び核内受容体(3ert)について、これらの受容体に結合することが知られている既知のリガンドと安定な複合体を形成するかを、上記プログラムを用いて確認した。
【0043】
以下に、ストレプトアビジンを例にとって手順を具体的に説明する。なお、プロテインデータバンクに登録された立体構造は、 X 線により決定されたものであり、水素原子の座標は含まれていない。本発明の方法を適用する前に、この構造を、 MOE に読み込み、水素原子を付加した上で、分子力学計算により水素原子の位置を決定した。このとき、実験により得られた構造を保持するべく、水素以外の原子の座標は固定して、水素原子の位置のみ分子力学計算による最適化を行った。
【0044】
第1の工程では、MOE(商品名)に搭載された Conformation_Import 関数を使用し、 biotin が取り得る配座を網羅的に発生させた(図2)。第2の工程においては、 Edelsbrunner らの方法(Edelsbrunner, H., et al., 1995)を拡張した MOE−Alpha Site Finder 機能を使用して、半径 1.4 〜 1.8 Å の球が入りうる座標を決定し、その全ての位置に、エネルギーを持たないダミー原子を配置した(図3)。
【0045】
第3の工程では、ダミー原子間の距離を全て測定し、 2.5 Å 以内の距離にあるものを一まとめにした。この系では、6つのグループが得られた。
【0046】
第3の工程ではさらに、各ダミー原子が、 +1 の電荷を持つと仮定した場合、受容体から受けるであろう静電ポテンシャルの値を、クーロン力として計算した。各クラスター内で、ダミー原子を、このポテンシャルの値が、 +15 kcal/mol を越えるもの、 −15 kcal/mol より小さいもの、その中間という3種類に分類し、それぞれの分類中で、1.0Å 以内の距離にあるダミー原子をクラスタリングして、それをもとにファーマコフォアを設定した。
【0047】
これらの領域で、例えば、 −15 kcal/mol より小さいポテンシャルを持つ領域は、リガンド中で、プラスの電荷をもつ原子がこの領域に存在することで、複合体のエネルギーが安定しやすい。すなわち、この領域は、水素結合性アクセプターないしは陰イオンが存在する可能性が高いものと考えられる。このようにして、−15 kcal/mol以下の水素結合性アクセプター(陰イオン)領域 (Acc|Ani)、+15 kcal/mol以上の水素結合性ドナー(陽イオン)領域 (Don|Cat)、それらの何れでもない芳香性(疎水性)領域 (Aro|Hyd) の3種類に分類した。これらの相対的な位置に、一致する特性をより多く持つリガンドであれば、受容体と安定に複合体を形成する可能性が高いと考えられる。本発明では、このように、受容体の構造のみから、その中に安定して存在する可能性のあるリガンドのファーマコフォアモデルを推定した。
【0048】
第4の工程では、排除体積領域として、全てのダミー原子から 4.5 Å 以遠で 8 Å 以内の距離にある受容体の水素原子以外の原子の座標を検出し、それぞれの座標から半径 2.0 Å の球状の領域を設定した(図4)。
【0049】
第5の工程では、第1の工程で発生させた配座について、第3の工程で得られたファーマコフォアモデルと重ね合わせを行い、安定複合体となる可能性のある配置を見出した。ここで、ファーマコフォアモデルにAccないしはDonが存在する場合は、リガンドの原子の特性(水素結合性)を考慮して重ね合わせ、さらに第3の工程の排除体積領域には原子がリガンドの原子が存在しないもののみを選択した。得られたリガンドとファーマコフォアの組合せのうちの一つを、図5に示す。ファーマコフォアを構成する10個のフィーチャのうち7個に、リガンドの原子が一致していることがわかる。
【0050】
以上のようにして得られた安定複合体の候補となるリガンドの構造について、第6の工程で、順次、受容体の中に配置し、分子力学計算による構造最適化を行った。リガンドの内部エネルギーと、リガンドと受容体の相互作用エネルギーの合計が小さいものほど、複合体として安定と考えられるため、この合計エネルギーの最も小さいものから順に並び替え、構造を観察した。
【0051】
その結果、6つの結合ポケットの一つにリガンドを配置することにより、非常に安定な複合体を形成することが認められた(図6)。さらに、この構造を、X線結晶構造解析により決定された構造と重ね合わせることにより、正しく実験データを再現していることが確認できた(図7)。表1には、本発明の方法により決定された複合体中のリガンドの構造と、X線結晶構造解析により決定された構造において、対応する原子同士の自乗平均距離(RMSD)を算出した結果を示した。自乗平均距離は、1.218となり、両者の構造が極めて近似していることがわかった。
【0052】
その他のリガンドと受容体の組合せ(Decamethoniumとアセチルコリンエステラーゼ、Retinolとレチノール結合タンパク質、AMPA((S)−alpha−amino−3−hydroxy−5−methyl−4−isoxazolepropionic acid)とグルタミン酸受容体サブユニット2、TIBO R86183とHIV−1逆転写酵素、OHTと核内受容体)についても、本発明の方法により安定な複合体構造を決定し、X線結晶構造解析のデータと自乗平均距離を算出したので、その結果についても表1に示した。これらの組合せについても、RMSDが0.744〜1.279の範囲となり、本発明の方法の精度が高いことが証明できた。なお、参考として、これらの複合体の相互作用エネルギーも示した。
【0053】
【表1】

Figure 2005018447
【0054】
【発明の効果】
本発明で開示された新規な探索方法を用いることにより、結合部位が特定されていない受容体に対してさえも、短時間でリガンドとの安定複合体構造を特定することが可能となった。したがって、既知の受容体に対する新規リガンドの開発のみならず、既知のリガンドが他の受容体と安定複合体を形成するかどうかを検討することにより、新たな薬理活性物質を見出し、あるいは副作用や毒性をもたらす可能性を事前に推定することができるため、創薬研究のコストと時間を大幅に改善することが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【図1】処理のフローチャートを示す図。
【図2】第1の工程で発生させた多様なリガンド配座の例を示す図。
【図3】第2の工程で得られたダミー原子と受容体の分子モデルを示す図。実線はビオチン結合タンパク質、球はビオチン、小球は結合候補ポケットを示すダミー原子の中心であり、結合ポケットの大きさを Connolly の解析表面(黒色の空間)で示す。
【図4】第3、第4の工程で得られたリガンド原子が存在し得るファーマコフォア領域と排除体積を示す球を示す図。
【図5】第5の工程で得られた複合体構造の候補(棒球モデル)の例を示す図。
【図6】第6の工程で得られた最安定複合体の構造を示す図。
【図7】第6の工程で得られた最安定複合体中のリガンド biotin (棒球表示)と、X結晶構造解析で決定されたリガンド(棒表示)の重ね合わせを示す図。
【図8】アセチルコリンエステラーゼ(PDB エントリー 1ACL)について得られた最安定複合体中のリガンド Decamethonium (棒球表示)と、X結晶構造解析で決定されたリガンド(棒表示)の重ね合わせを示す図。
【図9】レチノール結合タンパク質(PDB エントリー 1AQB)について得られた最安定複合体中のリガンド Retinol (棒球表示)と、X結晶構造解析で決定されたリガンド(棒表示)の重ね合わせを示す図。
【図10】グルタミン酸受容体サブユニット2(PDB エントリー 1FTM)について得られた最安定複合体中のリガンド(AMPA, 棒球表示)と、X結晶構造解析で決定されたリガンド(棒表示)の重ね合わせを示す図。
【図11】HIV−1逆転写酵素(PDB エントリー 1HNV)について得られた最安定複合体中のリガンド TIBO R86183 (棒球表示)と、X結晶構造解析で決定されたリガンド(棒表示)の重ね合わせを示す図。
【図12】核内受容体(PDB エントリー 3ERT)について得られた最安定複合体中のリガンド4−hydroxytamoxifen (OHT, 棒球表示)と、X結晶構造解析で決定されたリガンド(棒表示)の重ね合わせを示す図。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method using a computer for searching for a stable complex structure of a receptor and a ligand, which can be used for molecular design of physiologically active substances such as pharmaceuticals and agricultural chemicals. The present invention also relates to a program for causing an information processing apparatus to execute such a method.
[0002]
[Prior art]
Many drugs and physiologically active substances express their pharmacological activity or toxicity by binding to a biopolymer (for example, protein, nucleic acid and complex containing them) serving as a receptor at a specific site. Compounds such as relatively low molecular weight drugs, physiologically active substances, and inhibitors that bind to such receptors are generally called ligands, but there are many receptors whose ligands have not been clarified. . For such a receptor, efficiently finding a ligand capable of forming a stable complex with the receptor and exhibiting a medicinal effect is an important basis in drug discovery research.
[0003]
