メディシナルケミストリー

はじめに

メディシナルケミストリーは、医薬品の設計、開発、合成を包含する学問分野です。 この分野は、化学、特に有機合成化学、薬理学、およびその他の生物科学の専門知識が組み合わされています。 また、既存の薬の特性を評価することも、薬化学の一部です。

植物、鉱物、動物の一部を薬として使用することは、最も古い文明から記録されてきました。 知識の進化に伴い、創薬の手段も進化してきました。 天然物、計算化学による化合物、化学ライブラリーのスクリーニングによる化合物、コンビナトリアルケミストリーによる化合物、医薬バイオテクノロジーによる化合物など、医薬として有望な新しい分子、すなわち「ヒット」が生まれる。 ヒット化合物は、化学的または官能基の修飾により、薬理学的、薬力学的、薬物動態学的特性が改善され、リード化合物に生まれ変わる。 リード化合物は、既知の構造と既知の作用機序を有している必要があります。 リード化合物はさらに最適化され、ヒトの臨床試験に使用しても安全な医薬品候補となる(図1).

Medicinal Chemistry figure 1

Figure 1. 創薬の時間軸
Drug Discovery
Natural products

天然物は、感染症、脂質障害、神経疾患、心血管・代謝疾患、免疫・炎症・関連疾患、腫瘍性疾患の治療のための新薬発見におけるリード化合物の主要ソースとなってきた(表1). 1981 年から 2006 年の間に世界中で承認された医薬品のうち、5.7%が天然物、27.6%が天然物由来分子であり、2005 年から 2010 年の間に、7 つの天然物と 12 の天然物由来分子が臨床での使用を承認された . しかし、伝統医学は、最近クルクミンについてレビューしたように、誤ったリードを生み出すこともある。

ドリペネム(フィニバックス/ドリバックス®)

2006

疾患領域 一般名(商品名) リード化合物 使用年
抗菌剤 チエナマシン 2005
抗寄生虫剤 フマジリン(フリサイト®) 2005
癌治療薬ロミデプシン(イストダックス®) 2009
アルツハイマー病 Galantamine (レミニール®) ガランタミン 2002
免疫抑制 ミコフェノール酸ナトリウム (マイフォルティック®) マイコフェノール酸 2003
脂質異常症 ロスバスタチン(クレストール®)メバスタチン 2003
痛み カプサイシン(イストダックス®) 2009 2009
糖尿病 Exenatide (Byetta®) Exenatide
表1. 現在臨床で使用されている天然物および天然物誘導体の例
生物の選択

天然化合物は高い化学的多様性を持っています。 それらはさまざまな生物に由来しています。 植物、微生物、菌類、その他の生物を新規化合物の調査のために選択することは、ランダムスクリーニング、特定の分類群の選択、アルカロイドなどの二次代謝産物の化学分類群、種コレクションのデータベース監視、または民族医学的アプローチに基づいている傾向がある。 いくつかの医薬品は、その起源を民族植物学的な使用に求めている。

サンプル採取

乾燥植物で0.3~1Kg、海洋サンプルで湿重量1Kgを、生物の異なる部位から採取する必要がある。 生息環境が異なると二次代謝産物も異なるため、サンプルの再採集が必要な場合は、同じ場所で日中の同じ時間帯に行う必要があります。 また、代表的な標本は、後日利用できるように中央の保管場所に保管することが重要である。 植物以外にも、この10年間は、真菌や海洋由来のシアノバクテリアに関心が集まり、実験室で微生物を培養する「ゲノムマイニング」技術の進化により、新しい天然物の発見につながったのです。 植物の最初の抽出は通常、メタノールやエタノールのような極性溶媒で行われる。 その後、ヘキサンや石油エーテルのような非極性溶媒で分配して脱脂する工程を経ます。 クロロホルムやジクロロメタンなどの半極性溶媒と極性水性溶媒の間で抽出物を分配する。 海洋生物および水生生物は、メタノールまたはジクロロメタンで新鮮なまま抽出される。 抽出液から植物性タンニンを除去する必要がある。 植物タンニンの存在は、タンパク質の沈殿や酵素の阻害を引き起こし、生物学的アッセイに支障をきたす可能性があります。

