創薬等先端技術支援基盤プラットフォーム（BINDS）では、優れたライフサイエンス研究の成果を医薬品等の実用化に繋げるという事業目的に沿って、新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）感染症（COVID-19）の治療薬探索に関する研究・支援にも、積極的に取組んでいます。
※ ウイルス名称は、International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV)において、“severe acute respiratory syndrome coronavirus 2” (SARS-CoV-2)に決まりました。病気の名称はCOVID-19です。 これまでの経緯は、国立感染症研究所のサイトへ。
BINDSでは、COVID-19の治療薬探索研究の支援に、全課題で積極的に取組んでいます。支援希望がありましたら、コンサルティング申請より気軽にお申込みください。
| 支援を希望するユニット | 希望する担当者 | |
|---|---|---|
| メインプロテアーゼ結合解析および酵素アッセイ | ライブラリー・スクリーニング領域 | 前仲 勝実（北海道大学） |
| S-タンパク質-ACE2のPPI阻害評価 | ライブラリー・スクリーニング領域 | 大戸 茂弘（九州大学） 前仲 勝実（北海道大学） |
| タンパク質-低分子等の物理化学的相互作用評価 | ライブラリー・スクリーニング領域 | 津本 浩平（東京大学） 前仲 勝実（北海道大学） |
| Echo-MSによるメインプロテアーゼのハイスループット酵素アッセイ | ライブラリー・スクリーニング領域 | 辻川 和丈（大阪大学） 小島 宏建（東京大学） |
| SARS-CoV-2に対する抗体の分譲 | タンパク質生産領域 | 加藤 幸成（東北大学） |
上記だけでなく、例として
等様々な支援に取り組んでいます。大学等アカデミアだけでなく、企業のみなさまもBINDSを利用できます。
支援の流れはこちらです。 お申込みをお待ちしております。
※研究成果の占有（秘密保持）を希望される場合は、コンサルティングの段階で、ＢＩＮＤＳとしての支援を終了し、直接の共同研究や受託研究に発展できます。
インシリコユニットでは、2020年２月から、in silico#1解析による治療薬探索に取り組んでいます。
ウイルスが感染・増殖するときに働くタンパク質に結合して感染・増殖を防ぐ化合物を、
まずは既存薬から見いだす（ドラッグリポジショニング#2）ことを目的として、
ドッキングシミュレーション#3やホモロジーモデリング#4によるインシリコスクリーニング#5を行いました。
今後は既存薬以外にも対象を広げて、新規な化合物を見いだすための研究も計画しています。
インシリコスクリーニングで見つかった治療薬候補（ヒット化合物#6）のうち、ケミカルシーズ・リード探索ユニット（ライブラリー・スクリーニング領域）が保有する化合物から国立感染症研究所に抗ウイルス活性の評価を要請しています。
今後も順次（既存薬）ライブラリーの充実を図っていきます。
プラットフォーム機能最適化ユニットでは、SARS-CoV-2の情報を収集し、データベース等での活用を図っています。
実験を生物の体で行う事を「in vivo」、細胞や物質（タンパク質など）など試験的条件で行う事を「in vitro」と手法により分けていたところ、コンピューターの進化により、それまでの知識・情報から（統計的）計算で実験結果を予測する手法が出てきたため、これを「in silico」とした（コンピューターのシリコンチップの中での意味）。実際に試験するin vitroを「Wet」、模擬実験であるin silicoを「Dry」と分けることもある。
既に販売／使用されたことのある薬が、他の病気に効果がないか調べること。既存薬は、人体での吸収・体内分布・代謝・排泄、安全性（毒性）が検証されているため、臨床試験の一部または全部が免除され、より早く実際の医薬品として認められる可能性が高い。また、医薬品としての製造方法も確立されているので、医薬品として許可されれば、すぐに利用可能になる。
薬など化合物が生物に作用するには、身体のタンパク質にくっつく（結合する）必要がある。低分子化合物とタンパク質（生体高分子）との間の結合力（くっついた形の安定構造）をコンピューター上で計算的に推定する手法のことをドッキングシミュレーションという。
あるタンパク質のアミノ酸配列を、アミノ酸配列とタンパク質の立体構造のデータベースと照らし合わせ、よく似たアミノ酸配列は、似た立体構造（テンプレート）になると予測して、アミノ酸配列から、立体構造を計算していく手法。X線や電子顕微鏡によるタンパク質の構造解析技術の進化によって、データベースが充実し、モデリングの精度が向上している。
「薬が効く」ためには、細胞の特定のタンパク質に、その薬が「うまく、くっつく（結合する）」必要がある。タンパク質の形と、薬の化合物の形が分かっていれば、この2つが結合するかどうかを、コンピューターシミュレーションで予測することができる。これをインシリコスクリーニングという。正しく予測計算できるような、ソフトウエアの使い方・条件設定が、研究者の技術となる。 計算上の結果なので、in vitroで検証する必要があるが、従来の創薬研究では、無数の化合物をin vitroで試験しており、莫大な経費と時間がかかっていたところを、あらかじめin silicoで効果がありそうな化合物に絞り込むことで、より短期間で限定的なin vitro実験で、薬になりそうな化合物を見つけられると期待されている。
スクリーニング等の試験の結果、作用（活性）がみられた化合物のこと。インシリコスクリーニングでは、目的のタンパク質に、計算上うまく結合するものをヒット化合物とみなす。ヒット化合物の構造を元に、より医薬品としての効果が高くなるよう構造展開した誘導体がリード化合物である。