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プロフェッショナルでコスト削減のソリューション

ハイスループット阻害剤スクリーニングのための計算および技術サポート

Creative Enzymesでは、ハイスループットスクリーニング(HTS)の成功は、化合物が実験室でテストされるはるか前から始まることを認識しています。当社の計算および技術サポートサービスは、効率的でターゲットを絞った、科学的に厳密なHTSキャンペーンのために不可欠な基盤をお客様に提供します。計算モデリング、インシリコ予測、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の設計を最適化し、アッセイ開発を効率化し、リソースの効果的な配分を実現します。この事前スクリーニングサポートにより、ヒット発見率が大幅に向上し、下流コストが削減されます。

ハイスループット阻害剤スクリーニングのための計算および技術サポートの背景

HTSは阻害剤探索の基盤となっており、多様な酵素ターゲット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ています。しかし、大規模なスクリーニングは多くのリソースを必要とし、適切な計画がなければ、多くのキャンペーンで価値の低いヒットや結論の出ないデータが生じます。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解析などの計算的アプローチは、成功の可能性が高い化合物を優先順位付けするための強力な最初のフィルターとなります。

Computational and technical support for high-throughput inhibitor screening (adapted from Lamba and Pesaresi, 2022)

同様に重要なのは、技術コンサルテーションがアッセイ条件の定義、適切なコントロールの選択、自動化ワークフローでの再現性確保に役立つことです。計算と実験の専門知識を組み合わせることで、Creative Enzymesは堅牢なHTSプロジェクトの基盤となる統合サポートシステムを提供します。

計算および技術サポートが重要な理由

Aspect With Computational & Technical Support Without Computational & Technical Support
Compound Selection 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る優先順位付け
→ 小規模で高価値なセット
大規模で焦点の定まらないライブラリーを無作為にスクリーニング
→ コストと時間の増加
Hit Rate 濃縮されたライブラリーにより活性阻害剤の発見確率が向上 フィルタリングされていない、またはランダムな化合物スクリーニングによるヒット率の低下
Assay Development 基質、コントロール、条件に関する個別ガイダンスで堅牢かつ再現性の高いアッセイを実現 試行錯誤によるアッセイ設定
→ ばらつき増大と結果の不一致
Resource Efficiency 効率化された実験でコスト、試薬消費、自動化時間を削減 低確率候補のスクリーニングによるリソースの浪費
Timeline ライブラリー選定からヒット検証までの迅速な進行 冗長なテストや再最適化によるプロジェクト期間の延長
Integration with HTS Workflow インシリコ予測から自動化HTSへのスムーズな移行 計算予測と実験テストの連携なし

当社の堅実なサポートサービス

当社の計算および技術サポートサービスは、主に3つの柱に焦点を当てています。

計算モデリング&予測

  • バーチャルスクリーニングにより、大規模ライブラリーの化合物を予測結合親和性でランク付け。
  • 分子ドッキングで阻害剤–酵素相互作用をモデル化し、重要な結合残基を特定。
  • ファーマコフォアモデリングで阻害に重要な構造モチーフを強調。
  • インシリコADMET評価で溶解性、安定性、潜在的毒性を予測。

技術コンサルテーション

  • 酵素選択、基質最適化、アッセイフォーマットを含む実験設計のガイダンス。
  • ハイスループットワークフローの自動化適合性に関するアドバイス。
  • ポジティブ/ネガティブコントロールおよびリファレンス阻害剤の推奨。
  • アッセイ再現性における潜在的課題のリスク評価

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。
  • 効率的な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。
  • アッセイ開発段階での継続的なサポート。

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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なワークフロー

計算および技術サポートに加え、Creative Enzymesは酵素阻害剤のための包括的なエンドツーエンドハイスループットスクリーニング(HTS)プロセスを提供しています。当社のサービスは専用モジュールに分かれており、お客様は必要なサポートのみを選択することも、全ワークフローをシームレスに利用することも可能です。

Comprehensive workflow for high-throughput screening of enzyme inhibitors

ハイスループットスクリーニング用阻害剤ライブラリーの構築

ターゲット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。

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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で数千の候補を迅速に評価。

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阻害剤活性の測定・評価

特定されたヒットの効力、特異性、速度論的パラメータを正確に定量。

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Creative Enzymesを選ぶ理由

統合型計算–実験アプローチ

インシリコ予測から実験アッセイへのスムーズな移行を実現。

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応したモデリングとコンサルテーション。

個別最適化された提案

お客様の研究目的に合わせたカスタマイズガイダンス。

効率化とコスト削減

化合物サブセットの優先順位付けで不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

当社の酵素学専門家がアッセイ開発やワークフロー最適化のための実践的なアドバイスを提供。

事例紹介と成功事例

ケース1:脱アセチル化酵素阻害剤の事前スクリーニング

クライアントのニーズ:

ある製薬会社が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かかる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用いて5,000の候補化合物を事前スクリーニングしました。計算によるランキングで、脱アセチル化酵素活性部位と強く相互作用すると予測される有望な500化合物を特定。これらの優先化合物をHTSに進めることで、不要な実験作業を大幅に削減しました。

成果:

HTSでは、計算的に濃縮されたセットでランダムスクリーニングよりも顕著に高いヒット率が得られました。クライアントは複数のリード候補をSAR最適化に進め、時間とリソースの両方を節約できました。

ケース2:ハイスループットスクリーニング用リパーゼアッセイの最適化

クライアントのニーズ:

ある食品バイオテクノロジー企業が大規模スクリーニングを支えるHTS対応リパーゼ阻害アッセイの信頼性を求めていました。主な懸念は自動化条件下で数千ウェルにわたる再現性でした。

当社のアプローチ:

当社の技術チームがアッセイ条件を最適化し、基質、バッファー系、リファレンスコントロールを慎重に選定して堅牢性を確保しました。また、自動化統合の推奨も行い、ハイスループットロボットワークフロー下でもアッセイの一貫性を維持しました。

成果:

最適化されたアッセイは大規模化合物セットで再現性のある結果を生み、クライアントは自信を持って大規模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減少し、下流のヒット検証も円滑になりました。

阻害剤HTSのための計算および技術サポートに関するFAQ

  • Q: 事前スクリーニングにはどのような計算ツールを使用していますか?

    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、インシリコADMET解析を組み合わせて使用しています。これらの手法により、予測結合親和性に基づいて化合物をランク付けし、薬剤様性を評価します。
  • Q: クライアント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: もちろん可能です。クライアント提供ライブラリー、自社プラットフォームの既存ライブラリー、特定ターゲット向けのハイブリッドライブラリーにも対応します。
  • Q: 技術コンサルテーションはHTSの成果にどのように貢献しますか?

    A: アッセイ設計、基質選択、自動化ワークフローを最適化することで、実験のばらつきを減らし、ヒット同定効率を高めます。
  • Q: 計算予測と実験結果の整合性はどのように確保していますか?

    A: 計算データと実験検証を統合しています。予測結合モードに基づいて化合物を優先しアッセイ設計を行うことで、インシリコとウェットラボの結果を橋渡しするシナジスティックなワークフローを構築します。
  • Q: どのような酵素ターゲットが計算的事前スクリーニングに適していますか?

    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、新規ターゲットなど、ほとんどの酵素ファミリーが適しています。新規酵素についてもホモロジーモデルに基づく構造モデルを構築可能です。

参考文献:

  1. 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

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。

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