精製と単離

活性化合物の分離は、いくつかのクロマトグラフィー技術を使用して行われる。 高圧液体クロマトグラフィー(HPLC)とそのハイスループット・スクリーニング(HST)アッセイとの組み合わせにより、活性化合物の精製と単離が簡略化される。 化合物は核磁気共鳴(NMR)および質量分析(MS)によって同定されます。 これらの技術は、液体クロマトグラフィー(LC)と組み合わせることで、生物学的活性化合物の精製と構造解明を同時に行うことができます 。 活性化合物の精製と単離は、生物学的アッセイによって測定される。 HTSアッセイは、細胞ベースまたは非細胞ベースのコンテキストで多数の抽出物や化合物を評価することができます。

HPLCに加えて、高速向流クロマトグラフィー(HSCCC)とSephadex LH-20を用いたサイズ排除クロマトグラフィーを組み合わせた新しい方法は、海洋褐藻Ecklonia maximaからの神経保護化合物の抽出に有効に適用されています . また、分離した化合物の構造はNMRとMSで確認した。

天然化合物の開発における大きな課題は、さらなる開発のためにかなりの量を入手することである。 天然化合物の開発には、原種の再採取、植物組織の培養、陸上由来の微生物の大量培養と発酵により、化合物を大量に生産することができる。 また、天然化合物を合成することも可能である。 例えば、Kawano S et al は、さまざまな海綿から単離された構造的に複雑な天然物群であるハリコンドリン類の全合成を達成し、限られた材料供給という問題に対処しています。

計算化学

分子モデリング、より一般的には計算化学は、薬剤開発の一部として確立されています。 分子モデリングは、理論的なプラットフォームに基づいて、またはライブラリのスクリーニングによって、新しい分子を検索します。 受容体や特定の標的、例えば嚢胞性線維症膜貫通伝導調節因子(CFTR)に関する結晶学的、あるいはNMRの情報は、分子モデリング技術によって、その標的に対する新しい分子の設計を可能にする。 また、既知の活性分子を標的として、新しい分子を設計したり、類似の分子をライブラリから検索したりするアプローチもあります(図2)。

タンパク質間相互作用(PPI)のモデリングは、選択的なPPI修飾剤を標的とした新しい治療戦略を開発するための貴重なツールになりつつある。 例えば、架橋質量分析法とモデリングアプローチを組み合わせた新しい手法により、かゆみ感覚の制御因子であるR7BPとRGS7/Gβ5の相互作用の抗体阻害剤を作製した。 阻害活性は表面プラズモン共鳴分光法で評価した。

Medicinal Chemistry figure 2

Figure 2. 新薬開発のための計算化学的アプローチ

発見された「ヒット」分子は、実験室で合成されるか、購入するかのいずれかである。 評価と構造活性相関(SAR)の開示の後、より活性の高い分子を見つけるため、あるいは見つかった分子を最適化するために、分子モデリングの新しい研究を行うことができる(図2)

計算化学は、3次元分子モデルの可視化と操作に基づく。 結合の回転、構造構築、分子メカニズムおよび/またはダイナミクス、コンフォメーション解析、電子特性、分子表面表示、さまざまな物理特性の計算が分子モデリングによって可能になる。 使用される技術は、分子機構や分子動力学シミュレーション、モンテカルロ法、リガンド・ドッキング、仮想スクリーニング法である。

現在の最先端のシステムでは、20以上の分子と数千の分子表面点をリアルタイムで操作することが可能である。 各分子はカラーラベルを付けて3次元で制御でき、分子内距離や非連続の二面角を調整し、モニターすることができる。 また、分子内の原子の形状、電荷、疎水性をシミュレーションすることができる。 また、静電ポテンシャル勾配や電場も短いベクトルを使ってグラフィカルに表示することができます。 分子モデリングでは、make-bond、break-bond、fuse rings、delete-atom、add-atom、add-hydrogens、invert chiral centerなどの操作が必要です。 これらの操作により、選択されたターゲットに対して洗練された構造を得ることができるはずです。

