分子ドッキングベースの仮想スクリーニングと分子動力学シミュレーションによる新規タンキラーゼ阻害剤の発見

Discovery of Novel Tankyrase Inhibitors through Molecular Docking-Based Virtual Screening and Molecular Dynamics Simulation Studies.

• Vladimir P Berishvili
• Alexander N Kuimov
• Andrew E Voronkov
• Eugene V Radchenko
• Pradeep Kumar
• Yahya E Choonara
• Viness Pillay
• Ahmed Kamal
• Vladimir A Palyulin

抄録

Wnt経路の中核をなすタンキラーゼ酵素（TNKS）は、潜在的な抗がん剤の探索において有望な標的である。現在、数百種類のTNKS阻害剤が知られているが、それらの新規ケモタイプの同定は大きな関心を集めている。本研究では、市販されている約170万種の化合物を含むZINCデータベースの一部を対象に、物理化学的・ADMET（吸収、分布、代謝、排泄、毒性）プロファイル予測と分子動力学シミュレーションを組み合わせた、分子ドッキングと機械学習に基づくバーチャルスクリーニング技術を適用した。免疫化学的アッセイを用いてTNKS2酵素の阻害についてin vitroで生物学的に評価した7つの候補化合物のうち，2つの化合物は10nM以下，10μM以下のIC値を示した。分子結合法やMM-PBSA（分子力学、ポアソン-ボルツマン、表面積）法に基づく比較的単純なスコアは、構造変化の影響を予測したり、その結合エネルギーに基づいて化合物を正確にランク付けするのには不向きであることが判明した。一方、分子動力学シミュレーションと自由エネルギー摂動（FEP）計算により、構造と活性の関係をさらに解読し、ドッキングベースのバーチャルスクリーニングの性能をレトロスペクティブに解析することができた。このアプローチは、その後のリード最適化の段階でも適用可能である。

Tankyrase enzymes (TNKS), a core part of the canonical Wnt pathway, are a promising target in the search for potential anti-cancer agents. Although several hundreds of the TNKS inhibitors are currently known, identification of their novel chemotypes attracts considerable interest. In this study, the molecular docking and machine learning-based virtual screening techniques combined with the physico-chemical and ADMET (absorption, distribution, metabolism, excretion, toxicity) profile prediction and molecular dynamics simulations were applied to a subset of the ZINC database containing about 1.7 M commercially available compounds. Out of seven candidate compounds biologically evaluated in vitro for their inhibition of the TNKS2 enzyme using immunochemical assay, two compounds have shown a decent level of inhibitory activity with the IC values of less than 10 nM and 10 μM. Relatively simple scores based on molecular docking or MM-PBSA (molecular mechanics, Poisson-Boltzmann, surface area) methods proved unsuitable for predicting the effect of structural modification or for accurate ranking of the compounds based on their binding energies. On the other hand, the molecular dynamics simulations and Free Energy Perturbation (FEP) calculations allowed us to further decipher the structure-activity relationships and retrospectively analyze the docking-based virtual screening performance. This approach can be applied at the subsequent lead optimization stages.