With regard to the three-dimensional structure of biopolymers that are candidates for receptors, the structure can be determined in a shorter period of time than before due to advances in analytical instruments such as X-rays and NMR and software for analyzing the results. And registered in a database such as a protein data bank (see, for example, Non-Patent Document 1). On the other hand, deciphering the entire base sequence of a gene has become a reality, and due to advances in molecular modeling technology using computers, the predicted amino acids of biological macromolecules whose experimental three-dimensional structure has not been determined experimentally A certain amount of three-dimensional structure can be estimated from the arrangement or the like.
[0004]
As a method using a computer to search for a ligand for the receptor, the atomic coordinates of the receptor and the ligand are input, an approximate binding site in the receptor is designated, and the computer is used to connect the ligand to the receptor. By finding a reasonable binding mode and applying this calculation to multiple ligands in succession, it is possible to find a ligand that may bind or to screen out compounds that do not bind. Widely known. These calculation methods are generally called docking studies, and are also called virtual screening when a large number of ligands are compared at high speed at the expense of a certain degree of accuracy. Research methods for designing ligand molecules based on the three-dimensional structure of such receptors are also collectively referred to as structure-dependent drug discovery.
[0005]
In order to apply these methods to real molecular systems, the development of an algorithm that satisfies the two criteria of efficient search of coordinate space (i) and evaluation criterion (ii) for evaluating the validity of the binding mode Are essential, and many methods have been proposed for each of them (for example, see Non-Patent Document 2 or Patent Document 1). Some of them are disclosed or marketed as software packages (Tripos's FlexX (trade name), Accelrys' C2-LigandFit (trade name), Schrodinger's Glide (trade name), etc.).
[0006]
However, considering not only the complex conformation of the ligand molecule but also the degree of freedom including the relative position where the molecule can exist in the receptor, the degree of freedom of the space to be searched in (i) is enormous. It is not realistic to conduct a complete exhaustive search even with the current computational capability, and there has not yet been a complete evaluation function for quantifying the criteria of (ii) .
[0007]
In general, docking studies presume the position of the binding pocket and then search within that limited space to estimate a stable complex structure, but if the binding pocket is unknown, There is no known method that can automatically determine what conformation of a ligand exists at a position. In addition, since the structure of the receptor is usually much larger than that of the ligand, not only the degree of freedom of the structure of the ligand but also the position where the ligand can bind in the receptor should be searched. However, it is impossible to carry out with high accuracy and within a realistic time only by applying an algorithm used in conventional structure-dependent drug discovery.
[0008]
There is INVDOCK (for example, refer to Patent Document 2) as a method for searching for a specific ligand by expressing its conformation as a vector and matching a vector created from the shape of a depression of protein or nucleic acid. However, in general, the ligand does not fit exactly one-to-one in the receptor binding pocket, but in most cases only a part of the ligand overlaps a part of the ligand. For this reason, this approach can be applied when the degree of coincidence is high, but in more general cases where some of the ligand's functional groups are in the proper spatial arrangement on the receptor surface, including the depression. Was not suitable.
[0009]
Furthermore, the initial spatial arrangement is determined with a vector representing the ligand, energy optimization is performed, and a commercially available program based on the same algorithm that optimizes the structure after matching the shape of the ligand and the binding pocket is made by Accelrys. C2 · LigandFit ((trade name) (for example, see Non-Patent Document 3). However, the correlation between the binding pocket and the shape of the ligand is originally low, and if the chemical characteristics of the ligand are ignored, it is very In addition, since it is necessary to perform structure optimization from an initial structure having a low degree of fitness, a lot of useless calculations are required.
