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폴딩되지 않은 구조의 아미노산 서열로부터 PDB 파일 구축

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임의 시퀀스에 대한 폴딩 시뮬레이션 및 알고리즘 실험에 관심이 있습니다. 추가 시뮬레이션을 위해 아미노산 서열을 PDB 파일로 변환하는 쉬운 방법이 있는지 궁금합니다. 분명히 나는 ​​기본 단백질 구조만을 원합니다.

가능하다면 분자를 회전 관절이 있는 강체로 취급할 수 있도록 결합도 특성화하고 싶습니다. 누구든지 이것을 할 수있는 것을 알고 있습니까?


그래서 명확하게 하기 위해 시퀀스를 기반으로 하는 단백질의 '코일' 또는 펼쳐진 구조를 원하는 것처럼 들립니까?

알려지지 않은 구조의 시퀀스를 가져와서 알려진 구조로 모델링하는 상동성 모델링을 수행하는 프로그램이 많이 있습니다. 반면에 기존 구조를 분석하기 위한 라이브러리는 많이 있습니다. 당신이 원하는 것은 이 둘 사이에 있습니다.

찾는 대로 여기에 몇 가지 링크를 추가하겠습니다.

  • 유용할 수 있는 Lua 라이브러리가 있습니다. https://github.com/rob-miller/rFold
  • Modeller에는 다음과 같은 기능이 있습니다. https://salilab.org/modeller 특히 이 페이지
  • 구조적 생물정보학 라이브러리 : http://sbl.inria.fr/doc/index.html

  • Rosetta 라이브러리(fold.it에서 사용): https://www.rosettacommons.org/

더 많은 것이 있다고 확신하지만 실제로 사용하려는 프로그래밍 언어 또는 독립 실행형 소프트웨어를 실행하는 것과 직접 구현하는 경우에 따라 다릅니다.


Deep2Full: 심층 돌연변이 스캔 결과의 최적의 계산 예측을 위한 최소 돌연변이 실험을 선택하기 위한 평가 전략

모든 단일 점 돌연변이로 완전한 심층 돌연변이 스캔을 수행하는 것은 실용적이지 않을 수 있으며, 특히 예측 계산 모델을 개발할 수 있는 경우 필요하지 않을 수도 있습니다. 그러나 전산 모델은 수많은 분석 조건에서 세포 반응에 대해 순진합니다. 심층 돌연변이 스캔의 최소 실험 데이터를 구조, 서열 정보 및 계산 모델과 결합하는 분석 컨텍스트 인식 예측 하이브리드 모델의 현실적인 패러다임에서 우리는 이 최소 세트를 선택하기 위한 다양한 전략을 정의하고 평가합니다. 우리는 돌연변이 연구의 수를 85%에서 15%로 체계적으로 줄이는 사소한 전략과 동일한 15% 데이터 완전성으로 무작위 대 부위 지정과 같은 돌연변이 유형의 선택에 대해 여러 다른 전략을 평가했습니다. 흥미롭게도 무작위 돌연변이 세트에 대한 훈련과 모든 아미노산을 알라닌, 아스파라긴, 히스티딘(ANH)으로 체계적으로 대체함으로써 예측 능력이 비슷했습니다. 여러 분석 조건에서 동일한 돌연변이체의 측정으로 훈련 데이터를 보강하는 우리가 탐구한 또 다른 전략은 예측 품질을 향상시키지 못했습니다. 우리가 분석한 6개 단백질의 경우, 빈당 50-100개의 돌연변이가 계산 모델 훈련에 사용될 때 예측의 빈 단위 오류가 최적이며, 이는 500-1000개의 돌연변이 라이브러리로 우수한 예측 품질을 달성할 수 있음을 시사합니다.

소환: Sruthi CK, Prakash M(2020) Deep2Full: 심층 돌연변이 스캔 결과의 최적 계산 예측을 위한 최소 돌연변이 실험 선택 전략 평가. 플로스원 15(1): e0227621. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0227621

편집자: Alexandre G. de Brevern, UMR-S1134, INSERM, Université Paris Diderot, INTS, FRANCE

받았다: 2019년 3월 27일 수락됨: 2019년 12월 23일 게시됨: 2020년 1월 10일

저작권: © 2020 Sruthi, Prakash. 이것은 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 라이선스의 조건에 따라 배포되는 오픈 액세스 기사로, 원본 저자와 출처가 명시되어 있는 경우 모든 매체에서 무제한 사용, 배포 및 복제를 허용합니다.

데이터 가용성: 모든 관련 데이터는 백서와 지원 정보 파일에 있습니다.

자금: 저자는 이 작업에 대한 특정 자금을 받지 않았습니다.

경쟁 관심: 저자는 경쟁 이익이 존재하지 않는다고 선언했습니다.


필수 아이디어: 단백질은 살아있는 유기체에서 매우 광범위한 기능을 가지고 있습니다.

생물학의 핵심 아이디어 중 하나는 구조가 기능을 결정한다는 것입니다. 위에서 인슐린의 2차, 3차 및 4차 구조를 볼 수 있습니다. 폴리펩타이드는 구성되는 아미노산의 조합과 수에 따라 매우 다양합니다. 우리가 단일 폴리펩타이드를 고려하더라도 그것의 특성, 따라서 기능은 구조 수준에 따라 크게 달라질 것입니다. 인슐린은 이러한 모든 형태로 존재할 수 있지만 혈당 수치를 조절하는 활성 형태는 3차 구조입니다.

이해, 응용 및 기술

아미노산은 축합에 의해 서로 연결되어 폴리펩티드를 형성합니다.

리보솜에서 합성되는 폴리펩타이드에는 20개의 다른 아미노산이 있습니다.

학생들은 일부 예외가 있기는 하지만 대부분의 유기체가 동일한 유전자 코드에서 동일한 20개의 아미노산을 사용한다는 것을 알아야 합니다. 구체적인 예를 예시로 사용할 수 있습니다.

아미노산은 광범위한 가능한 폴리펩티드를 제공하는 임의의 서열로 함께 연결될 수 있습니다.

폴리펩타이드의 아미노산 서열은 유전자에 의해 암호화됩니다.

단백질은 단일 폴리펩타이드 또는 함께 연결된 하나 이상의 폴리펩타이드로 구성될 수 있습니다.

아미노산 서열은 단백질의 3차원 구조를 결정합니다.

살아있는 유기체는 다양한 기능을 가진 다양한 단백질을 합성합니다.

모든 개인은 고유한 프로테옴을 가지고 있습니다.

, 단백질 기능 범위의 예로서 로돕신, 콜라겐 및 거미줄.

단백질의 기능을 설명하기 위해 선택한 6개 단백질의 자세한 구조는 필요하지 않습니다.

열에 의한 단백질의 변성 또는 최적 pH의 편차.

난백 또는 알부민 용액은 변성 실험에 사용할 수 있습니다.

펩타이드 결합의 형성을 보여주는 분자 다이어그램 그리기.Slide3

2.1.U5 동화작용은 축합 반응에 의한 단량체로부터 거대분자의 형성을 포함하여 보다 단순한 분자로부터 복잡한 분자의 합성입니다.

두 개의 아미노산이 디펩타이드를 형성

응축에 의한 동화작용의 예

형성된 결합은 일종의 공유 결합입니다.

단량체를 함께 결합하면 중합체가 생성됩니다.

그의 또한 이해의 열쇠입니다.

아미노산은 축합에 의해 서로 연결되어 폴리펩티드를 형성합니다.

2.4.S1 펩타이드 결합의 형성을 보여주는 분자 다이어그램 그리기

2.4.U2 리보솜에서 합성된 폴리펩타이드에는 20개의 다른 아미노산이 있습니다.

리보솜은 펩타이드 결합의 형성을 촉진하여 폴리펩타이드가 합성되는 세포 내의 분자입니다.

리보솜에서 합성되는 폴리펩타이드에는 20가지 다른 아미노산이 있습니다.

22개의 아미노산이 있지만 20개의 아미노산만 보편적인 유전자 코드에 의해 암호화됩니다.Slide6

2.4.U2 리보솜에서 합성된 폴리펩타이드에는 20개의 다른 아미노산이 있습니다.

유전자 코드에 의해 생성된 아미노산이 아니라 폴리펩티드 형성 후 변형된 아미노산의 예입니다.

콜라겐 삼중 나선의 안정성.

콜라겐은 힘줄, 인대, 피부 및 혈관 벽에 인장 강도를 제공하는 데 사용되는 구조적 단백질입니다.프롤릴 하이드록실라제Slide7

리보솜에서 합성되는 폴리펩타이드에는 20가지 다른 아미노산이 있습니다.

나는 20명의 이름을 모두 배워야 한다.

, 설명된 개념에 대한 인식만 있으면 됩니다.”Slide8

아미노산은 모든 서열에서 함께 연결되어 광범위한 가능한 폴리펩티드를 제공할 수 있습니다.슬라이드9

아미노산은 광범위한 가능한 폴리펩티드를 제공하는 임의의 서열로 함께 연결될 수 있습니다.

폴리펩타이드가 다음을 포함하는 경우

7개의 아미노산은 207 = 1,280,000,000개의 가능한 폴리펩티드가 생성될 수 있습니다.

폴리펩타이드가 최대 30,000개의 아미노산(예: Titin)을 포함할 수 있다는 점을 감안할 때 폴리펩타이드의 다양한 가능한 조합은 사실상 무한합니다.슬라이드10

2.4.U4 폴리펩타이드의 아미노산 서열은 유전자에 의해 암호화된다.

/wiki/File:Peptide_syn.png리보솜은 폴리펩티드 합성 부위이지만 리보솜에는 주형이 필요합니다. 즉, 전령 RNA가 필요합니다. 이 주형은 차례로 특정 아미노산을 운반하는 전달 RNA 분자에 의해 번역됩니다.

Q – 메신저 RNA는 어디에서 왔습니까?Slide11

2.4.U4 폴리펩티드의 아미노산 서열은 유전자에 의해 암호화된다

2.4.U6 아미노산 서열은 단백질의 3차원 구조를 결정한다

2.4.U6 아미노산 서열은 단백질의 3차원 구조를 결정한다.

단백질 구조에는 네 가지 수준이 있습니다. 단백질이 어느 수준에 부합하는지는 아미노산 서열에 의해 결정됩니다.

단백질을 구성하는 아미노산의 순서/서열인접한 아미노산 사이의 공유 펩타이드 결합에 의해 형성되며, 구조의 모든 후속 수준을 제어합니다.

아미노산 사슬은 스스로 접히거나 뒤집힌다

(인접하지 않은) 아민(N-H)과 카르복실산(C-O) 기 사이의 수소 결합에 의해 함께 유지됨

폴리펩타이드는 접히고 감겨 복잡한 3D 모양을 형성합니다.R 그룹 간의 상호 작용으로 인해 발생합니다.

(H-결합, 이황화 다리, 이온 결합 및 친수성/소수성 상호작용) 3차 구조는 기능에 중요할 수 있음(예: 효소에서 활성 부위의 특이성) 구형 단백질

다른 수준의 구조를 설명할 필요는 없지만 이를 알면 구상 단백질과 섬유질 단백질의 차이점을 이해하는 데 도움이 됩니다.


결과

단클론항체는 LTC에 결합4, 주식회사4, LTE4 높은 친화력으로

LTE로 면역화된 마우스를 스크리닝하여 4개의 모노클로날 하이브리도마(10G4, 2G9, 9B12 및 14H3)를 생성했습니다.4 disuccinimidyl homobifunctional cross-linking(26)을 통해 단백질 운반체에 접합. LTE4 CysLT 세포외 대사의 안정적인 최종 산물이라는 근거로 선택되었습니다(27). 흥미롭게도, 이러한 하이브리도마에서 분비된 IgG는 비접합 LTC에 대해 현저하게 다른 결합 특성을 나타냈습니다.4, 주식회사4, LTE4, LTE와 경쟁 ELISA 기반4-BSA 코팅 플레이트(그림 1). 표적 결합에 대한 4가지 항체의 비교는 10G4가 LTC에 결합함을 보여주었다4 2G9 및 9B12는 결합 LTE에 대한 선호도를 나타내는 것으로 나타났습니다.4. 이들 3개 클론의 모노클로날 항체는 천연 LTD와 유사한 결합을 나타냈습니다.4 이 경쟁 형식을 사용합니다. 14H3 클론은 세 가지 지질 모두에 대해 상대적으로 약한 결합을 나타내므로 추가 특성화에서 제외되었습니다.

위의 경쟁 ELISA로 관찰된 명백한 고친화성 CysLT 결합은 KinExA에 의해 용액에서 확인되었습니다. 이 분석에서, 평형 상태에서 항체:지질 복합체 용액에 존재하는 유리 항체의 양은 지질 코팅된 비드에 포획된 후 측정되었습니다. 평형 해리 결합 상수(케이NS) 정제된 마우스 모노클로날 항체 10G4, 2G9 및 9B12 및 Hu10G4에 대해 10G4의 6개 CDR 루프를 인간 IgG 스캐폴드에 이식한 다음 7개의 추가 잔기를 다시 뮤린 서열로 돌연변이시켜 제조된 것으로 보고되어 있다. 1 번 테이블 . 10G4 및 Hu10G4 항체는 시험된 3개의 CysLT 각각에 대해 피코몰 범위 결합 친화도를 보여주었다. LTC에 가장 높은 친화력으로 결합된 10G44, 측정된 케이NS 10피코몰 미만의 값. ELISA에 의해 이전에 관찰된 바와 같이, 2G9 및 9B12 항체는 상이한 표적 결합 프로파일을 나타냈다. LTE에 우선적으로 묶인 2G94 측정된 케이NS 약 50피코몰의 값. NS 케이NS LTC에 대한 9B12 바인딩 값4, 주식회사4, LTE4 모두 2G9보다 높았으므로 9B12는 추가 표적 특이성 연구에서 제외되었습니다.

1 번 테이블.

결합 해리 상수(케이NS) KinExA로 측정한 CysLT의 경우

항-CysLT 항체
Hu10G4(pm)10G4(오후)2G9(오후)9B12(오후)
장기 요양41.5 (UD𠄴.28)5.39 (3.93𠄷.18)1,520 (1,250𠄱,790)2,600 (1,800𠄳,480)
주식회사4101.36 (67.27�.97)37.95 (15.57�.71)575.27 (116.8𠄱,460)3,000 (1,150𠄵,020)
LTE4300.24 (222.98�.97)310.67 (241.79�.04)51.51 (3.68�.44) 628.9 (481.99�.77)

95% 신뢰 구간은 괄호 안에 표시됩니다. UD, 결정할 수 없습니다.

2G9 및 10G4는 CysLT에 대한 범 특이적 항체입니다.

biotinylated tracer 분자와 경쟁 ELISA를 사용하여 다음으로 광범위한 관련 지질 및 CysLT의 능력을 평가했습니다.1고정된 항체에 결합하는 R 수용체 길항제 화합물(보충 표 S1). IC50 레이블이 지정되지 않은 각 경쟁업체에 대한 값은 레이블이 지정되지 않은 LTE에 대한 백분율로 정규화되었습니다.4 및 LTC4 2G9 및 10G4의 경우 각각 표 2 . LTD외에도4 그리고 LTE4, CysLT, LTF에 결합된 2G9 및 10G44, 그리고 N-아세틸 LTE4, 높은 친화도( 그림 2 ). 그러나 설피도펩티드 모이어티[LTB]를 함유하지 않은 5-LO 제품에서는 검출 가능한 결합이 관찰되지 않았습니다.4, 5(NS)-HETE] 또는 테스트된 기타 에이코사노이드 [12(NS)-HETE, 20-HETE, 프로스타글란딘(PG)E2]. 마지막으로, 2G9와 10G4 모두 분리된 l-시스테인, l-시스테인-1-글리신 디펩티드, l-글루타티온, 또는 상업적으로 이용 가능한 CysLT에 대한 결합을 나타내지 않았습니다.1우리가 테스트한 R 길항제(표 2).

표 2.

다양한 구조적으로 관련된 에이코사노이드, 설피도펩티드 또는 CysLT 수용체 작용제 화합물의 교차 반응성 백분율

화합물Hu10G410G42G9
장기 요양4100.0100.03.8
주식회사44.14.05.4
LTE40.60.3100.0
LTF476.637.3424.8
N-아세틸 LTE427.611.4440.9
에옥신C4π.1π.10.2
에옥신 E4π.1π.10.8
11-트랜스-LTC4π.10.90.3
LTE4 메틸 에스테르π.1π.16.7
장기 요양4 메틸 에스테르1.71.50.2
몬테루카스트π.1π.1π.1
프란루카스트π.1π.1π.1
BayCysLT2π.1π.1π.1
HAMI3379π.1π.1π.1
베이-u9773π.1π.10.4
자피르루카스트π.1π.1π.1
MK 571π.1π.1π.1
장기보관4π.1π.1π.1
5(NS)-헤테π.1π.1π.1
12(NS)-헤테π.1π.1π.1
20-헤테π.1π.1π.1
PGE2π.1π.1π.1
l-시스테인-HCl-H2영형π.1π.1π.1
l -시스테인- l -글리신π.1π.1π.1
l -글루타치온, 환원π.1π.1π.1
l -글루타치온, 산화π.1π.1π.1

ELISA에 의해 측정된 항-CysLT 항체의 결합 친화도. A: 뮤린 항체 10G4와 LTC의 상호작용에 대한 결합 곡선4 (빨간색), LTD4 (파란색), LTE4 (녹색), LTF4 (검은 색), N-아세틸-LTE4 (주황색) 및 LTB4 (하늘색). B: 뮤린 10G4 항체(Hu10G4)의 인간화 버전에 대한 유사한 곡선. C: 뮤린 항체 2G9에 대한 결합 데이터.

이러한 모든 화합물을 포함하도록 연구를 확장하면 표적 결합 특이성에 대한 명확한 그림이 그려지고 2G9 및 10G4가 동일한 면역화 및 스크리닝 프로세스를 사용하여 생성되었지만 이러한 모노클로날 항체가 LTC에 대해 서로 다른 상대적 결합 선호도를 나타냈다는 사실이 밝혀졌습니다.4 및 그 대사 산물. LTF에 가장 높은 친화도로 결합된 항체 2G94 그리고 N-아세틸 LTE4, LTE에 이어4 > LTD4 = LTC4, 10G4는 이러한 화합물을 다음 순서로 결합했습니다.4 > LTF4 > N-아세틸 LTE4 > LTD4 > LTE4. 특이성 프로파일은 2G9와 10G4가 각각의 CysLT에서 지방산 탄화수소 사슬과 설피도펩티드 기를 인식하고 CysLT의 두 치환기가 고친화성 결합을 위해 적절한 형태로 존재해야 함을 시사합니다. 그러나 CysLT 결합 방식이 2G9와 10G4에서 다르다는 것도 분명합니다.

주요 CysLT에 대한 결합 친화도의 순위 외에도 2G9 및 10G4는 다른 설피도펩티드 함유 LT에 대해서도 차이를 보였습니다. 항체 2G9는 약하지만 측정 가능한 에옥신 E에 대한 결합을 나타냈습니다.4 및 C4, 반면 10G4는 이들 화합물에 대한 검출가능한 결합을 나타내지 못했다. 마찬가지로, 2G9는 C11이 시스 LTC의 이중 결합4 로 이성질체화 트랜스 여기서 10G4는 이 변경으로 인해 𾄀배 결합 손실을 나타냈습니다. C1 카르복실레이트기의 메틸 에스테르화로 인해 LTE 능력이 크게 감소했습니다.4 또는 LTC4 2G9 또는 10G4와 미리 형성된 CysLT 복합체와 교차 반응하여 이 카르복실레이트기가 두 항체에 의한 항원 결합에 크게 기여함을 시사합니다. 이 제한된 구조-활성-관계 연구는 두 항체가 모두 CysLT를 특이적으로 표적화하지만 10G4가 LTC에 대한 선호를 나타냄을 시사합니다4 2G9보다 선호하는 표적 항원에 대해 더 큰 선택성을 나타냅니다.

Hu10G4 Fab:LTC4 복잡한 결정 구조

10G4의 인간화는 모 뮤린 10G4 항체와 비교하여 유사한 친화도 및 특이성을 갖는 단일클론 항체 Hu10G4를 생성하였다(표 2, 도 1). 10G4에 의한 CysLT 선택적 결합의 기전을 밝히기 위해 LTC와 복합체를 이루는 Hu10G4 Fab 단편의 3차원 구조를 결정화하고 결정했습니다.4 ( 그림 3A ). X선 공결정 구조는 분자 대체에 의해 해결되었고 1.75Å 분해능으로 개선되어 우수한 기하학 및 입체화학( 표 3 ).

Hu10G4 Fab:LTC의 X선 결정 구조4 복잡한. A: LTC가 있는 Hu10G4 Fab 단편의 리본 다이어그램 표현4 복합체의 반대쪽에서 본 항원 결합. Hu10G4 중쇄는 파란색으로, 경쇄는 연한 파란색으로 표시됩니다. 가변 및 불변 도메인이 표시됩니다. 장기 요양4 Corey-Pauling-Koltun(cpk) 채색이 적용된 볼 앤 스틱 모델로 묘사됩니다. B: 2가 있는 항원 결합 부위의 확대 입체도NS영형-NS 결합된 LTC에 대한 차이 전자 밀도(파란색 메쉬)4 1.1σ에서 계산된 항원. C: 결합된 LTC의 원자와 복합체의 반투명 표면 렌더링4 공간을 채우는 cpk 구체로 묘사된 리간드.

Hu10G4:LTC4 복잡한 결정학적 모델은 LTC가4 탄화수소 꼬리를 묻음으로써 주로 항원 결합 부위에 결합합니다. 의 조합 트랜스 7번과 9번 탄소의 이중 결합이 바로 뒤따른다. 시스 탄소 11 및 14의 이중 결합은 중쇄 및 경쇄 가변 도메인 사이의 항원 결합 부위 깊숙이 삽입되는 갈고리형 구조의 지질 탄화수소 꼬리에 의한 채택을 지원하는 역할을 합니다.LTC의 글루타메이트 잔기4 글루타티온 모이어티는 항원 결합 부위에서 멀리 뻗어 있습니다. 상대 온도 분석(NS) 인자 및 이 잔기에서의 열악한 전자 밀도 맵 품질은 글루타메이트 α-탄소가 결합된 지질 항원 분자의 나머지 부분에 비해 형태적 유연성을 나타낸다는 것을 시사한다(도 3B). 이 지역이 LTE의 끝 부분에 해당하기 때문에 이것은 너무 놀라운 일이 아닙니다.4 면역화 동안 합텐 운반체 단백질에 고정된 면역원. 아라키도네이트 및 글루타티오닐 글리신 카르복실산 기는 항체 중쇄 및 경쇄 모두의 CDR 루프로부터의 아미노산 잔기의 측쇄를 포함하는 수소 결합 네트워크에 참여한다. 바운드 형태에서 LTC는4 지질은 542.1 Å 2 분자 표면적을 나타냅니다(프로브 반경 1.00 Å). LTC의 바인딩4 Hu10G4에 대한 분자 표면의 275.5౒(50.83%)를 제외합니다(도 3C)(28). 항체 결합이 LTC를 묻히는 정도4 각각의 결합되지 않은 분자 표면적에 대한 다양한 항체 결합 비펩티드 항원의 폐쇄된 표면에 대한 공개된 분석을 기반으로 하는 일반적입니다(29).

LTC의 구조적 결정인자4 Hu10G4에 의한 결합 친화도 및 특이성

Hu10G4 항체 Fab 단편의 원자와 이의 LTC 간의 비공유 상호작용에 대한 상세한 분석4 지질 항원은 결합 친화도 및 선택성의 화학적 세부 사항을 나타냅니다. 전체적으로 6개의 중쇄 및 경쇄 CDR 루프 각각에서 16개 아미노산의 측쇄가 결합된 LTC와 밀접하게 접촉합니다.4 항원[Hu10G4 항체 중쇄 및 경쇄는 Kabat et al. (30) 아미노산 번호 바로 앞의 문자 “L” 및 “H”는 각각 경쇄 또는 중쇄에서 유래됨을 나타냄]. 이들 중 9개(TyrH33, SerH34, IleH37, TrpH47, TyrH52, AlaH96, ProH98, ArgH99 및 TrpH101)가 중쇄에서 나오고 7개(LeuL36, ArgL46, TyrL49, LeuL89, ArgL9, ArgLhe9)는 경쇄에서 나옵니다. 체인. 두 개의 추가 중쇄 아미노산(AsnH35A 및 AsnH50)은 물 매개 수소 결합을 통해 간접적으로 항원과 접촉합니다. 그림 4A ).

장기 요양4 Hu10G4 항체에 의한 결합. A: Hu10G4 항원 결합 부위에서 아미노산 측쇄 및 물 분자에 의해 매개되는 상호작용의 개략도. 장기 요양4 항원은 좌표 파일에 할당된 원자 이름을 반영하는 탄소 원자에 번호가 매겨진 분자 구조로 표시됩니다. 아미노산은 단일 문자 코드를 사용하여 나열되며 그림 3에 해당하는 색상으로 표시됩니다. 화살표는 수소 결합을 나타내고 소수성 상호 작용은 호로 상징됩니다. B: LTC의 아라키도닐 카르복실레이트 주변의 수소 결합 패턴의 확대도4. C: 수소 결합 및 LTC의 글리신 말단과 항체 잔기의 긴밀한 패킹 상호작용4 글루타치온 부분. D: LTC에 대한 비극성 아미노산 측쇄의 밀착 패킹4 항원 결합 부위의 탄화수소 꼬리.

복잡한 수소 결합 네트워크는 LTC의 카르복실레이트기를 안정화시킵니다.4 아라키도네이트 모이어티(도 4B). 이것은 이 카르복실레이트기에서의 메틸화가 LTC의 친화도를 감소시킨다는 우리의 관찰을 뒷받침합니다4 Hu10G4에 바인딩. ArgL96 및 TyrH52는 모두 동일한 카르복실레이트 산소 원자의 수소 결합 거리 내에 위치합니다. AsnH35A와 AsnH50의 측쇄에 결합된 정렬된 물 분자도 이 산소 원자와 수소 원자를 공유하도록 위치합니다. 두 번째 아라키도닐 카르복실레이트 산소 원자는 SerH34 측쇄의 수소 결합 거리 내에 위치합니다. 흥미롭게도 SerH34의 아미드 질소는 두 번째 물 분자를 위치시켜 아라키도닐 카르복실레이트기와 LTC의 글루타밀 이소펩티드 결합의 아미드기 산소와 수소 결합을 형성합니다.4 l-글루타티온 모이어티. 따라서 이 두 번째 물 분자는 CDR-H3를 LTC의 아라키도네이트 카르복실레이트기와 글루타메이트에 연결합니다.4. 이 글루타메이트를 제거하면 LTC가 전환됩니다.4 주식회사에4, 이 물 매개 수소 결합 네트워크가 LTC에 대한 결합 선호도에 크게 기여할 가능성이 있습니다.4 Hu10G4 항체에 의해 나타납니다. 이 개념은 다음과 같은 우리의 관찰에 의해 뒷받침됩니다. N-아세틸 LTE4물 매개 수소 결합을 수용할 수 있는 아세틸기를 포함하는 , LTC 전환에서 손실된 결합 친화력의 상당량을 회복합니다.4 주식회사에4.

아미드 카르보닐 산소에 대한 간접적인 물 매개 접촉 외에 LTC의 나머지4 글루타티오닐 글루타메이트 잔기는 Hu10G4와 접촉하지 않습니다. 글루타티온 시스테인 및 글리신 아미노산은 각각 TyrL49 및 TyrH33과 밀접하게 접촉하고 있으며 CDR-H3 루프의 끝에 있는 ProH98 측쇄는 LTC가 연결되는 “spine”를 제공합니다.4 항원은 선반 위의 코트처럼 늘어납니다. ArgL46의 측쇄는 시스테인과 글리신을 연결하는 펩타이드 결합의 아미드 카르보닐 산소에 수소 결합 거리 내에 위치하며, 글리신 말단 카르복실레이트기는 ArgH99의 측쇄와 접촉한다(도 4C). 이 후자의 상호작용은 LTD 전환에서 글리신 제거 시 관찰되는 결합 친화도의 추가 감소를 설명할 가능성이 높습니다.4 LTE로4, 뿐만 아니라 LTF에 대한 관찰된 결합 친화도의 약간의 감소4 (LTC에서 글리신 잔기만 제거한 CysLT4).

대부분의 LTC4 Hu10G4에 결합할 때 묻히는 분자 표면은 지질 아라키도네이트 부분의 탄화수소 꼬리입니다. 꼬리는 경쇄 잔기 LeuL36, TyrL49, LeuL89, TyrL89 및 PheL98과 중쇄 잔기 IleH37, TrpH47, AlaH96, 및 TrpH101(도 4D). TrpH101의 인돌 질소와 ProH98 및 ArgH99의 백본 카르보닐 산소 원자의 수소 결합에 의해 제자리에 고정된 묻힌 물 분자도 소수성 결합 포켓 내에서 발견됩니다. LTC의 성향4 탄화수소 꼬리가 관찰된 형태를 채택하는 것은 Hu10G4에 항원 결합 친화도 및 특이성을 부여하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 보입니다. Hu10G4가 PGE와 같은 이중 결합 패턴이 변경된 다중불포화 지질에 결합할 수 없는 것으로 관찰됨2 및 LTB4 (아라키돈산의 5-LO 촉매 반응의 생성물)은 이 가설을 뒷받침하는 역할을 합니다. 또한 이성질화의 이유를 설명합니다. 시스 에게 트랜스 LTC의 C11 이중 결합4 결합 친화도를 심각하게 감소시킵니다. 마지막으로, TyrL91은 소수성 항원 결합 포켓을 지원하는 역할 외에도 LTC의 C5 위치에서 수산기와 물 매개 수소 결합에 참여합니다.4 아라키도네이트

항-CysLT 항체는 급성 염증 동안 혈관 투과성을 억제합니다

장기 요양4 다양한 조직으로 Evan’s Blue 염료 유출을 유도하는 것으로 나타났습니다. 여기에는 각각 정맥 또는 복강 내 투여 후 호흡기 및 자궁-생식기 및 복강 내로 포함됩니다(31, 32). 마우스에 복강내 주사 직후, LTC4 용량 의존적 방식으로 혈관 투과성을 유도하고 급성 염증 반응의 체액 축적 단계를 중재하는 데 도움이 될 수 있습니다(31). 마우스 모델을 사용하여 LTC의 활성을 억제하는 2G9 및 10G4의 효능을 평가했습니다.4 염료의 유출을 모니터링하여 복강으로 혈장 삼출을 유도합니다. 그림 5 ).

