Construction of dynamic prediction model of EGFR tyrosine kinase inhibitors efficacy for mutated EGFR based on protein three-dimensional structure analysis

2018 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 15K08652
• Research Institution: Kyorin University
• Principal Investigator: 大西 宏明 杏林大学, 医学部, 教授 (80291326)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 渡邊 卓 杏林大学, 医学部, 教授 (00191768) ; 広川 貴次 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究チーム長 (20357867) ; 中村 浩之 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (30274434) ; 大塚 弘毅 杏林大学, 医学部, 学内講師 (70439165)
• Project Period (FY): 2015-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: EGFR / 動的立体構造解析 / チロシンキナーゼ阻害薬

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、コンピューターによる動的立体構造解析の手法を用いて、各種EGFR-チロシンキナーゼ阻害薬(EGFR-TKI)と変異EGFR分子の組合せについて、その結合性を予測し、実際のin vitroでの抗腫瘍効果との関連について検討した。
【１】肺癌細胞株における各種EGFR-TKIの添加実験
各種のEGFR変異をもつ肺癌細胞株に対して、第1世代から第3世代の各種EGFRチロシンキナーゼ阻害薬(EGFR-TKI)を添加し、MMTアッセイによりIC50を求めた。また、過去の論文を検索し、各種のEGFR変異を有する肺癌細胞株に対しMMTアッセイを行った研究を見出し、EGFR-TKIに対するIC50を論文から明らかにした。その結果、第１世代のEGFR-TKIに対しては、delE746A750変異, L858R変異、delE746A750+T790M変異、L858R+T790M変異、V843I+L858R変異の順に効果が高かった。一方、第２世代、第３世代のEGFR-TKIは、第１世代のEGFR-TKIに比べ、T790M変異を有する細胞株に対し有効性が高かった。
【２】阻害剤結合部位特徴解析
６種のEGFR蛋白に対し、EGFR-TKI結合ポケットのタンパク質変異に基づく空間形状変化を、計算プログラムMOEのSiteFinderを用いて解析し、EGFR-TKIのアフィニティーについて予測した。その結果、上記した細胞株におけるEGFR-TKIの効果と概ね一致する結果が得られた。また、モデリング時のサンプリング時間の単位を短くし、サンプリング頻度を増加させることで、L858RとdelE746A750変異の比較における分子動力学的モデルとin vitroの実験系との差異が解消された。この結果はすでに論文化され、現在投稿準備中である。