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新薬を開発するに当たって、疾病に関連する標的タンパク質に対して新薬候補となる低分子化合物との結合親和性をコンピューターシミュレーションによって結合予測・選別を行うことは、これからの時代の新薬開発に掛かる時間を短縮するのみではなく、オーダーメード医療と呼ばれる個人個人のDNA型に合わせて副作用の少ない高機能な薬を開発するために重要である。
本研究ではコンピューターシミュレーションによる低分子化合物と標的タンパク質の複合体予測から、薬となりうる結合親和力の高い低分子化合物をスクリーニングすることを支援するため、高精度なドッキング評価関数の開発を行った。開発には、約10000の低分子化合物と約400の標的タンパク質を総当りで使用した大規模な複合体予測計算結果を利用し、そのデータを基に評価関数の最適なパラメータを決定した。また、アミノアシル合成酵素等の活性試験を行い、シミュレーションに依らない実測値を得ることにより、開発する評価関数の精度確認・精度向上に利用できるようにした。
パラメータを最適化し開発した評価関数は、従来のドッキング評価関数と比べ1.5倍以上の正答率で、正解となる低分子化合物を見つけ出すことができることがわかった。また、最適化を行った複数の評価関数を組み合わせることによって、従来の約2倍の正答率で創薬スクリーニングの精度を向上させることができた。
本研究の主要部分での成果発表については、現在準備中である。
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