LTC의 혈관 투과성4- 처리된 쥐. A: Evan’s Blue 염료의 마우스 복막 흡광도는 LTC 복강 내 처리 후 플롯팅됩니다.4 대조군 항체(레인 2) 및 등몰 또는 과량의 항체 2G9(각각 레인 3 및 4)와 함께 사전 인큐베이션. B: 예방적으로 대조군(레인 2) 또는 뮤린 10G4 항체(레인 3)의 피하(SC) 주사 후 LTC 투여4 결과적으로 염료 유출이 크게 감소했습니다. 레인 4는 사전 배양된 10G4:LTC의 복강내 주사 결과를 보여줍니다.4 (A)에 표시된 실험에서와 같이 분석 전 복합체.

처음에는 LTC4 등몰 또는 몰 과량의 항체 2G9와 미리 혼합한 다음 0.2% Evan’s Blue 염료를 정맥내 투여한 마우스의 복막에 주사했습니다. 주사 후 30분에 염료의 혈관외유출을 측정하였다. 2G9(NS = 등몰의 경우 0.0011 및 NS < 과량의 2G9에 대해 0.0001) 이소타입이 일치된 대조군 항체 그룹과 비교됨(도 5A). 10G4도 LTC 차단에 효과적인 것으로 나타났습니다.4- 유도된 혈장 삼출 및 염료 유출을 naïve 그룹과 유사한 수준으로 제한함(도 5B).

LTC와 함께 2G9 및 10G4의 사전 인큐베이션을 입증한 후4 LTC의 생물학적 작용을 중화4, 우리는 10G4가 예방적으로 투여되었을 때 활성을 나타내는지 여부를 결정하기 위해 다음으로 조사했습니다. 이를 위해 두 그룹의 마우스에 LTC 24시간 전에 30 mg/ml 10G4 또는 대조군 항체를 피하 투여했습니다.4 치료 및 염료 유출을 위와 같이 모니터링했습니다. 중요한(NS < 0.0001) 대조군 항체 처리군과 비교하여 10G4 전처리를 받은 마우스에서 측정된 복막 염료의 감소가 관찰되었다(도 5B). 이러한 데이터는 당사의 항-CyLT 항체가 LTC의 작용을 효과적으로 차단하는 치료제로서의 잠재력을 보유하고 있음을 시사합니다.4 염증의 급성기 동안 혈관 투과성을 조절합니다.

10G4는 마우스에서 DSS 유발 급성 대장염으로부터 보호합니다

급성 염증을 치료하기 위한 항-CysLT 항체의 생체내 효능을 추가로 평가하기 위해, 우리는 다음으로 10G4 또는 2G9를 사용한 마우스의 치료가 마우스에서 대장염을 유도하는 DSS의 투여로 야기되는 급성 염증에 대한 보호를 제공할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 테스트했습니다. (33, 34). 6일 동안 2% DSS 수용액을 먹인 후 7�일 동안 규칙적인 식수를 먹인 C57BL/6 마우스는 체중의 유의미한 감소, 결장 중량 증가, 결장 길이 대 체중 비율에 대한 결장 중량의 증가, 및 DSS가 보류된 마우스에 비해 체중 대 결장 중량 증가. 항체 10G4로 마우스를 전처리하면 항체가 없거나 CysLT를 표적으로 하지 않는 이소형 대조군 항체(LT1014)를 받은 DSS-처리된 마우스에 비해 급성 대장염의 증상이 유의하게 감소되었습니다. 10G4는 면역억제제인 CsA( 그림 6A ). 마우스를 분석하고 체중, 대변 일관성 및 직장 출혈의 중증도를 고려한 질병 활성 지수 점수로 평가할 때도 동일한 상관관계가 관찰되었습니다(도 6B).

항체 10G4는 급성 염증의 DSS 유도 모델에서 C57BL/6 마우스를 보호합니다. A: PBS 완충액(비히클), 비-CysLT 이소형 대조군 항체(LT1014), CsA 또는 10G4로 처리된 마우스의 체중을 DSS로 처리하는 동안 및 처리한 후에 그리고 DSS 처리되지 않은(대조군) 마우스와 비교하여 모니터링했습니다. B: 마우스에 대한 질병 활성 지수 점수. C: 비히클, 10G4 또는 비특이적 항체 LT1014 투여 후 DSS로 처리된 마우스 및 미처리(대조군) 마우스로부터 면역 세포 침윤을 평가하기 위해 헤마톡실린 및 에오신으로 염색된 결장 조직 섹션. D: 비히클, CsA, 항체 LT1014, 10G4 또는 2G9로 처리된 미처리(대조군) 및 DSS-섭식 마우스로부터 제거된 결장 조직 샘플에 할당된 조직 손상 점수.

추출된 결장 조직의 조직병리학적 분석은 비히클 또는 이소형 대조군 항체-처리된 마우스에 비해 10G4가 투여된 DSS-처리된 마우스에서 염증 세포의 침윤이 감소되었음을 나타내었다(도 6C). 마지막으로, 10G4 또는 CsA를 투여한 DSS 처리 마우스의 코호트에서 추출한 결장 조직에서 감소된 조직 손상이 측정되었다(도 6D).


클레임

1. 일반식 X1-X2-X3-X4-X5를 포함하는 폴리펩티드로서, 여기서:

(a) X1은 (i) SEQ ID NO:1과 길이를 따라 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, (ii) 적어도 50개의 아미노산 서열로 이루어진 군으로부터 선택된 아미노산 서열을 포함한다: 길이를 따라 SEQ ID NO:2와 동일한 % 및 (iii) 길이를 따라 SEQ ID NO:3과 50% 이상 동일한 아미노산 서열 (b) X2는 : (i) 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO: 1과 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 X2는 적어도 잔기 16, 20, 및 24에서 SEQ ID NO: 1로부터의 변화를 갖는다 (ii) 아미노산 서열을 따라 잔기 SEQ ID NO:2와 적어도 50% 동일한 서열, 여기서 X2는 적어도 잔기 18, 22, 및 26에서 SEQ ID NO:2로부터의 변화를 보유하고 (iii) 아미노산 서열은 적어도 50% 동일한 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3까지, 여기서 X2는 적어도 잔기 18, 22, 및 26에서 SEQ ID NO:3으로부터의 변화를 갖고 (c) X3, X4, 및 X5는 독립적이다 (i) SEQ ID NO:1과 길이를 따라 50% 이상 동일한 아미노산 서열, (ii) 50개 이상의 아미노산 서열 길이를 따라 SEQ ID NO:2에 대해 동일한 % 및 (iii) 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3에 대해 50% 이상 동일한 아미노산 서열, 여기서 폴리펩티드는 SEQ ID NO:5의 아미노산 서열을 포함하지 않음 -7.

제1항에 있어서, X1이 서열 번호 1과 길이를 따라 적어도 50% 동일한 아미노산 서열을 포함하고, 여기서 X1은 서열 번호 1로부터의 잔기 2 중 적어도 하나 이상의 변화를 갖고, 3, 5, 6, 9, 12, 13, 15, 16, 17, 17, 20, 21, 25

제1항에 있어서, X1이

(A) 그 길이를 따라 서열 번호 2와 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 X1은 잔기 4, 5, 7, 8, 11 중 적어도 하나 이상에서 서열 번호 2로부터의 변화를 갖고, 14, 15, 17, 18, 19, 20, 22, 23, 26, 및 27 또는 (B) SEQ ID NO:3과 길이를 따라 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 X1은 SEQ ID NO. NO:3 잔기 4, 5, 7, 8, 11, 14, 15, 17, 18, 19, 20, 22, 23, 26 및 27 중 적어도 하나 이상.

제1항에 있어서, X3이 존재하고, X3이 하기로 이루어진 군으로부터 선택된 아미노산 서열을 갖는 것인 폴리펩티드.

(i) 그 길이를 따라 SEQ ID NO:1과 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 X2는 적어도 잔기 20, 24, 및 25에서 SEQ ID NO: 1로부터의 변화를 보유한다. 길이를 따라 SEQ ID NO:2와 적어도 50% 동일하며, 여기서 X2는 적어도 잔기 22, 26 및 27에서 SEQ ID NO:2로부터의 변화를 보유하고 (iii) 아미노산 서열은 이의 길이를 따라 적어도 50% 동일 SEQ ID NO:3에서 X2는 적어도 잔기 22, 26, 및 27에서 SEQ ID NO:3으로부터의 변화를 갖는다.

제4항에 있어서, X4가 존재하고, X4가 하기로 이루어진 군으로부터 선택된 아미노산 서열을 갖는 것인 폴리펩티드.

(i) 그 길이를 따라 서열 번호 1과 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 X2는 적어도 잔기 25에서 서열 번호 1로부터의 변화를 보유하고, (ii) 아미노산 서열은 서열 번호 1을 따라 적어도 50% 동일한 SEQ ID NO:2에 대한 그의 길이, 여기서 X2는 적어도 잔기 27에서 SEQ ID NO:2로부터의 변화를 갖고, (iii) 아미노산 서열은 SEQ ID NO:3과 길이를 따라 50% 이상 동일하며, 여기서 X2는 적어도 27번 잔기에서 서열 번호 3으로부터의 변화.

제5항에 있어서, X5가 존재하고, X5가 하기로 이루어진 군으로부터 선택된 아미노산 서열을 갖는 것인 폴리펩티드:

(i) 그 길이를 따라 서열 번호 1과 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 X2는 적어도 잔기 23에서 서열 번호 1로부터의 변화를 보유하고, (ii) 아미노산 서열은 서열 번호 1을 따라 적어도 50% 동일한 SEQ ID NO:2에 대한 그의 길이, 여기서 X2는 적어도 잔기 25에서 SEQ ID NO:2로부터의 변화를 갖고, (iii) 아미노산 서열은 SEQ ID NO:3과 길이를 따라 50% 이상 동일하며, 여기서 X2는 적어도 25번 잔기에서 서열 번호 3으로부터의 변화.

제1항에 있어서,

(a) X1은 하기로 이루어진 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함한다: (i) 아미노산 서열이 서열 번호 1과 길이를 따라 50% 이상 동일하고, 여기서 잔기 16은 K 또는 그의 보존적 치환이다. (ii) SEQ ID NO: 2와 그의 길이를 따라 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 잔기 18은 K 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 아미노산 서열은 그의 길이를 따라 SEQ ID NO: 2와 적어도 50% 동일하다. ID NO:3, 여기서 잔기 18은 K 또는 그의 보존적 치환이다. (b) X2는 다음으로 이루어진 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함한다: (i) 아미노산 서열은 그 길이를 따라 잔기와 적어도 50% 동일 SEQ ID NO: 1, 여기서 잔기 16은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 17은 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 E 또는 그의 보존적 치환이다. (ii) 아미노산 서열이 50% 이상 동일 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:2에 대해 수직이고, 여기서 잔기 18은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 E 또는 a이다. 이의 보존적 치환 및 (iii) 잔기 18은 A 또는 이의 보존적 치환이고, 잔기 19는 E 또는 이의 보존적 치환이고, 잔기 22인 잔기 SEQ ID NO:3에 대해 길이를 따라 적어도 50% 동일한 아미노산 서열 R은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 E 또는 그의 보존적 치환이다. (c) X3은 (i) 아미노산 서열을 따라 50% 이상 동일한 잔기 SEQ ID NO: 1까지의 길이, 여기서 잔기 16은 D 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 17은 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 I 또는 a cons이다. 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 K 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 SEQ ID NO:2, 여기서 잔기 18은 D 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 L 또는 그의 보존적 치환이고,잔기 23은 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 K 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 적어도 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3과 50% 동일하며, 여기서 잔기 18은 D 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 I 또는 잔기 25는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 K 또는 그의 보존적 치환이다. (d) X4는 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함한다. (i) SEQ ID NO: 1 잔기와 길이를 따라 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 잔기 16은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 17은 R 또는 cons 이의 ervative 치환, 잔기 20은 L 또는 그의 보존적 치환, 잔기 21은 V 또는 그의 보존적 치환, 잔기 23은 I 또는 그의 보존적 치환, 잔기 24는 L 또는 그의 보존적 치환, 및 잔기 25는 A 또는 또는 그의 보존적 치환 (ii) 잔기 18은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 R 또는 그의 보존적 치환, 잔기 21인 잔기 SEQ ID NO:2와 길이를 따라 적어도 50% 동일한 아미노산 서열 R은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 V 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 A 또는 그의 보존적 치환이고, ( iii) 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3과 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 잔기 18은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 R 또는 conse rvative 치환, 잔기 21은 L 또는 그의 보존적 치환, 잔기 23은 V 또는 그의 보존적 치환, 잔기 25는 I 또는 그의 보존적 치환, 잔기 26은 L 또는 그의 보존적 치환, 및 잔기 27은 A 또는 그의 보존적 치환 및 (e) X5는 (i) 아미노산 서열이 서열 번호 1의 잔기와 길이를 따라 적어도 50% 동일한 것으로 이루어진 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함하고, 여기서 잔기 17은 E 또는 그의 보존적 치환, 잔기 20은 K 또는 그의 보존적 치환, 잔기 21은 A 또는 그의 보존적 치환, 잔기 24는 K 또는 그의 보존적 치환, 및 잔기 25는 Q 또는 그의 보존적 치환 (ii) 아미노산 서열은 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:2와 50% 이상 동일하며, 여기서 잔기 19는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 K 또는 거기에서 보존적 치환이다. 의 잔기 23은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 Q 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 아미노산 서열은 길이를 따라 잔기와 50% 이상 동일하다. SEQ ID NO:3, 여기서 잔기 19는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27 폴리펩타이드는 서열번호 5-7의 아미노산 서열을 포함하지 않는 Q 또는 그의 보존적 치환이다.

제1항에 있어서,

(a) X1은 다음으로 이루어진 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함한다: (i) 아미노산 서열이 서열 번호 1과 길이를 따라 50% 이상 동일하고, 여기서 잔기 2는 E 또는 그의 보존적 치환이다. , 잔기 3은 D 또는 그의 보존적 치환, 잔기 5는 E 또는 그의 보존적 치환, 잔기 6은 L 또는 그의 보존적 치환, 잔기 9는 L 또는 그의 보존적 치환, 잔기 10은 A 또는 그의 보존적 치환 , 잔기 13은 L 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 15는 I 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 16은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 17은 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 18은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 R 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 Q 또는 그의 보존적 치환이다. 그의 치환, 잔기 5는 D 또는 그의 보존적 치환, 잔기 7은 E 또는 그의 보존적 치환, 잔기 8은 L 또는 그의 보존적 치환, 잔기 11은 L 또는 그의 보존적 치환, 잔기 12는 A 또는 그의 보존적 치환 그의 치환, 잔기 15는 L 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 17은 I 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 18은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 R 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 Q 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 아미노산 서열은 서열 번호 3과 길이를 따라 적어도 50% 동일하며, 여기서 잔기 4는 E 또는 a 그의 보존적 치환, 잔기 5는 D 또는 그의 보존적 치환, 잔기 7은 E 또는 그의 보존적 치환, 잔기 8은 L 또는 그의 보존적 치환, 잔기 11은 L 또는 그의 보존적 치환, 잔기 12는 A 또는 a 그의 보존적 치환, 잔기 15는 L 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 17은 I 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 18은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 R 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 Q 또는 그의 보존적 치환이다. (b) X2는 (i) 아미노산 서열이 50% 이상 동일하다. 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO: 1까지이고, 여기서 잔기 16은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 17은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 L 또는 보존적 치환이다. 이의 잔기 24는 L 또는 이의 보존적 치환이다. ive 치환, 잔기 19는 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 L 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 아미노 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3과 적어도 50% 동일한 산 서열, 여기서 잔기 18은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 L 또는 그의 보존적 치환이다. (c) X3은 (i) 잔기 SEQ ID NO: 1까지의 길이, 여기서 잔기 17은 T 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 M 또는 그의 보존적 치환이다. (ii) 아미노산 서열은 길이를 따라 잔기 19가 T 또는 a 잔기 21은 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 M 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 아미노 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3과 적어도 50% 동일한 산 서열, 여기서 잔기 19는 T 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 M 또는 그의 보존적 치환이다. (d) X4는 (i) 아미노산 se 그 길이를 따라 잔기 25가 K 또는 그의 보존적 치환인 잔기 SEQ ID NO:1에 대해 길이를 따라 적어도 50% 동일한 서열 (ii) 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:2에 대해 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 잔기 27은 K 또는 이의 보존적 치환이고, (iii) 아미노산 서열은 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3과 50% 이상 동일하고, 여기서 잔기 27 또는 이의 보존적 치환 및 (e) X5는 부재하고, 또는 다음으로 이루어진 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함한다: (i) 서열 번호 1의 잔기와 길이를 따라 적어도 50% 동일한 아미노산 서열 SEQ ID NO:2의 잔기에 대한 길이 및 (iii) SEQ ID NO:3의 잔기에 대한 길이를 따라 50% 이상 동일한 아미노산 서열, 여기서 폴리펩티드는 SEQ ID NO:5-7의 아미노산 서열을 포함하지 않음 .

제1항에 있어서,

(a) X1은 하기로 이루어진 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함한다: (i) SEQ ID NO:1과 길이를 따라 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 잔기 16은 K 또는 그의 보존적 치환이다. , 잔기 17은 D 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 K 또는 그의 보존적 치환이다. 그의 보존적 치환, 잔기 19는 D 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 K 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 아미노산 서열은 서열 번호 3과 길이를 따라 적어도 50% 동일하며, 여기서 잔기 18은 R은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 D 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 K 또는 그의 보존적 치환이다. (b) X2는 (i) 아미노산 서열 잔기 16은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 17은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 L 또는 그의 보존적 치환, 그리고 잔기 24는 E 또는 그의 보존적 치환이다. , 잔기 19는 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 E 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3과 적어도 50% 동일하며, 여기서 잔기 18은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 L 또는 보존적 부분이다. 이의 적정, 잔기 23은 L 또는 이의 보존적 치환이고, 잔기 26은 E 또는 이의 보존적 치환이다. (c) X3은 (i) 적어도 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO: 1과 50% 동일하며, 여기서 잔기 16은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 17은 V 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 L 또는 보존적 치환이다. 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 H 또는 그의 보존적 치환이다. (ii) 아미노산 서열은 길이를 따라 잔기와 50% 이상 동일함 SEQ ID NO:2, 여기서 잔기 18은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 19는 V 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 L 또는 보존적 치환이다. ive 치환, 잔기 25는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 H 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 아미노산 서열이 길이를 따라 50% 이상 동일함 잔기 SEQ ID NO:3으로, 여기서 잔기 18은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 19는 V 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 H 또는 그의 보존적 치환이다. (d) X4는 (i) 아미노 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO: 1과 적어도 50% 동일한 산 서열, 여기서 잔기 16은 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 17은 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 M 또는 그의 보존적 치환이다. (ii) 아미노산 서열이 50% 이상 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:2와 동일하며, 여기서 잔기 18은 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 L 또는 보존적 치환이다. 그의 치환, 잔기 26은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 M 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 아미노산 서열은 그의 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3과 50% 이상 동일하며, 여기서 잔기 18은 는 E 또는 그의 보존적 치환, 잔기 19는 E 또는 그의 보존적 치환, 잔기 22는 I 또는 그의 보존적 치환, 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환, 잔기 2 6은 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 M 또는 그의 보존적 치환이고, (e) X5는 (i) 아미노산 서열이 50% 이상 동일한 것으로 이루어진 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함한다. 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO: 1까지이고, 여기서 잔기 17은 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 V 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 E 또는 보존적 치환이다. 그의 잔기 24는 D 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 H 또는 그의 보존적 치환이다. (ii) 아미노산 서열은 길이를 따라 잔기 19가 E임 또는 그의 보존적 치환, 잔기 22는 K 또는 그의 보존적 치환, 잔기 23은 V 또는 그의 보존적 치환, 잔기 25는 E 또는 그의 보존적 치환, 잔기 26은 D 또는 보존적 s 이의 치환이고, 잔기 27은 H 또는 이의 보존적 치환이고, (iii) 아미노산 서열은 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3과 50% 이상 동일하며, 여기서 잔기 19는 E 또는 이의 보존적 치환이며, 잔기 22 R은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 V 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 D 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 H 또는 그의 보존적 치환이고, 여기서 폴리펩티드는 SEQ ID NO: 5-7의 아미노산 서열을 포함하지 않는다.

제1항에 있어서,

(a) X1은 하기로 이루어진 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함한다: (i) SEQ ID NO:1과 길이를 따라 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 잔기 2는 T 또는 그의 보존적 치환이다. , 잔기 3은 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 5는 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 6은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 9는 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 10은 A 또는 그의 보존적 치환이다. , 잔기 12는 R 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 13은 E 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 15는 M 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 16은 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 17은 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 18은 V 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 R 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 21은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 25는 K 또는 그의 보존적 치환이다. (ii) 아미노산 서열은 그 길이를 따라 SEQ ID NO: 2, 여기서 잔기 4는 T 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 5는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 7은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 8은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 10은 I 또는 보존적 치환이다. 그의 치환, 잔기 12는 A 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 14는 R 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 15는 E 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 17은 M 또는 그의 보존적 치환이다.잔기 18은 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 V 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 R 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 K 또는 그의 보존적 치환이고, (iii) 아미노산 서열이 SEQ ID NO와 길이를 따라 50% 이상 동일함 :3, 여기서 잔기 4는 T 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 5는 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 7은 K 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 8은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 10은 I 또는 a 그의 보존적 치환, 잔기 12는 A 또는 그의 보존적 치환, 잔기 14는 R 또는 그의 보존적 치환, 잔기 15는 E 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 17은 M 또는 그의 보존적 치환이다. 잔기 18은 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 V 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 R 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 M 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 E 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 27은 K 또는 그의 보존적 치환이다. (b) X2는 하기로 이루어진 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함한다: (i ) 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO: 1과 적어도 50% 동일한 아미노산 서열, 여기서 잔기 16은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 17은 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 20은 L 또는 보존적 치환이다. 잔기 21은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 24는 E 또는 그의 보존적 치환이다. (ii) 아미노산 서열은 길이를 따라 50% 이상 동일 dues SEQ ID NO:2, 여기서 잔기 18은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 I 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 22는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 E 또는 그의 보존적 치환이고 (iii) 아미노산 서열은 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3과 50% 이상 동일하며, 여기서 잔기 18은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 19는 I 또는 보존적 치환이다. 잔기 22는 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 23은 L 또는 그의 보존적 치환이고, 잔기 26은 E 또는 그의 보존적 치환이다. (c) X3은 부재하거나 하기로부터 선택된 아미노산 서열을 포함한다: (i) SEQ ID NO:1 잔기와 길이를 따라 50% 이상 동일한 아미노산 서열 (ii) SEQ ID NO:2 잔기와 길이를 따라 50% 이상 동일한 아미노산 서열 및 ( iii) 그 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:3과 적어도 50% 동일한 아미노산 서열 (d) X4는 존재하지 않거나 다음으로 이루어진 군으로부터 선택된 아미노산 서열을 포함한다: (i) 아미노산 서열 적어도 50% 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO:1과 동일함 (ii) 아미노산 서열이 SEQ ID NO:2 잔기와 길이를 따라 50% 이상 동일하고 (iii) 아미노산 서열이 SEQ ID NO:2에서 길이를 따라 50% 이상 동일함 잔기 SEQ ID NO:3 및 (e) X5가 존재하지 않거나, 또는 다음으로 이루어진 군으로부터 선택되는 아미노산 서열을 포함한다: (i) 아미노산 서열의 길이를 따라 잔기 SEQ ID NO: 1 (ii) SEQ ID NO:2 잔기와 길이를 따라 50% 이상 동일한 아미노산 서열 및 (iii) SEQ ID NO:3 잔기와 길이를 따라 50% 이상 동일한 아미노산 서열, 여기서 폴리펩티드는 SEQ ID NO: 5-7의 아미노산 서열을 포함하지 않는다.

11. 일반식 X1-X2-X3-X4를 포함하는 폴리펩티드로서, 여기서:

X1은 서열 번호: 8의 아미노산 서열의 잔기 1-34와 길이를 따라 적어도 50% 동일하며, 여기서 X1의 아미노산 서열은 서열 번호: 8 적어도 잔기 6, 8, 13, 21, 25, 및 28에서 X2가 존재하지 않거나, 서열 번호 8의 아미노산 서열의 잔기 36-68과 길이를 따라 적어도 50% 동일함 X3은 존재하지 않음 , 또는 SEQ ID NO: 8의 아미노산 서열의 잔기 69-102와 길이를 따라 적어도 50% 동일하고 X4는 존재하지 않거나, 또는 이의 길이를 따라 아미노의 잔기 103-119와 동일하다. SEQ ID NO: 8의 산 서열.

제11항에 있어서, X1의 아미노산 서열이 적어도 하기와 같이 서열식별번호: 8의 잔기 1-34의 아미노산 서열과 상이한 폴리펩티드:

W6은 A, M 또는 그의 보존적 치환으로 치환됨 N8은 I, L, K, D 또는 그의 보존적 치환으로 치환됨 Y13은 I, A, M 또는 그의 보존적 치환으로 치환됨 E21은 I, L 또는 그의 보존적 치환으로 치환됨 Y25는 M, A 또는 그의 보존적 치환으로 치환되고, K28은 I, L, V 또는 그의 보존적 치환으로 치환된다.

제11항에 있어서, X1의 아미노산 서열이 적어도 잔기 2, 5, 18 및 27에서 서열식별번호: 8의 잔기 1-34의 아미노산 서열과 추가로 상이한 것인 폴리펩티드.


4개의 속 바이러스의 생물학적 특성은 서로 다른 특성을 나타내며 속 페이지의 해당 섹션에 설명되어 있습니다.

헤파시: 그리스어에서 헤파NS, 헤파던지다, &ldquoliver&rdquo 및 간염 진단서 바이러스

페기: 에서 체육지속적이고 원래 이름 NSB 바이러스 및 간염 NS, 외과의사 &ldquoGB&rdquo의 이니셜에서 따온


폴딩되지 않은 구조의 아미노산 서열로부터 PDB 파일 구축 - 생물학

미리 선택된 덜 구속된 폴리펩티드(들)의 에너지적으로 가장 가능성이 높은 3차원 구조를 실질적으로 모방하는 시뮬레이션된 화학적으로 변형된 펩티드 또는 펩티드모방 구조(들)를 생산하는 방법으로서,

(1) 미리 선택된 폴리펩티드에 포함된 각 잔기에 대한 φ 및 ψ 각도 결정

(2) 단계 (i)에서 얻은 각 잔기에 대한 φ 및 ψ 각도를 공지된 폴리펩티드 종의 각 잔기에 대한 φ 및 ψ 각도와 비교하는 단계

(3) 화학적으로 변형된 펩티드 또는 펩티드모방 구조를 생성하기 위해 미리 선택된 폴리펩티드의 잔기 중 적어도 하나를 화학적으로 변형된 부분으로 치환하는 단계로서, 상기 화학적으로 변형된 부분은 교체된 잔여물과

(4) 화학적으로 변형된 펩티드 또는 펩티드모방 구조의 생리활성을 화학적으로 합성하고 테스트하는 것.

제1항에 있어서, 단계 (1), (2), 및 (3)은 다음을 갖는 화학적으로 변형된 유사체(들)를 생성하기 위해 미리 선택된 덜 구속된 폴리펩티드의 첫 번째 잔기로 시작하여 순차적으로 반복되는 것인 방법. 미리 선택된 덜 구속된 폴리펩티드(들)의 에너지적으로 가장 가능성이 높은 3차 구조를 실질적으로 모방하는 3차 구조.

3. 생물학적 또는 약리학적 활성 분자를 생성하는 방법으로서,

(a) 생물학적 또는 약리학적 활성을 갖는 단일클론 항체의 초가변 영역의 아미노산 서열을 결정하는 단계, 및

(b) 단계 (a)의 아미노산 서열에 기초하여 펩티드모방 화합물을 생산하는 단계로서, 펩티드모방 화합물은 실질적으로 상기 모노클로날 항체의 생물학적 또는 약리학적 활성을 보유하고, 여기서 상기 펩티드모방 화합물은

(i) 상기 모노클로날 항체의 초가변 영역에 포함된 각 잔기에 대해 에너지적으로 가장 가능성이 높은 φ 및 ψ 각도를 결정하는 단계,

(ii) 단계 (i)에서 얻은 각 잔기에 대한 φ 및 ψ 각도를 공지된 폴리펩티드 종의 각 잔기에 대한 φ 및 ψ 각도와 비교하고,

(iii) 약학적 활성 화합물의 잔기 중 하나 이상을 화학적으로 변형된 모이어티로 치환하는 단계로서, 상기 화학적으로 변형된 모이어티는 대체될 잔기의 φ 및 ψ 각과 실질적으로 유사한 φ 및 ψ 각을 갖는다.

12개의 마이크로피시와 1164개의 프레임을 포함하는 마이크로피시 부록이 사양의 일부로 포함됩니다.

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본 발명은 약물 디자인에 관한 것으로, 보다 상세하게는 생체활성 펩티드모방 화합물 구조를 예측하고 제조하기 위한 목적으로 선택된 올리고펩티드 또는 폴리펩티드의 입체형태적 특징의 시뮬레이션 및 예측을 통해 합리적으로 달성되는 약물 디자인에 관한 것이다. 본 발명은 또한 이러한 예측 및 화합물을 만들기 위한 방법 및 도구, 그리고 그렇게 생성된 화합물의 포유동물 진단 및 치료 용도에 관한 것이다.

