2021 Fiscal Year Research-status Report
情報科学的アプローチを活用した精密な機能性分子設計システムの構築
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20K20596
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
橋口 隆生 京都大学, ウイルス・再生医科学研究所, 教授 (50632098)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| Keywords | ウイルス学 / 構造生物学 / 化合物＋ペプチド / 感染阻害 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
阻害剤・機能性分子の開発研究では、主にライブラリー等から実験的に取得する必要があり、目的とする結合・相互作用部位や機能を満たす分子取得には膨大な労力と時間がかかる。従って、標的情報に合わせた精密な分子設計システムは次世代技術として待望されている。そこで、本研究では、標的情報に合わせた精密な分子設計システム構築を行う。エンベロープ(細胞由来の脂質二重膜)に覆われた全てのウイルスは膜融合蛋白質を保持しており、膜融合蛋白質はその性質および構造上、必ず疎水性ポケットを持つ。またこのポケットは機能上必須の役割を担う。本研究では、このポケットを標的として、特異的治療法が存在ない高病原性ウイルス感染症を対象に、化合物とアミノ酸が一体化した融合機能性分子を用いて化合物部分の構造とアミノ酸配列を標的蛋白質の構造情報に応じて最適化することで、ウイルス特異的な融合機能性分子を精密にデザインするシステムを構築することを目的に研究を行った。
本年度は、標的となるウイルス膜融合蛋白質の立体構造情報に基づき、立体構造上の疎水性ポケットに対して、化学修飾されたペプチド（Chemically-modified peptide: CM Peptide）を実験的に約50種類の誘導体として合成を進め、ウイルスの細胞侵入阻害能の解析と膜融合阻害能の独立した解析により、in vitroで評価した。その結果、従来（分子デザイン前）に比べ、50%感染阻害濃度(IC50)が10倍以上向上したCM Peptideをデザインすることに成功した。
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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
本年度も昨年度に引き続き、ウイルス特異的な融合機能性分子を精密にデザインすることを目的に以下の実験項目を行った。
（1）構造に基づくCM Pepのコンピュータ設計：ウイルス膜融合蛋白質の立体構造情報に基づき、3D構造上の疎水性ポケットに対してCM Peptideのコンピュータ設計を行った。昨年度からの計算手法の改善として、ドッキングシミュレーションにはRosetta・PatchDockをペプチド配列の最適化にはRosetta・GROMACSを用い、フォールディングと配列の最適化を同時に実行した。
(２) CM Peptideの合成：昨年度にウイルス膜融合蛋白質の立体構造情報に基づきコンピュータ設計したCM Peptideを標的蛋白質との結合スコアに応じて順位付けし、ウイルス膜融合蛋白質とCM Peptideの複合体モデル構造として相互作用を評価・解析したので、これらの候補分子を順次合成した。さらに、実験的にも候補分子を並行してデザイン・合成し、候補分子を順次合成した。
(３) 1回感染型ウイルスを用いたケモペプチドの感染阻害能解析：設計・合成したCM Peptideを用いてのウイルス感染阻害実験を行った。糖蛋白質Gを欠損した水疱性口内炎ウイルス(VSV-⊿G)）表面にウイルスの膜融合蛋白質を保持した1回感染型（複製できないタイプ）として扱った。この1回感染型ウイルスにはEGFPが組み込まれているため、設計・合成したCM Peptideによる感染阻害効率を蛍光顕微鏡下で測定することができた。また、麻疹ウイルスに対するCM PeptideはEGFP発現麻疹ウイルスを用いて感染阻害能の解析・評価を行い、分子デザイン前の従来型に比べ、IC50が10倍以上向上したCM Peptideをデザインすることに成功した。
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| Strategy for Future Research Activity |
来年度も今年度に引き続き、以下の項目について実験を実施し、研究を推進する。
(1)構造に基づくCM Pepのコンピュータ設計：ウイルス膜融合蛋白質の立体構造情報に基づき、3D構造上の疎水性ポケットに対してCM Peptideのコンピュータ設計を引き続き行う。その際、Rosetta・PatchDock・GROMACSを用い、フォールディングと配列の最適化を同時に実行し、改善を試みる。また、MD計算も取り入れる。
(２) CM Peptideの合成とウイルス感染阻害能解析：ウイルス膜融合蛋白質の立体構造情報に基づきコンピュータ設計したCM Peptideをさらに合成し、一回感染型ウイルスを用いた感染阻害能の評価・解析を行う。これにより、阻害効率の高いヒット分子を絞り込む。
(3) コンピュータ設計手法の改善のための実験：コンピュータ設計精度による本研究の成否や計算バイアスを可能な限り小さくするため、構造解析用に準備を進めている各ウイルス膜融合蛋白質の精製蛋白質とPeptideライブラリーを用いて、精製蛋白質に結合するPeptideを同定する実験的手法をさらに拡充させる。実験的に各ウイルス膜融合蛋白質に結合し、かつ、ウイルス感染阻害能を持つCM Peptide配列情報をコンピュータ学習に還元することで、計算と実験の相乗効果をはかる
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| Causes of Carryover |
今年度は実験的な手法によるペプチド合成に当初想定以上の時間がかかったため、実験部分の項目が少し後ズレしたことにより次年度使用額が生じた。また、世界的な新型コロナウイルス感染症による物流混乱に伴う研究試薬の納入遅延も影響した。次年度は、今年度に引き続き、(1)構造に基づくCM Pepのコンピュータ設計、(２) CM Peptideの合成とウイルス感染阻害能解析、(3)実験的手法とコンピュータ設計手法の相乗的・補完的なデータ収集のための実験を中心に行い、良い阻害剤が取得できた場合は阻害剤とウイルス膜融合蛋白質との複合体構造解析も進め、研究期間全体での目的達成に影響が出ないように研究を進める。
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[Journal Article] Resistance of SARS-CoV-2 variants to neutralization by antibodies induced in convalescent patients with COVID-192021
Author(s)
Kaku Y, Kuwata T, Zahid HM, Hashiguchi T, Noda T, Kuramoto N, Biswas S, Matsumoto K, Shimizu M, Kawanami Y, Shimura K, Onishi C, Muramoto Y, Suzuki T, Sasaki J, Nagasaki Y, Minami R, Motozono C, Toyoda M, Takahashi H, Kishi H, Fujii K, Tatsuke T, Ikeda T, Maeda Y, Ueno T, Koyanagi Y, Iwagoe H, Matsushita S
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Journal Title
Cell Reports
Volume: 36
Pages: 109385～109385
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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