特定の機能を持つ新しい化合物を設計するために、フラグメントベースの強化学習法が実装されています。 この手法、deep fragment-based multi-parameter optimizationは、長期短期記憶ネットワークを用いて、リード化合物からその部分を修正することで必要な特性を持つ新しい分子を作り出すものである。 この手法のベースとなるアクター・クリティック・モデルは時間差学習を実装している。

分子モデリングによって生成された情報を保存・検索するシステムがいくつか開発された。 分子モデリングによって生成される新しい分子の数は、一つの標的に対して数千にもなり、これらすべての新しい分子の合成と生物学的評価は困難である。 バーチャルスクリーニングの開発により、この問題を克服することができた。 仮想スクリーニング評価後、必要な生物学的活性を持つ分子のみが合成され、あるいは購入され、さらなる生物学的評価が行われることになるのである。

クリックケミストリー

クリックケミストリーは、実用的で簡単な反応を利用して、創薬を強化できる薬剤類似化合物を合成する新しい方法である。 例えば、ハイドロゲルゲルに基づく細胞カプセル化のために、生体模倣ハイドロゲルが合成された。 この合成は、ヒアルロン酸とコンドロイチン硫酸をポリエチレングリコールジアクリレートで連結し、グリコサミノグリカンのチオール基を修飾することにより行われた。

また、クリックケミストリー技術を応用して、フローサイトメトリーによるスクリーニングを行い、アプタマーを生成している。 この方法は、様々な化学修飾を行うことができ、多数のアプタマーをスクリーニングすることができるなど、いくつかの利点がある。 特に、エピネフリンやコンカバリンAに対して高い親和性を持つアプタマーを作製しています。

化学データベース

膨大な数の化合物が毎日のように合成され、生物学的な評価を受けています。 過去数年間で、約2000-3000の化合物が主要なメディシナルケミストリー誌に掲載されました。

PubChem、CheMBL、BindingBDは化合物とその生物活性の公開データベースである。 その他、ChemBankやIUPHARDBなどのデータベースも利用可能である(表2)。 また、Drug Repurposing HubやZINC15は、新規抗生物質などのバーチャルスクリーニングに利用されている。

米国国立衛生研究所(NIH)は2004年にPubChemデータベースを設立し、3300万以上の化合物を収録した公共図書館を運営している。 このデータベースの主な目的は、低分子の生物学的活性に関する情報を収集し、普及させることである。 NIHで実施されたバイオアッセイの収集から始まり、現在では寄託など他のソースからのデータも受け入れている。 PubChemには文献から抽出した情報は含まれていませんが、CheMBLやBindingBDのデータを取り込むことで、複数の精選された文献データにアクセスすることができます。 2019年9月現在、96,324,655化合物、235,712,478物質、1,067,644バイオアッセイ、268,177,463生物活性、17,847タンパク質標的および58,029遺伝子標的が収録されています。

1.87百万円

データベース名 化合物数 ウェブサイト
PubChem 96 million http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
CheMBL https://www.ebi.ac.uk/chembl/
BindingBD 0.76 million http://www.bindingdb.org/bind/index.jsp
ChemSpider 76 million http://www.chemspider.com/
DrugBank 13,370 http://www.drugbank.ca/
SwissADME http://www.swissadme.ch/
表2.Swiss ADME

CheMBLは商用製品のセットで開始され、2010年1月に公開された。 このライブラリは、医薬品化学の文献からデータを取得します。 このデータベースの範囲には、タンパク質-リガンド親和性とセルベースデータが含まれています。 また、低分子化合物のデータだけでなく、治療用タンパク質や他の種類の薬剤のデータも含まれています。 ChEMBL24_1 releaseには、2019年9月現在、1879,206化合物、1,125,387アッセイ、12,481ターゲット、72271ドキュメントが含まれています。