발명의 배경

단백질은 하나 이상의 길고 접힌 폴리펩타이드 사슬을 포함하는 복잡한 3차원 물질입니다. 이 사슬은 차례로 아미노산이라는 작은 화학 단위로 구성됩니다. 모든 아미노산에는 탄소, 수소, 산소 및 질소가 포함되어 있습니다. 일부에는 유황도 포함되어 있습니다. "펩티드"는 2개 이상의 아미노산을 포함하는 화합물입니다. 아미노산은 한 줄로 서로 연결되어 펩티드 사슬을 형성합니다. 펩타이드의 생물학적 생산에 관여하는 20개의 다른 자연 발생 아미노산이 있으며, 이들 중 임의의 수는 펩타이드 사슬을 형성하기 위해 임의의 순서로 연결될 수 있습니다. 펩타이드의 생물학적 생산에 사용되는 자연 발생 아미노산은 모두 L-배열을 가지고 있습니다. 합성 펩타이드는 L-아미노산, D-아미노산, 또는 두 가지 다른 구성의 아미노산의 다양한 조합을 활용하는 통상적인 합성 방법을 사용하여 제조할 수 있습니다. 일부 펩타이드 사슬은 몇 개의 아미노산 단위만을 포함합니다. 예를 들어, 10개 미만의 아미노산 단위를 갖는 짧은 펩티드 사슬은 때때로 "올리고펩티드"라고 하며, 여기서 접두사 "올리고"는 "소수"를 의미합니다. 다른 펩티드 사슬은 많은 수의 아미노산 단위, 예를 들어 최대 100개 이상을 함유하고 접두사 "폴리"가 "많은"을 의미하는 "폴리펩티드"로 지칭됩니다. 고정된 수의 아미노산 단위를 포함하는 또 다른 펩티드 사슬은 사슬에서 고정된 수의 단위를 나타내는 접두사, 예를 들어 접두사 "옥타"가 8을 의미하는 옥타펩티드를 사용하여 언급됩니다. (관례에 따라 "폴리펩티드"는 3개 이상의 아미노산을 포함하는 임의의 펩티드 사슬로 간주될 수 있는 반면, "올리고펩티드"는 일반적으로 "짧은" 폴리펩티드 사슬의 특정 유형으로 간주됩니다. 따라서 본원에 사용된 바와 같이 이해됩니다. "폴리펩티드"에 대한 임의의 언급은 올리고펩티드도 포함한다. 또한, "펩티드"에 대한 임의의 참조는 폴리펩티드, 올리고펩티드 등을 포함한다.) 아미노산의 각각의 상이한 배열은 상이한 폴리펩티드 사슬을 형성한다. 형성될 수 있는 사슬의 수(따라서 서로 다른 단백질의 수)는 사실상 무제한입니다.

약물은 질병을 예방하거나 치료하는 것과 같은 원하는 결과를 가져올 의도로 살아있는 유기체에 투여되는 화학 물질입니다. 원하는 결과는 일반적으로 투여된 약물과 생체 조직에서 발견되는 화합물 간의 적절한 물리적 또는 화학적 상호작용을 통해 달성됩니다.

모든 생명체는 단백질을 함유하고 있습니다. 세포의 구조는 단백질로 구성됩니다. 효소로 알려진 일부 단백질은 생명의 화학 반응 속도를 높입니다. 그들은 음식을 소화하고 에너지를 생성하며 다른 단백질을 만드는 데 도움을 줍니다. 단일 세포에는 수백 개의 효소가 포함될 수 있습니다. 호르몬으로 알려진 다른 펩티드와 단백질은 몸 전체의 화학적 활동을 조절합니다. 또 다른 단백질은 이물질을 인식하고 부착하는 항체입니다.

약물 설계는 역사적으로 포유류 신체의 살아있는 세포에 있는 단백질과 같은 수용체와 어떤 식으로든 상호작용하는 특정 화학 물질을 "발견"하는 것과 관련되었습니다. 단백질이 폴리펩타이드로 구성되어 있기 때문에 일부 효과적인 약물도 펩타이드이거나 펩타이드를 따라 패턴화된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 일반적으로, 두 개의 펩타이드가 서로 효과적으로 상호작용하기 위해서는, 예를 들어 하나는 단백질 수용체로, 다른 하나는 약물로서 상호작용하기 위해서는 하나의 펩타이드의 복잡한 3차원 형태("형태")가 다음을 허용하는 호환 가능한 형태를 취하는 것이 필요합니다. 두 개의 펩타이드가 원하는 결과를 생성하는 방식으로 서로 맞고 결합됩니다. 그러한 예에서, 첫 번째 펩티드의 복잡한 모양 또는 구조는 "잠금"과 비교되었으며, 첫 번째 펩티드를 잠금 해제하는(즉, 원하는 결과를 생성하는) "열쇠"로서의 수용체의 해당 필수 모양 또는 구조와 비교되었습니다. . 이 "잠금 및 열쇠" 유추는 적절하게 일치된 키(두 번째 펩타이드 또는 이후에 패턴화된 화합물)만이 "잠금 해제"(원하는 결과 생성)하기 위해 잠금(첫 번째 펩타이드) 내에 들어갈 수 있음을 강조합니다. 또한, 열쇠가 자물쇠에 맞아도 그 기능을 수행하기 위해서는 적절한 구성이 있어야 합니다. 즉, 두 번째 펩티드는 첫 번째 펩티드, 예를 들어 수용체 단백질과 적절하게 결합하기 위해 올바른 공간 배열 및 위치에 올바른 요소를 포함해야 합니다. 따라서 키, 또는 그 이후에 패턴화된 두 번째 펩타이드 또는 화합물의 적절한 형태 또는 모양을 발견하거나 예측하는 것은 모든 약물 설계의 주요 목표입니다.

올리고펩티드 또는 폴리펩티드의 형태를 발견하거나 예측하는 데 관련된 장애물을 더 잘 이해하고 이해하기 위해 도 1을 참조한다. 도 1은 4개의 아미노산으로 구성된 중성 올리고펩티드의 통상적인 화학적 표현을 나타낸 것이다. 펩티드가 존재하는 매질의 pH에 ​​따라, 펩티드는 다양한 하전된 종, 즉 하나 이상의 암모늄 종, 카르복실 음이온 등을 함유할 수 있다. 1은 말단 아미노(NH2) 그림과 같이 사슬의 왼쪽 끝에 그룹이 있고 사슬의 오른쪽 끝에 말단 유리 카르복실(--COOH) 그룹이 있습니다. 폴리펩타이드의 이 끝을 아미노(NH2) 말단 및 카르복실(--COOH) 말단 각각. 이 동일한 용어가 단백질의 경우에도 적용됩니다. 관례상 NH2 - 단백질의 폴리펩타이드 사슬의 올리고펩타이드에 있는 말단 아미노산을 첫 번째 아미노산 또는 첫 번째 "잔기"라고 합니다. 사슬의 다음 아미노산은 사슬 전체에 걸쳐 두 번째 아미노산 또는 두 번째 잔기라고 하며, 이런 식으로 계속됩니다.

도 2에 도시된 R 그룹은 1, 즉, R 1 , R 2 , R 3 및 R 4 는 사슬의 다양한 "펜던트 기"를 상징합니다. 펜던트 기는 항상 알파 탄소(C α ) 원자(즉, 탄소-수소( CH) 사슬의 성분, 도 1)에 도시된 바와 같이. 펜던트 기는 사슬의 치수에 비해 상당히 변할 수 있는 물리적 치수를 갖는 단순 또는 복합 기 또는 모이어티를 포함할 수 있다.

단백질 또는 폴리펩타이드의 전체 구조를 결정하는 데 중요한 역할을 하는 많은 요인이 있습니다. 첫째, 펩티드 결합, 즉 사슬의 아미노산을 함께 연결하는 결합은 공유 결합입니다. 이 결합은 본질적으로 치환된 아미드인 구조에서 평면형입니다. "아미드"는 라디칼을 함유하는 유기 화합물 그룹 중 하나입니다. 2. OC와 C-N 원자는 상대적으로 단단한 평면에 있기 때문에 이들 축을 중심으로 자유회전이 일어나지 않는다. 따라서, 도 1에 개략적으로 도시된 평면. 점선(12)에 의해 2의 산소(O), 탄소(C), 질소(N) 및 수소(H) 원자가 있는 곳에 때때로 "아미드 평면" 또는 "펩티드 평면"이라고 칭해지는 점선(12)에 의해 형성됩니다. 주어진 아미노산 또는 잔기. 이 아미드 평면의 반대쪽 모서리에는 α-탄소(C α) 원자가 있습니다. 펩티드 또는 아미드 평면에서 단단한 OC 및 C-N 원자에 대한 회전이 실질적으로 없기 때문에 폴리펩티드 사슬은 C α 원자를 연결하는 일련의 평면 펩티드 연결을 포함합니다. 따라서 C α 원자는 도 2에 도시된 바와 같이 폴리펩타이드 사슬에 대한 회전점 또는 중심으로 작용한다. 2B. 도에서. 도 2b에서 음영 영역(12)은 펩타이드 또는 아미드 평면을 나타낸다. 각 평면은 C α 원자를 통해 인접한 평면에 연결됩니다.

폴리펩티드 또는 단백질의 전체 구조 또는 형태를 정의하는 데 중요한 역할을 하는 두 번째 요소는 공통 C α 연결에 대한 각 아미드 또는 펩티드 평면의 회전 각도입니다. 유리하게는, O, C, N 및 H 원자가 아미드 평면에 남아 있다고 가정하면(일부 형태의 경우 이러한 원자의 평면도에서 약간의 편차가 있을 수 있지만 일반적으로 유효한 가정임) 이러한 회전 각도는 완전히 정의됩니다 폴리펩티드의 구조, 적어도 인접한 잔기 사이에 존재하는 구조. 이러한 회전 각도는 도 4에 도시되어 있다. 2C. 도에서. 도 2c에서, 점선 12' 및 12"로 표시되는 두 개의 아미드 평면이 도시되어 있다. 이 두 평면은 각 평면의 모서리인 공통 C α 원자(13)에 의해 결합된다. 평면(12')의 회전 각도에 대한 공통 C α -원자(13)는 φ로 정의됩니다. C α 원자(13)에 대한 평면(12")의 회전 각도는 ψ로 정의됩니다. 따라서 두 개의 각도 φ, ψ는 펩티드 사슬의 특정 잔기의 주사슬에 대한 펩티드 구조를 실질적으로 정의합니다. 각도 φ의 집합NS, ψ 여기서 아래첨자 i는 폴리펩티드 사슬의 특정 잔기를 나타내므로 전체 폴리펩티드 2차 구조를 효과적으로 정의합니다.

주어진 폴리펩티드에 대해 φ, ψ 각도, 즉 아미드 평면이 0도 각도를 형성하는 기준점 및 어느 각도가 φ이고 어느 각도가 ψ인지의 정의에 사용된 규칙에 유의하십시오. , 문헌에 정의되어 있습니다. 예를 들어, Ramachandran et al., "Conformation of Polypeptides," Adv. 보호 화학 23, 283-437 (1968), 285-94페이지 참조.

따라서 폴리펩티드 구조는 각 C α 회전 지점에서 구부러지거나 접히거나 구부러집니다.특정 환경에서, 그리고 폴리펩티드에 부착될 수 있는 특정 측쇄에 따라, 이러한 구부림 또는 접힘 중 일부는 안정적일 수 있습니다. 즉, φ, ψ 각도는 변경되지 않습니다. 그러나 많은 환경에서 φ, ψ 각도는 안정적이지 않으며 폴리펩티드 사슬은 외부 또는 내부 힘을 받을 때 동적으로 접히고 구부러집니다(물에서 수영하는 뱀처럼). 이러한 힘은 폴리펩타이드 내에서 주어진 원자 또는 원자 그룹을 끌어당기거나 밀어내는(외부 힘) 폴리펩타이드가 위치하는 매질 내의 이온 또는 분자와 같은 수많은 소스로부터 유래할 수 있다. 그러나 종종 이러한 힘은 사슬이 자체적으로 접히고 폴리펩티드의 한 잔기 또는 펜던트 그룹이 다른 잔기 또는 펜던트 그룹 사슬에 매우 근접하게 오기 때문에 폴리펩티드 자체 또는 펜던트 그룹 중 하나 내에서 발생합니다. 폴리펩타이드.

폴리펩타이드 사슬이 구부러지거나 접힐 수 있는 방식을 설명하기 위해, 도 3은 도 3A는 나선형 형태를 취한 폴리펩티드를 개념적으로 나타낸다. 도 1에 도시된 나선. 도 3a는 우측 α 나선이라고 하는 특정 구성이다. 차례당 3.6개의 아미노산 잔기를 나타내는 이 구조는 수많은 알려진 안정한 펩티드 구조를 나타냅니다. 나선의 --NH- 그룹과 사슬 아래 네 번째 아미노산의 --CO 그룹 사이의 수소 결합으로 인한 안정성 결과. 도 1에 도시된 조건 하에서. 도 3a에서, φ 값은 약 -60°이고, ψ 값은 약 -40°이다.

C α 원자는 사슬의 회전점이기 때문에 C α 원자와 관련된 R 그룹(측면 또는 펜던트 그룹)은 궁극적인 펩타이드 형태를 정의하는 데 매우 중요합니다.

일반적으로 유연한 로프가 나선과 같은 고도로 대칭적인 모양 또는 모든 종류의 비틀림을 포함하는 비대칭 모양을 포함하여 무한한 수의 모양을 취할 수 있는 것처럼 폴리펩티드 사슬도 개념적으로 무한한 수의 모양을 취할 수 있습니다. 그러나 내부 및 외부 분자 인력 및/또는 반발력이 이러한 모양이 지속되도록 허용하지 않기 때문에 가능한 모양의 대부분은 불안정합니다. 이러한 힘은 폴리펩타이드 형태를 불안정한 형태에서 안정한 형태로 이동시키거나 변화시키는 작용을 한다. 안정적인 형태는 내부 및 외부 분자 인력 및/또는 반발력이 기존 형태를 다른 형태로 불안정하게 하거나 밀어내지 못하는 경우입니다.

대부분의 폴리펩타이드 구조는 안정한 몇 가지 구조를 나타내며, 일부는 다른 구조보다 더 많습니다. 가장 안정적인 형태가 가장 가능성이 높습니다. 형태는 변화를 일으키기에 충분한 에너지를 가함으로써 안정적인 형태에서 다른 형태로 바뀔 수 있습니다. 자유롭게 움직이고 접고 구부릴 수 있는 기회가 주어지면 주어진 폴리펩타이드 사슬은 결국 안정적인 형태를 취하게 될 것입니다. 가장 가능성 있는 형태는 취소하는 데 가장 많은 에너지가 소요되는 형태입니다. 이 가장 가능성 있는 형태는 여기에서 "전역 최소값"이라고 합니다. 다른 안정한 형태는 가능성이 적지만 쉽게 가정할 수 있으며 여기에서 "로컬 최소값" 또는 "로컬 최소값"이라고 합니다. 따라서 로컬 최소값을 나타내는 구조는 외력의 적용을 통해 다른 로컬 최소값 또는 전역 최소값인 또 다른 안정적인 구조로 변경될 수 있습니다. 주어진 형태가 국소 최소값을 나타내는지 아니면 전체(또는 가장 가능성 있는) 최소값을 나타내는지 구별할 수 있다는 것은 펩타이드 시뮬레이션이 수행될 때 중요한 문제로 남아 있습니다.

도 1에 도시되어 있다. 도 3B는 비공유 결합에 의해 안정화된, 많은 단백질의 전형인 폴리펩티드의 복잡한 3차원 구조이다. 도 1에 도시되어 있다. 3C는 서로 밀접하게 채워진 두 개의 복잡한 폴리펩티드 형태입니다. 무화과. 따라서 도 3C는 약물 설계와 관련된 "잠금 및 열쇠" 유추를 예시한다. 한 펩티드의 구조를 설계하여 다른 펩티드의 구조 내에 맞도록 하고 거기에 결합함으로써만 두 펩티드 사이에 원하는 상호작용이 일어날 것입니다. 따라서 합리적인 약물 설계에는 원하는 단백질 수용체 펩티드의 형태를 알거나 예측할 수 있을 뿐만 아니라 수용체 펩티드와 상호작용할 약물 펩티드의 형태를 제어하고 예측할 수 있는 능력도 포함됩니다.

이 시점에서 단백질과 폴리펩티드의 복잡한 구조를 정의하는 데 사용되는 몇 가지 일반적인 용어를 정의하는 것이 도움이 될 것입니다. 1차 구조는 폴리펩티드에 있는 아미노산의 수와 정확한 서열이 알려진 구조입니다. 각각의 아미노산 잔기 사이의 펩티드 연결이 암시되지만 "1차 구조"라는 용어를 사용하여 다른 힘이나 결합이 표시되지 않습니다. 따라서, 도 1에 도시된 펩티드의 화학적 표현은 1은 기본 구조를 정의합니다. 2차 구조는 폴리펩타이드 사슬이 도 2에 도시된 바와 같이 임의의 나선형 또는 기타 안정한 구조를 보유하는 정도를 의미한다. 3A. 따라서 이차 구조는 일련의 각도 φ를 갖습니다.NS, ψNS 사슬의 각 잔기 i에 대해. 3차 구조는 폴리펩타이드가 도 4에 도시된 바와 같이 복잡하고 다소 단단한 3차원 구조를 생성하기 위해 광범위한 코일링 또는 폴딩을 겪는 경향을 나타내는 데 사용되는 용어이다. 3B. 4차 구조는 2개 이상의 폴리펩타이드 사이, 예를 들어 2개의 3차 구조(예: 표적 펩타이드 및 수용체) 사이의 결합 정도를 정의하기 위해 사용되는 용어로서, 이는 도 4에 의해 제안된 바와 같다. 3C.

위에서 정의한 네 가지 기본 구조에 대해 일부 저자는 중간 구조, 예를 들어 초이차 및 도메인 구조에 대한 용어를 추가로 설명하고 만들었습니다. 2차 구조가 폴리펩티드 백본의 규칙적인 배열을 나타내는 데 사용되는 반면, "초이차" 구조는 2차 구조의 집합체를 정의하는 데 사용됩니다. "도메인" 구조는 구형 단백질 내, 즉 3차 구조 내에서 잘 분리된 부분을 나타내는 데 사용됩니다. 예를 들어, Linderstrom-Lang, et al., "Protein Structure and Enzyme Activity," The Enzymes, (PD Boyer, Ed.), 1:443-510, Academic Press, New York (1959) 및 Schulz et al. , 단백질 구조의 원리, Springer-Verlag, New York (1984).

당업자는 폴리펩티드 사슬 및 이의 전체 구조를 정의하는 인자에 대한 상기 설명이 다소 단순화되었음을 인식할 것이다. 그러나, 위의 설명은 그럼에도 불구하고 본 발명을 이해하기 위한 충분한 배경을 제공한다. 폴리펩티드 구조에 대한 보다 철저한 설명은 예를 들어, Ramachandran et al., "Conformation of Polypeptides," Adv. Prot Chem. 23, 283-437(1968).

전술한 내용을 바탕으로, 폴리펩티드를 포함하는 약물 설계는 설계된 약물이 상호작용할 첫 번째 펩티드를 확인 및 정의하고, 첫 번째 표적 펩티드를 사용하여 두 번째 펩티드에 대한 요건을 정의할 필요가 있음을 알 수 있습니다. 이러한 요구 사항이 정의되면 목표는 투여된 약물로 사용할 수 있는 정의된 요구 사항의 전부 또는 실질적으로 모두를 충족하는 적절한 펩티드 또는 비-펩티드 리간드를 찾거나 제조하는 것입니다.

그러나 실질적인 문제로 이 약물 설계 과정은 매우 어려운 것으로 판명되었습니다. 우선, 투여된 약물이 상호작용하는 많은 단백질 펩타이드는 자체적으로 안정적인 구조를 나타내지 않기 때문에 이러한 단백질 펩타이드를 약물 펩타이드에 대한 요건을 설정하는 데 사용하기가 어렵다. 특정 응용 프로그램, 예를 들어 특정 단백질 펩티드는 투여된 약물 펩티드가 가정할 수 있는 적절한 1차 또는 2차 구조에 대한 몇 가지 단서를 제공할 수 있지만 약물 펩티드에 대한 최상의 형태에 대한 단서는 거의 제공할 수 없습니다. 또한, 관심 화합물의 원하는 형태가 식별가능하더라도 그러한 형태를 유지하는 형태로 그러한 화합물을 환자에게 투여하는 것은 불가능할 수 있다. 즉, 주어진 적용에 대해 관심 화합물의 바람직한 형태는 수용 유기체에 원하는 효과를 부여하기에 충분히 안정적이지 않을 수 있습니다.

위와 같은 어려움을 감안할 때 현재까지 합리적인 약물 설계에 있어 달성한 최선의 방법은 약물로 투여될 수 있고 안정적인 2차 또는 3차 구조를 제공하는 적절한 화합물을 찾는 것이다. 일단 확인되면, 이 화합물은 그것이 생리활성인지 확인하기 위해 테스트됩니다(즉, 원하는 수용체 펩티드와 상호작용할 수 있는 능력이 있는지 확인하기 위해). 그렇다면 원하는 유익한 결과가 달성되는지 확인하기 위해 추가로 테스트됩니다.

따라서, 지금까지 수행된 약물 설계의 대부분은 생리활성 펩티드를 검색하고 그렇게 확인된 것을 테스트하는 것을 목표로 하는 집중적인 노력을 수반했습니다. 따라서 필요한 것은 펩티드 약물에 대한 최상의 형태를 예측하는 방법 또는 기술이며, 일단 발견되면 이 형태를 유지하기 위한 수단을 제공하여 예를 들어 생체 활성에 대해 추가로 테스트할 수 있다는 것이 분명합니다.

약물 설계 과정은 많은 폴리펩타이드 사슬의 아미드 결합의 대사 분해로 인해 더욱 복잡해집니다. 즉, 원하는 형태의 특정 펩타이드 약물이 확인되었다고 가정하고, 이 원하는 형태가 유지될 수 있다고 가정하더라도, 펩타이드 약물을 경구 투여하면 펩타이드 사슬의 아미노산 잔기를 연결하는 실제 펩타이드 결합이 끊어질 수 있습니다. . 이러한 결합이 끊어지면 남은 것은 펩티드 약물이 의도한 작업을 수행하는 데 필요한 구조를 제공하지 않는 폴리펩티드 사슬의 일부(부분)뿐입니다(즉, "열쇠"가 부서지고 부러진 열쇠 잠금을 해제할 수 없습니다). 따라서, 펩타이드 약물의 투여시 원하는 효과가 나타나기 전에 펩타이드 약물의 아미드 결합이 파괴되는 것을 방지하기 위한 방법 또는 기술이 필요하다. 즉, 펩티드 약물이 생물학적 효과를 발휘하는 부위에 도달할 때까지 활성 형태로 생존하는 것이 바람직하다.

상기 문제를 해결하기 위한 시도로 여러 기술이 당업계에 알려져 있다. 예를 들어, 특정 펩티드, 예를 들어, 올리고펩티드의 형태 및 바람직한 특징을 모방하지만, 그러한 펩티드가 발견되면 바람직하지 않은 특징을 피하는 대체 화합물을 찾는 것이 약물 디자인 분야에 공지되어 있습니다. 유연성(형태의 손실) 및 결합 파괴. 펩티드를 모방하는 그러한 화합물은 "펩티도미메틱(peptidomimetic)"으로 알려져 있습니다. 예를 들어, 모르핀은 경구 투여될 수 있는 화합물이며 펩티드 엔도르핀의 펩티도미메틱(peptidomimetic)이다. 그러나, 현재까지 이러한 시도에서 제한된 성공만이 보고되었는데, 이는 주로 원하는 출발점, 즉 모방할 특정 올리고펩티드 또는 기타 펩티드의 형태를 식별하는 것이 매우 어렵기 때문입니다. 예를 들어, Spatola, A. F. Chemistry and Biochemistry of Amino Acids. 펩티드 및 단백질(Weistein, B, Ed.), Vol. 7, pp. 267-357, Marcel Dekker, New York (1983), 메틸렌티오 생물동배체의 사용을 기술함 [CH2 S] as amide replacement in enkephalin analogues and Szelke et al., In peptides: Structure and Function, Proceedings of the Eighth American Peptide Symposium, (Hruby and Rich, Eds.) pp. 579-582, Pierce Chemical Co., Rockford , Ill.(1983), 메틸렌아미노[CH2 NH] 및 하이드록시에틸렌[CH2OHCH2 ] 안지오텐시노겐에서 유래된 6-13 옥타펩티드의 Leu-Val 아미드 결합에 있는 생체 동배체. 따라서 필요한 것은 생리활성 펩티도모방체의 설계를 위한 가장 가능성 있는 출발점을 식별하기 위한 합리적인 접근 방식입니다.

펩티드의 안정한 형태를 예측하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하는 것도 당업계에 공지되어 있다. 즉, 펩티드는 알려진 결합 길이를 갖는 알려진 분자에 함께 결합된 알려진 원자를 포함하고 각 원자와 관련된 알려진 정전기 특성을 갖는 아미노산 잔기의 시퀀스이기 때문에 컴퓨터에서 펩티드 구조를 시뮬레이션할 수 있습니다. 그러나 현재까지 이러한 컴퓨터 시뮬레이션의 어려움은 해당 펩타이드의 "로컬 최소" 형태만을 식별하는 그러한 시뮬레이션의 경향이었습니다. 시뮬레이션 계산을 출력합니다. 또한, 특히 짧은 펩티드 이상을 시뮬레이션할 때 펩티드의 가능한 모든 형태적 가능성을 체계적으로 검사하는 데 일반적으로 엄청난 양의 컴퓨터 시간이 필요합니다.

이러한 시뮬레이션에 필요한 컴퓨터 시간의 양을 단축하기 위해 출발점, 예를 들어 공지된 아미노산 서열을 갖는 안정한 펩티드의 형태에 대한 우수한 추정치를 지정하는 것이 알려져 있습니다. 이러한 추정은 예를 들어 X-선 결정학을 사용하여 얻은 알려진 데이터를 기반으로 하거나 구조 내 단백질 중 하나 이상의 3차원 구조가 다음과 같은 경우 상동 단백질의 3차원 구조 모델 구축을 사용하여 예측할 수 있습니다. 모두 다 아는. 불행하게도, 그러한 "시작점"은 그러한 시뮬레이션에 필요한 컴퓨터 시간을 상당히 단축시키지만 최종 결과를 편향시키기도 합니다. 종종, 그러한 시뮬레이션은 예측된 펩타이드의 "로컬 최소값"만을 식별하게 되며, 펩타이드의 가장 가능성 있는 안정적인 형태는 감지되지 않습니다. 그러므로 분명히 필요한 것은 실행 가능하고 최종 결과를 편향시키지 않는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 가장 가능성 있는 안정적인 펩타이드 형태를 예측하는 방법 및 기술입니다.

본 발명은 유리하게는 약물 설계와 관련된 상기 및 기타 요구를 다룬다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 약물로서 효과적으로 사용될 수 있는 생리활성 펩티드모방체를 식별하는 합리적인 약물 설계 방법이 제공된다. 이러한 방법은 다음을 포함합니다: (a) 주어진 폴리펩티드의 가장 가능성 있는 형태를 시뮬레이션 (b) 따라서 시뮬레이션된 펩티드의 가장 가능성 있는 형태 선택 (c) 선택된 펩티드의 화학적으로 변형된 유사체 설계 및 합성 (d) 합성된 화학적으로 변형된 유사체 및 선택적으로 (e) 합성된 화학적으로 변형된 유사체의 형태에 기초하여 적합한 펩티드모방체를 설계하는 단계. 본원에 사용된 용어 "화학적으로 변형된 유사체"는 초기 펩티드에 비해 변경된 합성 펩티드 또는 펩티드 유사 화합물을 의미하여, 상기 펩티드의 화학적 안정성을 변경(예를 들어, 대사 안정성을 증가시킴)한다. , 상기 펩티드의 약동학적 특성을 향상시키기 위해(예를 들어, 상기 펩티드의 흡수, 분포 및/또는 제거를 증가시키기 위해), 상기 펩티드의 효능을 향상시키기 위해, 상기 펩티드의 생체이용률을 향상시키기 위해, 상기 펩티드의 합성 용이성을 개선하기 위해 펩타이드, 및/또는 상기 펩타이드의 투여 용이성을 향상시키기 위해.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 펩티드의 기본 구조적 특성에 관한 어떠한 추정도 없이 펩티드의 가장 가능성 있는 3차 구조를 예측하는 방법이 제공된다. 이러한 방법은 본 명세서에서 "초기적" 방법으로 지칭되며, 여기서 이 용어는 시뮬레이션된 3차 구조가 궁극적으로 어떤 형태를 취할 수 있는지에 대한 초기 추정이 없음을 강조하는 데 사용됩니다. 따라서, 그렇지 않으면 관심 펩티드의 가장 가능성 있는 형태를 나타낼 수 있는 물리적 또는 화학적 데이터가 없는 경우, 이 방법은 유리하게는 여기에 설명된 합리적인 약물 디자인 방법의 첫 번째 단계로 사용될 수 있습니다.

본 발명에 의해 사용되는 초기 기술은 (a) 용매 상자(예를 들어, 수성 환경에서)에서 폴리펩티드의 실제 크기 1차 구조를 시뮬레이션하는 단계 (b) 펩티드의 크기를 등압적으로 축소하는 단계 및 등온적으로 및 (c) 에너지 상태 및 좌표, 예를 들어 팽창하는 분자(들)의 φ, ψ 각도를 측정하면서 선택된 기간에 실제 크기 이상으로 펩티드를 팽창시키는 단계. 펩타이드가 전체 크기 이상으로 확장됨에 따라 안정적인 3차 구조를 가정합니다. 대부분의 경우 확장이 발생하는 방식으로 인해 이 3차 구조는 가장 가능성 있는 구조(즉, 구조에 대한 전체 최소값을 나타냄)이거나 가장 가능성 있는 구조 중 하나입니다. 여하튼, 초기 기술의 반복 및/또는 예를 들어 후술하는 바와 같은 형태적 에너지 플롯 및/또는 발라지 플롯을 사용하여 얻어진 3차 구조의 추가 분석은 구조의 발생 확률의 추가 측정을 제공합니다.