[0010]
On the other hand, although it is different from the general concept of structure-dependent drug discovery, there is a possibility of binding to the same receptor based on one or more known ligands without knowing the conformation of the corresponding receptor. Methods for finding new ligands were called pharmacophore model search and receptor surface model search. The pharmacophore model search extracts parts (features) that are considered to have chemical properties that strongly interact with the receptor, such as hydrogen-bonded substituents and ionic atoms, in the ligand. A simple molecular model (pharmacophore) consisting of types and distances between them is defined, and molecules that match the model are searched for. It is a technique that can find a ligand that can bind to the target. The receptor surface model is a method for estimating the shape and electrostatic characteristics of the surface covering the whole molecule from the molecular structure of the ligand, and searching for a ligand that can exist stably on the surface. With regard to these methods, for example, in pharmacophore search, CATLYST (trade name) manufactured by Accelrys (for example, refer to Non-Patent Document 4), UNITY (trade name) manufactured by Tripos (for example, refer to Non-Patent Document 5), For example, MOE (trade name) manufactured by Chemical Computing Group (see, for example, Non-Patent Document 6), and C2-Receptor (trade name) manufactured by Accelrys (for example, see Non-Patent Document 7 or 8) are used as receptor surface models. It is commercially available.
[0011]
However, both the pharmacophore model search and the receptor surface model search are methods that use a three-dimensional quantitative structure-activity relationship to find new ligands having properties similar to those of known ligands. It did not deal directly with the interaction.
[0012]
[Patent Document 1] Japanese Patent No. 2621842
[Patent Document 2] US Pat. No. 6,519,611
[Non-Patent Document 1] Provided by Osaka University, Protein Data Bank Japan, [online], [Search June 20, 2003], Internet <URL: http: // pdbj. protein. osaka-u. ac. jp />
[Non-patent Document 2] DesJarlais R. L. , Sheridan R., et al. P. , Dixon J. S. Kuntz I .; D. , Venkataraghavan R .; , J. et al. Med. Chem. Vol. 29, p2149-2153 (1986)
[Non-Patent Document 3] Peters, K. et al. P. , Fauck, J .; Frommel, C.I. , Journal of Molecular Biology, vol. 256, p201-213 (1996)
[Non-Patent Document 4] Barnum, D. et al. Greene, J .; , Smallie, A .; , Sprague, P.M. , J. et al. Chem. Inf. Comput. Sci. vol. 36, p563-571 (1996)
[Non-Patent Document 5] Martin Y. et al. C. , J. et al. Med. Chem. , Vol. 35, p2145-2154 (1992)
[Non-patent Document 6] Provided by Chemical Computing Group, Distributed Computing using MOE, [online], [searched on June 24, 2003], Internet <URL: http: // www. chemcomp. com />
[Non-patent Document 7] Hahn, M .; , J. et al. Med. Chem. , Vol. 38, p2080-90 (1995)
[Non-patent Document 8] Hahn, M .; Rogers, D.C. , J. et al. Med. Chem. , Vol. 38, p2091-2102 (1995)
[0013]
[Problems to be solved by the invention]
The present invention is a method for automatically searching for a stable complex structure simply by giving a three-dimensional structure of a ligand and a receptor. In addition to screening a ligand for a known receptor, the ligand binds stably. It is an object of the present invention to provide a method for searching a receptor-ligand stable complex structure using a computer, which can also perform reverse screening for searching for a possible receptor.
[0014]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problems, the present inventors have intensively studied, and as a result, replaced the position estimation of the binding pocket in the receptor and the binding mode of the ligand to the binding pocket with a simplified pharmacophore model, This would be the case when the receptor and ligand form a stable complex by continuously comparing the various conformations of the ligand generated by computational chemistry methods to fit this model. We have succeeded in developing a method that makes it possible to estimate the structure of a ligand, including its binding position, in a short time. In addition, we found that the structure of the complex can be determined by applying molecular mechanics calculation to the structure estimated here and refining the structure and comparing the energy rank of each structure. The present invention has been completed.
[0015]
That is, the present invention is as follows.
(1) A method for searching for a stable complex structure of a receptor and a ligand, which comprises the following steps:
A first step of comprehensively generating possible conformations of the ligand;
In the three-dimensional structural model of the receptor, a binding pocket is exhaustively searched, and a space in which a sphere having a radius of 0.5 to 4.0 mm can exist in the obtained binding pocket is obtained. A second step of placing dummy atoms based on the coordinates of the space
A third step of setting a pharmacophore in the three-dimensional structural model of the receptor by clustering the dummy atoms with reference to the coordinates of the dummy atoms;
A fourth step of setting, for the constituent atoms of the receptor present around the binding pocket searched in the second step, a spherical excluded volume region having a radius equal to or larger than the van der Waals radius of the atom;
A combination that matches each conformation of the ligand generated in the first step with the pharmacophore set in the third step is selected, and the combination of the ligand is further selected from the combination. A fifth step of selecting a combination in which the constituent atoms do not exist in the region set in the fourth step; and
A sixth step of obtaining an energetically stable combination by molecular mechanics calculation for the combination found in the fifth step.
(2) In the third step, the value of the electrostatic interaction that the dummy atom receives from the receptor is further calculated, the dummy atom is classified based on the value, and the dummy atom is clustered for each classification. In the fifth step, the ligand conformation and the pharmacophore are superposed by further matching the characteristics of the constituent atoms of the ligand with the characteristics of the classified dummy atoms. Method (1).
(3) For each of a specific receptor and a plurality of ligands capable of forming a complex with the receptor, a complex in which the receptor and the ligand are stable is obtained by the method (1) or (2). A method of searching for a ligand that forms a stable complex with a specific receptor by determining whether or not to form.
(4) For each of a plurality of receptors capable of forming a complex with a specific ligand, the ligand and the receptor form a stable complex by the method (1) or (2). A method of searching for a receptor that forms a stable complex with a specific ligand by determining whether or not to do so.
(5) The method according to any one of (1) to (4), wherein the receptor is a protein.
