モデリングとシミュレーションはSARS-CoV-2の新しい洞察を提案します

以前のブログでは、予測モデリングツールを使用して、潜在的な薬物標的（タンパク質など）の初期の原子レベルの構造を構築し、実験的に決定できなかった領域を改良することについて説明しました（ビデオを参照 ）。これらのツールには、実験的に解決できない場合がある水素原子と柔軟なループの追加が含まれます。最近ジャーナル Science に掲載されたSARS-CoV-2スパイク（S）タンパク質の低温電子顕微鏡法（cryo-EM）のコンテキストでこれを調べました。 （DOI：10.1126 / science.abb2507）。

このブログでは、SARS-CoV-2 Sタンパク質などの洗練された構造モデルの分子モデリングとシミュレーションが、COVID-19を治療するための推定治療法の発見と設計のための新しい仮説の生成にどのように役立つかについて詳しく説明します。

薬物結合は構造変化に依存します

生体系では、たんぱく質は自然に動的な存在として存在します。それらのダイナミクスはしばしばそれらの機能を事前に決定します。物理学者のリチャードファインマンはかつて言った：

「私たちがすべての中で最も強力な仮定に名前を付けるとしたら、それは生命を理解するために次々と導きます。それは、すべてのものが原子でできており、生物が行うすべてのことを用語で理解できるということです。原子の揺れと揺れの。」 ¹

SARS-CoV-2 Sタンパク質は、ファインマンの原理の例外ではありません。ヒト細胞に入る前に、Sタンパク質はアンジオテンシン変換酵素2（ACE2）と呼ばれる受容体に結合します。 ² 受容体結合ドメイン（RBD）は、ACE2に結合するSタンパク質の一部です（図1A ）。 RBDは、アップ（受容体アクセス可能）状態とダウン（受容体アクセス不能）状態と呼ばれる少なくとも2つの主要なコンフォメーション状態で存在する可能性があります（図1B ）。 RBDがアップ状態の場合、ACE2の結合を促進するためにSタンパク質はより「オープン」になります。 ² 研究によると、受容体にアクセスできないダウン状態の方が安定していることが示唆されています。 ² これは、RBDに結合できる有機小分子などの推定治療薬が、ダウン状態でRBDを安定させ、ウイルスがACE2と相互作用するのを防ぐことができることを意味します。したがって、COVID-19が人々に感染するのを防ぎます。

Sタンパク質のRBDはドアのヒンジのようなものです

柔軟なリンカーは、RBDを残りのSタンパク質に接続します。リンカーの柔軟性により、RBDはヒンジを曲げる動作によって下から上への状態に移行できます（図1B ）。 SARS-CoV-2 Sタンパク質から、関連する柔軟なリンカーと隣接するドメインを持つRBDを抽出しました（図1C ）。アップ状態のSタンパク質（PDB 6VYB）のRBD構造を使用しましたが、この構造には、ACE2の結合に重要な可能性のある3つのループがありません（図1C ）。その結果、追加のテンプレートを使用してトランケーションが最初に作成されたクライオEM構造（PDB 6VYB）を使用して、柔軟なリンカーを使用してRBDのホモロジーモデルを構築する必要がありました。追加のテンプレートは、ACE2（PDB 6M17）と複合体を形成したRBDのみの結晶構造でした（図1A 。

RBD構造には、開状態構造（PDB 6VYB）には存在しない20個を超えるアミノ酸残基を含むループが含まれています。これらのループのうちの2つは、ACE2との相互作用を形成します。したがって、スパイクタンパク質の相互作用を理解するには、ホモロジーモデリングが必要です。次に、適切なプロトン化状態の水素原子を割り当てて、pHなどの生理学的条件を模倣できます。

次に、分子動力学（MD）シミュレーションを実行して、コンフォメーション遷移をシミュレートしたり、推定小分子が結合してSタンパク質とACE2との相互作用を妨害する可能性のある結合部位を予測したりできます。フレキシブルリンカーを使用したRBDのホモロジーモデルとしてBIOVIADiscovery Studioを使用して可能な結合部位を予測したところ、フレキシブルリンカーのヒンジにある結合部位を特定しました（図1C ）。この領域にヒンジのラベルを付け、推定上の治療法を発見するためにさらに調査する価値があるかもしれないことに注意してください。小分子がヒンジ領域で結合すると、RBDがダウン状態でロックされ、ACE2の結合が妨げられる可能性があります。

さらなる調査

計算による予測や生物学的実験を含む広範な調査により、ヒンジ領域の有用性がさらに明らかになる可能性があります。計算による予測の例としては、ノーマルモード解析（NMA）やMDシミュレーションなどがあります。 ³ たとえば、約数百ナノ秒の長いタイムスケールのMDシミュレーションにより、科学者はヒンジ領域の複数のコンフォメーションをサンプリングできます。

一方、NMAは、コンフォメーション遷移の大まかな迅速な推定を提供できます。 ³ MDシミュレーションおよび/またはNMAからの特定のコンフォメーションは、潜在的な小分子データベースのハイスループット仮想スクリーニングの開始点です。科学者は、各小分子をすべてのコンフォメーションにドッキングしてスコアリングすることができます。次に、結果のすべてのポーズをランク付けし、実験的な検証のために最高のヒットを送信できます。研究によると、この計算による創薬方法は、アンサンブルベースの仮想スクリーニングと呼ばれることが多く、薬物候補を特定する可能性が高くなります。 ⁴ この方法は、上記のように、薬物結合がタンパク質の構造変化に依存するという現実も反映しています。ここで特定された予備的な結果は興味深く、さらに調査する価値があると信じています。

次に、洗練されたSタンパク質構造モデルが免疫療法のターゲットとして使用できる可能性があることに注意してください。 ⁵ 科学者は、ACE2結合部位の事前知識に基づいて、SARS CoV-2Sタンパク質に結合するモノクローナル抗体を設計することができます。その後、 in silico を実行できます。 結合特異性を改善するための親和性成熟研究。 ⁶

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