유리하게는, 본 발명의 초기 기술의 3가지 프로토콜이 선택적으로 실행될 수 있다. 첫 번째 프로토콜에서는 펩타이드 사슬의 잔기를 축소한 다음 한 번에 하나씩 확장합니다. 두 번째 프로토콜에서는 전체 펩티드 사슬이 축소되고 동시에 확장됩니다. 세 번째 프로토콜에서는 알려진 물리적 및/또는 화학적 데이터가 있는 경우 시뮬레이션을 알려진 결과로 편향시키는 데 사용됩니다.

본 발명의 또 다른 측면은 폴리펩티드 또는 펩티드모방체의 복잡한 3차원 3차 구조의 분석 및 이해를 크게 단순화하기 위한 새로운 분석 도구 또는 방법을 제공합니다. 하나의 새로운 분석 도구는 본 명세서에서 "발라지 플롯(Balaji plot)"으로 지칭되며, 당업계에 공지된 유사한 도구 또는 플롯에 비해 상당한 개선을 제공한다. 유리하게는, "발라지 플롯"을 생성하는 데 필요한 데이터는 본 발명의 초기 방법을 수행하는 동안 자동으로 생성되거나 다른 소스에서 얻을 수 있습니다. 이 데이터는 정상 크기 이상으로 확장되는 펩타이드의 각 잔기에 대한 φ, ψ 각도를 포함합니다. Balaji 플롯은 (a) 모의 펩티드 또는 펩티드 모방체의 특정 3차 구조에 의해 채택된 상대적인 비례 체류 시간 식별 (b) 이러한 펩티드 또는 펩티드 모방체의 유연성 및 강성의 서열 또는 영역 결정 및 (c) 지침 제공 및/또는 예를 들어 컴퓨터 생성에 의해 강성, 제한적 또는 유연한 펩티드 유사체가 모델링되어야 하는 방식에 대한 통찰력. 따라서 Balaji 플롯은 가장 가능성 있는 펩타이드 형태를 선택하고 여기에 설명된 합리적인 약물 설계 방법에 따라 선택된 펩타이드의 화학적으로 변형된 유사체를 설계 및 합성하는 단계를 수행하는 데 도움이 되는 유용한 도구를 나타냅니다.폴리펩타이드의 가장 가능성 있는 3차 구조를 식별하는 데 유용한 다른 분석 도구는 입체형태 에너지 맵 및 윤곽 확률 맵을 포함하며, 둘 다 본 명세서에 기재된 컴퓨터 시뮬레이션 기술을 사용하여 생성될 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면은 수용체 기하 구조가 알려져 있지만 단백질-수용체 결합 방식이 알려져 있지 않은 경우 수용체 결합 부위 내에서 단백질 화합물의 성장 또는 확장을 시뮬레이션하여 결합 이벤트에 대한 더 나은 이해를 용이하게 하는 것을 제공합니다. , 따라서 합리적인 약물 디자인을 더욱 향상시킵니다.

또한, 본 발명은 제약된 펩티드의 형태적 특징의 데이터베이스, 뿐만 아니라 펩티드모방체를 시뮬레이션하는 데 사용하기 위해 그러한 데이터베이스에 액세스하는 방법 및 기술을 포함한다. 펩티드모방체는 예를 들어 선택된 표적 펩티드의 골격 및/또는 측쇄의 변형을 통해 시뮬레이션됩니다.

유리하게는, 본 발명의 합리적인 약물 디자인 방법의 각 단계는 본 발명의 전체 약물 디자인 방법의 한 단계로, 또는 평가를 목적으로 다른 단계와 독립적인 별도의 절차 또는 프로세스로 수행될 수 있습니다. 특정 펩타이드, 펩타이드 모방체, 또는 이들의 그룹. 예를 들어, 펩티드의 가장 가능성 있는 형태를 시뮬레이션하는 첫 번째 단계로 사용되는 본 발명의 초기 과정은 짧든 길든 모든 펩티드를 시뮬레이션하는 데 사용할 수도 있습니다. 또한, 이러한 시뮬레이션은 관심 있는 펩티드 세트에 대한 가능한 형태의 데이터베이스를 구축하는 데 사용될 수 있습니다.

유사하게, 시뮬레이션된 펩티드의 가장 가능성 있는 구조를 선택하는 것과 관련된 전체 방법의 두 번째 단계는 여러 가능한 구조 중 어느 것이 가장 가능성이 높은지를 결정하기 위해 이미 존재하는 펩티드 데이터를 조사하는 데 자체적으로 사용될 수도 있습니다. 정의된 펩티드의 아미드 결합 중 어느 것이 가장 유연하며, 따라서 보다 안정적인 형태를 제공하기 위해 보다 단단한 생체 동배체로 대체할 수 있는 아미드 결합이 무엇인지 알 수 있습니다.

유리하게는, 본 발명에 따라 수행된 모든 펩티드 또는 펩티드모방 시뮬레이션은 당업자에 의해 컴퓨터를 사용하여 용이하게 수행될 수 있다. 많은 계산이 수반되기 때문에 컴퓨터는 "슈퍼컴퓨터", 예를 들어 대용량 메모리를 갖고 병렬 처리를 사용하여 고속으로 계산을 수행할 수 있는 컴퓨터인 것이 바람직합니다. 그러나, 한 번에 하나씩 필요한 계산 및 계산을 수행할 수 있는 임의의 컴퓨터 또는 처리 시스템을 사용하여 본 발명을 수행할 수 있습니다.

따라서, 본 발명의 특징은 선행 기술의 약물 디자인 방법과 관련된 "발명의 배경"에서 언급된 문제를 극복하거나 최소화하는 합리적인 약물 디자인 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 특징은 약물로서 효과적으로 사용될 수 있는 생리활성 펩티드모방체를 식별하는 합리적인 약물 디자인 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 특징은 1차 또는 2차 구조의 백본 구조에 의해 정의된 바와 같은 폴리펩타이드, 예를 들어 올리고펩타이드의 가장 가능성 있는 3차 구조(들)를 예측하는 시뮬레이션 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 특징은 가장 유연하고/하거나 가장 화학적으로 변형되고 펩티드 3차 및 4차 구조를 이해하는 데 추가적인 통찰력을 제공하는 예측된 펩티드 구조의 부분을 쉽게 식별하기 위한 분석 도구를 제공합니다.

본 발명의 또 다른 특징은 구조의 가요성 부분이 적절한 생물학적 동배체 또는 등가물로 대체되도록 하여, 일단 예측된 원하는 형태가 유지될 수 있도록 한다. 본원에 사용된 용어 "생물동배체(bioisostere)"는 대체될 원자 또는 원자단과 유사한 크기를 갖는 원자 또는 원자단을 나타내며, 여기서 대체 원자 또는 원자단을 함유하는 화합물은 실질적으로 유지된다. 정도, 원래의 변형되지 않은 펩타이드의 생물학적 활성. 예를 들어, Nelson, Mautner 및 Kuntz의 Burger's Medicinal Chemistry, Part 1, The Basis of Medicinal Chemistry, 4th Edition, M. E. Wolff, ed. (John Wiley & Sons, N.Y., 1980).

추가로, 펩티드가 투여될 때 분해되는 펩티드 구조의 임의의 부분 또는 섹션이 마찬가지로 분해되지 않고 원하는 결합을 유지하는 생물동배체 또는 등가물로 대체될 수 있다는 것이 본 발명의 특징이다.

컴퓨터를 이용하여 수행할 수 있는 약물 시뮬레이션 방법 및 시스템을 제공하는 것이 본 발명의 또 다른 특징이다.

본 발명의 또 다른 특징은 생리활성 펩티드모방 화합물의 설계를 위한 가장 가능성 있는 출발점을 확인하기 위한 수단을 제공하는 것이다.

도면의 간단한 설명

본 발명의 상기 및 기타 양태, 특징 및 이점은 하기 도면과 함께 제시되는 하기의 보다 구체적인 설명으로부터 더욱 명백할 것이며, 여기서:

도. 1, 2A, 2B, 2C, 3A, 3B 및 3C는 응용 프로그램의 "발명의 배경" 부분과 관련하여 위에서 설명되었으며, 여기서 이들은 펩티드의 다양한 특징, 매개변수, 구조 및 특성을 설명하고 정의하는 데 사용되었습니다. 및 폴리펩타이드 사슬. 더 구체적으로:

무화과. 도 1은 전형적인 짧은 펩티드 사슬의 화학적 표현을 나타내고,

무화과. 도 2a는 펩타이드에서 아미드 평면 결합을 도시하고,

무화과. 도 2b는 아미드 평면 내에 구속된 펩티드 사슬의 부분을 예시하고, 추가로 이러한 평면이 펩티드 사슬의 C α 원자에서 결합하는 방법을 예시하고,

무화과. 도 2C는 펩티드 사슬 내의 특정 아미노산 잔기의 φ, ψ 각도를 정의하고,

무화과. 도 3a는 나선 구조의 펩타이드 사슬을 나타내며, 2차 구조를 나타내고,

무화과. 도 3b는 3차 구조의 복잡한 3차원 형상을 개략적으로 도시하고,

무화과. 도 3c는 4차 구조의 개략도이다.

무화과. 도 4는 본 발명의 합리적인 약물 설계 방법의 흐름도

도. 도 5a, 5b 및 5c는 본 발명의 초기 시뮬레이션 프로세스에 대한 추가 세부사항을 제공하는 흐름도이다.

무화과. 도 6은 본 발명의 시뮬레이션 방법 및 기술을 수행하는 데 사용되는 처리 시스템의 블록도

무화과. 도 7a는 3차 구조에 대한 가장 가능성 있는 형태를 선택하기 위한 바람직한 방법을 예시하는 흐름도

무화과. 도 7B는 폴리-L-알라닌을 예시하는 3차원 펩티드 구조의 그래픽 디스플레이이다.

무화과. 도 8A는 φ, ψ 값을 나타내기 위해 각 잔기에 대한 쐐기의 사용을 보여주는 대표적인 올리고펩티드의 Balaji 플롯이며, 쐐기의 기부는 φ 각도에 해당하고 쐐기의 끝은 ψ 각도에 해당

도. 도 8B 및 8C는 본 발명의 시뮬레이션 기술에 따라 확장된 대표적인 올리고펩티드에 대한 시간 T 및 T+Δt에 대한 Balaji 플롯을 보여준다.

무화과. 도 8D는 도 8 및 도 8의 차이의 Balaji 플롯을 도시한다. 8B 및 8C

무화과. 도 8E는 복합 폴딩된 폴리펩타이드를 개략적으로 도시한다.

무화과. 도 8F는 도 8의 폴리펩타이드를 개략적으로 도시한다. 펼쳤을 때 8E

무화과. 도 9A는 본 발명에 따른 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 생성된 올리고펩티드의 대표적인 입체형태 에너지 맵을 나타낸다.

무화과. 도 9b는 본 발명에 의해 생성된 모델 화합물에 대한 등고선 확률 데이터를 도시한다.

무화과. 도 10은 본 발명에 따라 강성 또는 달리 화학적으로 변형된 유사체를 설계 및 합성하는 한 방식을 도시한다.

무화과. 도 11은 실시예 1과 관련된 3차원 펩티드 구조의 그래픽 디스플레이를 보여준다.

무화과. 도 12는 시클로프로필 디펩티드에 대한 형태적 에너지 지도를 보여준다.

______________________________________
전역 최소값은 θ에서 발생합니다.1, θ2 = 70°, -90°(에너지 = 28.3kcal/mol) θ1 θ2 # (°) (°)
______________________________________

1 70 -90 0.0
2 -70 90 0.0
3 60 50 0.2
4 -60 -50 0.2
5 70 -170 0.4
6 -70 170 0.4
7 -180 -70 1.5
8 -180 70 1.5
9 180 -70 1.5
10 180 70 1.5
11 180 -180 2.3
12 -180 180 2.3
13 180 180 2.3
14 -180 -180 2.3
______________________________________

의 퍼센트 점유
1~5kcal/mol 에너지
θ의 등고선1, θ2 우주
형태로부터 파생된
에너지 지도:
9 26 43 60 77
등고선의 선 두께
에너지에 따라 코딩
(가장 두꺼운 = 1 및 가장 얇은 = 5).
음영 처리된 영역은 다음과 같습니다.
에너지 >6.5kcal/mol.
______________________________________

10 kcal/mol의 상대 에너지(전체 최소값은 0.0으로 설정).

무화과. 도 13A는 L-알라닐 디티오펩티드에 대한 형태적 에너지 지도를 보여준다.

무화과. 도 13B는 잔류물에 의해 성장되는 폴리-L-알라닌의 일련의 Balaji 플롯이다.

무화과. 도 14는 폴리글리신의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 15는 폴리-L-프롤린의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 15a는 폴리-L-프롤린에 대해 계산된 3차원 펩티드 구조를 보여주는 그래픽 디스플레이이다.

무화과. 도 16은 폴리(Aib)의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 17은 폴리-L-류신의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 17a는 폴리-L-류신에 대해 계산된 3차원 펩티드 구조를 보여주는 그래픽 디스플레이이다.

무화과. 도 18은 폴리-L-이소류신의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 18a는 폴리-L-이소류신에 대해 계산된 3차원 펩티드 구조를 보여주는 그래픽 디스플레이이다.

무화과. 도 19는 폴리-L-세린의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 20은 폴리-L-히스티딘의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 21은 폴리-L-페닐알라닌의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 22는 폴리-L-아스파르트산의 발라지 플롯이고,

도. 도 23a 내지 도 23g는 본 발명의 초기 방법을 수행하는데 사용되는 배치 컴퓨터 프로그램의 흐름도이다.

발명의 상세한 설명

다음 설명은 본 발명을 수행하기 위해 현재 고려되는 최상의 모드를 포함한다. 이 설명은 제한적인 의미로 받아들여서는 안 되며, 단지 본 발명의 일반적인 원리를 설명하기 위한 목적으로만 이루어진 것입니다. 본 발명의 범위는 청구범위를 참조하여 결정되어야 합니다.

처음에, 약물의 합리적인 설계, 특히 표적 펩타이드의 펩티도미메틱 유사체의 설계에서 추구할 수 있는 몇 가지 방법이 있음을 주목해야 합니다. 본원에 사용된 용어 "수용체" 및 "표적"은 일반적으로 본 발명에 따른 구조 및 형태 모델링의 기초로서 사용되는 화합물을 지칭하는 데 사용된다. 펩티드모방 약물 설계에 유용한 이용 가능한 데이터의 범주는 다음과 같이 분류될 수 있습니다.

(a) 펩티드의 수용체 기하구조 및 활성 형태가 알려져 있다. 즉, 표적 펩티드의 형태는 예를 들어 X-선 결정학 또는 NMR(Nuclear Magnetic 공명)

(b) 수용체 기하구조는 알려져 있지만 수용체에 대한 펩티드의 특정한 생리활성(또는 결합) 형태는 알려져 있지 않으며

(c) 표적 펩타이드의 서열만 알려져 있고 수용체 기하구조는 알려져 있지 않다.

상기에 의해 지시된 바와 같이, 다양한 양의 정보가 본 발명에 따른 조작에 적합한 것으로 고려되는 펩티드에 대해 이용가능할 수 있다. 이러한 펩티드의 아미노산 서열은 다양한 출처, 예를 들어 생물학적 활성이 알려진 화합물의 직접 서열분석, 분자생물학 기술의 적용 등으로부터 유래될 수 있다.

설명된 세 가지 경우 각각에서 생리 활성 형태를 결정하기 위한 프로토콜이 설정되었습니다. 이러한 프로토콜은 본 발명의 방법에 일부 적용 가능하므로 간략하게 설명합니다. 본 발명의 방법은 (b) 및 (c)의 경우에 가장 적합하다.

사례 (a): 수용체(예: 효소)의 3차원 구조와 표적 펩타이드와의 특이적 상호작용이 알려진 경우, 제한된 대사적으로 안정한 비펩타이드 모이어티의 데이터베이스를 사용하여 적합한 것을 검색하고 제안할 수 있습니다. 표적 펩티드에 대한 유사체. 즉, 타겟 화합물의 공지된 구조와 3차원적으로 유사성을 갖는 비-펩티드(유기) 구조(예를 들어, 비-펩티드 유사체 및/또는 디펩티드 유사체)에 대한 3차원 데이터베이스를 검색할 수 있다. 예를 들어, Cambridge Crystal Structure Data Base, Crystallographic Data Center, Lensfield Road, Cambridge, CB2 1EW, England 및 Allen, F. H., et al., Acta Crystallogr., B35: 2331-2339(1979) 참조.

또는 분자 역학과 같은 다른 수단에 의해 생성된 3차원 구조를 참조할 수 있습니다. 예를 들어, Burkert, et al., Molecular Mechanics, American Chemical Society, Washington, D.C.(1982) 및 Weiner, et al., J. Am. 화학 Soc., 106(3): 765-84(Eng.)(1984).

3차원 데이터베이스 비교를 위한 검색 알고리즘은 문헌에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Cooper, et al., J. Comput.-Aided Mol. Design, 3: 253-259 (1989) 및 여기에 인용된 참고 문헌 Brent, et al., J. Comput.-Aided Mol. Design, 2: 311-310 (1988) 및 거기에 인용된 참고 문헌. 그러한 검색을 위한 상용 소프트웨어는 Day Light Information Systems, Inc., Irvine, Calif. 92714 및 Molecular Design Limited, 2132 Faralton Drive, San Leandro, Calif. 모든 잔기 수준에서 대체 부분을 갖는 유사체를 시뮬레이션하거나 합성함으로써. 바람직하게는, 골격 부분의 교체가 3차 구조를 방해하지 않고 측쇄 치환이 수용체 기질 상호작용을 유지하기 위해 양립할 수 있다는 점에 주의를 기울인다.

일련의 이러한 화합물의 합성 및 생물학적 평가는 통상적인 방식으로 진행되며, 펩티드모방체(제약된 유사체 자체의 경우)의 반복적 정제가 수행될 수 있습니다.

사례 (b): X-선 결정학 또는 상동성 모델 구축과 같이 수용체 기하 구조가 알려져 있지만 표적 펩티드가 수용체와 상호 작용하는 방식을 모르는 경우 펩티드 모델링을 수행할 수 있습니다. 수용체의 결합 부위의 환경, 및 이에 의해 확인된 펩티드의 생리활성 또는 결합 형태. 이는 사례 (a)에 설명된 단계를 사용하여 얻은 이 초기 결합 형태의 화학적으로 변형된 유사체를 설계함으로써 추가로 입증될 수 있습니다. 유리하게는, 본 발명의 초기 방법은 이 절차를 용이하게 한다.

사례 (c): 수용체 기하 구조가 알려져 있지 않고 표적 올리고펩티드 서열만 알려진 경우, 올리고펩티드의 가장 가능성 있는 형태는 예를 들어 분자 역학 방법 및 제한된 펩티드 유사체의 데이터베이스 검색에 의해 시뮬레이션됩니다. 가장 가능성 있는 구조가 확인되면 모든 잔기에서 가능한 구조를 모방하는 유사체를 제안하는 데 사용됩니다.

생물학적 활성(또는 적절한 경우 결합 친화도 데이터)의 평가 및 반복적 접근(평가된 경질 또는 화학적으로 변형된 유사체의 활성 및 비활성 프로파일 포함)의 사용을 사용하여 생체 활성 형태를 식별합니다. 이 생체 활성 형태는 선택적으로 펩티드모방체를 설계하거나 잠재적인 펩티드모방체를 제안하기 위해 유기 구조의 3차원 데이터베이스를 검색하는 데 사용할 수 있습니다. 이 경우에도, 본 발명의 ab initio 기술이 특히 유용하며, 여기에 설명된 형태 에너지 맵 및 Balaji 플롯도 마찬가지입니다.

합리적인 약물 설계--개요

도 4를 참조하면. 도 4를 참조하면, 흐름도는 본 발명의 합리적인 약물 설계 방법의 주요 단계의 개요를 제공한다. 순서도에 포함된 각 단계 또는 프로세스는 순서도의 "상자" 또는 "블록"에 간략하게 설명됩니다. 이하, 첨부된 참조 번호에 의해 흐름도의 특정 블록에 대한 참조가 이루어진다.

도 1에 도시된 바와 같이. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 전체 방법은 다음 단계를 포함한다:

(a) 주어진 폴리펩티드의 가장 가능성 있는 형태를 시뮬레이션(블록 20)

(b) 이와 같이 시뮬레이션된 펩티드의 가장 가능성 있는 형태를 선택하는 것(블록 22)

(c) 선택된 펩티드의 화학적으로 변형된 유사체의 설계 및 합성(블록 24)

(d) 선택된 펩티드(블록 26 및 28)의 합성된 화학적으로 변형된 유사체의 생물활성을 평가한 후, 선택적으로

(e) 선택된 펩티드의 합성된 화학적으로 변형된 유사체의 형태에 기초하여 적합한 펩티드모방체를 설계하는 단계(블록 36).

단계 (d)를 수행할 때 적절한 펩티드모방체가 식별될 수 있으므로 단계 (e)를 수행할 필요가 없을 수 있음에 유의하십시오. 그러나, 단계 (d)가 적절한 펩티드모방체를 생성하지 않더라도, 단계 (d)의 결과는 그럼에도 불구하고 단계 (e)를 시작하거나 다른 목적에 유용한 데이터를 제공할 수 있습니다. 따라서, 위의 단계 (e)는 본 문서에 개시된 약물 설계 방법의 일부로 수행될 수 있는 선택적 단계로 간주되어야 하지만 필수 단계는 아닙니다.

도 1에 도시된 방법을 수행함에 있어서 도 4에서, 선택된 펩티드의 화학적으로 변형된 유사체가 생체활성이 아닌 경우(블록 28), 적절한 테스트를 통해 결정된 바와 같이, 추가 단계(블록 30)는 이를 위해 다른 화학적으로 변형된 유사체가 설계되어야 하는지 여부를 결정하는 것과 관련됩니다. 동일한 선택된 펩타이드. 그렇다면, 선택된 펩티드에 대한 또 다른 화학적으로 변형된 유사체가 설계되고(블록 32), 이 새로 설계된 화학적으로 변형된 유사체의 생물활성이 평가됩니다(블록 26). 이 동일한 펩타이드에 대해 다른 화학적으로 변형된 유사체를 설계해서는 안 된다고 결정되면 모의 펩타이드의 다음으로 가장 가능성 있는 형태가 선택되고(블록 34), 그러한 선택된 펩타이드에 대해 화학적으로 변형된 유사체가 설계 및 합성됩니다(블록 34). 블록 24) 및 프로세스가 반복됩니다.

도 1의 흐름도에 제시된 각 단계에 대한 보다 상세한 설명. 4는 다음에 제시될 것이다.

가장 가능성 있는 형태 시뮬레이션

전체 방법의 첫 번째 단계(도 4의 블록 20)는 주어진 폴리펩티드의 가장 가능성 있는 형태를 시뮬레이션하는 것입니다. 이 단계를 수행하기 위한 바람직한 방법은 이전에 참조된 초기 프로세스를 활용하는 것입니다. 이 ab initio 프로세스는 (a) 용매 상자(예: 아래 정의된 수성 환경)에서 폴리펩티드의 실제 크기 1차 구조 시뮬레이션 (b) 펩티드 크기를 등압 및 등온으로 축소 및 (c) 확장을 포함합니다. 팽창하는 분자(들)의 에너지 상태와 좌표, 예를 들어 φ, ψ 각도를 측정하는 동안 선택된 기간에 실제 크기 이상으로 펩티드.

시뮬레이션된 펩타이드의 축소 및 확장은 물론 적절한 컴퓨터를 사용하여 시뮬레이션됩니다.시뮬레이션은 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램에서 사용할 펩티드 사슬의 화학적 및 물리적 매개변수를 지정하여 발생합니다. 이러한 매개변수에는 펩티드 사슬의 각 잔기에 존재하는 특정 원자 및/또는 원자 그룹의 정의가 포함됩니다. 특정 원자 및/또는 분자와 관련된 결합 길이 및 전기력을 포함하여 각 원자 및/또는 원자 그룹과 관련된 물리적 데이터는 문헌에 잘 설명되어 있습니다. 예를 들어, Weiner, et al., J. Comput. 화학 7: 230-252(1986) 및 Weiner, et al., J. Am. 화학 사회 106: 765-784(1984).

바람직하게는, 시뮬레이션 데이터는 펩티드 사슬의 각 아미노산 잔기로 구성됩니다. 자연 발생 펩티드 사슬에 나타날 수 있는 아미노산의 수가 제한되어 있기 때문에(즉, 20개) 자연 발생 펩티드 사슬 계산을 위해 컴퓨터에 초기 데이터 입력이 크게 단순화됩니다. 즉, 각 가능한 아미노산 잔기에 대한 데이터 세트가 수집되고 시뮬레이션 프로그램에 준비된 검색을 위해 저장됩니다. 대표적인 아미노산 데이터 세트는 표 C-1에 나와 있습니다. D-아미노산, 합성 아미노산(예: Aib)뿐만 아니라 자연적으로 발생하는 모든 아미노산에 대한 데이터 세트는 Microfiche 부록에 포함되어 있습니다. 따라서 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램에 초기 데이터를 입력하려면 1차 펩티드 구조의 잔기 수를 지정한 다음 각 잔기가 나타내는 특정 아미노산을 지정해야 합니다. 그런 다음 시뮬레이션 프로그램은 지정된 잔류물에 대한 적절한 데이터 세트를 검색하고 해당 잔류물의 필수 매개변수를 프로그램에 입력합니다.

각 아미노산에 대한 데이터 세트는 잔기의 C α 원자에 대해 각 잔기의 아미드 평면을 배향시키는 φ, ψ 각도의 값을 포함할 수 있다. 이러한 각도에 대한 화학적/물리적 데이터가 알려진 경우 이러한 알려진 데이터를 사용하여 시뮬레이션이 예상되는 형태에 가까운 형태로 시작하도록 할 수 있습니다. 그러나 유리하게는 그러한 데이터가 알려지지 않은 경우 φ, ψ 각도는 임의의 값, 예를 들어 0으로 간단히 설정될 수 있습니다. 따라서, 본 발명의 초기 시뮬레이션 방법의 유리한 특징은 특정 형태에 대한 가정을 필요로 하지 않는다는 것이다.

펩타이드의 펜던트 그룹(또는 측쇄)과 관련된 화학적/물리적 데이터도 유사한 방식으로 시뮬레이션 프로그램에 입력됩니다. 펜던트 그룹이 있는 경우 다양한 형태를 취할 수 있기 때문에 사용된 데이터 세트는 일반적으로 관심 펩티드 백본의 아미노산 잔기에만 사용되는 데이터 세트보다 다소 포괄적입니다. 그러나 펜던트 그룹 데이터는 특정 시뮬레이션에 필요한 대로 알려진 데이터를 기반으로 원자 단위로 체계적으로 확장될 수 있습니다.

시뮬레이션된 펩타이드의 1차 구조에 대한 데이터가 시뮬레이션 프로그램에 입력되기 전이나 후에, 펩타이드가 시뮬레이션되는 배경 또는 환경을 지정하는 유사한 데이터도 입력됩니다. 이 환경은 바람직하게는 수성 환경, 예를 들어 H2 O, 또는 다른 용매. 이러한 배경 데이터는 시뮬레이션 전반에 걸쳐 동일하게 유지되기 때문에 이러한 데이터는 한 번만 입력하면 됩니다.

이렇게 정의된 배경 용매 및 펩티드 사슬로 시뮬레이션 프로그램은 사슬에 존재하는 다양한 분자가 이러한 분자 내에 존재하는 정상적인 전기 및/또는 분자력에 따라 서로 상호 작용할 수 있도록 합니다. 분자 사이의 정상적인 상호 작용은 알려진 에너지 방정식으로 정의된 잘 정의된 "분자 역학" 힘에 따라 발생합니다. 분자 역학 시뮬레이션 패키지는 당업계에 알려져 있다. 본 발명과 함께 사용될 수 있는 분자 역학 패키지의 예는 유타주 솔트레이크시티에 있는 Evans and Sutherland Computer Corporation으로부터 입수가능한 CONCORD 프로그램이다. 또한, Karplus, M. "Molecular Dynamics: applications to Proteins" in computer Simulation of chemical and Bimolecular Systems, (Bevendge and Jorfensen, Eds.) Annals of the New York Acad를 참조하십시오. 과학, Vol. 482, pp 255-266(1986) Weiner 등, "핵산 및 단백질의 분자 기계적 시뮬레이션을 위한 새로운 힘장", J. Am. 화학 Soc., Vol. 106(3), pp. 765-784(1984).

이러한 시뮬레이션 패키지 또는 등가물에 따르면(그리고 당업자는 자신의 등가 분자 역학 시뮬레이션 패키지를 준비할 수 있음이 인식됨), 각각의 이온, 원자 및 분자는 그와 관련된 알려진 전하를 갖는다. 전하의 일부는 원자나 이온을 서로 끌어당기게 하고, 일부는 원자나 이온을 서로 밀어냅니다. 각 잔기의 다양한 이온, 원자 및 분자 사이의 결합 길이가 정의됩니다. 펩타이드 사슬의 경우, 이들 분자는 앞서 설명한 바와 같이 "회전점"에서 C α 원자에 연결된 비교적 단단한 아미드 평면에 배열됩니다. 따라서 존재하는 특정 이온, 원자 및 분자에 의해 설정된 다양한 인력 및 반발력에 대한 응답으로 시뮬레이션된 펩티드 사슬은 회전 지점에서 구부러지고 구부러져 안정적인 형태를 찾습니다.