(6) A program for causing an information processing apparatus to execute processing for searching for a stable complex structure of a receptor and a ligand, and for executing the following procedure:
A first procedure for comprehensively generating possible conformations of the ligand;
In the three-dimensional structural model of the receptor, a binding pocket is exhaustively searched, and a space in which a sphere having a radius of 0.5 to 4.0 mm can exist in the obtained binding pocket is obtained. A second procedure for arranging dummy atoms based on the coordinates of the defined space;
A third procedure for setting a pharmacophore in a three-dimensional structural model of a receptor by clustering the dummy atoms with reference to the coordinates of the dummy atoms;
A fourth procedure for setting a spherical excluded volume region having a radius equal to or larger than the van der Waals radius of the atoms of the acceptor constituent atoms existing around the binding pocket searched by the second procedure;
A combination that overlaps and matches each conformation of the ligand generated by the first procedure with the pharmacophore set in the third procedure is selected. A fifth procedure for selecting a combination in which the constituent atoms do not exist in the region set in the fourth procedure; and
A sixth procedure for obtaining an energetically stable combination by molecular mechanics calculation for the combination found by the fifth procedure.
(7) The third procedure further calculates the value of the electrostatic interaction that the dummy atom receives from the receptor, classifies the dummy atom based on the value, and performs clustering of the dummy atom for each classification. And the fifth procedure further includes matching the ligand conformation and the pharmacophore by associating the characteristics of the constituent atoms of the ligand with the characteristics of the classified dummy atoms. (6) The program according to (6), further comprising a procedure for performing the matching.
(8) The program according to (6) or (7), wherein the receptor is a protein.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be described in detail.
[0017]
In the present invention, the receptor means a high molecular compound such as protein, nucleic acid, sugar, etc., preferably a protein. The receptors may be natural ones, modified ones thereof, or artificial ones synthesized by imitating them. It is preferable that the receptor has a known three-dimensional structure or can easily estimate the three-dimensional structure from the structure of a receptor having a known three-dimensional structure. When a protein is used as a receptor, the three-dimensional structure of the protein can be obtained from, for example, Protein Data Bank Japan (http://pdbj.protein.osaka-u.ac.jp/).
[0018]
In addition, a ligand is generally a small molecule compared to a receptor, and is a compound that specifically binds to a specific site in a receptor to express physiological activity or toxicity, regardless of whether it is a natural product or a chemically synthesized substance. It is a concept that includes the whole. Ligands include, for example, drugs or enzyme substrates or inhibitors. In general, a ligand sometimes refers to a substance that binds to an active site of a receptor and exerts a pharmacological action, but in the present invention, the ligand may be any substance that can form a stable complex with a receptor. It does not necessarily have to bind to the active site and exert pharmacological action.
[0019]
The method of the present invention will be described step by step with reference to the flowchart of FIG. In the first step, first, the conformation that the ligand can take is comprehensively generated. The ligand may be used by inputting a chemical formula, or may be selected from a compound database including a plurality of ligands.
[0020]
Various known methods can be used as a method for efficiently generating various conformations that can be taken by the ligand. For example, for a rotatable bond in a ligand, a general systematic search that sequentially rotates at a constant angle to generate all structures comprehensively, dihedral angles and atomic coordinates are changed randomly, and then molecular mechanics Stochastic search for structural optimization by calculation (Ferguson, DM, Raber, DJ, J. Am. Chem. Soc. Vol. 111, p 4371-4378, 1989) Simulated annealing (Nilges, M., Clore, GM, Gronenborn) sampling various conformations that would be obtained by long-term observation by repeating structural optimization by molecular dynamics and molecular mechanics calculations , AM, FEBS Lett., Vol. 239, p12 -136, 1988), and the like. In addition, a commercial program in which these methods are extended, for example, the Information Import function in MOE (trade name) manufactured by Chemical Computing Group of Canada, or the polling method (Smelli, A) installed in CATALYST (trade name) manufactured by Accelrys of the United States. , Teig, S.L., and Towbin, P., J. Comp.Chem., Vol.16, p171-187, 1995), etc., to search various conformational spaces in a short time be able to.
[0021]
In the second step, the binding pocket is first exhaustively searched in the three-dimensional structural model of the receptor. Here, the binding pocket refers to an inner hole or a depression that is observed on the surface of a biopolymer molecule and has a size that allows a ligand to bind. For example, the size of the binding pocket is preferably such that four or more spheres having a radius of 0.5 to 4.0 mm can exist, and more preferably seven or more.
[0022]
Further, a space in which a sphere having a radius of 0.5 to 4.0 can exist in the binding pocket is searched, and dummy atoms are arranged based on the coordinates of the space. The space to be searched is preferably a space where a sphere with a radius of 1.0 to 3.0 mm can exist, and more preferably a space where a sphere with a radius of 1.2 to 2.0 mm can exist. In addition, the dummy atom has a size, mass, etc. in order to use it as a standard for processing such as movement and superposition of molecules to relative positions in space when handling molecular structures on a computer. It is a virtual atom that is arbitrarily set and generally has no potential energy. The dummy atoms are set based on the coordinates of the space, but can be arbitrarily set in the space, and a plurality of dummy atoms may be set.
[0023]
As a method for searching for a space in which a binding pocket and a sphere having a radius of 0.5 to 4.0 mm can exist in the receptor, for example, a coordinate space in which the receptor exists is divided into a three-dimensional grid (grid). A geometric method for detecting lattice points where no body atoms are present can be used. Specifically, various software such as the well-known and simple Accelrys C2-LigandFit (trade name) can be obtained and used.
[0024]
However, this method may have different results depending on the relative coordinates of the biopolymer and the grid, and a method that is less susceptible to the influence of the coordinates is more preferable. As a method which is not easily influenced by coordinates, for example, a method by Edelsbrunner et al. (Edelsbrunner, H., Facello, M., Fu, R., Liang, J., “Measuring Proteins and VOIDs in Proteins. International Conference on Systems Science., P256-264, 1995)) and Alpha Site Finder installed in MOE (trade name) manufactured by Chemical Computing Group based on this algorithm.
And the like.
[0025]
In the third step, clustering is performed on the dummy atoms arranged in the second step, and a pharmacophore is set based on the obtained cluster. Clustering can be performed based on the coordinates of the dummy atoms. For example, clustering can be performed by bringing together dummy atoms within a distance of 2.0 cm or less, preferably 1.5 cm or less.
