共溶媒分子動力学法による化合物ドッキング向けのバイアス情報の取得

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-06-13
• タイトル: 共溶媒分子動力学法による化合物ドッキング向けのバイアス情報の取得
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Acquisition of Bias Information for Protein-Ligand Docking by Mixed-Solvent Molecular Dynamics
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: バイオ情報学2
• 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
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院情報工学系
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院情報工学系
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Computing, 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
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology
• 著者名: 赤木, 果歩; 柳澤, 渓甫; 秋山, 泰
• 著者名(英): Kaho, Akaki; Keisuke, Yanagisawa; Yutaka, Akiyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: バーチャルスクリーニングは，膨大な数の化合物から，計算機を用いて薬剤候補化合物を選抜する方法のことであり，有望な薬剤を発見するコストと時間を削減するため，広く用いられている．共溶媒分子動力学法は，タンパク質の分子動力学シミュレーションを行う際に，水だけでなく共溶媒分子を混ぜることで，相互作用を効率的に予測する手法である．バイアスドッキングは，共溶媒分子動力学法等から得られた相互作用部位情報をドッキング計算に導入する技法であり，通常のドッキング計算よりも性能が向上する例が報告されている．これはバーチャルスクリーニングに活用できる．本研究では，共溶媒分子としてエタノールとピロールを選択し，(1) 芳香環，(2) 水素結合ドナーとなるような水素原子，(3) 水素結合アクセプターとなるような酸素原子および窒素原子，(4) 水素結合アクセプターとならない窒素原子の最大 4 種類のバイアス情報をかけることを提案する．さらにバイアスの強さに関するスケーリングを導入した．7 種類の標的タンパク質に対する共溶媒分子動力学法を実施した上でバイアスドッキングを行い，Ethanol バイアスでは 4 種類，Pyrrole バイアスでは 5 種類の標的タンパク質において，バーチャルスクリーニング精度の改善が見られた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Virtual screening is a method to select drug candidates from a large number of compounds using a computer, and is widely used to save time and money. Mixed-solvent molecular dynamics is a method for efficiently predicting interactions by mixing not only water but also co-solvent molecules in molecular dynamics simulations of biological molecules. Biased docking is a technique to implement interaction site from mixed-solvent molecular dynamics and other methods into docking calculations, and can be used for virtual screening. The previous study by Arcon et al. only use ethanol as a co-solvent, but there must be other co-solvents that show important interactions. In this study, we use ethanol and pyrrole as co-solvent, and propose to apply up to four types of bias information. In addition, we implement scaling for the strength of the bias. We experimented on seven of the nine target proteins used in the study by Arcon et al. We calculated interaction energies of various atomic species and protein surface from mixed-solvent molecular dynamics for each targets, and obtained bias information for protein-ligand docking. The results showed that the virtual screening accuracy was improved for four of the seven target proteins with Ethanol bias and five of the seven target proteins with both Pyrrole bias.
• 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 2024-MPS-148, 号 37, p. 1-8, 発行日 2024-06-13
• 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