이 절대적 시뮬레이션 프로세스 동안 가장 가능성 있는 형태가 식별되도록 하기 위해, 도 4의 흐름도에 도시된 바와 같이 수축 및 성장 프로세스가 호출된다. 5A. 이러한 축소 및 성장 프로세스에 따라, 프로세스에 대한 원하는 프로토콜을 지정하기 위해 추가 파라미터가 선택적으로 정의된다(도 5a의 블록 40). 이러한 추가 매개변수가 지정되면 초기 결합 길이(즉, 각각의 아미노산 데이터 세트에 포함된 것)는 지정된 크기 인자 또는 정상 크기의 백분율로 축소됩니다(도 5A의 블록 42). 이 지정된 크기 인자는 선택된 특정 프로토콜에 의해 설정됩니다(블록 40). 바람직한 크기 인자는 20%(블록 42의 순서도에 표시됨)이지만, 다른 크기 인자, 예를 들어 10%, 15%, 25% 또는 30%, 또는 원하는 대로 임의의 다른 값도 사용될 수 있습니다.

펩티드 사슬 백본에 있는 원자의 결합 길이만 지정된 크기 인자만큼 축소된다는 점에 유의하십시오. 배경 용매와 관련된 결합 길이는 정상 크기로 유지됩니다.

특정 크기 인자로 감소된 결합 길이로, "수정된 분자 역학" 시뮬레이션이 실행된다(도 5a의 블록 44). 이 수정된 분자 역학 시뮬레이션은 축소된 결합 길이로 발생한다는 점을 제외하고 기존 분자 역학 시뮬레이션과 동일합니다. 따라서 결합 길이가 처음에는 더 짧기 때문에 다양한 전하를 띤 종과 펩타이드 사슬의 원자 사이의 상호 작용하는 분자력은 전체 크기 결합 길이에서와 크게 다릅니다.

본드 길이의 축소는 등압 및 등온 모두에서 수행된다는 점에 유의해야 합니다. 즉, 결합 길이의 축소와 함께 분자 역학 시뮬레이션을 수행하는 동안 사용되는 주변 압력 및 온도 값도 그에 따라 축소됩니다.

분자 역학 시뮬레이션을 수행하는 컴퓨터는 프로그래밍된 주기에 따라 작동합니다. 규정된 수의 계산을 완료하기 위해 규정된 수의 컴퓨터 시계 주기를 포함하는 첫 번째 주기에서(따라서 완료하는 데 일정한 컴퓨터 시간이 필요함) 펩타이드 분자의 당시 현재 위치와 관련된 분자력 계산됩니다. 이러한 힘은 알려진 역학에 따라 분자와 상호 작용하여 분자의 현재 위치를 새로운 위치로 이동하거나 변경하기 시작합니다. 두 번째 사이클에서는 새로운 위치를 기반으로 하는 펩타이드 분자의 새로운 위치와 관련된 힘을 결정하기 위해 동일한 계산이 다시 계산되며, 이 힘은 분자를 새로운 위치로 이동시키기 위해 상호 작용합니다. 도 4의 블록 44에 표시된 바와 같이. 도 5a에 도시된 바와 같이, 이 프로세스는 500 사이클 동안 또는 사이클 간의 에너지 변화가 0.001 Kcal/mol 미만일 때까지 계속됩니다. (주기 사이의 에너지 변화가 0.001Kcal/mol 미만이면 분자의 안정적인 위치에 도달했다는 표시로 간주됩니다.)

시뮬레이션된 분자는 도 4의 흐름도의 블록(46)에 표시된 바와 같이 규정된 기간(시뮬레이션 시간) 동안 축소된 크기로 유지된다. 5A. 100~500피코초가 될 수 있는 이 시뮬레이션 기간 동안 분자는 규정된 기간 동안 수정된 분자 역학 시뮬레이션의 결과로 발생하는 형태의 모든 변화를 겪습니다. 이 시간이 끝나면 모의 펩티드 잔기의 주요 매개변수 값, 예를 들어 φ, ψ 각이 기록되거나 기록될 수 있습니다(블록 47).

또한, 100 내지 500피코초의 시뮬레이션 시간이 끝나면 구조가 정상 크기인지 여부가 결정됩니다(블록 48). 그렇지 않은 경우 구조가 5%에서 10%로 확장되고(블록 50) 수정된 분자 역학 시뮬레이션이 반복됩니다(블록 44). 구조가 정상 크기인 것으로 결정되면 초기 성장 프로세스가 종료됩니다(블록 60). 종료되면 프로세스와 관련된 성장 매개변수, 주로 최종 φ, ψ 각도가 기록되고 약물 설계 방법의 다음 단계에서 사용할 수 있습니다.

다음 도 4를 참조한다. 도 5b를 참조하면, 초기 시뮬레이션 방법의 수정된 분자 역학 시뮬레이션(도 5a의 블록 44에서 수행됨)에 대한 추가 세부사항을 제공하는 차트가 도시되어 있다. 도 1에 나타낸 바와 같이. 도 5b에 도시된 바와 같이, 수정된 분자 역학 동안 사용될 수 있는 세 가지 프로토콜이 있습니다. 사용된 특정 프로토콜은 분자의 크기에 따라 결정됩니다. 따라서, 수정된 분자 기계적 시뮬레이션을 수행하는 동안(도 5b의 블록 44'), 시뮬레이션된 분자의 크기에 대한 결정이 이루어진다(블록 64). 크기가 분자가 축소된 초기 크기 조정된 크기인 경우(예: 정상 크기의 20%(또는 다른 선택된 시작 크기), 분자 모델에서 선택된 에너지 항이 꺼져서 모델에 더 큰 능력을 제공합니다. 이동하고 형태를 변경합니다. 이러한 "꺼진" 에너지 항에는 아미드 결합(즉, 시뮬레이션된 모델이 아미드 평면의 강성을 유지함)과 Lennard Jones(LJ) 반발력 및 인력 상수(블록 66)를 제외한 정전기 전하 비틀림 매개변수가 포함됩니다. 따라서 이 초기 단계에 남아 있는 유일한 에너지 항은 아미드 평면 및 결합과 관련된 것입니다.

시뮬레이션된 분자(블록 64)의 크기가 초기 값(예: 20%) 사이 어딘가에 있지만 아직 정상 크기의 100%와 같지 않은 경우 시뮬레이션에 사용된 에너지 항과 관련된 힘 상수는 다음에서 증가합니다. 시뮬레이션된 분자의 크기가 시작 크기에서 정상 크기로 증가함에 따라 선형 또는 비선형 방식의 초기 값(0일 수 있음).

시뮬레이션된 분자의 크기(블록 64)가 정상 크기와 동일한 경우, 즉, 100%, 모든 매개변수는 정상 크기 값으로 설정됩니다(블록 70).

일부 응용 프로그램의 경우, 시뮬레이션된 펩티드를 정상 크기 이상으로, 예를 들어 정상 구조 크기의 110%까지 계속 성장시키는 것이 바람직할 수 있습니다. 이를 통해 안정적인 형태를 추구하는 확장 펩타이드 사슬의 성향에 대한 추가 통찰력을 제공하는 추가 데이터를 수집할 수 있습니다.

앞서 지적한 바와 같이, 펩타이드가 전체 크기 이상으로 팽창함에 따라 안정적인 3차 구조를 가정합니다. 대부분의 경우 확장이 발생하는 방식으로 인해 이 3차 구조는 가장 가능성 있는 구조(즉, 구조에 대한 전체 최소값을 나타냄)이거나 상대적으로 안정적인 로컬 최소값이 둘 이상인 경우 , 가장 가능성 있는 구조 중 하나입니다. 원하거나 요구되는 대로, 예를 들어, 구조적 에너지 맵 및/또는 아래에 참조된 Balaji 플롯을 사용하여 이렇게 얻은 3차 구조에 대한 기본 기술의 반복 및/또는 추가 분석은 구조의 발생 확률에 대한 추가 측정값을 제공합니다. .

또한 ab initio 방법의 모의 분자의 축소 및 성장이 실행될 수 있는 방식과 관련된 세 가지 프로토콜이 있습니다. 첫 번째 프로토콜에서는 펩타이드 사슬의 잔기를 축소한 다음 한 번에 하나씩 확장합니다. 즉, 사슬의 첫 번째 잔류물을 용매 상자에 넣고 자체적으로 수축 및 팽창시킵니다. 단일 잔류물만 존재할 때, 주변 용매를 제외하고는 다른 원자가 존재하지 않기 때문에 시뮬레이션된 팽창이 일어날 때 다른 분자와의 상호작용이 거의 없을 것입니다. 그러나 잔류물과 배경 용매 내에서 일부 상호 작용이 발생하여 φ, ψ 각도에 약간의 영향을 미치므로 일부 데이터를 제공할 수 있습니다. 그런 다음 사슬의 두 번째 잔기를 용매 상자에 넣고 첫 번째 잔기에 결합하고 첫 번째 잔기가 정상 크기로 유지되는 동안 수축 및 팽창됩니다. 이 과정은 펩타이드 사슬의 세 번째 잔기에 대해 반복되는 식으로 모든 잔기를 통해 반복되며, 사슬에 새로 추가된 각 잔기는 자체적으로 수축되고(이전 잔기는 수축하지 않음) 정상적인 크기의 배경 및 이전 잔류물의 환경.

ab initio 프로세스의 이 첫 번째 프로토콜에 대한 흐름도가 도 4에 도시되어 있다. 5C. 도 4에 도시된 바와 같이. 도 5c를 참조하면, 첫 번째 단계는 초기 파라미터를 설정하고 시뮬레이션을 수행하는 데 필요한 필요한 데이터를 수집하는 단계(블록 72)를 포함합니다. 이 데이터는 시뮬레이션할 펩티드 사슬의 총 잔기 수(N)를 읽고 펩티드 사슬의 서열도 읽어서 얻습니다. 서열의 각 잔기는 지시자 "I"로 식별됩니다. 따라서 펩티드 서열을 읽는 것은 첫 번째 잔기 I=1과 관련된 데이터를 읽고, 두 번째 잔기 I=2에 대한 데이터를 읽고, N번째 잔기 I=N까지 계속해서 읽는 것을 포함합니다. 시뮬레이션은 I=1을 설정하여 시작합니다.

I=1일 때, 그러한 잔류물과 관련된 데이터는 잔류물 데이터베이스로부터 얻어지고 그것의 시작 크기, 예를 들어 정상 크기의 20%로 축소되고 물 상자에 배치됩니다(블록 74). 물 상자의 크기는 내부에 배치된 잔류물의 각 면에 적어도 약 11Å의 물 쉘이 있는 물 용액(배경 용매)을 제공하도록 선택됩니다. 그런 다음 일정한 유전 상수 ε=1인 주기적인 경계 조건으로 시스템 에너지를 최소화합니다. 이러한 축소는 도 6의 블록(66)과 관련하여 이전에 설명된 바와 같이 수행된다. 5B. 이어서, 예를 들어 도 6의 블록 68과 관련하여 이전에 설명된 바와 같이, 제1 잔기에 대한 영아(소) 분자가 그의 정상 크기로 성장하거나 확장된다(블록 76). 도 5b 또는 도 5b의 블록 44-50. 5A. 분자의 정상적인 크기가 얻어지면 분자 역학이 계속됩니다. 즉, 에너지 방정식은 규정된 기간 T 동안 유효합니다.NS (블록 78). 일반적으로 이번에는 TNS 50피코초(시뮬레이션 시간) 정도이지만 0.1~10,000피코초 범위 내에서 선택될 수 있습니다. 생성된 분자의 좌표는 블록(78)에도 표시된 바와 같이 규정된 시뮬레이션 기간 후, 예를 들어 각 0.1피코초 후에 저장된다.

이 과정이 첫 번째 잔기 I=1에 대해 수행된 후, I의 값은 사슬의 다음 잔기를 지정하기 위해 증가됩니다. 도. 5C. 그런 다음 I의 새로운 값이 블록 80에 표시된 것처럼 N+1과 같은지 확인합니다. 여기서 N은 펩타이드 사슬의 잔기 수입니다. 이 새로운 I 값이 N+1 , 그런 다음 I의 새 값과 관련된 잔류물이 잔류물 데이터베이스에서 검색되고 이전 잔류물과 결합되고 용매 상자에서 초기 크기로 축소됩니다. 그런 다음 블록 74, 76, 78 및 80과 관련하여 앞서 설명한 바와 같이 이 새로운 잔류물에 대해 프로세스가 반복됩니다. 블록 80에서 설정된 I의 새로운 값이 N+1과 같으면 초기 프로세스가 중지되고, 결과가 분석됩니다(블록 82).

ab initio 프로세스의 두 번째 프로토콜에서 전체 펩타이드 사슬은 사슬의 각 잔기가 축소되고 동시에 확장되는 용매 상자에서 모델링됩니다. 두 번째 프로토콜을 사용하여 시뮬레이션 중에 수행된 계산은 첫 번째 프로토콜에서 사용한 것과 동일하지만 수행해야 할 계산이 더 많습니다.

ab initio 프로세스의 세 번째 프로토콜에서 알려진 물리적 및/또는 화학적 데이터가 있는 경우 알려진 결과로 시뮬레이션을 편향시키는 데 사용됩니다. 따라서 이 세 번째 프로토콜에 따라 시뮬레이션되는 특정 펩타이드에 대한 초기 데이터가 잔류 데이터베이스에서 검색될 때 데이터는 알려진 화학적 또는 물리적 데이터로 설정됩니다. 어떤 경우에는 분자의 구조가 알려진 데이터에 의해 잘 정의되어 있기 때문에 알려진 화학적 또는 물리적 데이터를 통해 축소 및 확장 단계를 건너뛸 수 있습니다. 다른 경우에, 알려진 화학적 및 물리적 데이터는 성장을 시작할 때 유아(수축) 분자의 시작점을 편향시키는 데 사용됩니다.

초기 프로세스 동안 분자 역학 시뮬레이션을 수행하는 데 사용되는 에너지 방정식은 시뮬레이션된 분자의 위치 에너지를 기반으로 합니다. 분자의 위치 에너지 함수는 원자 좌표의 함수이며 V(r)로 표시됩니다.

동적 시뮬레이션에서 함수 V(r)는 다음과 같이 표시됩니다. ##EQU1## 여기서: K바이 결합 신축력 상수, bNS i 번째 결합 길이, bi0 는 평형 결합 길이이고, NNS 총 채권 수입니다.

K θi는 결합각 굽힘력 상수 θ입니다.NS i번째 결합각, θi0 i번째 결합각에 대한 평형 결합각, N θ는 결합각의 총 수입니다.

K φi는 2면각 힘 상수, φNS i 번째 이면각, v 는 i 번째 이면각에 대한 위상 계수이고, n은 i 번째 이면각 전위의 폴드이며, N φ는 이면각의 총 수입니다.

NS아이 (ij) 번째 원자 쌍에 대한 Lennard Jones 반발력 상수, B아이 (i,j) 번째 원자 쌍에 대한 Lennard Jones 인력 상수, r아이 는 i 번째와 j 번째 원자 사이의 거리이고 N은 총 원자 수입니다.

NSNS i 번째 원자의 부분 전하, q제이 는 j 번째 원자의 부분 전하이고 ε은 유전 상수입니다.

위의 에너지 방정식이 정의되면 ab initio 프로세스는 물리적으로 관찰된 "정상 기하학" 또는 "정상 기하학"의 지정된 백분율인 "시작 기하학"을 활용합니다. 첫 번째 프로토콜의 성장 과정에서 위치 에너지 방정식의 결합 용어에 대한 시작 매개변수는 다음과 같이 정의됩니다.

케이바이 일반 크기 함수 b와 동일합니다.아이오 정상 값의 약 20%입니다.

포텐셜 함수의 각도 굽힘 항에 대한 시작 매개변수는 다음과 같이 정의됩니다. K θi는 일반 크기 함수 θ와 동일합니다.아이오 일반 크기 함수와 동일합니다.

포텐셜 함수의 2면체 항의 시작 매개변수는 다음과 같습니다. K θi는 원자 C α --C--N에 의해 ​​정의된 펩티드 결합의 2면체 각도를 지정하는 백본 아미드 결합(ω)을 제외하고 0으로 설정됩니다. --Cα. n과 v의 값 모든 경우에 대해 정상 값으로 설정됩니다.

정전기 항 q의 시작 매개변수NS 그리고 q제이 0으로 설정됩니다.

분자가 시작 크기, 즉 "20% 크기"에서 "전체 100% 크기"로 성장함에 따라 잠재적 기능의 매개변수는 모든 동적 단계에서 선형 방식으로 지속적으로 업데이트됩니다. 원하는 경우 비선형 방식으로 업데이트할 수도 있습니다.

업데이트의 형태는 일반적으로 선형 또는 비선형 함수일 수 있습니다. 시작 지오메트리는 0에서 100%에 가까울 수도 있습니다.

완전 성장의 경우(ab initio 프로세스의 두 번째 프로토콜에 사용된 분자의 동시 팽윤), 동적 절차는 바람직하게는 20아미노 크기의 일반적인 분자에 대해 시뮬레이션 시간의 2 나노초 기간에 걸쳐 수행됩니다. 산 잔류물.

순차적 성장(첫 번째 프로토콜)의 경우 실행은 아미노산 추가당 50피코초의 기간 동안 수행됩니다.

이들 값은 단지 예시적인 것임을 이해해야 한다. 본 발명은 이러한 방법을 다른 시뮬레이션 시간 프레임 및 잔여 길이에 적용하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 순차적 성장은 아미노산 첨가당 1 내지 >100 피코초 범위의 기간에 걸쳐 수행될 수 있다. 유사하게, 동시 성장은 20개 아미노산을 함유하는 전형적인 크기의 분자에 대해 >0 내지 1 나노초의 기간에 걸쳐 수행될 수 있다.

ab initio 프로세스의 최상의 모드를 수행하는 데 사용되는 주요 컴퓨터 프로그램에 대한 설명은 다음과 같습니다. 많은 컴퓨터 프로그램에 대한 실제 프로그램 목록은 함께 제출된 Microfiche 부록에 포함되어 있습니다. 일반적으로 이러한 목록은 Fortran 또는 기타 잘 알려진 언어로 작성되고 주석과 함께 잘 문서화되어 있으며 해당 기술 분야의 숙련자가 쉽게 이해할 수 있습니다. 컴퓨터에 의해 수행되는 ab initio 프로세스의 일상적인 부분, 예를 들어 데이터 처리, 좌표 변환, 공지된 분자 역학 등은 당업계에 잘 알려져 있습니다. 여기 또는 Microfiche 부록에 명시되어 있지 않습니다.

앞서 지적한 바와 같이, 약물 디자인의 일부 경우에서 수용체 기하구조는 예를 들어 X선 결정학 또는 상동성 모델 구축을 통해 알려져 있습니다. 그러나 표적 펩티드가 수용체와 상호작용하는 방식은 알려져 있지 않다. 이러한 경우에, 본 발명의 초기 과정은 수용체의 결합 부위의 환경에 있도록 제약된 펩티드를 모델링하는 데 유리하게 사용될 수 있다. ab initio 과정에 따라 수용체의 결합 부위 환경에 의해 펩타이드가 성장하거나 확장됨에 따라 생체 활성 또는 결합 형태가 보다 쉽게 ​​식별되고 이해됩니다. 강성 또는 달리 화학적으로 변형된 유사체는 이 초기 결합 형태를 확인하기 위해 필요에 따라 설계될 수 있습니다.

시뮬레이션 시스템 하드웨어

무화과. 도 6은 본 발명의 초기 시뮬레이션 방법 및 기타 처리 기술을 수행하는 데 사용되는 유형의 처리 시스템(10)의 간략화된 블록도를 도시한다. 시스템(10)은 적절한 중앙 처리 장치(CPU)(12)를 중심으로 한다. CPU(12)에는 키보드 또는 다른 종래의 데이터 입력 장치를 포함할 수 있는 데이터 입력 서브시스템(14)이 연결되어 있다. 또한 CPU(12)에는 데이터 저장 서브시스템(16)이 연결된다. 데이터 저장 서브시스템(14)은 바람직하게는 비휘발성 메모리 요소를 포함하여 데이터 세트 및 운영 프로그램이 예를 들어 자기 또는 광 디스크 매체, 자기 테이프 매체, 필요할 때 준비된 검색을 위해 ROM(읽기 전용 메모리) 또는 PROM(프로그래밍 가능한 읽기 전용 메모리). 메모리 서브시스템(16)은 특정 시간에 사용되는 특정 동작 프로그램 및 데이터 세트를 유지하기 위한 휘발성 메모리 저장 요소, 예를 들어 랜덤 액세스 메모리(RAM)를 더 포함한다. 종래의 모니터 및/또는 평면 스크린 LCD 디스플레이와 같은 데이터 디스플레이 서브시스템(15)은 마찬가지로 CPU(12)에 연결되고, 입력된 데이터, 처리된 데이터 및 기타 정보가 조작자가 사용하기 위해 표시되도록 허용한다. 프린터 서브시스템(17) 및 X-Y 플로터(18)는 또한 CPU(12)에 연결될 수 있고, 시뮬레이션 프로그램에 의해 생성된 데이터 또는 기타 정보의 하드 카피를 만들기 위한 편리한 수단을 제공할 수 있다. 이 데이터에는 예를 들어 아래에 설명된 Balaji 플롯 및 에너지 형태 맵의 자동 생성이 포함됩니다.

컴퓨터 및 시뮬레이션 분야의 숙련자에게 자명한 바와 같이, 도 1에 도시된 모든 요소는 6은 상업적으로 이용 가능한 컴퓨터 장비를 사용하여 실현될 수 있다. 위에서 설명한 대로 수성 환경에서 펩타이드의 시뮬레이션을 수행하는 것과 관련된 데이터 처리의 특성으로 인해(즉, 시뮬레이션에 사용되는 각 잔기 및 펜던트 그룹을 특성화하는 데이터베이스에 입력하여 펩타이드를 축소하고, 펩타이드 확장, 시뮬레이션 중 주요 지점에서 형태 매개변수 기록 및 계산 등), ab initio 방법에서 활용되는 데이터 및 처리의 양은 중요하지 않습니다. 충분한 메모리를 갖는 개인용 컴퓨터, 바람직하게는 수학 보조 프로세서 보드를 포함하여 임의의 적절한 컴퓨터가 이러한 목적을 위해 프로그래밍될 수 있지만, 이러한 처리는 슈퍼컴퓨터를 사용하여 수행될 때 훨씬 더 효율적으로(즉, 더 적은 컴퓨터 시간을 사용하여) 수행됩니다.

슈퍼컴퓨터는 큰 메모리 용량과 많은 계산을 병렬로 수행할 수 있는 능력을 특징으로 하는 컴퓨터입니다(즉, 동일한 컴퓨터 클록 주기 동안 여러 계산이 동시에 수행될 수 있도록 병렬로 작동되는 많은 프로세서를 사용함). 슈퍼컴퓨터는 예를 들어 64비트와 같은 "와이드" 운영 코드를 활용하여 각 컴퓨터 클록 주기 동안 처리할 수 있는 정보의 양을 크게 증가시키는 특징이 있습니다. 전형적인 슈퍼컴퓨터는 4-8 MWord 정도의 RAM 메모리 용량을 가지며, 여기서 8 바이트는 하나의 "Word"와 동일하고 "M"은 백만을 의미합니다. (따라서 4-8 MWords의 메모리 용량은 32-64 메가바이트에 해당합니다.) 물론 고성능 하드 디스크 드라이브와 같은 외부 비휘발성 메모리를 사용하면 훨씬 더 많은 메모리를 사용할 수 있습니다. 자기 및/또는 광학. 위스콘신주 Chippewa Falls의 Cray Research Incorporated 또는 텍사스주 Richardson의 Convex Computer Corporation과 같은 슈퍼컴퓨터의 여러 모델이 상업적으로 이용 가능합니다. Cray 슈퍼컴퓨터의 기본 구조는 U.S. Pat. 미국 특허 제4,128,880호에 기술되어 있으며, 이 특허는 참고로 여기에 포함됩니다.

시뮬레이션된 것에서 사후 가능한 펩티드 형태 선택

도 2의 블록 22에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 전체적인 합리적 약물 설계 방법의 두 번째 단계. 도 4는 ab initio 프로세스에 의해 시뮬레이션된 펩티드의 가장 가능성 있는 형태를 선택하는 것과 관련된다. 어떤 면에서, 이 두 번째 단계는 가장 가능성 있는 펩티드 형태를 시뮬레이션하는 첫 번째 단계(블록 20)의 확장으로 간주될 수 있습니다. 즉, 첫 번째 및 두 번째 단계는 "시뮬레이션 및 선택"의 단일 단계로 간주될 수 있습니다. 가장 가능성 있는 펩타이드 형태. 이는 위에서 기술한 바와 같이 ab initio 프로세스가 사용되는 경우에 특히 그 이유는 이러한 프로세스가 본질적으로 모의 펩티드를 안정한 형태로 가리키기 때문입니다. 따라서 초기 시뮬레이션의 결론에서 가장 가능성 있는 펩타이드 형태가 이미 선택되었을 수 있습니다. 그러나 많은 경우에 초기 시뮬레이션 단계를 수행하면 여러 펩타이드 형태, 예를 들어 시뮬레이션된 펩타이드 계열이 생성되며, 각 펩타이드는 서로 다른 정도로 안정합니다. 이러한 경우에 가장 안정적인 형태를 나타내는 시뮬레이션된 펩티드를 확인하기 위해 선택 과정이 필요할 것입니다. 다음에 설명하는 것이 이 선택 프로세스입니다.

이 선택 프로세스의 개요가 도 1의 흐름도에 예시되어 있다. 7A. 도 1의 처음 2개의 블록이 주목된다. 도 7a(블록 84a 및 84b)는 도 1 내지 도 7과 관련하여 이전에 설명된 초기 시뮬레이션 프로세스에 관한 것이다. 5A-5C. ab initio 프로세스가 펩타이드 시뮬레이션을 수행하기 위한 선호되는 방법을 나타내지만, 다른 시뮬레이션 방법도 사용될 수 있음을 이해해야 합니다. 사용된 시뮬레이션 방법에 관계없이, 본 발명은 가장 가능성 있는 형태(들)를 확인하기 위해 시뮬레이션 데이터를 분석하기 위해 일부 체계적이고 합리적인 방법을 사용하는 것이 바람직하다는 것을 인식합니다. 본 발명에 따르면, 이러한 선택 프로세스는 바람직하게는 다음과 같이 수행된다:

(a) 구조물의 평균 기하학적 구조의 rms 편차 기준과 같은 적절한 분류 기술을 사용하여 시뮬레이션된 구조물을 분류합니다.

(b) 확률과

(c) 가장 가능성 있는 형태가 실제로 선택되었는지 확인하기 위해 정렬된 구조를 분석합니다.

구조(도 7a의 블록 86)를 분류(위의 단계 (a)) 및 순서화(위의 단계 (b))하는 단계는 당업계에 공지된 고전적인 기술을 사용하여 수행된다. 가장 가능성 있는 구조인지 확인하기 위해 정렬된 구조를 분석하는 단계(위의 (c) 단계)가 더 미묘합니다. 이 분석 단계에는 모의 펩티드의 단단하거나 달리 화학적으로 변형된 유사체를 설계하고 합성하는 것과 관련된 많은 동일한 조사 및 고려 사항이 포함됩니다(전체 약물 설계 방법의 세 번째 단계, 도 4의 블록 24).

선호하는 분석 단계에 따라 가장 가능성 있는 구조에 대한 φ, ψ 각도가 계산되고(또는 이전 계산에서 검색됨) 도 87의 블록 87. 7A. 이러한 플롯에 의해 표시된 형태는 필요한 경우 일관된 구조적 특징에 대해 추가로 조사됩니다(블록 88). 이 검사는 원하는 대로 또는 필요에 따라 당업계에 공지된 기술을 사용하여 3차원 그래픽 디스플레이(또한 블록 88)에 의해 예측된 구조의 모델을 검사함으로써 도움을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 유타주 솔트레이크시티의 Evans and Sutherland Computer Corporation에서 입수 가능한 Molecular Display Program MOGLI 버전 2.0을 참조하십시오. 3차원 펩타이드 구조(플로이-L-알라닌의 경우)를 나타내는 대표적인 그래픽 디스플레이의 샘플은 도 4에서 볼 수 있다. 7B. 또 다른 대표적인 그래픽 디스플레이가 도 4에 도시되어 있다. 11, 실시예 1과 관련하여 아래에서 논의된다.

다음에 도 1을 참조한다. Balaji 플롯 및 본 발명에 의해 사용되는 방법을 설명하기 위한 도 8A(가장 가능성이 높은 것을 결정하기 위해 예측된 구조를 분석할 목적뿐만 아니라 여기에 설명된 본 발명의 다른 측면에 대해서도). 무화과. 도 8A는 가상 폴리펩티드의 φ, ψ 각도의 Balaji 플롯을 나타낸다(이 중 처음 7개 잔기만이 도시됨). Balaji 플롯은 각도 수직 축과 잔차 수 수평 축을 포함합니다. 수직 각축은 360° 또는 2π 라디안을 포함하는 각도 범위를 가지며, 바람직하게는 약 0° 또는 0 라디안을 중심으로 합니다. 도 1에 도시된 바와 같이. 예를 들어, 도 8a에 도시된 바와 같이, 수직 각축은 +180° 내지 -180° 범위의 20°마다의 마크를 포함한다. 물론, 특정 용도에 필요한 경우 각도 축은 도 이외의 각도 단위(예: 라디안)로 표시될 수 있습니다. 그러나 펩타이드에 대한 대부분의 화학적 및 물리적 데이터는 일반적으로 φ, ψ 각도를 도 단위로 식별하므로 각축에 도를 사용하는 것이 좋습니다. 가로축은 잔여 번호로 표시됩니다. 7개의 잔기 번호만이 도 1에 도시되어 있다. 도 8A에 도시되어 있지만, 수평 축은 특정 폴리펩타이드 사슬에 포함된 만큼의 잔기에 대해 계속되는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도 1 내지 도 10 참조 실제 폴리펩티드에 대한 Balaji 플롯을 보여주는 14-22. 각축이 도 1에 도시되어 있음이 또한 이해되어야 한다. 도 8a를 수직축으로, 잔류축을 수평축으로 도시한 경우, 이들 역할은 역전될 수 있다. 중요한 것은 두 축이 서로 직교하거나 서로에 대해 정의된 각도 관계가 있다는 것입니다.

