計算モデルリング

バイオカタリストの特定と設計のプロセスでは、経験とスキルが必要とされることが多く、設計-試行-最適化の煩雑なサイクルが伴います。計算モデリング技術は、ターゲットバイオカタリストのための生物活性分子を研究するための従来の実験方法の代替手段です。産業界では、ターゲットタンパク質の特異性と化学構造から新しい化合物との相互作用を予測することが重要です。製薬応用においては、二次元および三次元の定量的構造-活性関係（QSAR）、ファーマコフォアマッピング、機械学習手法などの計算モデリングアプローチが統計的に有効な予測をもたらしています。

新しい化合物が活性部位に適合するかを分析するために、いくつかの計算ツールの原則が使用されます：i) 大規模な化学データベースで類似化合物を検索するために、既知の活性化合物の2D構造に基づくモデリング。ii) 結晶複合体におけるリガンド-ターゲット相互作用パターンの構造に基づくモデリング。結合部位を囲む残基に除外体積を追加することで、ポケットの立体的制約を模倣します。iii) 既知の基質の形状によって定義される3D空間に基づくモデリング。したがって、他の活性化学物質も同じ空間に適合するようにモデリングできます。iv) 化学データベースからの多様な化合物が結合ポケットにドッキングした3Dモデル。これらのin silico手法は、さまざまなタンパク質の調査に利用されています。成功した応用には、薬剤開発、酵素特性評価、基質同定、毒性学などがあります。

Creative Enzymesの計算モデリングサービスは、顧客がターゲットに最も適した基質を見つけるのを助けます。さまざまなin silicoツールを用いて、専門的なサービスは比較的低コストで望ましいバイオカタリストに関する多くの洞察を提供します：

• 化学データベース検索。
• 三次元構造の予測と決定。
• 基質のバーチャルスクリーニング。
• バイオカタリストの合理的設計。

図1. 17β-HSD1の結晶構造に例示された一般的に適用される計算ツールの原則
（Journal of Steroid Biochemistry and Molecular Biology, 2017）