G6-1 ナチュラルドラッグ（薬草由来）のネットワーク構造創薬（NSBDD）

生薬-代謝物DB（KNApSAcK family）をベースとして、天然生理活性物質からの創薬研究を総合的に支援

[1] 支援担当者

[2] 支援技術の概要

• 生薬-代謝物DB（KNApSAcK family）による天然生理活性物質の探索・解析(図1)


• 天然変性タンパク質DB（IDEAL）によるタンパク質機能・相互作用解析


• リガンド構造比較法（COMPLIG）によるドラッグ（生理活性物質）構造比較


• リガンドスクリーニング法（VS-APPLE）によるドラッグとターゲットの複合体構造予測


• これらの技術を組み合わせたナチュラルドラッグ（薬草由来の天然物化合物）のネットワーク構造創薬の支援(図2)

[3] 支援技術の利用例

KNApSAcKに収録された2072個の2次代謝物を、COMPLIGを用いて分子構造により分類し、140種の生理活性との相関を解析したところ、983の統計有意な構造-活性相関群が特定された（Mol.Inf,2014, 33, 790-801. Best Paper Award 2014受賞）(図3)

[4] 支援担当者の研究概要

• 11万組の生物種-天然物、1万組の生理活性天然物（生薬）-効能のデータを収録した生薬・メタボロームの世界標準データベースKNApSAcK familyを開発し、系統的な天然生理活性物質の探索・解析を可能にした（植物生理学会2014論文賞）(図3)。
• タンパク質の天然変性領域（IDR）中にある相互作用部位の登録数世界一の天然変性タンパク質データベースIDEALを開発し、IDRの機能アノテーションを行った(図4)。
• 低分子立体構造のグラフマッチによる高速なフレキシブル構造比較法COMPLIGを開発し、KNApSAcKに収録された生理活性天然物・承認薬・ヒト代謝物の構造分類を行った(図5)。
• リガンド重ね合わせを利用した独自のリガンドスクリーニング法VS-APPLEを開発し、ドラッグスクリーニングコンテストに参加し高い性能を示した（IT創薬グランプリ2016受賞）。