ハイスループット阻害剤スクリーニングにおける計算科学および技術支援

問い合わせ

Creative Enzymesでは、ハイスループットスクリーニング（HTS）の成功は、化合物を実験室で評価するはるか以前から始まると認識しています。当社のコンピュテーショナルおよびテクニカルサポートは、効率的で標的指向性が高く、科学的妥当性の高いHTSキャンペーンを実施するための不可欠な基盤をお客様に提供します。計算モデリング、in silico予測、ならびに専門的な技術コンサルテーションを組み合わせることで、阻害剤ライブラリー設計を最適化し、アッセイ開発を効率化するとともに、リソース配分の最適化を確実にします。こうしたスクリーニング前支援により、ヒット探索率が大幅に向上し、下流工程のコスト削減につながります。

ハイスループット阻害剤スクリーニングにおけるコンピュテーショナルおよびテクニカルサポートの背景

HTSは阻害剤探索の中核となっており、多様な酵素標的に対して数千の化合物を迅速に評価することを可能にします。一方で、大規模スクリーニングはリソース負荷が高く、適切な計画がない場合、付加価値の低いヒットや結論の出ないデータを生むキャンペーンになり得ます。分子ドッキング、バーチャルスクリーニング、ファーマコフォアモデリング、予測ADMET解析といった計算手法は、成功確度の高い化合物を優先順位付けするための強力な一次フィルターとして機能します。

ハイスループット阻害剤スクリーニングのためのコンピュテーショナルおよびテクニカルサポート（LambaおよびPesaresi, 2022より改変）

同様に重要なのが、技術コンサルテーションによるアッセイ条件の定義、適切な対照の選定、自動化ワークフローにおける再現性の担保です。計算科学と実験の専門性を統合することで、Creative Enzymesは堅牢なHTSプロジェクトの基盤を構築する統合支援体制を提供します。

コンピュテーショナルおよびテクニカルサポートが重要である理由

観点	コンピュテーショナル＆テクニカルサポートあり	コンピュテーショナル＆テクニカルサポートなし
化合物選定	ドッキング、ファーマコフォアモデリング、ADMETフィルタリングにより優先順位付け → 小規模で高付加価値なセット	大規模で焦点の定まらないライブラリーを盲目的にスクリーニング → コストと時間が増大
ヒット率	濃縮ライブラリーにより活性阻害剤同定の確率が向上	未フィルタリングまたはランダムな化合物スクリーニングによりヒット率が低下
アッセイ開発	基質、対照、条件に関する最適化ガイダンスにより、堅牢で再現性の高いアッセイを確保	試行錯誤によるアッセイ構築 → ばらつき増大と結果の不整合
リソース効率	実験の合理化によりコスト、試薬消費、自動化時間を削減	成功確度の低い候補のスクリーニングにリソースを浪費
タイムライン	ライブラリー選定から検証済みヒットまでの進行が迅速	重複試験や再最適化によりプロジェクト期間が長期化
HTSワークフローとの統合	in silico予測から自動化HTSへの移行が円滑	計算予測と実験評価の連携がない

当社の強固なサポートサービス

当社のコンピュテーショナルおよびテクニカルサポートは、以下の3つの柱に注力しています。

計算モデリング＆予測

大規模ライブラリーを対象としたバーチャルスクリーニングにより、予測結合親和性に基づいて化合物をランキング。
分子ドッキングにより、阻害剤–酵素相互作用をモデル化し、主要な結合残基を同定。
ファーマコフォアモデリングにより、阻害に重要な構造モチーフを抽出。
in silico ADMET評価により、溶解性、安定性、潜在毒性を予測。

技術コンサルテーション

酵素選定、基質最適化、アッセイフォーマットを含む実験デザインに関するガイダンス。
ハイスループットワークフローにおける自動化適合性に関する助言。
陽性／陰性対照および参照阻害剤に関する推奨。
アッセイ再現性における潜在的課題を特定するためのリスクアセスメント

HTSワークフローとの統合

計算予測とウェットラボ実験のシームレスな連携。
効率的スクリーニングのための化合物サブセットの優先順位付け。
アッセイ開発フェーズにおける継続的サポート。

当社チームにお問い合わせ

今後の展望：阻害剤ハイスループットスクリーニングの完全ワークフロー

コンピュテーショナルおよびテクニカルサポートに加え、Creative Enzymesは酵素阻害剤に対する包括的なエンドツーエンドのハイスループットスクリーニング（HTS）プロセスを提供します。当社サービスは専用モジュールとして体系化されており、お客様は必要な支援のみを選択することも、全ワークフローをシームレスに実行することも可能です。

