Cytochrome P450(CYP)は医薬品を含む脂溶性物質の代謝に関わり、生体内動態を変動させる。従ってin silicoで代謝が精度よく予測できれば、実データの検証だけでなく、医薬品等の開発効率の向上が期待できる、実際結晶化CYP由来の3Dモデルを使って予測が実施されている。しかしながらCYPタンパクとリガンドのドッキングによる手法の汎用化は未だ達成されていない。
異物の代謝に関与するヒトCYP分子種は、他の代謝酵素と異なり、recombinant系を用いて個別分子種の代謝特性データが20年以上にわたって蓄積されている。我々は10年前からこれらの公表データを再利用し、基質構造の重ね合わせから活性部位(Ligand accessible space)をhexagonal fused-grid templateとして再構築してきた。さらに活性部位内での酵素部位とリガンドの相互作用を解析して活性部位内で起こるリガンド再移動と固着化が触媒反応の開始に必須であることを、これまで解析したCYP1A1(>350), CYP1A2(>450), CYP2E1(>350), CYP3A4, CYP3A5およびCYP3A7(>1,100)で提唱している。因みに括弧内は解析した反応数である。Regio-/stereo-selectivityを考慮した代謝物が生成する反応と阻害反応が起こるTemplate上のリガンド配置を、上記各分子種の99%以上の反応で特定できた。実反応で生じるNIH転位と非酵素的な環形成がin silico予測との不一致の原因であった。複数部位が代謝される基質では各リガンド配置から優先順位を推定することも可能である。またTemplate上で配置適合判定から被検物質をgood substrate だけでなくpoor substrateと判別が出来ることも本方法の特長で、開発候補物質の構造改良ツールとしても有効である。本方法はChem(bio)DrawとChem3Dだけで実施でき、タンパクを扱うアプリケーションを必要としない。個別CYP分子種のTemplate開発と解析の詳細については我々の報文を参照していただきたい[1-13]。口演ではヒトにおける発現特性に違いのあるCYP3A4, CYP3A5およびCYP3A7が基質特異性の違いを示す原因をリガンド相互作用の面から説明する。
References
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