「富岳」を使ったシミュレーションとAIの融合による次世代IT創薬への取り組み

池口研究室では、MD法によるシミュレーション結果のデータをAIに学習させることで、AIの予測精度を高める取り組みを行っています。

また、MD法による計算結果は時系列の数値の並びとして出てきますので、重要ポイントを見つけ出すためにはこれまで熟練した技術が必要でした。それに対し、池口研究室では、AIを使って重要ポイントを見つけ出す取り組みも進めています。

さらに、従来はシミュレーションを実行する前に人が行っていた前提条件や仮説をAIに担わせることで、たとえば、より強いタンパク質と化合物との結合構造はどのようなものなのかなど、これまで人が気付かなかったような発見があることが期待されています。

加えて、現在、池口研究室で特に注力しているのが、疾病関連タンパク質の立体構造変化です。例えば、がん細胞では遺伝子の変異がよく起こります。その遺伝子変異が起こることによって、どのようなメカニズムでタンパク質の立体構造が変化し、がん細胞になるのかを、MD法によるシミュレーションで解明することができれば、がん細胞の発生を抑えたり、予防する方法が見つかるかもしれません。

また、従来の医薬品の多くは低分子化合物ですが、今後は、低分子医薬品だけでなく、抗体医薬や核酸医薬、細胞医薬、再生医療など治療方法の多様化が進んでいきます。新たな治療方法は「新モダリティ」と呼ばれています。

新モダリティにおいて、特に注目されているものに中分子医薬品があります。中分子医薬品は文字通り、低分子化合物と高分子化合物の中間に位置する化合物です。

低分子化合物が標的にできるタンパク質は、凹みがあり、その凹みに入り込むことができるものに限られます。しかし、低分子化合物では、高分子であるタンパク質同士の相互作用を阻害することはできません。そこで近年、抗体医薬などの高分子医薬が注目されているのですが、高分子医薬の場合、分子量が大きいため、細胞内に入ることができません。つまり、タンパク質同士の相互作用の阻害には有効なものの、細胞内のタンパク質の働きを阻害することはできないのです。それに対し、タンパク質同士の相互作用の阻害にも有効で、細胞内にも入り込むことができる中分子化合物への注目度が高まっているのです。

すでに上市されている中分子医薬品は自然界において発見されたものであり、ある菌が分泌した中分子化合物です。現在、免疫抑制剤として使われていますが、どうやって細胞内に入ることができるのかなどの詳細なメカニズムはわかっていません。そこで、池口研究室では、今後、「富岳」を使い中分子化合物がどうやって細胞膜を透過するのかをシミュレーションにより予測しようと考えています。それによりメカニズムの解明が期待されます。