酵素阻害剤のハイスループットスクリーニングに関する包括的ワークフロー

ハイスループットスクリーニング向け阻害剤ライブラリーの構築

標的酵素に合わせた化合物ライブラリーの設計、またはアクセス提供。

お問い合わせ

ハイスループット阻害剤アッセイおよびスクリーニング

自動化・スケーラブルなアッセイにより、数千の候補を迅速に評価。

お問い合わせ

阻害活性の判定および測定

同定されたヒットの力価、選択性、速度論パラメータを精密に定量。

お問い合わせ

Creative Enzymesが選ばれる理由

計算–実験の統合アプローチ

in silico予測から実験アッセイへの円滑な移行を実現。

幅広い酵素カバレッジ

キナーゼからグリコシダーゼまで、多様な酵素クラスに対してモデリングおよびコンサルテーションが可能。

個別最適化された提案

お客様固有の研究目的に基づくカスタマイズドガイダンス。

効率化とコスト低減

化合物サブセットの優先順位付けにより、不必要なスクリーニングコストを削減。

最先端の計算ツール

分子ドッキング、ファーマコフォアモデリング、予測ADMETプラットフォームへのアクセス。

専門家によるコンサルテーション

酵素学の専門家が、アッセイ開発およびワークフロー最適化に関する実践的・ハンズオンの助言を提供。

ケーススタディおよび成功事例

ケース1：脱アセチル化酵素阻害剤のスクリーニング前評価

お客様のニーズ：

ある製薬企業は新規脱アセチル化酵素阻害剤の探索を目指していましたが、非常に大規模な化合物ライブラリーのスクリーニングに伴うコストと時間の管理に課題を抱えていました。

当社のアプローチ：

分子ドッキング、バーチャルスクリーニング、ファーマコフォアモデリングを適用し、5,000化合物の候補をスクリーニング前に評価しました。計算ランキングにより、脱アセチル化酵素の活性部位と強く相互作用すると予測される有望な500化合物を同定し、これらをHTSへ進めることで、不必要な実験作業負荷を大幅に低減しました。

結果：

HTSの結果、ランダムスクリーニングと比較して、計算的に濃縮されたセットでは顕著に高いヒット率が得られました。お客様は複数のリード候補をSAR最適化へ進めることに成功し、時間とリソースの双方を節約しました。

ケース2：ハイスループットスクリーニングに向けたリパーゼアッセイの最適化

お客様のニーズ：

ある食品バイオテクノロジー企業は、大規模スクリーニングを支えるため、HTSに適合した信頼性の高いリパーゼ阻害アッセイを必要としていました。主な懸念は、自動化条件下で数千ウェルにわたり再現性を確保することでした。

当社のアプローチ：

当社技術チームは、堅牢性を確保するために基質、バッファー系、参照対照を慎重に選定し、アッセイ条件を最適化しました。さらに、自動化統合に関する推奨を提示し、ハイスループットのロボティクスワークフロー下でもアッセイの一貫性が維持されるよう支援しました。

結果：

最適化されたアッセイは、大規模な化合物セットに対しても再現性の高い結果を提供し、お客様は信頼性を担保したうえでスケールしたスクリーニングを実施できました。この信頼性により偽陽性が低減され、下流のヒット検証がより円滑になりました。

阻害剤HTSにおけるコンピュテーショナルおよびテクニカルサポートに関するFAQ

Q：スクリーニング前評価にはどのような計算ツールを使用しますか？

A：分子ドッキング、バーチャルスクリーニング、ファーマコフォアモデリング、in silico ADMET解析を組み合わせて使用します。これらの手法により、予測結合親和性に基づく化合物ランキングと、薬物様特性の評価が可能になります。
Q：お客様提供の化合物ライブラリーを計算ワークフローに組み込むことは可能ですか？

A：可能です。お客様提供ライブラリー、当社プラットフォームの既製ライブラリー、または特定標的向けのハイブリッドライブラリーの構築にも対応します。
Q：技術コンサルテーションはHTSの成果をどのように改善しますか？

A：アッセイ設計、基質選定、自動化ワークフローを最適化することで、実験ばらつきを低減し、ヒット同定の効率を高めます。
Q：計算予測と実験結果の整合性はどのように担保しますか？

A：計算データを実験検証と統合します。化合物の優先順位付けと、予測結合様式に基づくアッセイ設計により、in silicoとウェットラボの結果を橋渡しする相乗的ワークフローを構築します。
Q：計算によるスクリーニング前評価に最も適した酵素標的は何ですか？

A：キナーゼ、プロテアーゼ、リパーゼ、エステラーゼ、グリコシダーゼ、新規標的を含む多くの酵素ファミリーが対象となります。新規酵素については、相同性に基づく構造モデルの構築が可能です。

参考文献：

Lamba D, Pesaresi A. Kinetic modeling of time-dependent enzyme inhibition by pre-steady-state analysis of progress curves: the case study of the anti-Alzheimer's drug galantamine. IJMS. 2022;23(9):5072. doi:10.3390/ijms23095072

名：

姓：

メール *

電話：

会社/機関：

国または地域：

数量：

興味のあるサービスと製品 *

プロジェクトの説明：

研究および産業用途にのみご使用ください。個人医療用途には適していません。一部の食品グレード製品は、食品および関連用途における処方開発に適しています。

サービス

オンラインお問い合わせ

名：

姓：

メール *

電話:

会社/機関:

国または地域:

数量：

サービスと製品に興味があります *

プロジェクトの説明：