<i>In silico</i> profiling of drug off-target effect, based on some big chemical structure databases

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  • ビッグデータを利用した薬物化学構造に由来するoff-targetの<i>in silico</i>推測

Description

【背景・目的】創薬過程においてはoff-targetに起因する毒性回避を目的としてin vitroアッセイパネルが利用される。しかし化合物量・時間等の観点から実施される化合物数・標的数には限界がある。一方で近年、ChEMBL、PubChemに代表される化合物構造と薬理活性のビッグデータが集積されている。今回、社内化合物に関して、off-target実測結果と、これら化合物構造・活性ビッグデータを用いたoff-target推測結果とを比較し、in silico off-target推測手法の活用方法を検証した。<br>【方法】<実測値>主に社内化合物の受容体結合阻害パネルアッセイデータ(820化合物、35046データ)、及びkinase阻害パネルアッセイデータ(725化合物、67725データ)。<推測手法>以下の3手法を比較した。(1) ChEMBL でsimilarity searchを行いヒットした化合物の作用標的を参照した。(2)スーパーコンピュータ「京」活用プロジェクトにおけるChemical Genomics-Based Virtual Screening手法で得られたkinase阻害予測値DBに対して(1)と同様にoff-targetを推測した(Ref 1)。(3)市販のoff-target作用予測ツールCT-link (Chemotargets Inc.)を利用した。<br>【結果・考察】(1)(2)とも、similarity > 90%の化合物に対する陽性的中率(推測陽性が実測陽性となった割合)は40-50%であった。Similarity < 80%では20%未満であった。(3)では一部の化合物群で80%を越える陽性的中率を得た。一方、陽性検出率(実測陽性が推測陽性となった割合)は、(1)(2)とも最高で18%であったが、(3)では9%程度であった。(1)(3)の併用で陽性検出率は25%まで向上した。以上より、in silico off-target推測は、HTSヒット化合物骨格の順位付け、又は実測すべきoff-targetの事前選定等、創薬初期における一次評価に活用可能と考えられた。<br> Ref 1.: 国本亮 第42回日本毒性学会学術年会, 金沢, 2015.

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Details 詳細情報について

  • CRID
    1390282680526870912
  • NII Article ID
    130006582074
  • DOI
    10.14869/toxpt.44.1.0_p-250
  • Text Lang
    ja
  • Data Source
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • Abstract License Flag
    Disallowed

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