| 研究領域 | 化学コミュニケーションのフロンティア |
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| 研究課題/領域番号 |
17H06405
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
入江 一浩 京都大学, 農学研究科, 教授 (00168535)
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| 研究分担者 |
柳田 亮 香川大学, 農学部, 准教授 (10598121)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2022-03-31
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| キーワード | プロテインキナーゼC / アプリシアトキシン / CH/π相互作用 / 機械学習 / アロタケタール |
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| 研究実績の概要 |
本研究代表者らは、アメフラシ由来のアプリシアトキシン (ATX) の構造を論理的に単純化することによって、PKC活性化能とがん細胞増殖抑制活性を選択的に抽出した10-Me-Aplog-1を開発するとともに、その大量合成に成功した。本研究では、10-Me-Aplog-1のプロテインキナーゼC (PKC) アイソザイムを介した化学シグナルを分子レベルで解析することにより、難治性疾患（がん、アルツハイマー病、HIV感染症）の治療薬として構造最適化を行うことを目的としている。さらに、ATX以外の新規PKCリガンドを機械学習により探索し、これらの全合成を行い、同様の医薬品シーズとしての展開を目指している。
今年度はまず、10-Me-Aplog-1の側鎖の構造最適化を目的として、側鎖長を系統的に変えた誘導体4種ならびにフェノール環への臭素原子の導入を行った結果、最適な側鎖長が10-Me-Aplog-1と同じであること、また分子疎水性を増強する手段としての臭素原子の導入は副作用（炎症作用）をもたらすことが判明した。分子動力学シミュレーションから得られたMM-PBSAエネルギーとLomizeらの方法による膜移行エネルギーを組み合わせることにより，実験値と比較的よい相関を示す、誘導体とPKCδ-C1Bドメインの結合自由エネルギーを得ることができた。また、PKCδ-C1BドメインとのCH/π相互作用を高める目的で、10-Me-Aplog-1の側鎖のベンゼン環をナフタレン環に代えた誘導体を合成することにより、今後の構造最適化において有用な知見を得ることができた。
一方、A03班の榊原教授、斎藤博士と共同で、機械学習によりPKCリガンド候補化合物として同定されたアロタケタール類の単純化アナログの系統的な合成に着手した。様々な条件検討により、(R)-carvoneから14段階で基本骨格となるラクトン化合物の合成経路を確立した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
アプリシアトキシン (ATX) の副作用を軽減した単純化アナログである10-Me-Aplog-1の、プロテインキナーゼC (PKC) リガンドとして最適な側鎖長が、天然物 (ATX) と同じであること、PKCδ-C1BドメインとのCH/π相互作用を最大化するため、側鎖の方向性を固定する必要があることなど、今後構造最適化する上で有用な知見が得られた。同時に、効率的に側鎖構造を改変する目的で、分子内アルドール反応を鍵反応とするスピロケタール構築経路を確立した。
一方、機械学習により同定されたPKCリガンド候補化合物であるアロタケタール類の基本骨格を、14段階で効率的に合成する方法を確立した。
以上により、最終年度の研究計画に対する準備が整ったことから、本研究はおおむね順調に進展していると考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
昨年度確立したスピロケタール構築経路により、10,12-diMe-Aplog-1の側鎖のベンゼン環をCH/π相互作用を高める目的でアントラセン環やインドール環等に置換した誘導体を合成する。なお、12位にメチル基を新たに導入することにより、側鎖の方向性が固定され、その結果、炎症性が低下することが判明している。
昨年度、アロタケタール類の基本骨格の合成法が確立できたので、PKCδ-C1Bとのドッキングシミュレーションにより高い結合能が予想される誘導体を系統的に合成する。これらの誘導体のPKCアイソザイム結合能、39種類のがん細胞パネルに対する増殖抑制活性（分子プロファイリング支援活動、清宮班長に依頼）、ならびにT細胞に潜伏しているHIVの活性化能を調べる（京都大学ウイルス研・明里宏文教授との共同研究）。
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