2020 Fiscal Year Annual Research Report
Collection of inter- and intramolecular interactions data and applications of database to drug discovery based on fragment molecular orbital method
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18K06619
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
高谷 大輔 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 研究員 (50571395)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡邉 千鶴 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 研究員 (60549187)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | フラグメント分子軌道法 / データベース / 量子化学計算 / タンパク質-リガンド相互作用 / 機械学習 / 活性予測 / ドッキング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
医薬品設計においてSBDDを実施するにはターゲットタンパク質のタンパク質-リガンド間相互作用の評価が必要であり、量子化学計算の一つであるフラグメント分子軌道（Fragment Molecular Orbital; FMO）法による精密な相互作用エネルギー計算が有用である。前年度から引き続き実施してきたフラグメント間相互作用エネルギーであるIFIE/PIEDAを記述子に含んだ阻害剤予測モデル構築では、ChEMBL等で活性値が知られた阻害剤が多く含まれる複数のターゲットタンパク質をデータセットにして予測モデルを構築した。この時、複数の予測モデル構築手法を検討するともに、阻害活性値既知であるが相互作用が未知の化合物に対応するため、ドッキング計算により得られた予測構造を用いたFMO計算の結果をデータに含めて予測性能等について検討した。
前年度から継続して実施しているFMODBのデータをプログラミング言語等から利用するためのWebAPIの開発については、前年度までに実装した機能に加えて、研究者自身でより自由に解析できるようにFMODBIDを入力としてABINIT-MPの計算結果ファイルであるCPF形式のファイルの内容もしくはファイルのダウンロード機能等を追加で実装した。FMODBのWebインターフェイスを経由しない事から、CPF形式ファイルに対応したプログラムとの連携が期待される。今後サーバープログラムのアップデートのタイミングに合わせて公開する予定である。
また本研究成果公開の観点からFMODBの概要及び登録データの相互作用解析等に関する論文投稿をおこない2021年１月にアクセプトされた。また成果共有の観点から一年後オープンアクセスとした。
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