2020 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）のコンピュータ設計計算を行った。また、コンピュータ設計計算の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、実験的手法でもCM Peptideの作成・合成を進め、in vitroでウイルス感染の阻害能を評価・解析した。
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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
本年度は、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。ドッキングシミュレーションおよびペプチド配列の最適化にはRosetta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：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。一部を順次合成した。
(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。
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| Strategy for Future Research Activity |
来年度は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、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を組み合わせるなどして、フォールディングと配列の最適化手法の改善を試みる。
(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CM Peptideライブラリーを用いて、精製蛋白質に結合するCM Peptideを同定する実験的手法も行う。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、コンピュータ設計の精度を向上させる。
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| Causes of Carryover |
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いたCM Peptideのコンピュータ設計計算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、新型コロナウイルス感染症による緊急事態宣言の影響でコロナウイルス以外の研究活動が停止した期間があったことも影響した。翌年度は、(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)コンピュータ設計手法の改善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行うための準備を進め、研究機関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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