BindingBDは、1990年代後半に、アカデミックな環境で生まれました。 このデータベースは当初、生物学的活性が報告されている低分子に焦点を当てた。 BindingBDは、アッセイ条件と、pH、温度、基質などのアッセイの結果に影響を与えると報告された要因に焦点を当てています。 仮想スクリーニングは、BindingBDウェブサイトのツールを使用して直接実行することができます 。 2019年9月現在、BindingDBには、7,336のタンパク質ターゲットと761,317の小分子のための1,714,438の結合データが含まれています。

毎年発表される化合物の数が増加しているため、創薬においてフリーアクセス可能な化学ライブラリーの重要性は極めて重要です。

Combinatorial chemistry

Combinatorial chemistryは、1つの足場から始まる多数の分子の実験室合成または計算機支援設計と定義されます。 足場は、既知の分子や分子モデリング研究で得られた分子との組み合わせにより、多様な修飾点を持つことが望ましい。 コンビナトリアルケミストリーは、リード化合物を最適化するために使用されます。

コンビナトリアルケミストリーにおける最も優れたアプローチの1つは、複数の置換基を持つ中心的な足場を使用し、それらを独立して変更できるようにすることです。 このアプローチでは、合成された分子の分子多様性が高いため、「ヒット」分子を見つける可能性が高くなる。

コンビナトリアルケミストリーの一つであるパラレル合成では、大量の化合物のセットを形成することができます。 形成された混合物は生物学的活性をテストすることができる。 混合物が活性を持たない場合、それは保存され、後で他の生物学的活性についてテストすることができる。 混合物が活性を持つことが判明した場合、課題は活性化合物の単離になる。 組み合わせ化学における合成分子の欠点は、天然化合物と比較して、多様性に乏しいことである。

コンビナトリアル合成の大部分は、固相技術によって行われる。 出発材料は、直接またはリンカーを介して、ビーズに結合される。 試薬が添加され、生成物が形成される。 この手順は、前に形成された生成物を出発材料として数回繰り返すことができる(図3)。 生成物はビーズから取り外すことも、ビーズを取り付けたまま直接生物学的活性を調べることもできる。 ビーズは副反応や副生成物の生成を抑えることができる。 リンカーは反応条件に対して耐性があり、合成後に容易に除去できることが望ましい。

Medicinal Chemistry 図3

図3. コンビナトリアルケミストリーの簡略化されたスキーム。

コンビナトリアルケミストリーの単純な技術では、1つの容器に1つの生成物を合成することができる。 混合コンビナトリアル合成など、より複雑な手法では、複雑な混合物の合成が可能である。 ホートンのティーバッグ法のように、1容器に1つの化合物を合成する手動の技法は今でも使われている。 自動化された並列合成は現在最もよく使われている方法である。

大量の多様な化合物の合成には、しばしば混合分割法が利用される。 この方法では、最初に合成された化合物の混合物をn個の部分に分割し、そのn個の部分に再び新しい修飾を施し、z個の新しい混合物(z=n×異なる修飾の数)を合成する。 この操作を目的の変更回数に達するまで繰り返す。 新しい修飾を行う前に、混合物をテストすることができる。 4673>

混合物が生物学的に活性である場合、マイクロマニピュレーション、再帰的デコンボリューションおよびシーケンシャルリリース技術を使用して、活性化合物を分離することができる。 活性化合物を分離した後、同定や構造解析を行う。

コンビナトリアルケミストリーで作成したライブラリーの評価は、通常HTSで行われる。 蛍光や化学発光を用いたスクリーニング法も開発されており、活性化合物の同時同定が可能である。 特に、キラリティーを制御した合成を行うことができるようになる。 最近開発された方法では、あらゆるカイラリティのカーボンナノチューブ前駆体を1つのステップで組み立てることができる。

