ナミキ商事株式会社 医薬品及び創薬化学品の専門商社

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創薬支援サービスDrug discovery support

in silico Screening

創薬支援in silicoサービス ACISS (Affinity-Constella In Silico Support)

株式会社 京都コンステラ・テクノロジーズ

株式会社京都コンステラ・テクノロジーズ

同社は京都大学発ベンチャー企業として2008年3月に設立されました。
京都大学薬学研究科・奥野恭史教授の技術をコア技術とし、製薬企業・研究所の創薬研究支援事業、医薬品の副作用情報などのデータベース検索システムの開発など、最先端の計算科学技術用いて独自のサービス・製品を提供しています。

URL
http://www.k-ct.jp/
ACISS (Affinity-Constella In Silico Support)

各種インシリコスクリーニング、シミュレーションによる検証、化合物DB整備、ソフトウェア導入などを提供します。

顧客
製薬企業の研究開発部門、化学・バイオ企業の研究所、大学等研究者など
CGBVS
Chemical Genomics–Based Virtual Screening
相互作用マシンラーニング法
CGBVS
大量の相互作用情報を機械学習し、未知のタンパク-リガンドの結合を予測する
PBVS
Pharmacophore-Based Virtual Screening
相互作用マシンラーニング法
PBVS
化合物の官能基特性を三次元配座で表わしたファーマコフォアモデルを用いて予測する
SBVS
Structure-Based Virtual Screening
ドッキングシミュレーション法
SBVS
標的タンパク質の立体構造モデルを用いて活性ポケットに結合する化合物を探索する
LBVS
Ligand-Based Virtual Screening
類似化合物探索法
LBVS
分子構造や物性に基づいて既知の活性化合物に類似する化合物を探索する
計算手法の特徴比較表
ACISS 計算に必要な条件・データなど 計算手法と結果の特徴 新規
骨格
計算
時間
標的
予測
CGBVS
相互作用マシンラーニング法
  • 標的タンパク質の一次配列情報
  • 既知活性,不活性化合物の情報
    例)IC50<30μMのリガンドデータ100個
  • 標的タンパク質の周辺(類縁)タンパク質の既知活性情報も有効に活用できる
  • 膨大な既知データの機械学習によるパターン認識に基づいて相互作用を予測する
  • 既知構造の周辺化合物の探索に有効
  • 新規構造の化合物の探索に有効
  • 標的タンパク質予測にも応用が可能
PBVS
ファーマコフォアベース法
  • リガンドベース構築の場合:既知活性化合物の情報(数個程度)
  • 構造ベース構築の場合:標的タンパク質とリガンドの共結晶構造(PDB)
  • 活性化合物から三次元配座モデルを作成して活性評価に用いる
  • 新規構造の化合物もヒットする可能性がある
  • 標的タンパク質が不明の場合も実施可能
SBVS
ドッキングシミュレーション
  • 標的タンパク質の立体構造
  • 既知化合物との共結晶構造が望ましい
  • 標的タンパク質のポケットと化合物の結合様式をシミュレートする
  • 新規構造の化合物の探索に有効
×
LBVS
類似化合物探索法
(QSAR等を含む)
  • 既知活性化合物の情報(数個~)
  • 標的タンパク質が明確でない場合も有効
  • 既知活性化合物に対する類似性を指標として化合物を探索する
  • 既知構造の周辺化合物の探索に有効
  • 新規構造の化合物の探索には不向き
×
ライブラリデザイン&合成調達サービス

Czeek D 独自のde novoデザイン技術(CzeekD)を用いて、ライブラリデザインからコンビ合成による化合物の調達をご提案します。
この技術とスキームを用いることで、新規構造のヒット化合物をスピーディに取得し、次の合成展開へとつなげることが可能です。

GPCR(β2AR,V1bR)を標的とした化合物のde novoデザインの事例

de novoデザインの事例

  1. 任意の合成フレーム設定で、中心骨格やリンカ―構造のパターンなどを指定
  2. RECAPルールに基づいたフラグメント変換により、構造バリエーションを発生
  3. CGBVS評価関数により化合物にスコアを付与し、PSOアルゴリズムにより最適構造を選出
  4. 高スコアの候補構造をコンビ合成により取得し、アッセイを実施
アッセイ結果
  1. ヒットした時点で新規の化学構造
  2. 構造活性相関の情報を基にしたその後の展開が可能に
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