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1 2018/11/2 第 5 回成果報告会 新薬開発を加速する 京 インシリコ創薬基盤の構築 KBDD (K supercomputer-based drug discovery project by Biogrid pharma consortium) 課題番号 :hp 京都大学大学院医学研究科荒木望嗣 Graduate School of Medicine, Kyoto University Mitsugu Araki

2 概要 (Abstract) 医薬品候補化合物を効率的に探索して構造最適化する上で タンパク質と化合物との結合自由エネルギー (ΔG) や結合解離速度 (k on, k off ) を効率的かつ正確に予測する事が求められている そのためには大きな計算機パワーが必要で 本研究では HPCI を用いることでこの課題を克服する 我々はまず アンサンブル型分子動力学 (MD) シミュレーションに基づいて ΔG を予測する MP-CAFEE 法を実装し 複数の創薬ターゲットで高い予測精度を有する事を示した 次に 化合物が解離した状態から開始した多数の MD シミュレーションから k on, k off を予測する MD/MSM 法を実装し ジヒドロ葉酸レダクターゼ - 阻害剤に適用したところ 実験値に近い k on を予測する事に成功した 現在は 結合過程の観測が困難なタンパク質 - 化合物系を対象とし 拡張アンサンブル法である McMD 法を MD/MSM 法に組み込む事で k on, k off を効率的に予測する計算フローを開発している To efficiently explore and optimize drug candidates, computational methods to accurately predict protein-ligand binding free energy (ΔG) and association/dissociation rates (k on, k off ) are strongly required. Since these predictions need a large computational cost, we attempt to overcome this problem utilizing HPCI. First, we implemented a molecular dynamics (MD) free energy simulation method (MP-CAFEE) on K computer, demonstrating its high potency to accurately and robustly predict DG. Second, we implemented a k on /k off prediction method, which integrates a number of MDs starting from the dissociated state according to Markov state model (MD/MSM). In the case of the dihydrofolate reductase and its inhibitor, MD/MSM successfully reproduced an experimentally-determined k on value. To efficiently predict k on and k off for protein-ligand pairs whose binding process is hardly observed, we are now developing a novel prediction method that combines MD/MSM with structure sampling techniques such as Multi-canonical MD (McMD).

3 何故 医薬品開発は難しいのか? 医薬品候補となる有機化合物の種類 : 以上 候補化合物の化学合成と生物活性評価などの実験を何度も繰り返す試行錯誤が必要 実験の代わりに コンピューター上で結合をシミューションする 開発コストの削減への期待 タンパク質と化合物の膨大な組合せ???? 病気の原因タンパク質の種類 : 解熱鎮痛剤花粉症の薬抗インフルエンザ薬抗癌剤 10 万以上

4 バイオグリッドHPCIプロジェクト 新薬開発を加速する 京 インシリコ創薬基盤の構築 KBDD (K supercomputer-based drug discovery project by Biogrid pharma consortium) 京 産業利用枠: 新薬開発を加速する 京 インシリコ創薬基盤の構築 申請主体 事務局 NPO法人バイオグリッドセンター関西 研究代表 京都大学医学研究科 奥野恭史 製薬企業協議会 19社 アクセリードドラッグディスカバリーパートナーズ(株), 旭化成ファーマ(株) エーザイ(株) 科研製薬(株) (株)カネカ キッセイ薬品工業(株) 杏林製薬(株) 参天製薬(株) 塩野義製薬(株) 千寿製薬(株) 大正製薬(株) (株) 田辺三菱製薬(株) 帝人ファーマ(株) 東レ(株) 日産化学工業(株) 日本新薬(株) 富士フイルム(株) マルホ(株) MeijiSeikaファルマ(株) IT企業 2社 (株)京都コンステラ テクノロジーズ, 三井情報(株) 大学等 京都大学医学研究科, 横浜市立大学,産業技術総合研究所, 兵庫県立大学 千葉大学医学部 (公財)都 市活力研究所 (公財)神戸医療産業都市推進機構 コンピュータ創薬の根本課題に挑戦 計算精度 製薬会社における現場利用に耐えうる計算フローの構築(計算時間) 我が国のコンピュータ創薬の中心拠点形成

5 KBDD のこれまでの研究活動 2012~2014 年 : タンパク質 - 化合物結合の超高速予測 CGBVS 法 (Chemical Genomics-Based Virtual Screening) 本日の発表内容 1 タンパク質 - 化合物結合親和性の精密予測 MP-CAFEE 法 (MD-based free energy simulation) 2015~2016 年 : タンパク質 - 化合物結合構造の予測 MD/MM-PBSA 法, McMD 法 本日の発表内容 ~2018 年 : タンパク質 - 化合物結合過程の予測 MD/MSM 法, McMD/MD/MSM 法

