日本理化學研究所（簡稱「理研」）生命機能科學研究中心控制分子設計研究小組的本間光貴組長與星藥科大學藥學部的福澤薰副教授等人組成的聯合研究團隊，利用「碎片分子軌域法（FMO法）」計算了新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）蛋白與治療藥候選化合物的分子間相輔作用，並於4月17日在 「FMO數據庫（FMODB）」（https://drugdesign.riken.jp/FMODB/）中公開了數據。全球的藥物研發人員均可自由利用。
新型冠狀病毒感染症（COVID-19）的致病病毒SARS-CoV-2的基因體編碼中，具有形成病毒的蛋白質，參與病毒基因體克隆以及病毒蛋白成熟的酶等。作為以這些蛋白質為靶標開發治療藥物的基礎數據，日本蛋白質結構數據庫（PDBj）的COVID-19專項圍繞SARS-CoV-2攜帶的約20種病毒蛋白中的9種，錄入了131個晶體結構（靜態空間結構），既包括單獨的病毒蛋白，也包括與治療藥候選化合物和人源蛋白的復合體。這些結構數據在開發治療藥物時是非常有用的資訊。下一階段研究人員將精確計算並明確治療藥候選化合物與病毒蛋白形成怎樣的相輔作用時會蠻力結合，這一點對開發新藥至關重要。
FMO法是通過量子化學計算（第一原理）描述分子間相輔作用的方法。此次研究團隊對PDBj中錄入的131個空間結構中的65個進行了FMO計算，解析了病毒與治療藥候選化合物之間的相輔作用（分子之間的重力和排斥力等）。圖1是9種蛋白質的結構，圖2是CH/π軌道相輔作用發揮了重要作用的治療藥候選化合物的放大圖。這些數據已在蛋白質量子化學計算值數據庫FMODB中公開，客戶可以參考這些數據，精確評價治療藥候選化合物以何種機制與靶蛋白結合，從而設計出能與靶蛋白更緊密結合的有效治療藥物。
圖1：FMO計算的9種蛋白質的代表性結構
圖2：主蛋白酶與治療藥候選化合物形成CH/π軌道相輔作用的情形
組胺酸殘基的π軌道（黃色和綠色）與化合物的σCH軌道（紅色）接近，形成重力相輔作用。
圖3是代表性的靶蛋白-治療藥候選化合物復合體——主蛋白酶-治療藥候選化合物的FMO數據（相輔作用數據）詳細瀏覽畫面。圖3上側為結構數據和計算條件，下圖按能量類型顯示了與治療藥候選化合物附近的胺基酸殘基之間的相輔作用。可以改變顯示範圍等條件進行瀏覽。
圖3：FMO數據庫（FMODB）中的主蛋白酶與治療藥候選化合物的相輔作用數據示例
文：JST客觀日本編輯部