도 1에 도시된 바와 같이. 도 8a에서, φ, ψ 각도는 Balaji 플롯에서 각각 쐐기의 베이스 및 팁으로 표시됩니다. 각 잔기에 대해 하나의 쐐기가 포함되며, 쐐기는 이렇게 플롯된 φ, ψ 각도의 특정 잔기 수를 나타내도록 수평 축과 정렬되어 위치합니다. 따라서, 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이. 도 8a에서 나타낸 특정 펩티드의 첫 번째 잔기는 100°의 φ 각도 및 -80°의 ψ 각도를 갖는다. 유사하게 두 번째 잔기는 80°의 φ 각도와 20°의 ψ 각도를 갖는다. 세 번째 잔기는 φ 각도가 -80°이고 ψ 각도가 60°입니다. 유사한 방식으로 각 잔류물에 대한 φ, ψ 각도는 Balaji 플롯에 정의됩니다.

Balaji 플롯은 "Balasubramanian Plot"을 수정하거나 수정한 것임에 유의하십시오. Balasubramanian, R., "New type of representation for Mapping Chain Folding in Protein Molecules" Nature 266, pp. 856-857(1974) 참조. Balasubramanian Plot은 폴리펩타이드 사슬의 각 잔기의 φ, ψ 값을 각각 수직선으로 연결된 실선과 열린 원으로 나타냅니다. Balasubramanian 플롯은 수직 각축과 수평 잔차 수 축을 사용합니다. 따라서 펩타이드는 Balasubramanian 플롯에서 일련의 다른 수직선으로 묘사되며, 각각은 수직축의 해당 φ, ψ 각도 값과 정렬된 실선과 열린 원을 가지며 각 선은 특정 잔기의 수에 해당합니다. 가로축에 표시된 φ, ψ 각도를 표시합니다.

Balasubramanian 플롯과 대조적으로, 본 발명의 Balaji 플롯은 수직 쐐기(수직 각축을 가정함)의 밑면과 끝으로 φ, ψ 각도의 값을 각각 보여줍니다. 따라서 플롯된 φ, ψ 각도의 잔차 수의 함수로서의 플롯. 다시 말해, Balaji 플롯은 Balasubramanian 플롯의 실선 점과 열린 원을 각각 쐐기의 기저부와 쐐기의 끝으로 대체하고 Balasubramanian 플롯의 점과 열린 원을 연결하는 수직선을 추가로 대체합니다. 쐐기의 몸. 그러나 이 겉보기에 작은 차이는 Balaji 플롯을 보고 특정 폴리펩티드가 접혀 있거나 복잡한 형태로 다양한 잔기를 배열하는 방식에 대한 추가적인 통찰력을 얻을 수 있는 분석가의 능력에서 놀라운 이점을 제공합니다.

본 발명에 따른 Balaji 플롯의 하나의 사용을 예시하기 위해, 다음에 도 1 내지 도 4를 참조한다. 도 8B, 8C, 및 8D는 분자 역학 변화를 겪은 가상의 펩티드에 대한 시간 T 및 T+Δt에 대한 Balaji 플롯과 그 차이를 각각 보여줍니다. 그 형태를 변화시켰습니다. 펩타이드의 구조가 변경됨에 따라 φ, ψ 각도가 기록되거나 다른 방식으로 결정됩니다. 따라서, 도 2에 도시된 바와 같이. 도 8b에 도시된 바와 같이, 샘플 시간 T에서, 제1 잔기는 각각 대략 90° 및 -30°의 φ, ψ 각도를 갖는다. 도 4에 도시된 바와 같이. 도 8c에 도시된 바와 같이, 샘플 시간 Δt 이후, 즉 T+Δt에서, 제1 잔기도 각각 90° 및 -30°의 φ, ψ 각도를 갖는다. 따라서, 이 잔류물의 각도는 기간 Δt 동안 변경되지 않았으며, 따라서 도 3에 도시된 "쐐기"는 존재하지 않는다. 8D, 첫 번째 잔류물에 대한 "미분 Balaji 플롯".

대조적으로, 두 번째 잔사는 시간 Δt 동안 각도 ψ의 약간의 변화를 나타내지만 각도 φ는 나타내지 않습니다. 즉, 샘플 시간 T(도 8B)에서 두 번째 잔기에 대한 φ, ψ 각도는 각각 약 +120° 및 +30°인 반면, 샘플 시간 T+Δt(도 8C)에서 φ, ψ 각도는 각각 약 +120° 및 +15°입니다. 따라서, 미분 Balaji 플롯에서, 도 8d에서, φ 각도에 대해 0° 차이 및 ψ 각도에 대해 +15° 차이를 나타내는 두 번째 잔기에 대한 매우 작은 쐐기가 있습니다.

유사하게, 세 번째 잔기는 시간 Δt 동안 φ 각도에서 약간의 변화를 겪는 반면, 세 번째 잔기의 ψ 각도는 변하지 않음을 알 수 있다. 즉, 샘플 시간 T(도 8B)에서 세 번째 잔기에 대한 φ, ψ 각도는 각각 약 +120° 및 +15°인 반면, 샘플 시간 T+Δt(도 8C)에서 φ, ψ 각도는 각각 약 +135° 및 +15°입니다. 따라서, 미분 Balaji 플롯에서, 도 8d에서, φ 각도에 대해 -15° 차이를 나타내고 ψ 각도에 대해 0° 차이를 나타내는 세 번째 잔기에 대한 매우 작은 쐐기가 있습니다.

따라서, 도 1 내지 도 4의 발라지 플롯 뿐만이 아님을 알 수 있다. 도 8B 및 8C는 표현되는 특정 폴리펩티드의 구조에 대한 귀중한 통찰력을 제공하지만, 차등 Balaji 플롯(도 8D)은 시간 Δt에 따라 구조가 어떻게 변했는지를 명확하게 보여줍니다. 주어진 잔기의 φ, ψ 각도가 변경되지 않은 경우 해당 잔기에 대한 미분 Balaji 플롯에 쐐기가 없습니다. 주어진 잔류물에 대한 φ, ψ 각도가 약간만 변경된 경우 미분 Balaji 플롯에 나타나는 쐐기는 0° 근처의 작은 쐐기입니다. 반면에 φ, ψ 각도가 시간 Δt 동안 주어진 잔류물에 대해 상당한 양만큼 변경된 경우 해당 잔류물에 해당하는 미분 플롯에 나타나는 쐐기는 큰 쐐기이거나 0에 가깝지 않을 것입니다. °. 즉, 쐐기의 기저부 및/또는 쐐기의 끝 부분이 0°에서 큰 편차를 보일 것입니다.

도 4에 도시된 미분 Balaji 플롯을 간략히 살펴보자.따라서 도 8d는 제5 잔기가 상당한 양으로 변경된 φ, ψ 각도를 갖는다는 것을 나타낸다. 다섯 번째 잔류물에 대한 쐐기는 크지는 않지만 0°에서 큰 변위를 가지며 베이스는 +120°이고 팁은 165°입니다. 이는 시간 Δt에서 φ, ψ 각도가 각각 +120° 및 +165° 변경되었음을 의미합니다. φ 또는 ψ 각도에서 상당한 변화를 보이는 다른 잔기는 잔기 번호 6(+60°의 Δψ) 및 잔기 번호 7(+75의 Δφ)입니다. 따라서, 도 1 및 도 2의 Balaji 플롯을 연구하는 사람. 8B-8D는 잔기 5, 6 및 7을 제외하고 표시된 구조의 잔기의 대부분의 φ, ψ 각이 상당히 안정적이라는 결론에 빠르게 이르게 됩니다. 예를 들어, 도 4의 Balaji 플롯으로 표현되는 바와 같이 원하는 형태를 유지하는 것이다. 도 8B, 도 8B에 도시된 Balaji 플롯. 따라서 8B-8D는 잔기 5, 6 및 7의 아미드 결합을 보다 안정적인 결합으로 대체할 수 있는 적합한 생물학적 동배체 또는 등가물을 찾도록 유도하는 분석 도구로 사용될 수 있습니다.

분석 도구로서의 Balaji 플롯의 중요성은 도 1 내지 도 4에 의해 강조된다. 8E 및 8F. 무화과. 도 8e는 길이를 따라 수많은 범프 및 코일을 갖는 접힌 꼬인 선(90)으로 표시되는 복잡한 3차원 접힌 폴리펩티드를 개략적으로 도시한다. 이러한 복잡한 모양은 폴리펩티드의 기본 구조가 알려져 있음에도 불구하고 특성화하고 이해하는 것이 불가능해 보일 수 있습니다. 그러나, 본 발명의 시뮬레이션 방법을 통해, 즉 용매 상자에서 폴리펩티드를 수축시키고 정상 크기 이상으로 확장함으로써 φ, ψ 각도 또는 φ, ψ의 변화를 특징으로 하는 하나 이상의 Balaji 플롯 각도가 생성될 수 있습니다. 이러한 플롯은 폴리펩티드에 있는 수많은 잔기의 소수의 φ, ψ 각도만이 변화에 대한 경향을 나타낸다는 것을 분명히 보여줄 수 있습니다. 따라서 이러한 각도, 즉 이러한 각도를 포함하는 잔기는 사슬의 경첩 또는 회전점으로 간주될 수 있습니다. 이러한 힌지 또는 회전 지점에서 체인을 선택적으로 펼치면 도 4의 복잡한 형상이 된다. 도 8e는 도 8e에 개략적으로 도시된 바와 같이, 일련의 단순하고 잘 인식된 형상, 예를 들어 2차 구조를 나타내기 위해 쉽게 펼쳐지고 풀릴 수 있다. 8층

도에서. 도 8f는 도 8f의 개략적 표현과 단순히 전개된 등가물이다. 도 8e에서, 단순한 형상(94a, 94b, 94c, … . . , 94n, 도식적으로 알려진 화합물 또는 짧은 펩티드를 나타내는 힌지 또는 회전 지점 92a, 92b, 92c, . . . , 94n. 힌지 지점(92a, 92b, 92c, ..)에서 체인(90)을 접음으로써 . . , 92n에서, 여러 복잡한 3차원 형태가 생성될 수 있으며, 이는 도 92에 도시되어 있다. 8E도 그 중 하나입니다. 문제는 일련의 단순한 모양(94a, 94b, 94c, … . . , 94n은 도 4에 도시된 복잡한 형상에 숨겨져 있다. 8E. 그러나, 본 발명의 Balaji 플롯의 도움으로, 도 4의 복잡한 형상을 푸는 것은 비교적 간단하다. 8E의 구성 부분을 인식하기 위해.

이와 같이 도 1 내지 도 4로부터 알 수 있는 바와 같이 8E 및 8F에서 Balaji 플롯은 가장 가능성 있는 구조를 확인하기 위해 이러한 데이터를 분석할 수 있도록 하는 것을 포함하여 펩타이드 기반 화합물과 관련된 데이터를 표시하는 편리한 수단일 뿐만 아니라 Balaji 플롯도 복잡한 폴리펩티드 구조를 풀기 위한 매우 귀중한 분석 도구로, 약물 설계에 유용한 펩티드모방체를 제공할 목적으로 펩티드가 어떻게 모방 및/또는 안정화될 수 있는지에 대한 예리한 통찰력을 제공합니다.

구조적 에너지 지도

다음 도 4를 참조한다. 도 9A에서, 시뮬레이션된 또는 다른 펩티드 구조를 분석하는데 유용한 또 다른 도구가 도시되어 있다. 이 도구는 구조적 에너지 맵입니다. 무화과. 도 9a는 올리고펩티드(더 구체적으로, 디펩티드 시클로프로필)의 대표적인 입체형태 에너지 지도를 나타낸다. 이 에너지 맵은 본 발명에 따른 올리고펩티드의 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 생성된다. 구조적 에너지 맵을 생성하는 데 사용되는 컴퓨터 프로그램은 아래에 참조됩니다. 구조적 에너지 맵은 올리고펩티드 구조의 특정 φ, ψ 각도를 유지하는 데 필요한 에너지를 보여줍니다. 따라서 안정적인 형태는 해당 형태에 대한 φ, ψ 각도를 유지하기 위해 가장 낮은 에너지를 갖는 에너지 맵의 영역에 해당합니다.

도 4에 도시된 바와 같이. 도 9a에서, φ 각도는 에너지 맵의 한 축을 따라 플롯되고 ψ 각도는 에너지 맵의 다른 축을 따라 플롯된다. 도 4에 도시된 바와 같이. 도 9a에서 가로축은 φ각도, 세로축은 ψ각도를 나타낸다. (아래 표 1을 포함한 일부 에너지 맵 표현에서 각도 θ1, θ2 각 φ, ψ 대신에 사용할 수 있습니다.) 따라서 φ, ψ 각의 조합은 φ 각도와 ψ 각도의 교차점에 해당하는 에너지 맵의 한 점으로 표시됩니다.

특정 φ, ψ 조합의 에너지는 에너지 지도의 표면에 나타나는 일련의 에너지 등고선 또는 등가물로 표시됩니다. 도 1에 도시된 바와 같이. 도 9A에 도시된 바와 같이, 에너지 등고선이 더 무겁거나 굵을수록 해당 위치에서 에너지가 더 낮아집니다(따라서 더 안정적인 형태). 마찬가지로, 에너지 등고선이 가벼우거나 얇을수록 해당 위치의 에너지가 높아집니다(따라서 구조가 더 불안정해짐). 에너지가 가장 높은 영역은 음영 영역으로 표시됩니다. 이러한 음영 영역은 "피크"(가장 높은 에너지 점)로 간주될 수 있으며 가장 굵은 등고선으로 둘러싸인 영역은 "골짜기"(가장 낮은 에너지 점)로 간주될 수 있습니다. 따라서 펩티드의 안정적인 형태는 φ, ψ 각이 "골짜기" 또는 최소 에너지 위치에 있는 것입니다.

설명하기 위해, 도 4에서. 도 9A에서 점(φ, ψ)=(0°, 0°)은 상대적으로 높은 에너지의 위치, 즉 분자 역학이 φ, ψ 각이 제한되지 않습니다. 따라서 이 점은 안정적인 형태가 아닙니다. 대조적으로 점 (φ, ψ)=(-80°, 100°)는 최소 에너지의 위치에 해당하며 보다 안정적인 형태입니다. 도 4에 도시된 바와 같이. 도 9a에 도시된 펩타이드에 대한 최소 에너지의 약 8개 영역이 있으며, 이는 흰색 바탕에 검은색 숫자 1-8로 표시되어 있습니다. 이러한 "포켓" 또는 최소 에너지의 계곡 각각과 관련된 상대 에너지는 아래 표 1에 표시된 대로 정량화되고 정렬됩니다.

표 1은 φ, ψ 각도의 값을 모두 나열합니다(각도 θ로 식별됨1 및 θ2) 특정 최소 에너지 위치와 최소 위치의 상대 에너지를 정의하며 최소 또는 최저 에너지는 0.0으로 설정됩니다. 따라서, 표 1 및 도 4로부터 알 수 있다. 도 9a에서 전체 최소값(에너지가 가장 낮은 영역)은 (θ, ψ)=(-80°, 100°)를 중심으로 하는 영역 번호 1임을 알 수 있습니다. 다음으로 낮은 에너지 영역은 (φ, ψ)=(80°, -100°)를 중심으로 하는 영역 번호 2입니다. 표 1에서 전체 최소값은 (φ, ψ)=(-80°, 100°)에서 발생하며 112.1kcal/mol의 에너지에 해당합니다. (φ, ψ)=(80°, 100°)에서 국부 최소값과 관련된 상대 에너지는 0.1이며, 이 위치에서 에너지가 약 10% 더 높음을 나타냅니다. 대조적으로, (φ , ψ)=(-80°, -70°)에서 국부 최소값과 관련된 상대 에너지는 1.1이거나 전체 최소값에서 에너지의 대략 두 배입니다.

1 번 테이블
______________________________________
전역 최소값은 θ에서 발생합니다.1, θ2 = 80°, 100° (에너지 = 112.1 kcal/mol) 최소 θ1 θ2 # (°) (°)
______________________________________

1 80 100 0.0
2 80 -100 0.1
3 -80 -70 1.1
4 80 70 1.1
5 -180 -90 4.0
6 180 -90 4.1
7 -180 90 4.1
8 180 90 4.2
______________________________________

1 ~ 5 kcal/mol 에너지의 백분율 점유(가장 두꺼운 = 1 및 얇은 것 = 5). 음영 영역은 에너지 > 6.5kcal/mol에 해당합니다. 상대 에너지 잉크cal/mol(전체 최소값은 0.0으로 설정).

형태 에너지 맵은 주어진 펩타이드에 대한 전체 최소 형태의 시각적 표시를 제공하기 때문에 유용한 도구를 제공합니다. 따라서 이러한 지도는 화학적으로 변형된 유사체를 설계해야 하는 가장 가능성 있는 시뮬레이션된 형태를 선택하는 데 귀중한 통찰력을 제공합니다. 에너지 지도는 또한 원하는 펩티드를 모방할 수 있는 적절한 펩티드모방체의 전반적인 검색 및 설계와 관련된 유용한 정보를 제공합니다.

모델 디펩티드 화합물에 대한 구조적 에너지 맵이 문헌에 보고된 바 있습니다. 예를 들어, Ramachandran, et al., (1968) 상기 참조. 예를 들어, 글리실, 알라닐 및 Aib(α-아미노) 이소부티르산) 단위가 있는 티오펩티드 및 펩티드 유사체를 포함하는 디펩티드 형태 에너지 맵에 대한 예비 데이터는 Balaji et al., "Mean Geometry of the Thiopeptide Unit and Conformional Features 디티오펩티드 및 폴리티오펩티드의 "Biochem. 생물 물리학. 해상도 Commun., 145:834(1987) 및 Balaji et al., Peptides, p. 639(Ed. J. E. Rivier), ESCOM, Leiden(1990).

본 발명은 여러 신규 모델 디펩티드 유사체의 형태적 특징의 편집 및 형태적 에너지 맵을 얻기 위한 정제된 프로토콜을 유리하게 포함한다. 이 프로토콜에는 적절한 분자 역학 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 형태 에너지를 계산하는 것이 포함됩니다. 에너지는 (φ, ψ) 평면에서 계산됩니다. 이러한 계산에 사용되는 매개변수는 쌍극자 모멘트를 실험 및 가우스 80/82 구조에 맞추고 모델 화합물(예: 펩타이드 및 티오펩타이드)의 구조적 에너지에 의해 파생된 매개변수입니다. 바람직하게는, 모든 계산은 모노폴 전하 및 4.0의 유전 상수를 사용하여 수행됩니다. (φ, ψ) 각도는 맵의 특정 (φ, ψ) 지점에서 에너지를 결정하기 위해 고정됩니다. 각 동결(φ, ψ) 지점에 대해 0.1kcal/mole의 수렴 기준을 사용하여 에너지를 최소화합니다. 구조적 에너지 등고선 맵(트랜스 펩티드 및 티오펩티드 단위 포함)은 바람직하게는 각 모델링된 화합물에 대한 전체 최소값에 대해 1 kcal/mole 간격으로 (φ, ψ) 평면에 표시됩니다. 5kcal/mole 이상의 등고선은 생략합니다. 각 형태 에너지 맵에 대한 전역 최소값에서 1, 2, 3, 4 및 5 kcal/mole을 갖는 형태 공간의 가용성 백분율이 계산됩니다. 그런 다음 확률 맵은 300° K에서 계산됩니다.

무화과. 도 9b는 전술한 프로토콜을 사용하여 생성된 모델 화합물에 대한 등고선 확률 데이터를 도시한다. 이 데이터는 또한 한 축을 따라 φ 값이 정의되고 다른 축을 따라 ψ 값이 정의되는 구조적 에너지 맵과 같은 맵으로 구성됩니다. 지도에 표시된 숫자는 각 최소값의 총 φ, ψ 공간에서 분자의 상대적 개체수를 나타내며 숫자가 높을수록 확률이 높음을 나타냅니다. 따라서 등고선 확률 데이터는 화학적으로 변형된 유사체를 설계할 수 있는 가장 가능성 있는 구조를 식별하는 데 유용한 도구를 제공합니다.

몇 가지 신규 모델 올리고펩티드, 예를 들어 디펩티드 유사체의 형태적 특징의 편집은 아래에 설명되어 있습니다. 이러한 기능은 원하는 펩타이드를 모방하기 위해 화학적으로 변형된 유사체를 검색 및/또는 설계하는 데 매우 유용합니다.

화학적으로 변형된 유사체의 펩티드모방 설계 및 합성

본 발명의 약물 설계 방법의 네 번째 단계(도 4의 블록 24)는 선택된 모의 펩타이드의 화학적으로 변형된 유사체를 설계 및 합성하는 것이다. 생성된 화학적으로 변형된 유사체 중 일부는 생물학적으로 활성이며, 따라서 추가 변형 없이 펩티드모방체로 사용할 수 있습니다.

일반적으로 화학적으로 변형된 유사체의 설계 및 합성은 펩티드의 서열과 원하는 펩티드(예: 가장 가능성이 높은 모의 펩티드)의 형태 데이터(예: 결합 길이 및 각도와 같은 기하학 데이터)로 시작하는 것을 포함합니다. , 그리고 그러한 데이터를 사용하여 화학적으로 변형된 아날로그로 설계되어야 하는 기하학적 구조를 결정합니다. 이 단계를 수행하기 위한 수많은 방법 및 기술이 당업계에 알려져 있으며, 이들 중 임의의 것이 사용될 수 있다. 예를 들어, Farmer, P. S., Drug Design, (Ariens, E. J. ed.), Vol. 10, pp. 119-143 (Academic Press, New York, London, Toronto, Sydney, San Francisco) (1980) Farmer, et al., in TIPS, 9/82, pp. 362-365 Verber et al., in TINS, 9/85, pp. 392-396 Kaltenbronn et al., J. Med. 화학 33: 838-845 (1990) 및 Spatola, A.F., Chemistry and Biochemistry of Amino Acids. 펩티드 및 단백질, Vol. 7, pp. 267-357, 5장, "펩티드 백본 변형: 아미드 결합 대체물을 포함하는 펩티드의 구조-활성 분석. 구조적 제약 조건 및 관계"(B. Weisten, ed. Marcell Dekker: New York, pub.) (1983) Kemp, DS, "펩티도미메틱스 및 펩티드의 β-시트 및 α-나선의 핵형성에 대한 템플릿 접근", Tibech, Vol. 8, pp. 249-255(1990).

화학적으로 변형된 유사체의 설계 및 합성에 도움이 되는 유용한 데이터 및 기타 정보를 제공하기 위한 바람직한 기술이 도 2의 차트에 도시되어 있다. 10. 도 10에 도시된 바와 같이. 도 10에 도시된 바와 같이, 평균 기하 데이터에 도달하는 데 적어도 두 개의 평행하지만 상호 관련된 경로 또는 방법이 사용됩니다. 경로가 상호 관련되어 있기 때문에 결과 평균 기하학 데이터는 사용된 두 가지(또는 그 이상) 방법과 유리하게 상관되어 화학적으로 변형된 유사체를 합성하는 데 사용하기 위한 최상의 설계 정보를 제공합니다.

도 1에 도시된 바와 같이. 도 10(블록 102)에서, 아미노산 기하 구조(말단기 및 주쇄 부분을 포함하는 천연 및 비-천연 둘 다)의 데이터베이스는 화학적으로 변형된 디자인에 사용하기 위한 평균 기하 데이터에 도달하는 데 사용될 수 있는 입력 데이터를 제공합니다. 아날로그. 데이터베이스(102)의 데이터로부터, 예를 들어 블록(104)에 표시된 바와 같이 결합 길이 및 각도의 x-선 결정학적 데이터로부터 평균 기하학 데이터가 얻어질 수 있다. 이 목적을 위해 통상적인 기술이 사용된다. 이러한 x-선 결정학적 데이터는 원하는 아날로그의 평균 기하학적 구조의 첫 번째 근사값을 제공합니다.

기존의 x-선 결정학 데이터에 추가하여, 평균 기하 데이터에 도달하기 위한 두 번째 기술은 안정적인 펩티드 구조를 예측하기 위해 이전에 설명된 초기 기술을 사용하는 것입니다(블록 106). 유리하게는, ab initio 방법은 데이터베이스(102), x-선 결정학 데이터(104) 및/또는 초기 데이터가 없는 데이터를 활용하여 펩타이드 구조의 예측에 도달할 수 있으며, 따라서 기하학을 의미합니다. 물론 초기 기술에는 원하는 유사체의 평균 기하 구조의 두 번째 근사값을 정의하는 분자 기계적 매개변수가 포함됩니다.

그 다음, 도 10의 블록(108)에 표시된 바와 같이 적절한 상관 방법을 사용하여 제1 및 제2 근사 평균 기하학 값이 상관된다. 10. 선택된 상관 방법은 바람직하게는 2개의 근사값의 가중 평균이며, x-선 결정학 데이터에 주어진 것보다 초기 시뮬레이션 데이터가 주어진 경우 더 많은 가중치를 갖는다.

원하는 유사체의 평균 기하구조가 확립되고 특히 재배열 및/또는 분해되기 쉬운 원래 펩티드의 잔기가 확인되면 원래 펩티드의 변형을 고려할 수 있습니다. 당업자는 펩티드에 강화된 강성, 화학적 및/또는 대사 안정성 등을 부여할 수 있는 수많은 펩티드 백본 치환을 잘 알고 있다. 예를 들어, 펩티드 골격의 정상적인 아미드 결합은 아미드 질소를 메틸렌 부분(즉, --CH2 --), 산소 부분(--O--), 또는 황 부분(--S--), 또는 아미드 질소에서 H를 적합한 R-기로 치환하여 N-치환된 아미드 생성 .

대안적으로, 펩티드 골격의 정상 아미드 결합은 예를 들어 아미드 카르보닐기를 환원된 카르보닐로 대체함으로써 변형될 수 있다(즉, --CH2 --) α,α-이치환된 메틸렌 모이어티: ##STR2## 여기서 각각의 R 및 R'는 독립적으로 H 또는 히드로카르빌 또는 치환된 히드로카르빌 라디칼이며, L- 또는 D-배열 티오카르보닐을 생성하도록 배향됨 그룹: ##STR3## 설폰 부분 설폭사이드 부분 등.

펩티드의 추가 변형은 펩티드 골격이 변하지 않지만 화학적으로 변형된 유사체에 추가 측쇄 치환체가 존재하도록 알파-탄소 원자에 치환체를 도입함으로써 달성될 수 있다. 예를 들어, α-탄소 원자는 사이클로프로필 그룹의 일부일 수 있습니다. ##STR4## 에틸리덴 그룹: ##STR5## 아민 그룹: ##STR6## 등.

당업자는 전술한 변형의 다양한 조합이 이용될 수 있음을 인식한다. 예를 들어, 전체 아미드 모이어티는 다음으로 대체될 수 있습니다.

(b) 메틸렌설폰 생물동배체: ##STR7## (c) 메틸렌설폭사이드 생물동배체: ##STR8## (d) 에틸렌 단위(--CH2 --CH2 --), (e) 케토메틸렌 생물동배체: ##STR9## (f) 메틸렌아미노 생물동배체: --CH2 --NH--

(g) 메틸렌히드록시아미노 생물동배체: ##STR10## (h) N-메틸 펩티드 생물동배체: ##STR11## (i) 이소프로페닐 단위: ##STR12## (j) 티오펩티드(즉, 티오아미드 결합) 생물 동배체: ##STR13## (k) N-메틸 티오펩티드 생물 동배체: ##STR14## (l) 에스테르 생물 동배체: ##STR15## (m) 알킬에테르 단위(--O--CH2 --), (n) "역" 아미드 단위, 즉 ##STR17## 대신 ##STR16## 등. 이러한 대체 그룹 각각은 어느 방향으로든 펩티드 사슬에 도입될 수 있습니다(즉, 표시된 방향 또는 "역" 방향으로 도입될 수 있습니다.

또는 전체 아미드 부분을 다음으로 대체할 수 있습니다.

(a) 에틸리덴 단위(--CHCH--),

(b) 히드록시에틸렌 생물동배체: ##STR18## (c) 디히드록시에틸렌 단위: ##STR19## (d) 에폭사이드 생물동배체: ##STR20## (e) 히드록시 이중 결합 생물동배체: ##STR21## (f) 트리히드록시 생체동배체: ##STR22## (g) 2,5-피롤 단위: ##STR23## 등.

또한, 당업자는 아미드 질소 및 α-탄소 상의 다양한 치환체가 서로 결합될 수 있고, 이에 의해 또한 구속된 유사체를 생성할 고리 구조를 형성할 수 있음을 인식한다. 다른 구속된 환형 구조는 환형 구조를 형성하도록 다른 치환체를 연결함으로써 또한 가능하다.

대체 잔기는 일반적으로 자연 발생 단백질을 분해하는 효소에 의해 인식되지 않기 때문에 이러한 화학적으로 변형된 유사체는 일반적으로 이들이 유래된 천연 펩티드보다 효소 절단에 대해 훨씬 더 내성이 있습니다.또한, 펩티드의 백본 및 측쇄를 변형하는 데 사용할 수 있는 광범위한 가능한 대체 그룹은 모 구조의 구조적 유연성을 감소시킬 수 있는 기회를 제공합니다. 따라서, 펩티드가 특별히 원하는 형태(들) 이외의 형태(들)를 채택할 가능성은 펩티드의 적절한 변형에 의해 실질적으로 최소화될 수 있다.

원하는 유사체(적절한 경우 골격 및 측쇄 변형 포함)가 확인되면 표준 합성 기술을 사용하여 화학적 합성이 수행됩니다. 주어진 표적 화합물에 대해, 당업자는 표적 화합물의 제조에 적합한 합성 접근법을 쉽게 식별할 수 있다.

