フラグメント創薬(FBDD)
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求電子剤優先スクリーニングでE2酵素UBE2D2の共有結合型アミノチアゾール阻害剤を同定
- 求電子剤を先に選ぶスクリーニングとX線結晶構造解析により、UBE2D2の2つのシステイン(C85とC111)に結合する共有結合性ヒットを得た。
- アミド基とエステル基を構造に基づいて改変し、C111への結合を消してC85への親和性を高めた。
- 最適化類縁体はUBE2D2の酵素活性を阻害し、A549肺がん細胞の増殖を抑えた。
E2酵素は創薬困難と見なされてきたので、結晶構造に裏づけられた共有結合シリーズが出てきたこと自体が前進だ。注目は2つ目のシステインへの結合を設計で消した点で、プローブと呼ぶには必須の作業である。次に知りたいのはUBE2Dファミリーの他メンバーへの挙動で、活性中心システインは保存されているため、選択性が最大の難所になる。
共有結合フラグメントがSHP2アロステリック・ラッチ部位のリジンに到達
- 求電子剤先行型の共有結合フラグメントスクリーニングとリガンド先行型の戦略を組み合わせ、ホスファターゼSHP2のアロステリック・ラッチ部位のリジンを標的とした。
- 計算と実験の両面から結合様式が裏づけられ、この部位で初の強力かつ細胞活性をもつアロステリック共有結合阻害薬を得たと著者らは述べる。
- ラッチ部位が共有結合的に攻略可能であることを示し、新たなSHP2アロステリック骨格への道を開く。
リジンを狙う共有結合化学はシステインよりはるかに少なく、SHP2そのものよりも、リジンで細胞活性ヒットを実際に出せるワークフローが収穫だ。気になるのは反応性と安定性のバランスで、リジン向け求電子剤は加水分解や可逆性の問題を抱えやすい。プローブと呼ぶ前にプロテオーム全体の選択性データがほしい。
Fragment-Based Covalent Targeting of Lysines at the Allosteric Latch Site of SHP2 ↗
FragDockRL:強化学習でドッキング済みコアから合成可能なリガンドを伸長
- FragDockは、既知の反応で結合できる合成容易なビルディングブロックから分子を組み立て、あらかじめ定めたコアのポーズを拘束するテザードドッキングで評価する枠組みである。
- FragDockRLはこれに強化学習を加え、rDockによるテザードドッキングとSMINAスコアから得た報酬で、改良型Deep Q-Networkが段階的な分子伸長を導く。
- 受容体型チロシンキナーゼを含む、治療上重要な3つのタンパク質標的で評価された。
固定したコアから合成制約付きで伸ばしていくやり方は、実際のプロジェクトでのフラグメント展開そのもので、作れない構造を返す自由生成モデルより実用的だ。弱点はドッキング報酬が分子サイズを優遇しがちな点で、実際に合成できるか、前向き検証に耐えるかで評価したい。
自動リガンド検出NMR、創薬のヒット選別を加速
- 医薬化学におけるヒット選別のために設計された、自動・ハイスループットなリガンド検出NMR法を報告。
- スクリーニングで得られたヒット化合物の結合を迅速かつ定性的に評価できる手法として位置づけられている。
- 特定の標的や化合物シリーズではなく、スループットとワークフロー自動化に主眼を置いた基盤技術・方法論的な論文と読める。
NMRは結合の有無だけでなく結合様式まで見せてくれる——SPRやTSAにはないフィルターで、週の時間を食う無差別バインダー（frequent hitter）の選別に効く。自動化が本当にHTS規模で回るなら、共結晶キューに回す前の迅速な確認ステップになる。置き換えではなく。
フラグメント成長法による天然由来システインスルホキシド系BACE-1阻害剤の最適化
- アリインは、BACE-1の触媒二残基をキレートする天然のシステインスルホキシドだが、薬物動態が乏しく、そのままでは医薬品候補としての利用が難しい。
- 研究チームは、この骨格を出発点として、分子動力学シミュレーションに基づくフラグメント成長法を用い、親和性と薬物様特性の向上を目指した。
- 現時点では初期段階の計算・フラグメントベースの最適化検討にとどまり、検証済みの臨床候補化合物ではない。
アリインのような食品由来フラグメントから出発するのは魅力的だ——毒性クリアランスは期待でき、キラリティーもタダで手に入る——が、BACE-1は生化学的にはきれいでも、臨床では有望な結合剤が次々潰れてきた墓場だ(verubecestat、lanabecestat、atabecestatはいずれも安全性・有効性で失敗している)。フラグメントを計算だけで伸長するのは簡単な部分にすぎない。SPRやITC、結晶構造でMDのポーズを裏付けるデータが出てこない限り、この親和性向上は仮説であって結果ではないと見ておきたい。
