医薬品の標的タンパク質の 3 次元構造に関する理解の深化、および標的タンパク質とリード化合物または天然リガンドとの相互作用部位に関する知見の進展に伴い、構造ベース医薬品設計（SBDD）が登場しました。タンパク質の発現・精製、タンパク質結晶学の急速な進歩は、疾患関連標的の詳細な構造情報をもたらしました。同時に、化学合成の進化もこれに完全に呼応しています。新たな有効な試薬、保護基、触媒的転移、多段階合成戦略は、SBDD に多大なイノベーションの可能性をもたらしています。構造に基づく医薬品設計手法は、医薬品化学の研究戦略に革命をもたらし、新薬のスクリーニングと最適化の手法を変革しました。

図 1：構造ベース医薬品設計のプロセス

ロシュ社は SBDD 手法を用いてプロテアーゼ阻害剤であるサキナビルを開発しました。この医薬品は HIV/AIDS の治療を可能にするもので、この設計手法の大きな可能性を示しました。その後、高血圧、HIV/AIDS、さまざまながんを含むヒトの疾患を治療するための数多くの新薬が開発されてきました。

構造ベースの設計戦略では、まず標的タンパク質の結合部位の形状と電荷特性の情報を取得する必要があります。次に、タンパク質 - リガンド複合体の結晶構造を測定・解析し、両者の相互作用に関する情報を取得します。この分子レベルの構造解析は、分子設計に不可欠なリガンドの活性コンフォメーションをもたらすことが多くあります。この重要な情報が構造ベースの設計戦略の原動力となり、リード化合物の骨格を維持したまま構造を最適化し、医薬品の効力と選択性を向上させることが可能になります。このプロセスにおける重要な学問分野が、高分子結晶学です。

以降のセクションでは、SBDD の各段階における高分子結晶学の役割と、革新的医薬品の開発におけるそのガイドとしての役割について説明します。

標的の同定と選択

タンパク質機能予測

現代の医薬品研究開発において、最初のステップは医薬品スクリーニングの標的、すなわち分子標的薬の標的を同定、決定、調製することです。統計解析によると、市販されている既存医薬品の 50% 以上がタンパク質受容体を標的としており、この分野におけるタンパク質の重要性がうかがえます。

タンパク質の機能は主に実験により検証されますが、実験で必要な情報が得られなかった場合には、タンパク質の配列類似性から導き出すこともできます。ただし、膨大な数のタンパク質配列の中には、機能が既知のタンパク質と近い類似性を持たないものも多く存在します。このような場合、機能の手がかりを得るためには、タンパク質の構造を予測・解析することが不可欠となります。

構造からタンパク質の機能を予測する手法は、主に以下のアプローチに依存しています。

フォールディングのマッチング機能が類似するタンパク質は通常、類似したフォールディングパターンを持っています。アライメントとマッチング解析を通じて、構造上フォールディングの方向が類似したタンパク質を見つけることが、構造ベースの機能予測の最初のステップです。

表面のクレフトと結合ポケットタンパク質表面のクレフト（裂け目）とポケットも、その機能を推測するための重要な手がかりとなります。これらの領域は、他のタンパク質、基質、制御因子との相互作用部位となることが多いためです。例えば酵素の場合、表面の最も大きなクレフト内に重要な機能部位が存在することが一般的で、その多くは活性部位または触媒部位にあたります。

図 2：K-Ras タンパク質における医薬品結合ポケット構造の模式図

残基テンプレート法特定の機能を持つタンパク質は、その 3 次元構造の小さな領域にある少数の残基によって機能が影響を受けるという証拠が多く見つかっています。酵素の触媒機能は活性部位に位置する少数の触媒残基によって実行され、DNA 結合タンパク質の表面の特定の少数の残基が、特定の DNA セグメントへの特異的な結合能、あるいは自身の構造モチーフの一部を介した DNA 結合能を決定します（最も一般的なのは HTH モチーフです）。残基の特異的な配置とコンフォメーションは、タンパク質が機能を発揮するために不可欠であり、進化の過程でほとんど変化することなく高度に保存されています。

系統発生的関係タンパク質構造のうち機能的に重要な領域は進化の過程で最も高度に保存される可能性が高いため、系統発生解析または tree-determinant 残基によってタンパク質の機能を推測・評価することができます。

機械学習手法既存の構造類似性に基づいてタンパク質の機能を推測するだけでなく、統計的手法、データマイニング手法、機械学習手法（サポートベクターマシンやニューラルネットワーク）といったコンピュータを用いた手法により、触媒残基、タンパク質 - タンパク質結合部位、酵素ファミリーの分類を予測することもできます。

ドラッガビリティ評価

医薬品の有効性は、対象となるタンパク質標的上の特定のポケットに効果的に結合する能力に大きく依存します。これらの結合ポケットは主に 2 つのカテゴリーに分類されます。1 つは医薬品が作用部位に到達するのを容易にするもの、もう 1 つは医薬品が作用部位に到達した後に分子標的との重要な相互作用を可能にするものです。

図 3：タンパク質構造に基づく分子のドラッガビリティの判定

ドラッガブルな標的を決定する一般的な基準は、最適なサイズ（通常、分子量約 500Da の化合物を収容できる大きさ）、良好な脂溶性、十分な水素結合部位を持つ結合部位が存在することです。これらの特性は、タンパク質の結晶構造から評価することができます。

さらに、タンパク質にアロステリック結合部位や異なる構造コンフォメーションが存在することで、ドラッガブルな結合能を大幅に高めることができます。

医薬品の潜在的な標的を評価するには、主に、タンパク質が医薬品の構造と相補的な結合部位を持っているかどうかを予測することが含まれます。リガンド結合部位を自動的に同定する手法には、主に以下の 2 つがあります。

1 つ目は幾何学的解析で、タンパク質の 2 次元または 3 次元コンフォメーションを観察し、適切な結合ポケットを同定するものです。タンパク質は空間構造に基づき、以下の 3 つの領域に分けることができます。

コアボディ：タンパク質の原子で構成される内部の高密度領域

溶媒接触界面：タンパク質が周囲の溶媒と接触する外表面

キャビティ：溶媒接触界面からタンパク質本体内部の凹んだ空間に伸びる領域。医薬品結合ポケットは通常、このキャビティ領域内に存在します。

さらに、タンパク質のキャビティ表面の特定の物理化学的特性に基づいて評価を行うこともできます。ドラッガブルなタンパク質標的は、ドラッグライクな分子自体の物理化学的特性と一致するものである必要があります。そのため、医薬品結合ポケットを同定する際には、サイズ、形状特性、疎水性の測定（すなわち水素結合ドナーとアクセプターの比率、タンパク質キャビティ内の極性原子と疎水性原子の分布）の評価が重要となります。

構造に基づいて標的のドラッガビリティを評価するには、まず構造アルゴリズムを用いて潜在的な医薬品結合部位を予測・評価します。次に、タンパク質結合ポケットの物理化学的特性に基づいた特定の判別関数を適用します。3 番目に、ドラッガビリティの結果が既知の確立された標的のリファレンスセットをベンチマークとして用い、大規模な化合物ライブラリーのスクリーニングと比較を行います。