본 발명의 약물 설계 방법의 네 번째 단계(도 4의 블록 26)는 합성된 화학적으로 변형된 유사체의 생체 활성을 평가하는 것이다. 화학적으로 변형된 유사체 화합물을 테스트하기 위해 표준 생리학적, 약리학적 및 생화학적 절차를 사용할 수 있습니다. 생체 활성을 평가하기 위해 사용된 특정 프로토콜은 테스트되는 화합물의 기능입니다. 예를 들어, 레닌 길항제로서 기능하는 것으로 생각되는 화합물은 고혈압 래트에서 분석될 수 있다[예를 들어, Kaltenbronn, et al., in J. Med. Chem, 33:838-845 (1990)] 또 다른 예로, 성선자극호르몬 방출 호르몬(GnRH)이 뇌하수체에서 성선 자극 호르몬 방출을 자극하는 것으로 알려져 있기 때문에(따라서 수컷 및 암컷 동물 모두에서 생식이 가능함), 항체 또는 설계된 약물 GnRH 자극 성선 자극 호르몬 방출을 차단하는 것은 뇌하수체 세포 배양 기술을 사용하여 이러한 세포에서 성선 자극 호르몬 방출 억제 정도를 측정하여 인식할 수 있습니다[참조 Valadez, FJ, Staley, D., and Conn, PM, Release of gonadotropin alpha subunit from rat GnRH, Mol. Cell Endocrinol 56:81-89 (1988)]. 그런 다음 다양한 포유류 동물 모델을 사용하여 현장 시험에서 생식 능력을 차단하는 약제의 효과를 테스트합니다.

또 다른 예로서, 엔도텔린 길항제(엔도텔린은 고혈압에 관여하는 강력한 내인성 혈관수축제 펩타이드임, 엔도텔린 길항제는 엔도텔린-자극된 혈관수축 및 수축을 억제하도록 설계된 항체 또는 약물임)의 효과는 먼저 래트 문맥을 사용하여 결정할 수 있습니다. 및 대동맥 뿐만 아니라 래트의 자궁, 기관 및 정관[참조: Borges, R., Yon Grafenstein, H. and Knight, DE, Tissue selectivity of endothelin, Eur. J. Pharmacol 165:223-230, (1989)], 그리고 마지막으로 생리활성은 고혈압 쥐에서 시험될 수 있다(Kaltenbronn, et al., supra. 참조).

또 다른 예로서, 돼지 성장의 돼지 소마토트로핀(pST, 성장 호르몬) 자극을 모방하는 약물 또는 항체의 생체 활성은 pST-자극 방출을 측정하기 위해 래트 경골 뼈 배양 분석을 사용하여 pST 모방의 생체 활성을 먼저 테스트함으로써 결정할 수 있습니다. 인슐린 유사 성장 인자-I/소마토메딘-C [Stracke, H., Schultz, A., Moeller, D., Rossol, S., and Schatz, H., Effect of growth Hormone on osteoblasts and Demonstration of somatomedin -C/IGF-I in bone organ culture, Acta Endocrinol. 107:16-24(1984)]. 그런 다음 항체 또는 테스트 화합물의 생체 활성을 돼지에서 테스트하여 사료 효율적인 방식으로 성장을 자극하는지 확인합니다. 임의의 적절한 방법 또는 이러한 방법의 조합을 사용하여 평가를 수행할 수 있습니다.

펩티드모방 화합물의 추가 설계

본 발명의 약물 설계 방법의 추가의 선택적 단계(도 4의 블록 36)는 이전에 평가된 화학적으로 변형된 유사체(들)의 구조 및 활성에 기초한 추가 펩티드모방 화합물의 설계이다. 캠브리지 결정학 데이터베이스와 같은 이용 가능한 데이터베이스를 참조하여, 관심 화합물의 다양한 잔기와 생물학적 동배체인 대체 잔기를 식별하고 관심 화합물의 천연 잔기를 대체하는 데 사용할 수 있습니다. 당업자는 자연 발생 아미노산 잔기 대신에 사용될 수 있는 적합한 생물동위원소 모이어티를 용이하게 확인할 수 있다. 몇 가지 일반적으로 사용되는 생체동위원소 모이어티의 예는 위에 제시되었습니다.

화학적으로 변형된 유사체 및 펩티드모방체를 설계할 때 중요한 고려 사항은 적절한 단단하거나 형태적으로 제한된 생체 동배체(들)로 대체되어야 하는 구조의 유연한 부분을 식별하는 것입니다. 또한, 펩티드 구조가 투여될 때 분해되기 쉬운 구조의 임의의 부분 또는 섹션(예를 들어, 경구 투여, 근육내 주사, 정맥내 주사, 피하 주사 등에 의해 경구 투여가 현재 가장 바람직함)도 마찬가지로 다음과 같을 수 있다. 생물학적으로 쉽게 분해되지 않고 표적 펩티드와 수용체 또는 펩티드모방체 사이에 원하는 결합을 유지하는 생체 동배체 또는 등가물로 대체됩니다.

원하는 펩티도미메틱이 확인되면 표준 합성 기술을 사용하여 이의 화학적 합성을 시작할 수 있습니다.

본 발명의 방법 및 시스템을 설명하기 위해, 가장 가능성 있는 펩티드 구조의 계산 및 펩티드모방체의 설계에 대한 다음 예가 제시됩니다.

실시예 1: Tyr-βAla-Glu-Cys-βAla-DArg

합성 폴리펩타이드, Thr-βAla-Glu-Cys-βAla-DArg에 대한 가장 가능성 있는 입체형태를 본 명세서에 기재된 본 발명의 방법에 따라 계산하였다. 따라서 ab initio 계산에 사용된 입력 파일 MASTER는 다음과 같습니다. ACE 4TYR BAL GLU CYS BAL RDO NH2 END

4TYR은 계산을 수행할 매체에 사용할 유전 상수(4)를 지정하고 TYR은 티로신 잔류물입니다.

BAL은 β-알라닌 잔기입니다

GLU는 글루탐산 잔기입니다.

CYS는 시스테인 잔기입니다.

RDO는 D-아르기닌 잔기입니다.

NH2는 아미노기이고

END는 입력 파일의 끝을 지정합니다.

위의 입력 파일 MASTER는 LINK에 의해 표 2A에 제시된 데이터를 사용하여 초기 좌표 목록으로 변환되었습니다. 사용된 초기 좌표는 또한 표 2B에 제시된 바와 같이 분자의 개별 원자가 서로 결합되는 방식을 지정합니다.

표 2A
______________________________________
아미노산 원자 산성 공간 좌표 번호 유형* IDUE(번호) x y z
______________________________________

1 HA1 에이스 (1) -4.625
-6.045
-0.570
2 CA 에이스 -4.305
-5.311
0.189
3 HA2 에이스 -5.061
-5.241
0.969
4 HA3 에이스 -3.356
-5.708
0.572
5C 에이스 -4.062
-3.986
-0.481
6 O 에이스 -3.028
-3.812
-1.122
7 N 티르 (2) -4.816
-2.963
-0.072
8 HN TYR -5.569
-3.187
0.563
9 CA TYR -4.594
-1.575
-0.425
10 HA TYR -4.360
-1.571
-1.490
11 CB TYR -5.919
-0.850
-0.210
12 HB1 TYR -6.277
-1.124
0.782
13 HB2 TYR -6.658
-1.149
-0.956
14 CG TYR -5.808
0.647 -0.379
15 CD1 TYR -6.048
1.544 0.670
16 HD1 TYR -6.224
1.186 1.673
17 CE1 TYR -6.229
2.902 0.382
18 HE1 TYR -6.625
3.624 1.081
19 CZ TYR -5.768
3.415 -0.836
20 OH TYR -5.547
4.756 -0.958
21 HOH TYR -5.793
5.341 -0.238
22 CE2 TYR -5.345
2.536 -1.839
23 HE2 TYR -4.776
2.992 -2.636
24 CD2 TYR -5.503
1.158 -1.646
25 HD2 TYR -5.183
0.463 -2.408
26C TYR -3.386
-0.911
0.220
27 오 티르 -2.609
-0.254
-0.476
28N 발 (3) -3.207
-1.013
1.540
29 HN 발 -3.826
-1.577
2.104
30 CA BAL -2.109
-0.342
2.208
31 HA1 발 -2.195
-0.462
3.289
32 HA2 BAL -2.181
0.725 1.998
33 CB BAL -0.732
-0.918
1.890
34 HB1 BAL -0.465
-0.684
0.859
35 HB2 BAL -0.662
-1.992
2.066
36C 발 0.294 -0.220
2.773
37 오발 0.087 0.919 3.184
38 N GLU (4) 1.423 -0.889
3.018
39 HN GLU 1.435 -1.821
2.626
40 CA GLU 2.576 -0.380
3.732
41 HA 글루 2.295 0.094 4.672
42 CB GLU 3.474 -1.561
4.089
43 HB1 GLU 4.466 -1.131
4.239
44 HB2 GLU 3.460 -2.190
3.198
45 CG 글루 3.137 -2.337
5.360
46 HG1 GLU 3.974 -2.998
5.583
47 HG2 GLU 2.177 -2.849
5.288
48 CD GLU 3.136 -1.515
6.640
49 OE1 GLU 4.106 -0.747
6.822
50 OE2 GLU 2.148 -1.574
7.402
51 C GLU 3.365 0.675 2.967
52 O GLU 4.070 1.462 3.595
53N CYS (5) 3.345 0.752 1.635
54 HN CYS 2.708 0.181 1.088
55 CA CYS 4.131 1.737 0.917
56 HA CYS 4.099 2.667 1.081
57 CB CYS 5.573 1.269 0.748
58 HB1 CYS 6.086 1.027 1.699
59 HB2 CYS 6.122 2.077 0.266
60 SG CYS 5.517 - 0.141
-0.386
61 HSG CYS 5.176 0.589 -1.452
62C CYS 3.458 2.015 -0.420
63 O CYS 2.867 1.073 -0.944
64 N BAL (6) 3.612 3.218 -0.978
65 HN 발 4.227 3.838 -0.469
66 CA BAL 3.133 3.578 -2.298
67 HA 발 3.152 2.735 -2.988
68 HA2 BAL 3.899 4.214 -2.740
69 CB BAL 1.788 4.295 -2.216
70 HB1 BAL 1.453 4.645 -3.192
71 HB2 BAL 1.768 5.185 -1 587
72C BAL 0.684 3.370 -1.723
73 오발 -0.018
3.655 -0.756
74 N RDO (7) 0.522 2.234 -2.411
75 HN RDO 1.238 2.153 -3.147
76 CA RDO -0.475
1.239 -2.176
77 HA RDO -0.828
1.196 -1.146
78 CB RDO 0.122 -0.129
-2.496
79 HB1 RDO -0.755
-0.777
-2.480
80 HB2 RDO 0.761 -0.369
-1.645
81 CG RDO 1.012 -0.312
-3.722
82 HG RDO 1.954 0.218 -3.579
83 HG2 RDO 0.492 0.061 -4.604
84 CD RDO 1.350 -1.770
-4.023
85 HD1 RDO 1.973 -1.768
-4.912
86 HD2 RDO 0.478 -2.353
-4.320
87 북동쪽 RDO 1.980 -2.514
-2.933
88 HNE RDO 1.379 -3.079
-2.350
89 CZ RDO 3.179 -2.214
-2.413
90 NH1 RDO 4.157 -1.668
-3.150
91 N11 RDO 4.047 -1.510
-4.141
92 N12 RDO 5.067 -1.471
-2.760
93 NH2 RDO 3.346 -2.357
-1.090
94 H21 RDO 2.592 -2.517
-0.438
95 H22 RDO 4.282 -2.208
-0.741
96 C RDO -1.701
1.650 -2.982
97 O RDO -1.752
2.752 -3.523
98 RDO
______________________________________

*원자 유형은 다음과 같이 약칭됩니다.

HA1은 알파 탄소의 수소 원자를 말하며, 이러한 수소 원자 중 첫 번째이므로

HA2는 알파 탄소의 두 번째 수소 원자를 나타냅니다.

CA는 알파 탄소를 나타냅니다.

C 단독은 카르보닐 탄소를 나타냅니다.

O 단독은 카르보닐 산소를 나타냅니다.

N 단독은 아미드 질소를 나타냅니다

HN은 아미드 수소를 나타냅니다.

CB는 베타 탄소 원자를 나타냅니다.

HB1, HB2는 베타 수소를 나타내며,

CG는 감마 탄소를 나타냅니다.

CD1은 델타 탄소 원자 중 하나를 나타내며,

CD2는 두 번째 델타 탄소 원자를 나타냅니다.

HD1 및 HD2는 델타 탄소의 수소 원자를 나타냅니다.

CE1 및 CE2는 엡실론 탄소 원자를 나타냅니다.

HE1 및 HE2는 엡실론 탄소의 수소 원자를 나타냅니다.

CZ는 제타 탄소를 나타냅니다.

OH는 수산기 산소를 나타냅니다

HOH는 수산기의 수소를 나타냅니다

HG1 및 HG2는 감마 탄소의 수소 원자를 나타냅니다.

OE1 및 OE2는 산소 원자 또는 엡실론 탄소를 나타냅니다.

SG는 감마 탄소의 황 원자를 나타냅니다.

HSG는 원자 "SG"의 수소 원자를 나타냅니다.

NE는 엡실론 탄소의 질소 원자를 나타내며

HNE는 원자 "NE"의 수소 원자입니다.

표 2B
______________________________________
원자 번호 원자 번호에 바인딩
______________________________________

1 2
2 5 1 3 4
3 2
4 2
5 7 2 6
6 5
7 9 5 8
8 7
9 11 7 10 26
10 9
11 14 12 13 9
12 11
13 11
14 15 15 11 24
15 17 16 14 14
16 15
17 19 19 18 15
18 17
19 22 20 17 17
20 19 21
21 20
22 24 24 23 19
23 22
24 25 22 22 14
25 24
26 9 27 27 28
27 26 26
28 26 29 30
29 28
30 28 31 32 33
31 30
32 30
33 30 34 35 36
34 33
35 33
36 33 37 38
37 36
38 36 39 40
39 38
40 38 41 42 51
41 40
42 40 43 44 45
43 42
44 42
45 42 46 47 48
46 45
47 45
48 45 49 49 50
49 48 48
50 48
51 40 52 52 53
52 51 51
53 51 54 55
54 53
55 53 56 57 62
56 55
57 55 58 59 60
58 57
59 57
60 57 61
61 60
62 55 63 63 64
63 62 62
64 62 65 66
65 64
66 64 67 68 69
67 66
68 66
69 66 70 71 72
70 69
71 69
72 69 73 74
73 72
74 72 75 76
75 74
76 74 77 96 78
77 76
78 76 79 80 81
79 78
80 78
81 78 82 83 84
82 81
83 81
84 81 85 86 87
85 84
86 84
87 84 88 89
88 87
89 84 93 90
90 89 92 91
91 90
92 90
93 89 94 95
94 93
95 93
96 76 97
97 96
______________________________________

표 2A에 제시된 초기 좌표로 시작하여, 표적 분자를 "생성"하고, 하나의 잔기로 시작하여 잔기별로 가장 가능성 있는 입체형태를 달성하기 위해 본 발명의 수축 및 팽창 단계를 거친 다음, 두 번째 잔류물을 추가하고 프로세스를 반복하는 등의 방식으로 진행되었습니다. 이러한 방식으로, 표 2C에 예시된 바와 같이 일련의 결과가 얻어졌다.

표 2C
__________________________________________________________________________
폴리펩티드 Tyr--βAla--Glu--Cys--βAla--DArg--NH에 대한 시뮬레이션 데이터2
__________________________________________________________________________

잔류물 수:
2
에이스 티르
원자 번호:
1 2
φ 각도:
NAD 44
ψ 각도:
나드 나드
ω 각도:
-179
NAD
3
에이스 티르 발
1 3 3
NAD -69 -84
NAD -52 NAD
177 -176
NAD
4
에이스 티르 발 글루
1 2 3 4
NAD -172
180 -165
NAD -52 -133 NAD
-170 177 -143 NAD
5
ACE TYR BAL GLY CYS
1 2 3 4 5
NAD -149
151 74 -167
NAD 122 175 -74 NAD
180 178 -167 -175
NAD
6
에이스 티르 발 글루 시스 발
1 2 3 4 5 6
NAD -48 46 94 -150 69
NAD 135 2 -38 -53 NAD
177 - 179
-156 175 176 NAD
7
ACE TYR BAL GLU CYS BAL RDO
1 2 3 4 5 6 7
NAD -72 -77 -71 -154 66 86
NAD -50 -32 -25 151 -107
NAD
170 -177
-159 -178
174 157 NAD
__________________________________________________________________________

*NAD = 이 사이트에서 정의된 각도 없음

일단 이 성장 과정이 완료되면, 7개의 잔류 종에 대해 위에서 제시된 바와 같이 표적 화합물에 대한 초기 제안된 구조가 얻어진다. 분자 역학 시뮬레이션은 추가 시간(예: 50-100피코초) 동안 계속됩니다. 그런 다음 분자 역학 시뮬레이션의 데이터를 일정한 간격으로 수집합니다(또는 φ, ψ 값, 결합 길이 값 등의 제곱 평균 제곱근 편차가 지정된 값 이상으로 변할 때마다 데이터가 수집됩니다. 임계치). 그런 다음 수집된 데이터를 분석하여 대상 구조에 대한 가장 가능성 있는 형태를 확인합니다. 이러한 분석은 다양한 방식으로, 예를 들어 미분 Balaji 플롯의 구성 및 분석, 패턴 인식 기술을 사용한 데이터 분석 등에 의해 수행될 수 있습니다.

표적 펩타이드의 가장 가능성 있는 형태가 결정되면, 이와 관련된 유사체 구조를 확인할 수 있다. 이것은 먼저 표적 화합물의 각 잔기에 대한 φ, ψ 각도를 구속된 디펩티드 유사체의 φ, ψ 각도(아래에 설명된 대로 결정됨)와 비교함으로써 수행됩니다. 그 다음, 하나 이상의 적절한 구속된 디펩티드 유사체(들)가 치환된 이러한 유사체 구조에 대한 가장 가능성 있는 형태가 상기 기재된 방법을 사용하여 결정된다.

이러한 방식으로, 전술한 헥사펩티드의 티오아미드 유사체가 제안된다: 아세틸--X1 --NS2 --Glu--Cys--βAla--DArg--NH2,

여기서 X1 는 티오-티로신 잔기이고, X2 티오베타-알라닌 잔기이다. 그런 다음 화합물은 유사체 구조의 가장 가능성 있는 형태를 예측하기 위해 이전에 기술된 ab initio 기술에 적용됩니다. 도 1에 도시된 바와 같이. 도 11에 도시된 바와 같이, 유사체 구조의 가장 가능성 있는 구조는 원래 표적 펩타이드에 대해 결정된 가장 가능성 있는 구조와 실질적으로 동일하다.

유사하게, 상기 기술된 헥사펩타이드의 고리형 유사체가 제안된다: 아세틸--Y--Glu--Cys--βAla--DArg--NH2,

여기서 Y는 다음과 같습니다. ##STR24## 여기서 --cy--C6 시간10 --는 1,4-이치환된 시클로헥실기이고 p--OH--Ph--는 파라-히드록시페닐기이다. 따라서 원래 표적 펩타이드의 티로신 및 베타-알라닌 잔기는 티로실 고리 종인 Y로 대체되었습니다.

그런 다음 고리형 유사체 화합물은 유사체 구조의 가장 가능성 있는 형태를 예측하기 위해 이전에 설명된 기본 기술을 따릅니다. 도 1에 도시된 바와 같이. 도 11에 도시된 바와 같이, 고리형 유사체 구조의 가장 가능성 있는 구조는 원래 표적 펩타이드에 대해 결정된 가장 가능성 있는 구조와 실질적으로 동일하다.

각각의 유사체 구조는 표준 합성 기술을 사용하여 제조될 수 있으며, 그 후 각각의 생체 활성이 테스트됩니다. 생체활성을 나타내는 화합물은 후보 펩티드모방체이며, 생체활성을 나타내지 않는 화합물은 대상 화합물에 생체활성을 부여하는 데 특히 관련된 분자 부분을 정의하는 데 도움이 됩니다. 유사체 화합물이 생리활성이 아닌 경우, 추가적인 유사체 화합물을 설계하고, 본 발명의 분자 역학 시뮬레이션 과정을 거친 후 생체활성을 테스트한다. 추가적인 유사체 구조는 위에서 설명한 과정을 반복하거나 표적 구조의 다른 부분을 화학적으로 변형시키려고 하거나, 대신에 다음으로 가장 가능성이 높은 구조의 화학적으로 변형된 부분을 만들려고 함으로써 고안됩니다. 항상 표적 펩타이드의 생물학적 활성 형태임).

추가의 선택적 단계로서, 생물학적 활성 유사체의 적절한 물리적 및 화학적 특성(즉, 수소 결합 부위, 표면적, 원자 및 분자 부피, 전하 밀도, 전하의 방향성 등)을 사용하여 생물학적 활성 유사체를 개발할 수 있습니다. 원하는 생리활성에 필요한 매개변수 모음. 공지된 화합물의 데이터베이스(예를 들어, 상기 캠브리지 결정 구조 데이터 베이스(Cambridge Crystal Structure Data Base))는 원하는 생리활성에 필요한 입체 매개변수를 포함하는 구조를 검색할 수 있습니다. 원하는 입체 매개변수를 포함하는 것으로 밝혀진 화합물이 검색되고, 검색된 화합물 중 어느 것이 표적 화합물과 관련하여 원하는 전자 특성도 갖는지를 결정하기 위해 추가로 분석됩니다. 원하는 입체 및 전자 특성을 모두 포함하는 것으로 밝혀진 화합물은 3차원 데이터베이스 비교를 위한 원래의 표적 펩티드 검색 알고리즘의 펩티도미네틱스가 이전에 논의되었으므로 추가 후보입니다.

원하는 생리활성에 필요한 매개변수 모음을 또한 소유하는 공지된 화합물은 원하는 생리활성도 보유하는지 확인하기 위해 테스트될 수 있습니다. 대안적으로, 원하는 생체활성에 필요한 매개변수의 집합을 또한 보유하는 공지된 화합물은 시험되는 특정 생체활성에 필요하지 않은 과도한 기능을 제거하도록 변형될 수 있습니다. 이러한 변형된 화합물은 원래의 표적 펩티드에 대해 간단하고 쉽게 제조된 펩티드모방체로 판명될 수 있습니다.

실시예 1에 설명된 절차를 반복하여 Ala에 대한 일련의 Balaji 플롯이 있는 데이터를 생성했습니다.30 (30개의 알라닌 단위의 올리고머)를 생성할 수 있습니다. 그림 참조. 잔류물에 의해 잔류물이 성장함에 따라 폴리-L-알라닌에 대한 일련의 대표적인 Balaji 플롯에 대한 13B.

시뮬레이션 동안 각 잔류물이 추가될 때 3차원 좌표가 임시로 저장되었고 원하는 구조적 매개변수(즉, φ 및 ψ 각도)가 추출되었습니다. 완전히 성장한 폴리펩타이드에 대해 시뮬레이션을 계속하고 매 피코초마다 φ 및 ψ 각도를 수집했습니다. 시뮬레이션 중 샘플 데이터는 아래에 압축 형식으로 제공됩니다. ##STR25##

Balaji 플롯은 여러 동적 시뮬레이션에 대해 위에 표시된 것과 같은 데이터로 구성되었습니다. 가장 가능성 있는 형태는 Microfiche 부록에 나와 있습니다. α-나선 구조의 완전한 발달은 아미노산 잔기의 수가 2개 잔기 이상으로 증가한 후에 관찰됩니다. Balaji 플롯은 -60° 부근의 짧은 쐐기 부분으로 묘사된 바와 같이 오른쪽 α-나선 구조를 채택한다는 것을 분명히 보여줍니다. C-말단 끝은 NH의 선택으로 인해 약간의 불규칙한 구조를 가지고 있습니다.2 끝 그룹. α-나선 구조를 채택하는 폴리-L-알라닌의 예측은 선행 기술에서 잘 지지된다[예를 들어, Blount, et al., J. Am. 화학 사회 82:3787-3789(1960) 및 Kotelchuck & Scheraga, Proc. 내셔널 아카드. 과학. U.S.A. 62:1163-1170 (1988)].

실시예 1에 설명된 절차를 반복하여 Gly에 대한 Balaji 플롯을 생성했습니다.40 (도 14) 폴리글리신에 대한 구조의 높은 유연성을 보여준다. 사슬 성장 동안의 동적 시뮬레이션의 조사는 글리신과 같은 유연한 잔기에 대해 예상되는 바와 같이 한 구조에서 다른 구조로의 많은 전이를 보여줍니다[예를 들어, Prot. 화학 23:283-437(1868)].

Pro에 대한 Balaji 플롯을 생성하기 위해 실시예 1에 설명된 절차를 반복했습니다.30 (도 15) 폴리-L-프롤린에 대해 가능한 확장된 구조를 보여주고, 폴리-L-프롤린의 가장 가능성 있는 형태를 예시하는 3차원 플롯(도 15A에 도시됨). φ, ψ 각도의 가변성은 폴리-L-프롤린에 대해 가능한 왼손 3중 및 4중 구조와 일치합니다. (예를 들어, 위의 Ramachandran 및 Sasisekharan 참조.)

실시예 5: 폴리(Aib). 폴리-L-류신, 폴리-L-이소류신, 폴리-L-세린,

폴리-L-히스티딘, 폴리-L-페닐알라닌 및 폴리-L-아스파르트산

실시예 1에 기재된 절차를 반복하여 폴리(Aib), 폴리-L-류신 및 기타 단독중합체에 대한 Balaji 플롯(도 16, 17, 18, 19, 20 및 21) 및 3차원 플롯을 생성하였다. 도 1 및 도 2에 도시된 도 17A 및 18A는 폴리-L-류신 및 폴리-L-이소류신의 가장 가능성 있는 형태를 예시한다.

Aib 시뮬레이션 중35, 왼손잡이에서 키 전환(그림 16) 310 오른손잡이에게 310 나선형 구조와 이러한 구조 주변의 변동이 관찰되었습니다. 구조의 한 부분이 임계 길이(>7 잔기)에 도달하면 구조가 그 구성에서 안정화됩니다. 이러한 결과는 Aib 잔류물 및 분자 기계적 계산에 대한 이용 가능한 실험 데이터와 일치합니다[예를 들어, Marshall & Bosshard, in Circ. 해상도 (Suppl. 2) 30/31:143-150 (1972) Burgess & Leach in Biopolymers 12: 2599-2605 (1973) 및 Pletnev, et al., in Khim. 프라이 Soedin.9: 224-229(1973)].

무화과. 도 16은 시뮬레이션이 주로 폴리-L-알라닌과 유사한 e-나선 구조임을 보여줍니다. 이는 위에서 언급한 여러 이전 연구와 일치합니다.

폴리-L-이소류신(도 17) 폴리-L-세린(도 18) 폴리-L-히스티딘(도 19) 폴리-L-페닐알라닌(도 20) 및 폴리-L-와 같은 다른 단독중합체의 시뮬레이션 아스파르트산(도 21)은 문헌에서 보고된 구조와 일치하는 가장 가능성 있는 구조를 예측하며, 예를 들어, 상기 Ramachandran 및 Sasisekharan 참조.

샘플 형태 에너지 맵 및 Balaji 플롯

본 발명의 방법을 사용하여 다양한 펩티드를 시뮬레이션하고 분석하였다. 이러한 시뮬레이션의 대표적인 결과는 다음 그림에 나와 있습니다. 몇 가지 신규 모델 올리고펩티드, 예를 들어 디펩티드 유사체의 구조적 특징의 편집을 나타내는 위의 예에서와 같이 형식화된 대표적인 데이터가 아래에 설명되어 있습니다.

무화과. 도 12는 시클로프로필 디펩티드에 대한 형태적 에너지 지도를 보여준다.

무화과. 도 13A는 C-알라닐 디티오펩티드에 대한 형태적 에너지 지도를 보여준다.

무화과. 도 14는 폴리글리신의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 15는 폴리-L-프롤린의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 16은 폴리(Aib)의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 17은 폴리-L-류신의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 18은 폴리-L-이소류신의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 19는 폴리-L-세린의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 20은 폴리-L-히스티딘의 발라지 플롯이다.

무화과. 도 21은 폴리-L-페닐알라닌의 발라지 플롯이고,

무화과. 도 22는 폴리-L-아스파르트산의 발라지 플롯이다.

본 명세서에 기재된 바와 같이, 따라서 본 발명은 많은 문제점 또는 선행 약물 설계 방법 및 기술을 최소화하는 합리적인 약물 설계 방법을 제공한다는 것을 알 수 있다. 의미심장하게도, 이러한 방법은 기본 1차 또는 2차 구조의 형태에 대한 어떠한 추정 없이도 폴리펩타이드, 예를 들어 올리고펩타이드의 가장 가능성 있는 3차 구조를 유리하게 예측한다.

본 명세서에 추가로 설명된 바와 같이, 본 발명은 가장 가능성이 높은 펩타이드 구조뿐만 아니라 예측된 부분을 쉽게 식별하기 위한 유용한 분석 도구 세트, 예를 들어 Balaji 플롯, 에너지 구조 맵 및 확률 맵을 제공함을 알 수 있습니다. 가장 유연하고/또는 가장 단단한 펩타이드 구조. 이러한 도구는 3차 및 4차 구조를 이해하는 데 추가 통찰력을 제공합니다.

컴퓨터 프로그램 설명

본 발명의 합리적인 약물 설계 방법을 수행하기 위해 사용되는 주요 컴퓨터 프로그램이 여기에 설명되어 있다. 많은 컴퓨터 프로그램에 대한 실제 컴퓨터 프로그램 목록과 이러한 컴퓨터 프로그램에서 생성된 데이터 샘플은 함께 제출된 Microfiche 부록에 포함되어 있습니다. 일반적으로 기존의 데이터 처리 프로그램 또는 데이터 변환 프로그램(예: 한 파일에서 다른 파일로 데이터를 전송하거나 한 좌표계에서 다른 좌표계로 데이터를 변환하는 데 사용)은 포함되거나 설명되지 않습니다. 당업계에 있거나 상업적으로 이용 가능하다. 또한, 설명된 프로그램은 본 발명을 사용하여 실행될 수 있는 모든 가능한 변형을 반드시 제공하는 것은 아닙니다. 그러나 설명된 프로그램은 본 발명을 수행하는 데 필요한 모든 핵심 프로그램을 나타냅니다.