SMILES文字列の編集操作でフラグメント最適化を支援する新手法
- 新手法は、原子タイプの置換や環の拡大・縮小・開環、フラグメントの接ぎ木など、SMILES文字列を体系的に編集することで、フラグメントからリードへの最適化のためのアナログ候補を生成する。
- 当初KNIMEワークフローとして実装され、複数のプログラム由来のフラグメントで検証された。現在はAutoDock Vinaドッキングと組み合わせたオープンソースのPython版も提供されている。
- この非学習型のルールベース手法は、AI/ML生成モデルを補完するものであり、対象の学習データが乏しい場合に特に有用な選択肢となる。
正直、これは自分が手描きでやっていること――環の縮小、バイオイソスター置換、フラグメントの接ぎ木――を自動化して網羅的にこなしてくれるだけだ。ホワイトボードで10個アイデアを描く手間が省ける。データの乏しいフラグメント系列では、中身を検証できない生成モデルよりこちらを信頼する。無料のKNIME/Pythonなら、IT部門にまたSaaSライセンスを頼み込む手間も要らない。
Fragment Optimization─Simple SMILES String Manipulation Strategies to Optimize a Hit or Fragment ↗
抗菌薬標的として注目されるTrmD:低分子阻害剤の探索戦略レビュー
- TrmDはヒトに対応する酵素を持たないSPOUTファミリーの細菌tRNAメチル基転移酵素であり、薬剤耐性菌の増加を背景に検証済みの抗菌薬標的として注目されている。
- 本レビューは、フラグメントベース創薬、ハイスループット/バーチャルスクリーニング、クリックケミストリーを用いたダイレクト・トゥ・バイオロジー法、分子ハイブリッド化、プロドラッグ戦略など、TrmD阻害剤探索に用いられた手法を整理している。
- さらに、多様な化学骨格にわたる構造的特徴と構造活性相関(SAR)を統合し、今後の阻害剤最適化の指針を示している。
TrmDにヒトオルソログがないという点こそがこのレビューの本当の価値だ——抗菌薬開発では珍しいほど広い治療域が見込め、オフターゲット毒性を気にせず攻められる。中でも見逃せないのがクリックケミストリー/direct-to-biology路線。全類縁体をフル合成せずに素早くSARを回せる手法で、スキャフォールドが乱立するこの標的が、スペクトラムとPKを両立する候補に到達する前に最も必要としているアプローチだ。
TrmD: A Promising Antibacterial Target and Its Small-Molecule Inhibitors ↗
リジン標的型の共有結合性フラグメントがSHP2阻害への新たなアロステリック経路を開く
- 研究チームは、共有結合性フラグメントスクリーニングとリガンド起点の設計戦略を組み合わせた新しいパイプラインを構築し、システインではなくリジン側鎖と反応する化合物を探索した。
- 対象はSHP2ホスファターゼのアロステリックな「ラッチ」領域であり、触媒ポケットや従来創薬されてきたアロステリックトンネル部位とは異なる調節部位である。
- 計算科学的モデリングと実験的解析を組み合わせてフラグメント選定を導き、ラッチ部位のリジンへの共有結合がタンパク質の構造挙動に与える影響を解明した。
- この手法により、この部位を介して作用する初の強力かつ細胞内活性を示す共有結合阻害剤が得られ、このポケットが単なる構造解析対象ではなく機能的な薬剤結合部位となり得ることが示された。
- 本研究は、リジン指向型の共有結合化学がSHP2のアロステリック制御における有効な手段であることを示し、今後の医薬化学的最適化のための出発点となる化学構造と作用部位を提供する。
リジン指向型の共有結合化学こそが本当の賭けだと思う。ウォーヘッド化学や選択性の絞り込みは、システインアクリルアミドに比べてまだ未成熟なので、細胞活性データを信用する前にまずプロテオーム全体のリジン反応性データを見たい。 このラッチ部位自体も本当に新しい——SHP099やTNO155系のアロステリック阻害剤が結合する部位とは別物なので、混雑したIP空間の焼き直しではない。 フラグメントスクリーニングの段階でいきなり細胞活性を示すヒットが出るのは、このポケットの形状かハイパーリアクティブなリジンの存在を示す強いシグナルだが、リジン化学でのフラグメント・トゥ・リードは、慣れ親しんだシステインウォーヘッドに比べてSARサイクルが遅くなることを意味する。本当の価値は、アロステリック空間が枯渇しかけていたターゲットに対して、新しいケモタイプと部位を得たことにある。
