ワシントン大学の研究者らが潜在的な治療薬を設計する新たな方法を発見
シャーロット・シューベルト著
ワシントン大学の研究者らが主導した研究は、計算設計を用いて潜在的医薬品を創出する新たな方法を示した。このアプローチは、長く煩雑で費用のかかる医薬品開発プロセスを加速させる可能性を秘めている。
現在使用されている多くの薬剤はタンパク質をベースとし、特定の標的に結合します。COVID-19ウイルスに結合する薬剤ソトロビマブはその一例です。新しいソフトウェアツールも同様に、ウイルスや糖尿病、がんなどの疾患に関与する体内の分子に結合させるタンパク質を設計します。
治療用タンパク質の設計においてソフトウェアの利用がますます増えている中、今回の研究は重要な進歩を示しています。新しいツールは、標的タンパク質の既知の三次元構造という最小限のデータのみを入力として、タンパク質の設計を生成しました。結果として得られるタンパク質は小型で滑らかであり、合成も容易です。
他のソフトウェアツールでも同様の青写真設計は可能ですが、一般的には、標的が細胞分子とどのように相互作用するかといったデータなど、より詳細な入力が必要になります。また、他のツールでは最適な設計範囲を導き出せない場合もあると、ワシントン大学タンパク質設計研究所の研究者らが主導する本研究の著者らは述べています。
IPDによれば、同社の新しいソフトウェアは「標的分子をスキャンし、潜在的な結合部位を特定し、それらの部位を標的とするタンパク質を生成し、その後、数百万の候補結合タンパク質からスクリーニングして、最も機能する可能性の高いものを特定できる」という。
研究者たちは、この新しいツールを用いて、インスリン受容体、COVID-19ウイルス、そしていくつかの癌を引き起こす分子を含む12の主要な分子標的に対するタンパク質を設計しました。設計通りに合成されたタンパク質は標的に強く結合し、容易に分解されなかったことから、糖尿病や癌、そしてCOVID-19などの疾患に対する優れた薬となる可能性が示唆されました。
「新薬の創出には、容易な標的と困難な標的があります」と、共同筆頭著者の曹龍興氏はプレスリリースで述べています。「本論文では、困難な標的であってもこのアプローチが適用可能であることを示しています。」
この研究は木曜日にネイチャー誌に掲載され、プレプリントサーバーbioRxivにも既に掲載されていました。コペンハーゲン大学の計算生物学者で助教授のアレクサンダー・ハウザー氏は、この研究は「タンパク質設計の真髄を体現したもの」だとツイートしました。このアプローチは、創薬プロセスの迅速化と効率化につながる可能性があります。
広報担当のイアン・ヘイドン氏によると、同様のアプローチは、IPDのスピンアウト企業であるニューロイキン・セラピューティクスや「まだIPDに在籍しているいくつかの非常に初期段階の商業化グループ」の基盤となっている。
今後の研究では、IPDの研究者が開発した別のツールであるRoseTTAfoldと新しい手法を組み合わせる予定だ。RoseTTAfoldは人工知能を使ってタンパク質の3次元構造を予測し、昨年12月にサイエンス誌から「今年のブレークスルー賞」を受賞した。
一方、研究者らは、新たな研究で発見された12種類のタンパク質について、さらに広範囲にわたる実験を行う予定だ。
「これらの分子が臨床現場でどのように使用されるか、そしてさらに重要なことに、この新しいタンパク質医薬品の設計方法が将来さらに有望な化合物にどのようにつながるかを見るのが楽しみです」とIPDの共同筆頭著者であるブライアン・コベントリー氏はリリースで述べた。
