| Project/Area Number |
21K06510
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 47020:Pharmaceutical analytical chemistry and physicochemistry-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
荒木 望嗣 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (10452492)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 非小細胞肺がん / キナーゼ / 薬剤応答性 / 遺伝子変異 / 分子動力学シミュレーション / タンパク質-化合物結合親和性 / 統計解析 / 分子動力学計算 / 情報科学的解析 |
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| Outline of Research at the Start |
ALK/EGFR/RET遺伝子を対象に、変異アミノ酸の位置が薬剤から遠く離れている高難度系の変異を含む既知の薬剤耐性・非耐性変異を複数収集し、各々の変異体に対してマイクロ秒スケールの長時間分子動力学シミュレーションを実施する。次に、これらのシミュレーションデータを統合し、情報学的に解析することで、耐性変異体特有の特徴量を抽出する。次に、臨床的意義が未知の変異を対象に同様のプロトコールを適用し、既知変異体のデータから抽出した特徴量を用いて耐性・非耐性の分類を行い、耐性と判定した変異に対しては薬剤の結合自由エネルギー（ΔＧ）の精密計算によって薬剤応答性を精密に推定する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
ゲノム医療の現場においては、患者固有の遺伝子変異が日々報告され続けているものの、その大半の臨床的意義は不明である。研究代表者はこれまでに、タンパク質変異体の分子動力学（MD）シミュレーションによって、遺伝子変異に起因する薬剤耐性化の分子メカニズムが推定できる可能性を示してきたが、変異アミノ酸が薬剤ポケットから離れている場合（遠距離変異）では、変異による薬剤への影響の現れ方が小さく、薬剤応答性の正確な定量が困難な状況にある。そこで本研究では、タンパク質変異体の長時間MDシミュレーションに基づいて、遺伝子変異に起因する薬剤応答性変化をコンピューター上で高精度に推定することを目的としている。
R5年度は、R4年度に開発した解析プロトコールをR3年度に取得した分子動力学データ（ALKタンパク質野生型・変異体-薬剤複合体32ペア（＝16種類×2薬剤）、RETタンパク質野生型・変異体-薬剤複合体11ペア（＝11種類×1薬剤）、EGFRタンパク質変異体-薬剤複合体16ペア（＝8種類×2薬剤））に適用し、変異体特有の構造的特徴を抽出した。次に、各変異体に特徴的な複合体構造を出発点とし、アンサンブル型分子動力学シミュレーション（MP-CAFEE法）による薬剤の結合自由エネルギー（ΔＧ）計算を実施して薬剤の結合親和性を推定した。
また、関連研究として、LTK, EGFR遺伝子変異に起因するタンパク質活性異常の分子メカニズムを推定し、論文発表に至った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
上記で記載したように、R5年度は、分子動力学トラジェクトリから変異体に特徴的な構造的特徴を抽出するプロトコールをキナーゼ-薬剤複合体計59種類の分子動力学データ（ALKタンパク質野生型・変異体-薬剤複合体32ペア、RETタンパク質野生型・変異体-薬剤複合体11ペア、EGFRタンパク質変異体-薬剤複合体16ペア）に適用し、各キナーゼ-薬剤複合体に対して変異体特有の構造的特徴を抽出した。更に、各々の変異体の薬剤応答性を推定するために、各変異体に特徴的な複合体構造を出発点とし、アンサンブル型分子動力学シミュレーション（MP-CAFEE法）による薬剤の結合自由エネルギー（ΔＧ）計算を実施して薬剤の結合親和性を推定した。現在は、計算結果を薬剤応答性の実データを用いて検証することで、シミュレーション・解析プロトコールのパラメータの最適化を進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
R6年度は、R5年度に引き続き、薬剤応答性の実データを用いて検証することで、遺伝子変異に起因する薬剤応答性変化を推定するワークフローにおけるシミュレーション・解析パラメータを最適化する。更に、がんゲノム解析によって同定された臨床的意義が不明な変異を用いて、本ワークフローの計算精度を評価する。
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