Fragment-Based Covalent Targeting of Lysines at the Allosteric Latch Site of SHP2 ↗
新たな化学空間概念「Scope」、3つの創薬標的で高リガンド効率のヒット化合物を実現
- 「Scope」は、最小限のフラグメントと完全に最適化された低分子量(LMW)ライブラリの中間に位置する、1万〜5万化合物規模の化学空間概念であり、リガンド効率と医薬化学的な扱いやすさ(トラクタビリティ)を最大化するよう設計されている。
- 著者らは「Scope環系」(ring-X-ring)を、ライブラリ設計と十分な効力を得るための官能基化を導く中核的な構成原理として提唱している。
- SPR、ネイティブ質量分析、DSF、生化学的アッセイで評価された1万化合物規模のScopeスクリーニングセットは、より高い濃度でスクリーニングしても一般的な多様性セットと同等のプライマリーヒット率を維持しつつ、リガンド効率に優れ、カウンタースクリーニング後のヒット率も高い。
- トリパノソーマ由来CLK1キナーゼ、14-3-3/エストロゲン受容体α分子糊(モレキュラーグルー)プロジェクト、SARS-CoV-2主要プロテアーゼを対象とした事例研究により、多様な結合部位にわたって多様で扱いやすくリガンド効率の高いヒットが得られることが示された。
「フラグメントとフルライブラリーの中間」というポジショニング自体は目新しくない――DEL、FBDD、各社の自前ライブラリーもみな同じことを謳ってきた。Scopeで本当に新しいのは"ring-X-ring"という組み立て方だ。平面的な単一スキャフォールドではなく、2つの環系からベクトルを出す設計にすることで、ヒット取得の時点からSAR展開の方向性が組み込まれる。これはフラグメント創薬では後付けになりがちな部分。 個人的に気になる数字はヒット率そのものより「カウンタースクリーニング後のヒット率が高い」という点――SPRアーチファクトや凝集体を追いかける無駄な一週間が減るということだ。 本当の試金石は14-3-3/ERαグルー分子の事例。PPI・グルー標的は深いポケットがなくLEを稼ぎにくいため、通常のライブラリーでは苦戦しがち。この剛直で中規模なスキャフォールド群がグルーヒットの種になるなら、それこそ追うべき"移植可能性"の主張であり、MproやCLK1での成功よりも注目に値する。
新手法STELLAR、長く柔軟なペプチドリガンドのドッキング精度を向上
- 研究者らは、10残基を超える長く非常に柔軟なペプチドやその他のバイオポリマーのドッキングという、既存ツールが苦手としてきた課題に対応する新しいワークフロー「STELLAR」を開発した。
- STELLARは長いリガンドを小さなフラグメントに分割してそれぞれを個別にドッキングし、その後GNINA、RDKit、GROMACSなどの既存ソフトウェアを用いて再構成し、物理的に妥当な全長構造を得る。
- Propediaデータベースおよびタンパク質データバンク(PDB)由来の既知のペプチド-タンパク質複合体で検証したところ、実験的に観察された結合ポーズを高い精度で再現した。
- 他の最先端ドッキング手法と比較して、主にCPUで動作し、リガンド長に対して計算時間が線形にスケールし、実行速度も速く、独自のランキング指標を備えているため、長鎖ポリマーとタンパク質の相互作用のハイスループットスクリーニングに適している。
標準的なドッキングツールへの信頼が切れるのは、だいたい10残基あたりからだ。それを超える鎖はコンフォメーション自由度が大きすぎて、結局は手動で制約をかけるか、諦めるかのどちらかになる。フラグメントに分割して再構築するアプローチは理にかなっていて、ブラックボックスのニューラルネットではなくGNINA/RDKit/GROMACSを使っているので、中間ポーズを実際に確認できるのも良い。CPUのみで線形にスケールするという点が実務上は一番重要で、GPUキューの順番待ちもクラウド代もかからず、ステープルペプチドのライブラリをワークステーションで一晩流せる。多くのML系ドッキングツールはスコアを出すだけで信頼できるランキングの根拠がないが、長鎖リガンド専用のランキング指標があるのは他にはあまり見ない。とはいえPropedia/PDBのベンチマークは既知の複合体であり、結晶構造のポーズを再現できることと、構造未解明の標的に対して新規バインダーを正しくランキングできることは別問題だ。まずは試してみる価値はあるが、鵜呑みにして即採用するのは早計だろう。
STELLAR: A Fragment-Based Docking Workflow for Highly Flexible Long-Chain Biopolymers ↗
動的コンビナトリアルケミストリーで可逆的なサブピコモル級三価トロンビン阻害剤を発見
