2020 Fiscal Year Annual Research Report
Complex structure and affinity prediction among cancer vaccine peptides and immune related proteins
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20H03229
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
神谷 成敏 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 特任教授 (80420462)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
織田 昌幸 京都府立大学, 生命環境科学研究科, 教授 (20318231)
伊藤 暢聡 東京医科歯科大学, 難治疾患研究所, 教授 (40361703)
Bekker Gerardu 大阪大学, 蛋白質研究所, 特任助教(常勤) (80813758)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 分子動力学シミュレーション / 構造予測 / 親和性予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
多くの欧米人が持つヒトMajor Histocompatibility Complex (MHC)としてHLAアリル(A*0201)に関して、HLAと腫瘍細胞抗原で様々な癌に見られるNY-ESO-1のペプチド断片のアミノ酸配列(SLLMWITQC)の２者複合体構造(Protein Data Bank ID, PDB ID: 1S9W)、HLA-ペプチド-T細胞受容体の３者複合体構造と親和性をデータベースや文献から入手した。われわれが開発した、構造探索効率の高いマルチカノニカル分子動力学シミュレーションにより２者複合体構造の予測を行い、1S9W構造を再現するか否かを検証した。得られたデータを主成分分析法により解析し、自由エネルギー地形を得た。地形上に分布する安定な構造を28個の代表構造として抽出した。これらは地形上に幅広く分布していることから、HLAは非特異的にペプチドを認識していると解釈した。1S9W構造はこれらのクラスター構造に含まれることが示され、結合構造予測・再現に成功した。
次に、われわれが開発した経路積分法による結合自由エネルギー計算から親和性を予測した。ペプチドの解離はC末端から起こり、C末端が完全に解離した後にN末端が解離し始めることを原子レベルで解明した。得られた親和性は、実験値をやや大きめに見積もっていた。理由として、ペプチドのN末端が天然構造に比べてより大きな疎水性コアが形成され、C末端に比べて結合が保持されていたことに起因すると解釈した。
実験情報が限定的な多くの日本人を含むアジア人が多く持つHLAアリル(A*2402)に関して、親和性測定や構造解析実験を開始し、HLAが発現することを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
計算機の調達に時間を要したものの、当初予定していた、HLA-A*0201とペプチドリガンドの構造予測や親和性予測が完了した。HLA-A*0201とペプチドリガンドのドッキングは、従来法では困難なタンパク質と中分子化合物のドッキングであり、このような難しい系においても予測に成功し、良好な結果を得ることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
第一に、HLA-A*0201に関して、腫瘍細胞抗原で様々な癌に見られるNY-ESO-1のペプチド断片のアミノ酸配列(SLLMWITQC)との２者複合体とT細胞受容体との３者複合体のマルチカノニカル分子動力学シミュレーションによる構造予測を行う。次に、実験データを参照し、予測結果が実験値を再現するか否かを検証しながら、最終的に予測法を確立する。
第二に、これまで得られているデータの少ない、HLA-A*2402に関して２者複合体の複合体構造や親和性の予測を行う。まず、唯一構造が報告されているHIVのペプチド(RYPLTFGWCF)とMHCに対してマルチカノニカル分子動力学シミュレーションによる複合体構造予測を実施し、得られた結果を既知構造(Protein data bank ID: 3VXN)と比較することで検証、方法論の確立を行う。次に、実験結果未知の癌ワクチンペプチド(WT1ペプチドの変異体CYTWNQMNL)との２者複合体の予測を行う。同時に、結合実験や結晶構造解析を行い、得られた結果と計算との比較・方法論の改良をすることで計算の予測精度を向上させる。
予測は申請者らが開発した方法で行う。本方法は、分子動力学シミュレーションに基づき、(i)構造探索効率の高いマルチカノニカル法で結合構造と結合経路を探索し、(ii)Thermodynamic Integration法で結合経路に沿った結合自由エネルギーから親和性を計算する。なお、T細胞受容体との３者複合体予測においては構造自由度が高く困難なタンパク質-タンパク質のMDシミュレーションが必要で、これを可能にするための改良を行う。
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