フラグメント分割に基づく超高速化合物プレスクリーニング手法ESPRESSO

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-06-27
• タイトル: フラグメント分割に基づく超高速化合物プレスクリーニング手法ESPRESSO
• タイトル / 言語: en
• タイトル: ESPRESSO: An ultrafast compound pre-screening method based on compound decomposition
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院情報工学系／東京工業大学情報生命博士教育院
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻／東京工業大学情報生命博士教育院
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻／東京工業大学情報生命博士教育院
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院情報工学系／東京工業大学科学技術創成研究院スマート創薬研究ユニット
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院情報工学系／東京工業大学科学技術創成研究院スマート創薬研究ユニット／東京工業大学情報生命博士教育院
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院情報工学系／東京工業大学科学技術創成研究院スマート創薬研究ユニット／東京工業大学情報生命博士教育院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology / Education Academy of Computational Life Sciences (ACLS), Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology / Education Academy of Computational Life Sciences (ACLS), Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology / Education Academy of Computational Life Sciences (ACLS), Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology / Advanced Computational Drug Discovery Unit (ACDD), Institute of Innovative Research, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology / Advanced Computational Drug Discovery Unit (ACDD), Institute of Innovative Research, Tokyo Institute of Technology / Education Academy of Computational Life Sciences (ACLS), Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology / Advanced Computational Drug Discovery Unit (ACDD), Institute of Innovative Research, Tokyo Institute of Technology / Education Academy of Computational Life Sciences (ACLS), Tokyo Institute of Technology
• 著者名: 柳澤, 渓甫; 小峰, 駿汰; 鈴木, 翔吾; 大上, 雅史; 石田, 貴士; 秋山, 泰
• 著者名(英): Keisuke, Yanagisawa; Shunta, Komine; Shogo, D. Suzuki; Masahito, Ohue; Takashi, Ishida; Yutaka, Akiyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 化合物群から薬剤候補化合物を選別するための計算としてタンパク質-化合物ドッキングがよく用いられるがこの手法は計算量が大きく，対象の化合物数が膨大である場合はあらかじめ化合物群を削減するプレスクリーニング手法が用いられる．構造に基づくプレスクリーニングの従来手法は簡易的にドッキング計算を行うもので，通常のドッキング計算に比べれば高速ではあるものの，数千万規模の化合物への適用には速度が大幅に不足している．本研究では，化合物群のフラグメント分割を行い，フラグメント間の計算結果の再利用をすることで超高速にプレスクリーニングを行う ESPRESSO (Extremely Speedy PRE-Screening method with Segmented cOmpounds) を提案する．簡易的なドッキング計算の 1 つである Glide HTVS と比較して，ESPRESSO は約 2,900 万件の化合物を最大約 200 倍高速にプレスクリーニングすることができた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, the number of available protein tertiary structures and compounds has increased. However, structure-based virtual screening is computationally expensive due to docking simulations. Thus, methods that filter out obviously unnecessary compounds prior to computationally expensive docking simulations have been proposed. However, the calculation speed of these methods is not fast enough to evaluate more than 10 million compounds. In this study, we proposed a novel, docking-based pre-screening protocol named ESPRESSO (Extremely Speedy PRE-Screening method with Segmented cOmpounds). Partial structures (fragments) are often common among several compounds; therefore, the number of fragment variations needed for evaluation is smaller than that of compounds. Our method increased calculation speeds approximately 200-fold compared to conventional methods.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2016-MPS-108, 号 18, p. 1-7, 発行日 2016-06-27
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会