[0026]
In this step, the electrostatic interaction energy that each dummy atom will receive from the acceptor is calculated by molecular mechanics or quantum mechanics, preferably molecular mechanics, and the value of the obtained electrostatic interaction is It is good also as a standard of clustering with a position. For example, the electrostatic interaction energy can be calculated as follows. In other words, assuming a dummy atom with a virtual charge of +1, the interaction energy with an atom having a charge of q existing at a distance r can be regarded as q / εr, where the dielectric constant is ε (r). it can. Here, ε is distance dependent in consideration of the electrostatic shielding effect in the protein solution. This calculation is performed for all atoms around the bond pocket, and the sum is the electrostatic interaction energy received by the dummy atom. From the calculated value of the electrostatic interaction, when a ligand atom exists at the coordinates of the dummy atom, it is estimated whether or not it has a donor property or an acceptor property with respect to a hydrogen bond. Dummy atoms can be classified into characteristics such as ionic), acceptor (anionic), and aromatic (hydrophobic), and none of them can be clustered for each category. . Similarly to the above, clustering for each classification can be performed by bringing together dummy atoms within a distance of, for example, 2.0 mm or less, preferably 1.5 mm or less.
[0027]
The pharmacophore can be set by combining the clusters obtained by the clustering in each binding pocket. In addition, a representative feature (a cluster having characteristics that are considered to interact strongly with the receptor among the above characteristics) is selected from the clusters, and a pharmacophore is set by combining these features. It may be simplified. When simplifying the model, if the number of features is set to be 4 or more, preferably 7 or more, a specific combination of a pharmacophore and a ligand in the fifth step Search is possible.
[0028]
In order to form a complex in which the receptor and the ligand are stable, the ligand has an atom corresponding to at least a part of the characteristic at the position (pharmacophore) defined above, and the other atom is the receptor. It is essential to be able to take a conformation that does not overlap. In order to determine whether or not this condition is satisfied, in the fourth step, a spherical exclusion set to a radius greater than the van der Waals radius of the atom, centered on the atomic coordinates of the acceptor molecule present around the binding pocket Set the volume area. The problem here is the accuracy of the three-dimensional structure of a given receptor. The error in coordinates obtained by techniques such as X-ray and NMR is 1 to 3Å for normal proteins. Therefore, in setting this excluded volume region, it is necessary to set conditions in consideration of this error. In general, the three-dimensional structure that can be determined by techniques such as X-rays is only the coordinates of heavy atoms other than hydrogen, and is bonded to carbon, oxygen, nitrogen, sulfur atoms, etc. that constitute most amino acids and nucleic acids. The position of the hydrogen atom is determined by a method such as molecular mechanics calculation. The typical bond length between carbon and hydrogen is about 1.1 1.1, but the position of the hydrogen atom can easily move within a certain range due to the presence of the ligand.
[0029]
If the exclusion volume is set based on the coordinates of all atoms around the binding pocket, there is a risk that the structure to be originally bonded may be excluded due to the accuracy of the acceptor structure that is the above assumption. is there. Therefore, in the present invention, for example, only the atoms that are more than 2Å, preferably more than 3Å, of the dummy atoms set in the second step are considered, and a radius equal to or greater than the van der Waals radius is set for these atoms. A spherical excluded volume may be set. The radius equal to or greater than the van der Waals radius is preferably a radius of 100 to 200%, more preferably a radius of 100 to 150% of the van der Waals radius. Moreover, it is preferable to set the excluded volume in consideration of only atoms other than hydrogen.
[0030]
Further, in the fourth step, the excluded volume region is set based on atoms other than hydrogen atoms present in the range of 2 cm or more, preferably 3 mm away from the dummy atoms, and within 15 mm, preferably within 12 cm. It is possible to shorten the calculation time and improve the search accuracy.
[0031]
In the fifth step, first, a combination that matches the conformation of the ligand generated in the first step with the pharmacophore model obtained in the third step is selected. Here, the “matching combination” means, for example, a combination in which the root mean square distance (RMSD) between the dummy atom and the corresponding constituent atom of the ligand is 2.0 or less, preferably 1.2 or less.
[0032]
Subsequently, for the selected combination, a combination that does not include the ligand constituent atom in the exclusion region set in the fourth step is searched. That is, in the fifth step, any atom in the ligand exists at the position of the dummy atom in the pharmacophore defined in the third step, and any of the atoms in the exclusion region defined in the fourth step. This is a process of searching for the arrangement of the ligand and the receptor so that no atoms exist.
[0033]
In addition, when each dummy atom is classified by electrostatic interaction and clustered for each feature in the third step, characteristics of the constituent atoms of the ligand (cationicity, anionicity, etc.) in the fifth step. ) And the characteristics of the dummy atom feature, the ligand conformation and pharmacophore can be superimposed. For example, when the value of the electrostatic interaction of the dummy atom is positive, it is more stable that an atom having a negative charge exists at that position. Therefore, in the ligand, an atom having a negative partial charge is present. There is a high possibility of being in this position. Such atoms are considered to be hydrogen bond acceptors or anions. On the contrary, when the value of the electrostatic interaction of the dummy atom is negative, it is considered that a donor or a cation is likely to exist at that position.
[0034]
In the fifth step, the pharmacophore that superimposes with the ligand conformation is set so that the number of features in the third step is 4 or more, preferably 7 or more. In other words, a more stable combination of the pharmacophore and the ligand can be searched. If a stable combination of pharmacophore and ligand cannot be obtained when using a pharmacophore with the above number of features, automatically search for ligands by reducing the number of matching features automatically. Thus, it is possible to preferentially search for a combination of a highly specific ligand and pharmacophore.
[0035]
The three-dimensional structure of the ligand generated in the first step is strictly a conformation generated outside the receptor as a single ligand, and therefore exactly matches the structure in the complex with the receptor. There is no guarantee. Therefore, in the present invention, the first to fifth steps first estimate a highly probable complex structure that has good feature matching and does not overlap with the receptor, and then the sixth step molecular mechanics calculation or quantum calculation. By performing structural refinement based on dynamic calculation, the three-dimensional structure that the ligand can take in the receptor is estimated.