6 分子動力学法 (MD) による タンパク質 - 化合物の精密な結合シミュレーション 従来型の結合シミュレーション (Docking) 京 による結合シミュレーション ( 分子動力学シミュレーション ) 予測正答率 5% 程度 予測正答率 70% 目標 結合の強さを正確かつ頑強に計算をするには 分子の動きや溶媒 ( 水分子 ) も含めた長時間シミュレーションを必要であるが これまでは計算機パワーの問題で非現実だった

7 年 : タンパク質 - 化合物結合親和性の精密予測 (MP-CAFEE 法の計算プロセス ) タンパク質 化合物 (λ1=0) 平衡化 MD: 5 50 ns MDs H. Fujitani, et. al., Physical Review E, 79, , (2009) (300 残基で構成されるタンパク質の場合 ) 13 ノード 5 初速度 120 時間 = 7,800 ノード時間 λ1=0 λ2=0.1 λ3=0.2 λ32=1.0 Free energy simulation: 6 32 λ points 2 ns MDs 3 ノード 6 初速度 32λ points 16 時間 =9,216 ノード時間 結合自由エネルギー (ΔG) の算出 ( 合計 :17,016 ノード時間 / タンパク質 - 化合物ペア ) 150 個の化合物についてタンパクとの結合の強さを計算するのに 通常の汎用機 (100 コア ) では 23 年かかるところ 京 をフルに利用したら 1 か月程度で計算が可能

8 実験値 ΔG (kcal/mol) 実験値 ΔG (kcal/mol) 年 : タンパク質 - 化合物結合親和性の精密予測 (MP-CAFEE 法による予測と実験結果比較 ) 弱 強 -7 CHK1 kinase 予測した結合自由エネルギー (ΔG) (kcal/mol) 強弱 Affinity higher (Ref) ドッキングスコア lower

9 実験値 ΔG (kcal/mol) 年 : タンパク質 - 化合物結合親和性の精密予測 (MP-CAFEE 法による予測と実験結果比較 ) 弱 -3 CDK2 kinase -7 ERK kinase -6 GPCR: AA2AR 強 強 弱 予測値 ΔG (kcal/mol) 複数の創薬ターゲットにおいて タンパク質 - 化合物結合親和性を高精度で予測する事に成功

10 2017~2018 年 : タンパク質 - 化合物結合過程の予測 (MD/MSM 法 : 解離状態からの MD シミュレーション ) タンパク質と化合物が離れた状態からの MD シミュレーションによって kon, koff, 結合パスウェイ上の立体構造を予測 < ジヒドロ葉酸レダクターゼ (DHFR)- 阻害剤 > 100ns のシミュレーション結果 阻害剤の化学構造 共結晶構造中のリガンド ( 参照位置 ) k on の実験値 : (M -1 s -1 ) リガンド 独立した MD シミュレーション (100ns) を 326 本実施 結合過程が観測されたトラジェクトリ数 :52/326 ~16% Markov state Model に基づいた統計解析

11 Potential energy 2017~2018 年 : タンパク質 - 化合物結合過程の予測 (MD/MSM 法 :Markov State Models(MSM) 法の原理 ) 複数の短い MD シミュレーション結果を統合し 構造クラスタリングにより定義した状態間の遷移モデルを構築する事で 分子構造の長時間ダイナミクスを推定する解析手法 短い MD 100ns 100ns 100ns 100ns Conformation 複数の短時間 MD (~100ns) 状態 に分類 MSM 法で連結 状態間遷移のネットワークを構築 タンパク質 (200 残基 ), 100ns 500 本の場合 : 計算資源 :10ノード 500 初速度 100 時間 =500,000ノード時間 / タンパク質 - 化合物ペア 京 コンピューターの並列演算能力を活用する事で 短時間で大量の MD トラジェクトリを取得可能

12 年 タンパク質-化合物結合過程の予測 (MD/MSM法 100ns 326本のMDトラジェクトリを使用したMSM 解析結果) 予測したDHFR-化合物 結合経路 シミュレーションによって サンプリングしたポーズ 共結晶構造中の 結合ポーズ 結合速度定数 kon 予測値 30倍 実験値 過大評価 結合状態 解離速度定数 koff 予測値 ポケット 化合物が本来の結合部位 まで侵入できていない 中間的結合状態 10,000倍 実験値 過大評価 非結合状態 結合構造周囲の構造サンプリングを充実させるためのMDシミュレーション(100ns 260本 を追加