医薬バイオテクノロジー

医薬バイオテクノロジーとは、新しい治療薬や診断薬を作り出す、最近の医薬品化学の分野である。 一般的な製品はペプチドやタンパク質、様々な起源のホルモン、酵素で、ワクチンやモノクローナル抗体も含まれる(表3)。 医薬バイオテクノロジーにおける新薬の発見は、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、ファーマコゲノミクス、メタボロミクスによってなされる。

ペプチド

疾患領域 一般名(商品名) バイオ製品のタイプ
TypeII 糖尿病治療薬 エキセナチド(バイエッタ®) ペプチド
癌(前立腺癌) Degarelix (Firmagon®)
骨粗鬆症 テリパラチド(フォルテオ®) ホルモン
I型 糖尿病 グルカゴン(グルカジェン®) ホルモン
C型肝炎 コンセンサス インターフェロン(IFNアルファコン1) 酵素
関節リウマチ アナキンラ(キネレット®) 酵素
ポリオ ワクチン
麻疹 Rubella (メルバックス®) ワクチン
ループス Belimumab(Benlysta®) モノクローナル抗体
喘息 オマリズマブ(ゾレア®) モノクローナル抗体
表3. リード化合物の最適化
リード化合物の最適化

リード化合物の最適化は、生物評価によって「ヒット」化合物を見つけた後に行うことができます。 最適化の目的は、薬物の吸収、分布、代謝、排泄(ADME特性)の改善、毒性の軽減、有効性の向上である。

最適化には、化学合成、計算化学、コンビナトリアルケミストリーなどがある。 これらはSAR研究および予備的な作用機序を考慮する必要がある。 リードの最適化は、新しいファーマコフォアやより活性の高い分子の合成に研究を導くことができます(図1)。 リードの最適化に用いられる技術は、創薬と重なる部分があります。

リード化合物は、より良い吸収を達成するために、酵素分解を避け、排泄プロファイルを改善するために、その官能基を通して変更することができます。 吸収の改善はプロドラッグの合成によって行うことができる。 酵素分解を避けるために、標的基は主要な代謝酵素の作用を阻害するように修飾することができる。 排泄プロファイルは、例えばアルブミンとの結合を減らすためにリード化合物を化学的に修飾することで改善することができる。 有機合成は、生物活性を高め、副作用を減らすことによって、リード分子の薬理学的特性を改善することもできる。

リード化合物は、化学ライブラリからの、または分子モデリングからの一連の分子との組み合わせによって修飾することができる。 これは、先に述べたコンビナトリアルケミストリーの技術によって達成することができる。 この手順は、異なる官能基を持つリード化合物において特に有用であり、混合および分割技術によって独立に改変することができる。 コンビナトリアルケミストリーによって行われる修飾は、ADME特性を改善し、リード分子の特異性と有効性を高めることができる。

リード分子の計算による修飾は、標的の構造的な3Dイメージが利用可能な場合、分子を標的に適合させて特異性を高めることができます。 また、計算化学を利用してターゲットにほぼ完璧にフィットするものを作れば、副作用や毒性の確率を下げることができます。 また、計算化学は、より優れた吸収特性や代謝分解の少ないリード化合物を仮想的に作成しスクリーニングするのにも有用である。

天然化合物は、化学修飾、製剤の最適化、薬物動態の改善など、リード化合物の最適化の対象となりえます。 リード化合物と並行して単離された化合物の生物学的活性を観察することで、いくつかの重要なSARの結論が得られることに言及することが適切である。

分子モデリングと化学およびコンビナトリアルライブラリーのスクリーニングから選択された化合物は、記載されている技術によって最適化の対象とすることができます。 これは、化合物の薬物動態学的および薬理学的特性を向上させることを目的としている。

潜在的な医薬品候補にまつわる研究は、予備試験および臨床試験のどの時点でも、常にリード分子の開発に戻ることができます。 化学、生物学、生化学、薬理学、医学などの多様な分野の相互作用が、ドラッグデザインの成功に寄与しています。

宣言

2019年9月にKonstantin Yakimchuk博士が記事を更新し、クリックケミストリーのセクションを追加しました。

Leave a Reply

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。