[0036]
In the structure refinement in the sixth step, it is preferable to use molecular mechanics calculation from the viewpoint of calculation speed. Since the accuracy in molecular mechanics calculation depends on the force field to be used, it is necessary to use a force field having parameters corresponding to both the biopolymer and the low-molecular ligand in the docking calculation. Commonly available force fields include CVFF (P. Douber-Osghorpe et al, Proteins: Structure. Func. Genet., Vol. 4, p31, 1988), CFF (M. J. Hwang et al., J. Am. Chem. Soc., Vol 116, p2515, 1994), OPLS-AA (W. L. Jorgensen et al, J. Am. Chem. Soc., Vol. 117, p11225-12136, 1996), MMFF94, MMFF T.A. Halgren, J. Comp.Chem.vol.17, No. 5 & 6, p490, 1996) and the like. Further, as a molecular mechanics calculation engine including these parameters, Discover (registered trademark, Accelrys Inc. (USA)), CHARMM (WD Cornell et al, J. Am. Chem. Soc., Vol. 117,). p5179, 1995), MOE-Minimizer (registered trademark, Chemical Computing Group Inc. (registered trademark)), Direct Force Field (registered trademark, Aeon Technology, Inc. (registered trademark)), and the like. is not.
[0037]
Furthermore, in the present invention, the first to sixth steps are continuously performed for each of a specific receptor and a plurality of ligands capable of forming a complex with the receptor. Thus, it is possible to search for a ligand that forms a stable complex with respect to a specific receptor. Thereby, it is possible to discover candidate compounds for novel physiologically active substances.
[0038]
In the present invention, the first step to the sixth step are continuously performed on a specific ligand and each of a plurality of receptors capable of forming a complex with the ligand. It is possible to search for a receptor that forms a stable complex with a specific ligand. As a result, it is possible to clarify the action mechanism of the drug or to estimate the physiological activity of the ligand, such as side effects and toxicity, from the known function of the receptor to which the ligand can bind.
[0039]
The present invention also provides a program for causing an information processing apparatus to execute the first to sixth steps. Such a program is, for example, a program in which a procedure for executing each of the above steps is described in an appropriate computer language. The computer language is not particularly limited as long as it is a language usually used for scientific calculation, such as C, C ++, FORTRAN, JAVA (registered trademark), SVL. In addition, the program of the present invention may be a consistent program that describes all processes, but a function that implements each function or a function that realizes the function by combining published programs that have a function to implement a part of the process. It is also possible to collect scripts that call. With respect to a file containing sufficient data for reproducing the three-dimensional structure of a molecule on a computer, such as coordinates of receptors and ligands, element names, etc., the above first to sixth information processing apparatuses such as a computer are used. By carrying out the step, it is possible to search for a stable complex structure of the receptor and the ligand.
[0040]
【Example】
In order to show the effectiveness of the method of the present invention, a program capable of continuously executing the steps of the present invention is created, and a receptor and a ligand are separated from a complex having a known three-dimensional structure. By applying this program, it was confirmed that a known ligand-receptor complex structure can be reproduced in a short time.
[0041]
Here, a program was created using the language SVL and functions installed in the computational chemistry system MOE (trade name) (2002.03 version) manufactured by Chemical Computing Group (Canada). In the molecular mechanics calculation, Merck force fields (MMFF94s) having parameters for a wide range of ligands as well as biopolymers and having high structure reproduction accuracy of the complex were used. For parameters that are still insufficient, a rule-dependent force field that complements this Merck force field can be used to automatically calculate any intermolecular interaction.
[0042]
Among the complexes registered in the protein data bank (http://pdbj.protein.osaka-u.ac.jp/), streptavidin (entry 2rtd), acetylcholinesterase (1acl), retinol-binding protein (1aqb) , Glutamate receptor subunit 2 (1 ftm), HIV-1 reverse transcriptase (1 hnv), and nuclear receptor (3ert) are stable with known ligands known to bind to these receptors Whether or not a complex was formed was confirmed using the above program.
[0043]
Hereinafter, the procedure will be described in detail by taking streptavidin as an example. The three-dimensional structure registered in the protein data bank is determined by X-ray and does not include the coordinates of hydrogen atoms. Before applying the method of the present invention, this structure was read into MOE, and after adding a hydrogen atom, the position of the hydrogen atom was determined by molecular mechanics calculation. At this time, in order to maintain the structure obtained by the experiment, the coordinates of atoms other than hydrogen were fixed, and only the position of the hydrogen atom was optimized by molecular mechanics calculation.
[0044]
In the first step, the conformation_import function mounted on the MOE (trade name) was used to comprehensively generate the conformations that biotin can take (FIG. 2). In the second step, a sphere with a radius of 1.4 to 1.8 mm is entered using the MOE-Alpha Site Finder function, which is an extension of the method of Edelsbrunner et al. (Edelsbrunner, H., et al., 1995). The possible coordinates were determined, and dummy atoms having no energy were arranged at all positions (FIG. 3).
[0045]
In the third step, all the distances between the dummy atoms were measured, and all the distances within 2.5 距離 were collected. In this system, six groups were obtained.
[0046]
In the third step, the value of the electrostatic potential that would be received from the acceptor when each dummy atom was assumed to have a charge of +1 was calculated as the Coulomb force. Within each cluster, dummy atoms are classified into three types: those whose potential value exceeds +15 kcal / mol, those that are less than −15 kcal / mol, and those in the middle. We clustered dummy atoms within the distance and set pharmacophore based on it.
[0047]
In these regions, for example, a region having a potential smaller than −15 kcal / mol tends to stabilize the energy of the complex because a positively charged atom exists in this region in the ligand. That is, it is considered that this region has a high possibility that a hydrogen bonding acceptor or an anion exists. Thus, hydrogen bonding acceptor (anion) region (Acc | Ani) of −15 kcal / mol or less, hydrogen bonding donor (cation) region (Don | Cat) of +15 kcal / mol or more, Aromatic (hydrophobic) regions (Aro | Hyd), which are not any of them, were classified into three types. A ligand having more matching properties at these relative positions is likely to form a complex stably with the receptor. In the present invention, a pharmacophore model of a ligand that may exist stably in the structure of the receptor was estimated from the structure of the receptor.
