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(In Japanese)ケミカルゲノム情報に基づく、タンパク質-化合物相互作用の予測と化合物ライブラリーの合理的設計

Patent code P09S000237
File No. 1325
Posted date Dec 4, 2009
Application number P2008-517917
Patent number P5448447
Date of filing May 25, 2007
Date of registration Jan 10, 2014
International application number JP2007060736
International publication number WO2007139037
Date of international filing May 25, 2007
Date of international publication Dec 6, 2007
Priority data
  • P2006-147433 (May 26, 2006) JP
Inventor
  • (In Japanese)奥野 恭史
  • (In Japanese)種石 慶
  • (In Japanese)辻本 豪三
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人京都大学
Title (In Japanese)ケミカルゲノム情報に基づく、タンパク質-化合物相互作用の予測と化合物ライブラリーの合理的設計
Abstract (In Japanese)本発明は、化合物のスクリーニングを合理的かつ効率的に行うことを目的とする。第1の化学物質群の空間座標を表す第1空間と第2の化学物質群の空間座標を表す第2空間とを定義し、第1の化学物質群は第1の特徴量により特徴付けられ、第2の化学物質群は第2の特徴量により特徴付けられ、前記第1空間と前記第2空間との相関が最大になるように、多変量解析手法、機械学習法およびそれらの等価方法からなる群より選択される手法によって、該第1空間の座標および該第2空間の座標を写像変換することによって解決した。具体的には、タンパク質群と化合物群の相互作用様式をタンパク質の特徴量(配列や発現情報などの生物学的情報)と化合物の特徴量(化学構造、物性などの化学物質情報)の統計的パターンとして機械学習し、それに基づく相互作用予測を実現したシステムであり、これにより上記の問題点が解決された。
Outline of related art and contending technology (In Japanese)


ヒトゲノムが公開されている現在、ゲノム情報を利用した医薬応用が注目されている。ゲノム情報に基づく医薬品開発には、タンパク質(遺伝子)と化合物の相互作用を解明することが不可欠であるが、これら相互作用を実験的に解明するには莫大な労力が必要である。タンパク質と化合物との相互作用を予測する従来技術としては、一般に、立体構造モデルを用いた予測システムが知られている(非特許文献1~4)。このシステムは、生体高分子の立体構造情報に基づき、リガンドとの安定な複合体構造およびその結合の強さを推定する方法であり、ドッキングスタディと呼ばれている。



特表2002-530727号公表公報(特許文献1)は、ケミカル空間の高活性領域を特定し、ライブラリ構築を行うことを記載している。しかし、この方法は、ケミカル情報(構造活性相関情報、ファルマコフォア情報など)のみを用いてケミカル空間を定義しているに過ぎない。



また発明者自身の従来法(非特許文献5)は、化合物群とタンパク質群とについて、別々にクラスター解析などの統計処理をした後、化合物処理データとタンパク質処理データといを融合し、2次元マップに表示することにより、タンパク質と化合物の相互作用ペアを推測するものである。



2004年に米国NIHは国家プロジェクトとしてケミカルゲノミクスプロジェクトを開始した。以来、米国や欧州を中心にゲノム情報の化学分野への応用が世界中で取り組まれている。従って、少なくとも米国など先進国において、効率的な予測方法に対する需要が存在する。



【特許文献1】
特表2002-530727号公表公報
【非特許文献1】
Yoshifumi Fukunishi、 Yoshiaki Mikami、 and Haruki Nakamura “Thefillingpotential method:A methodforestimating the free energy surfaceforprotein-liganddocking” J.Phys. Chem. B.(2003) 107、13201-13210.
【非特許文献2】
Shoichet、 B.K.、D.L. Bodian、and I.D. Kuntz、 “Molecular docking usingshapedescriptors.”J.Comp. Chem.、 1992. 13(3)、 380-397.
【非特許文献3】
Jones G、 WillettP、 Glen RC、 Leach AR、Taylor R. “Developmentand validation of a geneticalgorithm for flexible docking.” J Mol Biol.1997.267(3):727-748.
【非特許文献4】
Rarey M、 KramerB、Lengauer T. “Time-efficient docking of flexibleligands intoactivesites ofproteins.” Proc Int Conf IntellSyst Mol Biol.1995;3:300-308.
【非特許文献5】
Okuno、 Y.、Yang、J.、Taneishi、 K.、 Yabuuchi、H.、 Tsujimoto、 G、 “GLIDA:GPCR-LiganddatabaseforChemical Genomic Drug Discovery” Nucleic AcidsResearch、34、D673-677、 2006

Field of industrial application (In Japanese)



本発明は、2種類の化学物質のデータベースを用いて効率よくスクリーニングを行い、合理的設計を行うためのデータ処理方法に関する。詳細には、化合物の化学特性などの化学物質情報と遺伝子の配列情報など生物学的情報との両情報を用いて、化合物-タンパク質相互作用予測するデータ処理方法に関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
(A)
第1の化学物質は化合物であり、
第2の化学物質は核酸、タンパク質又はそれらの複合体であり、
第1の特徴量は、前記第1の化学物質のconstitutional
descriptors、topological descriptors、walk and path counts、connectivity indices、information indices、2D autocorrelations、edge adjacency indices、burden eigenvalue descriptors、topological
charge indices、eigenvalue-based indices、functional group counts、atom-centered
fragments、及びmolecular propertiesから選ばれる複数を組み合わせた記述子がベクトルとして表現され、
第2の特徴量は、前記第2の化学物質のアミノ酸配列からスペクトラム法により計算された記述子のみがベクトルとして表現され、
互いに相互作用することが既知である前記第1の化学物質と前記第2の化学物質とについて、
該第1の化学物質の第1の特徴量と該第2の化学物質の第2の特徴量とを組み合わせた特徴ベクトルから、請求項1に記載のデータ処理方法によってを、サポートベクターマシンによって写像変換することにより、特徴空間に学習モデルを構築する工程と、
(B)
相互作用の予測対象となる第1の化学物質の第1の特徴量と
相互作用の予測対象となる第2の化学物質の第2の特徴量とを組み合わせた特徴ベクトルを
写像変換することにより前記特徴空間にマッピングする工程と、
(C)
前記特徴ベクトルの前記特徴空間内の位置によって、
前記相互作用の予測対象となる第1の化学物質と前記相互作用の予測対象となる第2化学物質とが
相互作用するか否かが判定される工程と、
からなるデータ処理方法。

【請求項2】
 
請求項1に記載のデータ処理方法を計算機に実行させるための
データ処理プログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
  • 5L049DD06
Drawing

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JP2008517917thum.jpg
State of application right Registered
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