- PNA(ペプチド核酸)を鋳型とした動的コンビナトリアルケミストリー(DCC)により、DNA/PNAハイブリダイゼーションハンドルを用いて三断片ライブラリー(組み合わせ数約12万5000通り)を偏りなく平衡化する。
- トロンビン自身がライブラリーの鋳型となり、最も強く結合する断片の組み合わせを選択・増幅する仕組みで、サイズ排除ろ過とMALDI質量分析を組み合わせることで1時間以内に選択から読み取りまでを完了する。
- 選択された三価アセンブリはトロンビンの活性部位と両方のエクソサイトを同時に占有し、極めて高い(サブピコモル領域の)結合親和性とほぼ化学量論的な阻害を実現する。
- 共有結合型のトロンビン阻害剤とは異なり結合は完全に可逆的であり、出血リスク管理の観点から抗凝固薬として薬理学的に重要な特性となる。
- 標的鋳型型DCCが、既によく研究された標的に対しても複数部位にまたがる多価阻害剤を迅速に生み出せる手法であることを示した。
125,000通りのDCCライブラリからサブピコモルの結合親和性が出てきた時点で、まず目が行くのはアビディティ効果そのものだ——単一ポケットの高親和性ではなく、活性部位とエキソサイトI・IIを同時に押さえる三価アセンブリという設計。これはビバリルジンの活性部位/エキソサイトI戦略をもう一段押し進めた形と言っていい。エキソサイト側の結合はトロンビン特有のトポロジーに依存するぶん、トリプシン様セリンプロテアーゼに対する選択性も期待できるが、fXaやトリプシンとのヘッドツーヘッド比較でぜひ確認してほしいところだ。気になるのは化学的な実用性で、DNA/PNAテンプレート型の三価アセンブリは優れたプルーフ・オブ・コンセプトかつケミカルツールではあるが、リード化合物にはまだ程遠い——経口化までの距離は大きい。DOACのような単一ポケット・低分子の単純さと比べると、親和性と可逆性では勝るが、ドラッグライクネスでは明らかに劣る。本当の勝負は、標的テンプレート型DCCが最強のバインダーだけでなく、創薬可能な組み合わせへと誘導できるかどうかだ。
Discovery of a Reversible Sub-Picomolar Thrombin Inhibitor Using DCC ↗
共有結合性分子グルーがKalirin-Rac1複合体を固定化しGTPase活性化を阻止
- 研究チームはXChemによる結晶構造ベースのフラグメントスクリーニングとin silicoスクリーニングを組み合わせ、得られたフラグメントヒットを統合してKalirin-Rac1 GEF-GTPase複合体を標的とする共有結合性リード化合物を創出した。
- これらの共有結合化合物は、Rac1のヌクレオチド結合部位でGTP/GDPと直接競合する代わりに分子グルーとして働き、KalirinとRac1を不活性な三者複合体として固定し、ヌクレオチド交換を阻害する。
- 得られた2つの阻害剤RS-009とMC-278は、ヌクレオチドとの部分的な競合と非生産的複合体の安定化という二重の作用によってKalirinのGEF活性を低下させる。
- 生化学的選択性パネルおよび細胞内での活性基盤プロテオミクス(ABPP)解析により、これらの化合物が無差別に作用するのではなく、異なるGEF-GTPaseペアを識別できることが示された。
- 著者らはこの複合体安定化戦略を、GTPaseを直接阻害するアプローチに代わる、より優れた時空間制御を実現しうる手法と位置づけ、RS-009とMC-278をケミカルプローブ候補として提案している。
ヌクレオチドポケットを奪い合うのではなく、非生産的なKalirin-Rac1複合体を固定するというアプローチのほうが賢い——GTP/GDPの親和性はサブナノモル級で、NSC23766のようなRac1ヌクレオチドポケット標的ツールはこれまでクリーンに機能したことがない。SOS1-KRASの戦略をRho生物学に応用した格好で、目新しくはないが借用する価値のある発想だ。 GEF-GTPaseペア間の選択性は負担ではなく本当のご褒美——Rhoファミリーの相同性は厳しいので、活性部位の化学で識別しようとするより、複合体界面主導の選択性ハンドルの方が有利だ。 気になるのは、XChemのフラグメントヒットを共有結合リードへマージするステップ——フラグメントマージの脱落率は高いので、RS-009とMC-278という2つの検証済み化合物が出てきたのは決して当然の結果ではない。GEF-GTPaseパネルだけでなく、ウォーヘッドの反応速度と全プロテオームABPPを見るまでは「クリーンなプローブ」とは呼びたくない。
Discovery of a molecular glue inhibitor that stabilises a non-productive Kalirin-Rac1 complex ↗