[0048]
In the fourth step, as the excluded volume region, the coordinates of atoms other than the hydrogen atom of the acceptor that are at a distance of 4.5 以 or more and 8 か ら or less from all the dummy atoms are detected, and the radius is calculated from each coordinate. A spherical region of 0 設定 was set (FIG. 4).
[0049]
In the fifth step, the conformation generated in the first step was superposed on the pharmacophore model obtained in the third step, and an arrangement that could become a stable complex was found. Here, when Acc or Don is present in the pharmacophore model, they are superposed in consideration of the characteristics (hydrogen bonding) of the ligand atoms, and further, in the third step, the atoms are the ligand atoms. Only those that did not exist were selected. One of the resulting combinations of ligand and pharmacophore is shown in FIG. It can be seen that 7 out of the 10 features that make up the pharmacophore match the ligand atoms.
[0050]
In the sixth step, the structures of the ligands that are candidates for stable complexes obtained as described above were sequentially placed in the receptor, and the structure was optimized by molecular mechanics calculation. The smaller the total of the internal energy of the ligand and the interaction energy of the ligand and the receptor, the more stable the complex, so the structures were rearranged in order from the lowest total energy.
[0051]
As a result, it was confirmed that a very stable complex was formed by placing the ligand in one of the six binding pockets (FIG. 6). Furthermore, it was confirmed that the experimental data was correctly reproduced by superimposing this structure on the structure determined by X-ray crystal structure analysis (FIG. 7). Table 1 shows the results of calculating the root mean square distance (RMSD) between corresponding atoms in the structure of the ligand in the complex determined by the method of the present invention and the structure determined by X-ray crystal structure analysis. Indicated. The root mean square distance was 1.218, and it was found that the structures of both were very close.
[0052]
Combinations of other ligands and receptors (Decamethonium and acetylcholinesterase, Retinol and retinol binding protein, AMPA ((S) -alpha-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxolepropionic acid) and glutamate receptor subunit 2 , TIBO R86183 and HIV-1 reverse transcriptase, OHT and nuclear receptor), a stable complex structure was determined by the method of the present invention, and X-ray crystal structure analysis data and root mean square distance were calculated. The results are also shown in Table 1. Also for these combinations, the RMSD was in the range of 0.744 to 1.279, and it was proved that the accuracy of the method of the present invention was high. For reference, the interaction energy of these complexes is also shown.
[0053]
[Table 1]
Figure 2005018447
[0054]
【The invention's effect】
By using the novel search method disclosed in the present invention, it has become possible to specify a stable complex structure with a ligand in a short time even for a receptor whose binding site is not specified. Therefore, not only the development of new ligands for known receptors but also the discovery of new pharmacologically active substances, side effects and toxicity by investigating whether known ligands form stable complexes with other receptors. Therefore, the cost and time of drug discovery research can be greatly improved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows a flowchart of processing.
FIG. 2 is a diagram showing examples of various ligand conformations generated in the first step.
FIG. 3 is a diagram showing a molecular model of a dummy atom and a receptor obtained in the second step. The solid line indicates the biotin-binding protein, the sphere indicates the biotin, the small sphere indicates the center of the dummy atom indicating the binding candidate pocket, and the size of the binding pocket is indicated by the Connolly analysis surface (black space).
FIG. 4 is a diagram showing a pharmacophore region in which ligand atoms obtained in the third and fourth steps may exist and a sphere showing an excluded volume.
FIG. 5 is a diagram showing an example of a complex structure candidate (bar ball model) obtained in the fifth step.
FIG. 6 shows the structure of the most stable complex obtained in the sixth step.
FIG. 7 is a diagram showing the superposition of the ligand biotin (represented by a bar) in the most stable complex obtained in the sixth step and the ligand (represented by a bar) determined by X crystal structure analysis.
FIG. 8 is a diagram showing a superposition of the ligand Decamethonium (bar display) in the most stable complex obtained for acetylcholinesterase (PDB entry 1ACL) and the ligand (bar display) determined by X crystal structure analysis.
FIG. 9 is a diagram showing a superposition of the ligand Retinol (bar display) in the most stable complex obtained for retinol-binding protein (PDB entry 1AQB) and the ligand (bar display) determined by X crystal structure analysis.
FIG. 10: Overlay of the ligand (AMPA, indicated by barball) in the most stable complex obtained for glutamate receptor subunit 2 (PDB entry 1FTM) and the ligand determined by X crystal structure analysis (displayed by bar) FIG.
FIG. 11: Overlay of ligand TIBO R86183 (bar display) in the most stable complex obtained for HIV-1 reverse transcriptase (PDB entry 1HNV) and ligand determined by X crystal structure analysis (bar display) FIG.
FIG. 12: Overlay of ligand 4-hydroxytamoxifen (OHT, barball display) and ligand (bar display) determined by X crystal structure analysis in the most stable complex obtained for nuclear receptor (PDB entry 3ERT) FIG.

Claims (8)

受容体とリガンドの安定複合体構造を探索する方法であって、以下の工程を含む方法:
前記リガンドについて、とりうる立体配座を網羅的に発生させる第1の工程、
前記受容体の3次元構造モデルにおいて、結合ポケットを網羅的に探索し、得られた結合ポケットの中に、半径0.5〜4.0Åの球が存在しうる空間を探索して、得られた空間の座標に基づいてダミー原子を配置する第2の工程、
前記ダミー原子を、ダミー原子の座標を基準にしてクラスタリングすることにより、受容体の3次元構造モデルにおいてファーマコフォアを設定する第3の工程、
前記第2の工程で探索された結合ポケットの周囲に存在する、受容体の構成原子について、その原子のファンデルワールス半径以上の半径を有する球状の排除体積領域を設定する第4の工程、
前記第1の工程で発生させたリガンドのそれぞれの立体配座を、前記第3の工程で設定したファーマコフォアと重ね合わせて合致する組合せを選択し、該組合せの中から、さらに前記リガンドの構成原子が、前記第4の工程で設定された領域に存在しないような組合せを選択する第5の工程、及び、
第5の工程で見出された組合せについて、分子力学計算によりエネルギー的に安定な組合せを求める第6の工程。
A method for searching for a stable complex structure of a receptor and a ligand, comprising the following steps:
A first step of comprehensively generating possible conformations of the ligand;
In the three-dimensional structural model of the receptor, a binding pocket is exhaustively searched, and a space in which a sphere having a radius of 0.5 to 4.0 mm can exist in the obtained binding pocket is obtained. A second step of placing dummy atoms based on the coordinates of the space
A third step of setting a pharmacophore in the three-dimensional structural model of the receptor by clustering the dummy atoms with reference to the coordinates of the dummy atoms;
A fourth step of setting, for the constituent atoms of the receptor present around the binding pocket searched in the second step, a spherical excluded volume region having a radius equal to or larger than the van der Waals radius of the atom;
A combination that matches each conformation of the ligand generated in the first step with the pharmacophore set in the third step is selected, and the combination of the ligand is further selected from the combination. A fifth step of selecting a combination in which the constituent atoms do not exist in the region set in the fourth step; and
A sixth step of obtaining an energetically stable combination by molecular mechanics calculation for the combination found in the fifth step.