13 年 タンパク質-化合物結合過程の予測 MD/MSM法 100ns 326本+100ns 260本のMDトラジェクトリを使用したMSM解析結果 予測したDHFR-化合物 結合経路 結合速度定数 kon シミュレーションによって サンプリングしたポーズ 共結晶構造中の 結合ポーズ 実験値とほぼ一致 実験値 予測値 結合状態 解離速度定数 koff 実験値に近づいたものの まだ過大評価 中間的結合状態 リガンドが本来の 結合部位まで侵入 予測値 実験値 非結合状態 現在 更にシミュレーションを追加して予測精度を検証中 100倍

14 2017~2018 年 : タンパク質 - 化合物結合過程の予測 ( 結合過程の観測が困難なタンパク質 - 化合物ペアを対象とした方法論開発 ) < 熱ショックタンパク質 (HSP90)- 阻害剤 > 阻害剤の化学構造 100ns のシミュレーション結果 共結晶構造中のリガンド共結晶構造中のリガンド ( 参照位置 ) ( 参照位置 ) リガンド マルチカノニカル MD 法によって推定した化合物結合経路 共結晶構造中の化合物 ( 参照位置 ) (k on の実験値 : (M -1 s -1 )) 化合物 ポケット周囲には接近するものの結合過程が観測されない 結合過程が観測されたトラジェクトリ数 :0/129 ~0% これらのスナップショット群を出発点として MD/MSM 法を実施 McMD を使用した構造サンプリングを介在させる事による kon, koff 予測フローの効率化を現在進行中

15 KBDD の組織体制 現場ニーズに即した計算プロセスの評価研究成果の実用化 医薬製品化 [ 製薬企業 ] アクセリードドラッグディスカバリーパートナーズ ( 株 ), 旭化成ファーマ ( 株 ) エーザイ ( 株 ) 科研製薬 ( 株 ) ( 株 ) カネカ キッセイ薬品工業 ( 株 ) 杏林製薬 ( 株 ) 参天製薬 ( 株 ) 塩野義製薬 ( 株 ) 千寿製薬 ( 株 ) 大正製薬 ( 株 ) ( 株 ) 田辺三菱製薬 ( 株 ) 帝人ファーマ ( 株 ) 東レ ( 株 ) 日産化学工業 ( 株 ) 日本新薬 ( 株 ) 富士フイルム ( 株 ) マルホ ( 株 ) MeijiSeika ファルマ ( 株 ) [IT 企業 ( 公財 ) 神戸医療産業都市推進機構 ] ( 株 ) 京都コンステラ テクノロジーズ, 三井情報 ( 株 ) 現場利用可能な計算基盤の構築 創薬計算アプリケーション未来の創薬 ~ 正確さ 手軽さを~ 計算フロー 分子ビューア ジョブ監視 [ 学 官 ] 京都大学医学研究科, 横浜市立大学, 産業技術総合研究所, 兵庫県立大学 千葉大学医学部 ( 公財 ) 都市活力研究所 ( 公財 ) 神戸医療産業都市推進機構 解析結果 創薬計算技術の開発 京 への実装 分子モデリング タンパク質 - 化合物ドッキング (rdock) MD, T-REMD, McMD 結合自由エネルギー計算 (MP-CAFEE MM-PBSA) 結合エネルギー計算 (FMO)

16 まとめと今後の課題 (2012 年 ) 新薬開発を加速させる 京 インシリコ創薬基盤を構築する事を目的として 産学官連携の KBDD コンソーシアムを発足した ( 年 ) アンサンブル型分子動力学 (MD) シミュレーションによってタンパク質 - 化合物結合自由エネルギー (ΔG) を予測する MP-CAFEE 法を京に実装した 複数の創薬 ターゲットにおいて 医薬品候補化合物の結合親和性を高精度に予測できる事を示した ( 年 ) タンパク質 - 化合物結合構造を予測するための方法論 (MD/MM-PBSA 法 McMD 法 ) を提案 検証した (2017 年 - 現在 ) タンパク質に対する化合物結合過程における結合解離速度 (k on, k off ) を予測するため 大規模 MDシミュレーション結果をMarkov State Model に基づいて統合する (MD/MSM) 法を検証した その結果 DHFR- 阻害剤系においては k on を精度高く予測する事に成功した 今後は広範囲の創薬ターゲットに適用するため マルチカノニカル MD 等の構造サンプリング手法を組み合わせる事でk on, k off を効率的に予測する計算フローを確立する

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