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本研究は、標的蛋白質に結合する低分子化合物を、標的蛋白質の立体構造を利用して、化合物データベースから検索する手法を開発することを最終目的とする。今年度は、化合物検索の基本となる化合物の結合テーブルの情報だけを用いた2D化学構造の比較を行うために、最大共通部分化学構造(MCS)を算出し原子の一対一対応を計算する手法の開発を行った。MCS問題はNP完全であるため、現実的な時間で計算を行うために「組み上げ(build-up)法」という近似解法を採用した。プログラムはKCOMBU(Kemical COMparison using Build-Up algorithm)と名づけられた。このプログラムは、これまで多く用いられてきた連結MCS(C-MCS)、非連結MCS(D-MCS)に加えて、トポロジー距離の拘束を加えたTD-MCS(Topologically-constrained D-MCS)の計算も可能なように実装した。KCOMBUの計算時間は、比較する分子の原子数にほぼ線形依存する。また、生物学的に正しいと考えられる複合体立体構造による原子対応を正解とみなして比較したところ、D-MCSやC-MCSに比べて、TD-MCSを用いたときに最も高い一致が得られることがわかった。この解法については、既に論文誌に投稿し現在査読中である。WEBサーバの開設やソース公開の準備も進めている。また、我々が以前に開発したポケット同定プログラムghecomと既存のドッキングプログラム(UCSF DOCK)を組み合わせて複合体構造を推定する試みも行った。その結果、ドッキングプログラムに付属しているポケット同定プログラムを用いた場合より、有意に優れた予測結果が得られることがわかった。
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