前記第3の工程において、さらにダミー原子が受容体から受ける静電相互作用の値を算出し、その値をもとにダミー原子を分類して、分類ごとにダミー原子のクラスタリングを行い、かつ、前記第5の工程において、さらにリガンドの構成原子の特性と、前記の分類されたダミー原子の特性を対応させることにより、リガンドの立体配座とファーマコフォアとの重ね合わせを行う、請求項1に記載の方法。In the third step, the value of the electrostatic interaction that the dummy atom receives from the receptor is further calculated, the dummy atom is classified based on the value, and the dummy atom is clustered for each classification; and The superposition of the ligand conformation and the pharmacophore is performed in the fifth step by further matching the characteristics of the constituent atoms of the ligand with the characteristics of the classified dummy atoms. The method described in 1. 特定の受容体と、該受容体と複合体を形成しうる複数のリガンドのそれぞれに対して、請求項1または2に記載の方法によって、同受容体とリガンドが安定な複合体を形成するか否かを決定することにより、特定の受容体に対して安定な複合体を形成するリガンドを探索する方法。Whether the receptor and the ligand form a stable complex by the method according to claim 1 or 2 for a specific receptor and each of a plurality of ligands capable of forming a complex with the receptor. A method of searching for a ligand that forms a stable complex for a specific receptor by determining whether or not. 特定のリガンドと、該リガンドと複合体を形成しうる複数の受容体のそれぞれに対して、請求項1または2に記載の方法によって、同リガンドと受容体が安定な複合体を形成するか否かを決定することにより、特定のリガンドに対して安定な複合体を形成する受容体を探索する方法。Whether the ligand and the receptor form a stable complex by the method according to claim 1 or 2 for a specific ligand and each of a plurality of receptors capable of forming a complex with the ligand. A method of searching for a receptor that forms a stable complex with a specific ligand. 受容体がタンパク質である、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。The method according to any one of claims 1 to 4, wherein the receptor is a protein. 受容体とリガンドの安定複合体構造を探索するための処理を情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、以下の手順を実行させるプログラム:
前記リガンドについて、とりうる立体配座を網羅的に発生させる第1の手順、
前記受容体の3次元構造モデルにおいて、結合ポケットを網羅的に探索し、得られた結合ポケットの中に、半径0.5〜4.0Åの球が存在しうる空間を探索して、得られた空間の座標に基づいてダミー原子を配置する第2の手順、
前記ダミー原子を、ダミー原子の座標を基準にしてクラスタリングすることにより、受容体の3次元構造モデル中においてファーマコフォアを設定する第3の手順、
前記第2の手順により探索された結合ポケットの周囲に存在する、受容体の構成原子について、その原子のファンデルワールス半径以上の半径を有する球状の排除体積領域を設定する第4の手順、
前記第1の手順により発生させたリガンドのそれぞれの立体配座を、前記第3の手順で設定したファーマコフォアと重ね合わせて合致する組合せを選択し、該組合せの中から、さらに前記リガンドの構成原子が、前記第4の手順で設定された領域に存在しないような組合せを選択する第5の手順、及び、
第5の手順により見出された組合せについて、分子力学計算によりエネルギー的に安定な組合せを求める第6の手順。
A program for causing an information processing apparatus to execute processing for searching for a stable complex structure of a receptor and a ligand, and for executing the following procedure:
A first procedure for comprehensively generating possible conformations of the ligand;
In the three-dimensional structural model of the receptor, a binding pocket is exhaustively searched, and a space in which a sphere having a radius of 0.5 to 4.0 mm can exist in the obtained binding pocket is obtained. A second procedure for arranging dummy atoms based on the coordinates of the defined space;
A third procedure for setting a pharmacophore in a three-dimensional structural model of a receptor by clustering the dummy atoms with reference to the coordinates of the dummy atoms;
A fourth procedure for setting a spherical excluded volume region having a radius equal to or larger than the van der Waals radius of the atoms of the acceptor constituent atoms existing around the binding pocket searched by the second procedure;
A combination that overlaps and matches each conformation of the ligand generated by the first procedure with the pharmacophore set in the third procedure is selected. A fifth procedure for selecting a combination in which the constituent atoms do not exist in the region set in the fourth procedure; and
A sixth procedure for obtaining an energetically stable combination by molecular mechanics calculation for the combination found by the fifth procedure.
前記第3の手順が、さらにダミー原子が受容体から受ける静電相互作用の値を算出し、その値をもとにダミー原子を分類して、分類ごとにダミー原子のクラスタリングを行う手順を備えており、かつ、前記第5の手順が、さらにリガンドの構成原子の特性と、前記の分類されたダミー原子の特性を対応させることにより、リガンドの立体配座とファーマコフォアの重ね合わせを行う手順を備えたことを特徴とする、請求項6に記載のプログラム。The third procedure further includes a procedure of calculating a value of the electrostatic interaction received by the dummy atom from the receptor, classifying the dummy atom based on the value, and performing clustering of the dummy atom for each classification. And the fifth procedure further superimposes the ligand conformation and the pharmacophore by associating the characteristics of the constituent atoms of the ligand with the characteristics of the classified dummy atoms. The program according to claim 6, further comprising a procedure. 受容体がタンパク質である、請求項6または7に記載のプログラム。The program according to claim 6 or 7, wherein the receptor is a protein.
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