여기에 설명된 컴퓨터 프로그램은 다음 기능을 수행합니다.

(1) 본 발명의 초기 시뮬레이션 방법 수행

(2) 예를 들어, 도 1 내지 도 4에 도시된 유형의 발라지 플롯을 생성한다. 14-22 및

(3) 예를 들어, 도 1 및 도 2에 도시된 유형의 형태적 에너지 등고선 맵을 생성한다. 도 9, 12 및 13, 뿐만 아니라 예를 들어 도 9에 도시된 유형의 등고선 확률 데이터. 10.

본 명세서에 기재된 바와 같은 초기 시뮬레이션 방법은 관심 펩티드를 축소 및 확장할 수 있는 임의의 적합한 시뮬레이션 컴퓨터 프로그램을 사용하여 수행될 수 있다. 이 시뮬레이션 방법을 수행하기 위해 본 발명자들이 현재 고려하고 있는 최상의 모드는 시뮬레이션 프로세스 동안 수행되는 많고 다양한 작업을 개별 프로그램 및 서브루틴으로 나누는 것입니다. 그런 다음 다양한 프로그램이 초기 시뮬레이션을 진행할 수 있도록 적절한 순서와 순서로 실행되도록 하는 "일괄 처리" 프로그램이 호출됩니다.

물론 이러한 유형의 "일괄 처리"가 본 발명이 수행될 수 있는 유일한 방법은 아니라는 점에 유의하십시오. 예를 들어, ab initio 프로세스의 필요한 모든 처리 단계를 결합하여 단일 ab initio 프로그램이 작성될 수 있으며 그런 단일 프로그램이 실행될 수 있습니다. 그러나 현재로서는 본 발명자들은 시뮬레이션 프로세스를 제어, 디버깅 및 유지하는 데, 초기 프로세스를 각각 특정 기능 또는 기능을 갖는 더 작은 세그먼트, 모듈 또는 조각으로 나누는 것이 더 유리하다는 것을 발견했습니다. 각 기능을 수행하기 위해 특정 컴퓨터 프로그램을 작성(또는 획득)합니다. 그런 다음 배치 프로그램을 사용하여 특정 컴퓨터 프로그램이 실행되는 특정 순서와 방식을 제어합니다.

도. 도 23A-23G는 본 발명의 초기 시뮬레이션을 수행하기 위해 현재 사용되는 바람직한 배치 프로그램의 흐름도를 포함한다. 이 배치 프로그램 순서도는 자명하다고 믿어집니다. 그러나 이해를 돕기 위해 다음과 같은 설명이 제공됩니다.

도 1 내지 도 4의 각 도면. 도 23A-23G는 전체 흐름도의 일부를 포함하며, 대문자는 서로 다른 그림 사이의 상호 연결을 나타내는 커넥터 지정자로 사용됩니다. 따라서, 예를 들어, 도. 23A에는 지정자 "A"로 끝나는 하나의 분기와 지정자 "B"로 끝나는 하나의 분기가 있습니다. 지정자 "A" 및 "B"는 모두 도 3에 나타나는 분기의 시작점이다. 23B. 무화과. 도 23a는 입력 브랜치로서 하나의 지정자 "J"를 더 갖는다. 지정자 "J"는 도 1의 출력 분기이다. 23G.

배치 프로그램을 처음 시작할 때 초기 실행 매개변수를 설정해야 합니다. 이러한 매개변수에는 실행 유형, "typerun" 잔류물 수, "cyc" 및 용매 유형인 "solvent"가 포함됩니다. 실행 유형은 "정상" 실행 또는 "시작" 실행일 수 있습니다. 시작 실행은 데이터가 시뮬레이션 프로그램에 처음 로드될 때 사용됩니다. 일반 실행은 시작 실행 후의 실행입니다. 예를 들어 초기 데이터가 프로그램에 로드되고 성장 또는 확장 프로세스가 수행된 후 실행됩니다. 따라서 배치 프로그램은 처음에 "typerun"을 "start"로 설정하여 실행합니다. 이 초기 실행 후, "typerun"은 자동으로 "정상"과 동일하게 설정되고(도 23G 참조) 매개변수 "cyc"에 의해 지정된 만큼의 잔류물에 대해 배치 프로그램이 반복됩니다.

제어 매개변수 "icyc"는 배치 프로그램이 실행된 횟수를 추적합니다. 프로그램 "icyc"를 통해 매번 증분된다(도 23G). "icyc"가 잔여 수인 "ncyc"보다 크면 프로그램이 종료됩니다.

도 1 내지 도 4에 도시된 바와 같이. 도 23a 내지 도 23g에 도시된 바와 같이, 다양한 시간에 검색되는 "데이터 입력 파일"로 식별되는 수많은 파일이 있다. 이러한 데이터 입력 파일은 linkin.ace parmgr.cdr parm.cdr parm.dat 등과 같이 확장자가 3개인 소문자로 식별됩니다. 이러한 데이터 입력 파일의 전체 목록은 아래 표 A-1에 나와 있습니다. 표 A-1에는 나열된 각 파일의 내용에 대한 간략한 설명도 포함되어 있습니다. 일부 데이터 입력 파일의 대표적인 샘플은 함께 제출된 Microfiche 부록에 포함되어 있습니다.

표 A-1
______________________________________
데이터 입력 파일 파일명 설명
______________________________________

aa.per 아미노산 섭동 데이터
enormalgas.cdr
"정상" 실행을 위한 EDIT 입력
"가스상"
enormalwat.cdr
"정상" 실행을 위한 EDIT 입력
"물"
estartgas.cdr
"가스"에서 "시작" 실행을 위한 EDIT 입력
단계"
estartwat.cdr
"시작" 실행을 위한 EDIT 입력
"물"
linkin.ace LINK 모듈용 입력
mingas.cdr 최소화를 위한 BORN 모듈 입력
기체 상태에서
밍가사이드.cdr
최소화를 위한 BORN 모듈 입력
기체상의 측쇄
밍쉐이크.cdr
최소화를 위한 BORN 모듈 입력
SHAKE와 기체 상태
minwatside.cdr
최소화를 위한 BORN 모듈 입력
물에 있는 측쇄의
parm.cdr PARM 모듈용 입력
parm.dat PARM 모듈용 입력
parmgr.cdr 매개변수에 대한 PARM 모듈에 대한 입력
과제
pineqgas.cdr
GIBBS 모듈용 입력
기체의 평형
pineqwat.cdr
GIBBS 모듈용 입력
물의 평형
pingrgas.cdr
성장을 위한 GIBBS 모듈 입력
가스
pingrgas0.cdr
성장을 위한 GIBBS 모듈 입력
가스
pingrgas1.cdr
성장을 위한 GIBBS 모듈 입력
가스
pingrgas2.cdr
성장을 위한 GIBBS 모듈 입력
가스
pingrwat.cdr
성장을 위한 GIBBS 모듈 입력

wat216.dat 물 분자 상자 데이터 파일
EDIT 모듈용
______________________________________

일반적으로 데이터 입력 파일 중 하나에서 데이터를 검색할 때 "checkfile" 명령이 실행되어 데이터 파일이 존재하는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 오류 메시지가 인쇄됩니다. 데이터 파일이 존재하는 경우 해당 내용은 일반적으로 "매개변수 파일"에 복사됩니다. 매개변수 파일은 모두 대문자로 식별됩니다. "민사이드". (배치 프로그램의 일부로 사용되는 다양한 컴퓨터 프로그램 또는 모듈도 모두 대문자로 식별된다는 점에 유의하십시오.) 예를 들어, 초기 "시작" 실행 동안, 도 3에 도시된 바와 같이. 도 23a에서, "linkin.ace" 파일에 대한 체크파일이 만들어진다. 이 데이터 파일이 있으면 매개변수 파일 LINKIN에 복사됩니다.

일부 "매개변수 파일"(즉, 모든 대문자로 식별되는 파일)은 데이터 입력 파일에서 생성되는 것이 아니라 다음과 같이 실행되는 다양한 프로그램, 모듈 또는 서브루틴에 의해 생성되는 출력 파일입니다. 배치 프로그램의 일부입니다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이. 도 23b에 도시된 바와 같이, LINK 프로그램이 실행되면 매개변수 파일 LINKOUT 및 LINKBIN을 출력 파일로 생성합니다.

도 1 및 도 2에 도시된 배치 프로그램의 일부로서 활용되는 다양한 매개변수 파일. 23A-23G는 아래 표 A-2에서 식별됩니다. 또한 표 A-2에는 각 매개변수 파일에 대한 간략한 설명, 즉 포함된 데이터 또는 포함된 데이터의 소스 또는 대상이 포함되어 있습니다. 일부 매개변수 파일의 대표적인 샘플은 함께 제출된 Microfiche 부록에 포함된 컴퓨터 프로그램 목록에 포함되어 있습니다.

표 A-2
______________________________________
Ab 초기 매개변수 파일 매개변수 파일 설명 대상 또는 소스
______________________________________

SOLUTPDB 좌표 파일
GIBBS에서 다음으로 출력
PDB 형식
PARMGRN이 PARMIN에 복사됨
PARM의 출력
마스터 파일 q 아미노산
알려진 문헌
거주
성장
민시덴 현재 내용
BORN의 최신 실행
파일의
minside.cdr
LINKIN LINK에 대한 입력 linkin.ace 또는
노예
LINKFUL에 대한 MINSIDE 입력
linkin.ace 또는
밍가사이드.cdr
LINKFUL에 대한 PARMGR 입력
parmgr.cdr에서 복사
LINKFUL에 대한 PERAA 입력
aa.per에서 복사
SLAVE가 LINKIN에 복사됨
임시 출력 파일
링크에서
LINKOUT LINK의 아미노산 출력 파일
연결하고,
연결 데이터
LINKBIN 바이너리 링크
LINK의 출력 파일
사용할 데이터
편집하다
EDITIN 입력 EDIT estartwat.cdr에서 복사,
estartgas.cdr,
enormalgas.cdr,
또는 enormalwat.cdr
INPDB 입력 PDB 파일
SOLUTPDB에서 복사
MCWAT 물 상자
wat216.dat에서 복사
분자
EDITOUT EDIT에서 파일을 출력하는 데이터
아미노 설명
산성 원자
에 둘러싸여
용매 원자
에 대한 EDITBIN 이진 데이터
EDIT의 출력 파일
PARM에서 사용
parm에 대한 PARMIN 입력 parm.cdr에서 복사됨
PARM에 대한 PARMDAT 입력 parm.dat에서 복사됨
PARMOUT 할당하는 데이터
PARM의 출력 파일
매개변수
원자
PPARM 섭동 데이터
PARM의 출력 파일
INPCRD 초기 좌표
PARM의 출력 파일
데이터
MINSIDEN에서 복사된 BORN에 대한 MININ 입력
MINOUT 출력 좌표
BORN의 출력 파일
BORN의 데이터
RESTRT 최소화(축소)
BORN의 출력 파일
좌표 데이터
MINFO 좌표 데이터
BORN의 출력 파일
~ 동안
최소화
중간 단계
PARMGRN에서 복사된 PARM에 대한 PARMIN 입력
PINCRD 입력 좌표
RESTRT에서 복사하거나
GIBBS PERST에 데이터
GIBBS에 PIN 입력
pineqgas.cdr에서 복사,
pingrgas0.cdr,
pingrgas1.cdr,
pingrgas2.cdr,
pineqwat.cdr,
또는 pingrwat.cdr
PERST 좌표 데이터
GIBBS의 출력
POUT 메인 출력 데이터
GIBBS의 출력
POUT에서
GIBBS의 PINFO 중간 출력
산출
SOLUT0PDB PDB 좌표
SOLUTPDB에서 복사
SOLUT1PDB PDB 좌표
SOLUTPDB에서 복사
SOLUT2PDB PDB 좌표
SOLUTPDB에서 복사
______________________________________

도 1 내지 도 4의 전체 배치 프로그램의 일부로서 실행되는 컴퓨터 프로그램. 23A-23G는 아래 표 A-3에 나열되어 있습니다. 본 발명의 초기 시뮬레이션을 수행하는 데 필요한 주요 프로그램의 컴퓨터 프로그램 목록은 함께 제출된 Microfiche 부록에 포함되어 있습니다.

표 A-3
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Ab-Initio 컴퓨터 프로그램
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링크풀 본
링크팜
깁스 편집
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프로그램 LINKFUL은 전체 성장 옵션 동안 아미노산 원자를 연결하는 기능을 수행합니다.

LINK 프로그램은 원자가 전체 크기가 아닌 경우, 즉 원자가 축소되거나 전체 크기보다 작을 때 아미노산 원자를 연결하거나 연결하는 기능을 수행합니다.

프로그램 EDIT는 아미노산 원자를 용매 원자와 결합하거나 둘러싸는 기능을 수행합니다.

프로그램 PARM은 좌표, 결합 길이 등과 같은 다양한 매개변수를 아미노산 원자에 할당하는 기능을 수행합니다.

프로그램 BORN은 데이터가 최소화 매개변수와 조건을 정의하는 매개변수 파일 MININ에서 데이터를 가져오고 아미노산 잔기의 기하학을 최적 값으로 최소화합니다. BORN 프로그램의 프로그램 목록은 함께 제출된 Microfiche 부록에 포함되어 있습니다.

도 4에 도시된 바와 같이. 도 23d에 도시된 바와 같이, BORN 프로그램 실행과 관련된 옵션 중 하나는 흔들림 옵션으로 최소화 또는 축소를 수행하는 것입니다. 흔들기 옵션은 결합 길이를 평형 값으로 제한하는 데 사용됩니다. 이 옵션이 없으면 일부 본드가 시스템의 다른 속성을 충족시키기 위해 늘어나거나 줄어들 수 있습니다.

프로그램 GIBBS는 사양에 설명된 대로 정의된 프로토콜에 따라 모의 잔류물의 크기를 확장합니다. 광고 초기 시뮬레이션 프로그램의 핵심 프로그램 중 하나입니다. GIBBS 프로그램의 프로그램 목록은 함께 제출된 Microfiche 부록에 포함되어 있습니다.

도 1 내지 도 4에 도시된 바와 같이. 도 23E 및 23F에서, GIBBS는 배치 프로그램 동안 여러 번 실행된다. 한 번의 실행을 "평형 실행"이라고 합니다. 평형 실행은 섭동을 수행하기 전에 용매와 용질을 열역학적 평형으로 만들기 위해 수행됩니다. 평형 실행 후에 수행되는 GIBBS의 또 다른 실행은 하나 이상의 "섭동 실행"입니다. 섭동 실행은 축소된 크기에서 정상 크기로 분자의 성장을 수행합니다.

Balaji 플롯의 형성은 φNS, ψNS 원하는 시간 간격에 대한 각 잔류물 i에 대한 각도 데이터가 수집되었거나 그렇지 않으면 사용할 수 있습니다. 이러한 플롯의 자동 생성은 컴퓨터를 사용하여 크게 촉진됩니다. 이러한 플롯을 생성하는 데 사용되는 프로그램은 함께 제출된 Microfiche 부록에 포함되어 있습니다. Microfiche 부록의 프로그램 중 하나는 "PHIPSI"입니다. PHIPSI 프로그램은 각 성장 단계 후에 φ, ψ 값을 출력합니다.

A3. Conformional Energy Contour Maps Contour Probability Data

도 1 내지 도 3에 도시된 형태의 형태적 에너지 등고선 맵 및 등고선 확률 데이터의 생성. 9, 10, 12, 13은 또한 이 목적을 위해 특별히 작성된 컴퓨터 프로그램을 사용하여 크게 촉진됩니다. 사양의 본문에 표시된 대로("형태 에너지 지도" 제목 아래 사양 참조) 이러한 노력을 지원하기 위해 적절한 분자 역학 시뮬레이션 프로그램이 사용됩니다. 이러한 기능을 수행하는 데 선호되는 컴퓨터 프로그램은 아래 표 A-4에 나와 있습니다. 상업적으로 이용 가능하지 않은 표 A-4에 표시된 프로그램의 컴퓨터 프로그램 목록은 함께 제출된 Microfiche 부록에 포함되어 있습니다.

일반적으로 에너지 및 등고선 맵을 생성하기 위한 프로토콜은 다음과 같이 진행됩니다. (1) MOGLI와 같은 적절한 그래픽 패키지를 사용하여 분자를 생성하고 (2) 다음과 같은 적절한 분자 역학 패키지를 사용하여 분자 역학 계산을 수행합니다. 아래 표 A-4에서 식별된 AMBER 또는 MMR로. 분자 역학 계산은 0°에서 360°까지의 φ, ψ 각도에 대해 10° 간격으로 수행됩니다. 분자 역학 계산의 데이터는 계산이 각 간격에서 수행될 때 수집되고, 그런 다음 데이터가 분석 및/또는 플롯됩니다.

표 A-4
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에너지/확률 맵을 생성하는 데 사용되는 프로그램 프로그램 이름 프로그램 소스의 기능
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MOGLI 대. 2.1
분자 시뮬레이션
에반스 &
서덜랜드
SLC, 유타
AMBER 분자 역학
U.C. 싱 1
MMR 분자 역학
U. 버커트 2
특정 항목에 대한 MP.MAP 지도 데이터
호박색 또는 MM2
분자(Microfiche 참조
에너지
샘플용 부록)
계산
TEMPMAP.DAT
생성에 사용된 입력 데이터
호박색 또는 MM2
등고선 지도 및 평가
확률(Microfiche 참조
샘플용 부록).
맵 프로토콜
명령 절차(일괄
마이크로피시
프로그램) 맵 생성에 사용
부록
인쇄물.
지도-- 프로브닷컴
사용된 명령 절차
마이크로피시
에너지 분석 실행
부록
데이터.
MP.ENR 에너지 맵 데이터
(Microfiche 부록 참조
샘플용)
MP.PRB 확률 맵 데이터
(Microfiche 부록 참조
샘플용)
MP.PER 퍼센트 점유
에너지 윤곽 데이터
(Microfiche 부록 참조
샘플용)
MP.PS 플롯된 에너지 등고선
지도(Microfiche 참조
샘플용 부록,
뿐만 아니라 도. 9 및 12)
지도-- Prob.for
데이터 추출
마이크로피시
에너지 실행 및 생성-
부록
확률과
에너지 플롯(
표준 VAX
그래픽 유틸리티)
MAP88.FOR는 에너지 플롯을 생성합니다.
마이크로피시
f(φ, ψ)로만
부록
POST3.FOR Post를 사용하여 플롯을 생성합니다.
마이크로피시
스크립트 레이저 프린터
부록
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1 UC Singh, PK Weiner, JS Caldwell 및 PA Kollman, University of California, San Francisco, 1986. (AMBER 버전 3.3은 AMBER 버전 3.0의 완전히 벡터화된 버전이며 좌표 결합, 내부 분해 및 다음을 포함하는 옵션을 포함합니다. 총 에너지의 일부로서의 분극 에너지) SJ Weiner PA Kollman, DA Chase, UC Singh, C. Ghio, G. Alagona, S. Profeta, Jr. 및 P. Weiner, J. Am. 화학 Soc., Vol. 106, p. 765(1984). 2 U. Burkert 및 N. L. Allinger, Molecular Mechanics, American Chemical Society, Washington, D.C.(1982) 참고: 탄화수소에 대한 MMR 힘장은 N. L. Allinger, J. Am. 화학 Soc., Vol. 99, p. 8127(1977). 기능화된 분자에 대한 확장 및 기타 모든 종류의 특수 문제는 후속 논문에서 설명되었습니다. 프로그램의 원래 버전(MM2(77))은 Quantum Chemistry Program Exchange, University of Indiana Bloomington, Indiana 47405, Program 395에서 구할 수 있습니다.

자연적으로 발생하는 올리고펩티드 기반 약물의 구조 활성 관계를 이해하기 위해 제약 조건을 도입하는 전략이 광범위하게 탐색되었습니다. 예를 들어 티오아미드, N-메틸 펩티드 및 Aib 잔기의 도입과 같은 측쇄 변형과 같은 펩티드 모방체, 치환 및 비치환 사이클릭 프로필, 부틸, 펜틸 고리 및 기타 유사물과 같은 펩티드 모방체를 살펴봄으로써 디펩티드 수준에서 구조적 제한의 탐색을 통해 구조, 구조적 특징은 여러 펩타이드 유사체로 편집되었습니다. 이러한 편집은 형태적 특징의 "데이터베이스"로 설명될 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터를 사용하여 수행된 이러한 편집의 체계적인 검사는 아미노산 부피, 표면적, 전하, 등. 따라서 이러한 편집은 표적 올리고펩티드의 생리활성 형태를 식별하고 적절한 펩티드모방 약물의 설계에 막대한 사용이 가능한 귀중한 도구를 제공합니다.

디펩티드 수준에서 여러 펩티드 유사체의 구조적 특징이 계산 및 편집되었으며 대표적인 계산 및 편집이 함께 제출된 Microfiche 부록에 포함되어 있습니다. 이러한 편집은 Microfiche 부록에서 "형태적 기능의 데이터베이스"로 식별됩니다. 또한, 이러한 편집의 대표적인 모이어티에는 측쇄 변형 및 측쇄 치환이 있는 공지된 펩티드 결합 동배체 디펩티드 모델 화합물이 포함됩니다. 구조적 제한은 또한 아래와 같이 시스틴 브릿지 및 그 유사체에 의해 달성될 수 있다는 점에 유의하십시오.

여기에 포함된 정보 및 유사한 정보를 사용하는 방법을 설명하는 설명은 Balaji, et. al, "Mean Geometry of the Thiopeptide Unit and Conformional Features of Dithiopeptides and Polythiopeptides," Biochemical and Biophysical Research Communications, 145(2):834-841(1987년 6월 15일), 이 문서는 참고로 여기에 포함됩니다.

표 B-1
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문헌에 보고된 펩티드 결합 등배체. [CONCH3] N-메틸 펩티드 [CSNH] 티오펩티드(티오아미드) [CSNCH3] N-메틸 티오펩티드 [COO] 에스테르 동배체. [CH(OH)CH2 ] 하이드록시에틸렌 동배체 [CHCH] 이중 결합 동배체 ##STR26## [CH2 채널2 ] 디메틸렌 동배체[CHOHCHOH] 디올 동배체[CHOHCHCHCO] 수산화 이중 결합 동배체[CHOHCHOHCHOHOHCO] 트리히드록시 동배체[CHOHCH]2 ] 히드록시에틸렌 동배체 [COCH2 ] 케토메틸렌 동배체 [CH2 NH] 메틸렌아미노 동배체 [CH2 NOH] 메틸렌히드록시아미노 동배체 [CH2 S] 메틸렌티오 동배체 [CH2 SO] Methylenethio Isostere 전형적인 펩타이드 동배체(펩타이드 포함) 구조. ##STR27## 펩타이드 ##STR28## N-메틸 펩타이드 ##STR29## Thiopeptide(thioamide) ##STR30## N-methyl thiopeptide(thioamide) ##STR31## 이중 결합 동배체 ##STR32## 에스테르 동배체 ##STR33## 디메틸렌 동배체 ##STR34## 하이드록시에틸렌 부분 ##STR35## 에폭시드 동배체 ##STR36## 메틸렌티오 동배체 1 ##STR37## 메틸렌티오 동배체 2 ##STR38## 메틸렌티오 동배체 3 ##STR39# # 측쇄 변형이 있는 디펩티드 모델 화합물. ##STR40## 연구된 전형적인 디펩티드 모델 화합물(표 I 참조 S2 = H S1 = H 및 S1 = CH3은 각각 글리실 및 L-알라닐 측쇄에 해당합니다. R1 및 R3은 O 또는 S일 수 있습니다. R2 및 R4는 H일 수 있음 및 CH3. S1 = S2 = CH3은 Aib(α-아미노 이소부티르산) 잔기에 해당합니다. 연구된 다른 화합물에는 S2 = H 및 S1 = C6H6 및 S1 = S2 = C6H6 측쇄가 포함됩니다. ##STR41## 연구된 전형적인 디펩티드 모델 화합물. 사이클릭 측쇄가 있는 표 B-2 참조 S11, S12, S21, S22 H 또는 CH3 또는 H와 CH3의 조합 n = 0, 1, 2, 3, 4, 5는 각각 사이클로프로필, 부틸, 펜틸, 헥실, 헵틸 및 옥틸 측쇄 많은 고리 측쇄에서 다양한 퍼커드 상태가 고려됩니다.
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표 BI
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주어진 측쇄에 대한 모델 화합물과 같은 디펩티드를 함유하는 상이한 펩티드 티오펩티드 COMPOUND* NO. R1 R2 R3 R4
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1 0 시간 0 시간
2 0 채널3 0 H
3 0 H 0 채널3
4 0 채널3 0 채널3
5화
6 S CH3 S H
7 S H S CH3
8 S CH3 S CH3
9시 0시
10 S CH3 0 H
11 시 0 채널3
12 S 채널3 0 채널3
13 0 H S H
14 0 CH3 SH
15 0 H S CH3
16 0 채널3 S 채널3
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*참고: R2 = CH #인 경우 첫 번째 펩타이드 단위의 경우 cis 및 trans 구성이 모두 고려됩니다(총 24개의 모델 화합물이 있음).

본원에는 본 발명의 초기 기술과 함께 사용될 수 있는 아미노산 잔기의 대표적인 데이터 세트가 제시되어 있다. Alanine에 대한 데이터 세트를 포함하는 하나의 테이블인 Table C-1이 포함되어 있습니다. 다른 가능한 아미노산에 대해서도 유사한 표를 쉽게 제공할 수 있습니다. 데이터는 본 발명의 기본 기술에 의해 사용하기에 적합한 컴퓨터 파일로 편리하게 구성된다. 본 발명에 사용된 모든 아미노산에 대한 컴퓨터 파일은 함께 제출된 Microfiche 부록에 제공됩니다. 이러한 컴퓨터 파일의 이름은 표 C-2에 나와 있습니다.

데이터는 Microfiche 부록에 포함된 컴퓨터 파일 형식과 거의 동일한 방식으로 표 C-1에 형식화되어 있습니다. 표 C-1에 대한 이 형식에 대한 설명은 다음과 같습니다.

왼쪽의 표 C-1 상단에는 데이터 세트가 적용 가능한 특정 아미노산을 식별하는 "알라닌"이라는 용어가 있습니다. 이 용어 아래에는 ALANINE 데이터가 있는 컴퓨터 파일의 이름인 ALA.DBS가 있습니다.

처음 두 열은 원자 번호와 알라닌의 각 원자를 보여줍니다. 표 C-1에 구성된 대로 처음 세 개의 원자는 "DUMM"으로 식별되는 "더미" 원자입니다. 첫 번째 문자는 원자를 식별하는 반면 후속 문자 또는 숫자는 동일한 항목의 기존 변형을 정의합니다. 이들 문자 및/또는 숫자에 대한 설명은 본 명세서에서 논의된 실시예 1과 관련하여 제공된 표 2A의 설명에서 찾을 수 있다. 세 번째 열은 특정 원자(예: 원자 종 유형)에 대한 추가 정보를 제공합니다. 예를 들어, HC는 탄소에 부착된 수소를 의미합니다. CT는 임의의 sp 3 탄소를 의미하고 CA는 임의의 sp 2 탄소를 의미합니다. 세 번째 열은 원자에 할당하기 위한 적절한 힘장 매개변수를 식별하는 데 유용합니다.

네 번째 열은 아미노산의 각 원자와 관련된 연결 정보를 제공합니다. 이러한 정보는 다음과 같은 의미를 갖는 단일 문자/숫자 코드를 통해 제공됩니다. M=주요 E=끝 원자 S=단일 가지가 원자에 부착될 수 있는 전부입니다 B=두 개의 가지가 원자에 부착될 수 있음 3 = 3개의 가지가 원자에 부착될 수 있음. 다섯 번째, 여섯 번째 및 일곱 번째 열은 내부 좌표계와 결합 길이, 결합 각도 및 2면체 각도에 대한 참조점을 정의하기 위해 8번째, 9번째 및 10번째 열과 관련하여 사용되는 참조 원자 번호를 제공합니다. 예를 들어, 4번째 원자 "N"의 경우 5번째 및 7번째 열은 각각 8번째, 9번째 및 10번째 열에 제공된 결합 길이, 결합 각도 및 2면각 정보에 대한 참조 원자 번호를 제공합니다.

위에서 설명한 10개의 열 아래에는 "CHARGE"라는 제목의 데이터 행렬이 있습니다. 이 행렬의 숫자는 더미 원자 다음에 시작하는 각 원자의 전하를 나타냅니다. 따라서 2열에서 볼 수 있듯이 ALANINE에는 처음 세 개의 더미 원자를 세지 않고 10개의 원자가 있습니다. 따라서 전하 매트릭스에는 ALANINE의 각 원자에 대해 하나씩 10개의 숫자가 포함됩니다. 행렬에 포함된 전하 값을 먼저 수평으로 읽습니다. 따라서 첫 번째 숫자 -0.75456은 열 2의 첫 번째 비 더미 원자(원자 #4)인 N의 전하에 해당합니다. 두 번째 숫자 0.32541은 두 번째 비 더미 원자(원자 #5)인 HN의 전하에 해당합니다. ) 열 2 등, 마지막 숫자 -0.57859는 열 2의 마지막 비 더미 원자(원자 #13)에 해당합니다.

전하 행렬 아래에 "IMPROPER" 행렬로 알려진 또 다른 행렬이 표시됩니다.

일부 아미노산의 경우 "루프 닫기" 정보도 있을 수 있습니다.

표 C-1
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알라닌 ALA.DBS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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1 덤 DU M 0 -1 -2 0.0000
0.0000
0.0000
2 덤 DU M 1 0 -1 1.4490
0.0000
0.0000
3 덤 DU M 2 1 0 1.5220
111.1000
0.0000
4 N N M 3 2 1 1.3350
116.6000
180.0000
5 HN H E 4 3 2 1.0100
119.8000
0.0000
6 CA CT M 4 3 2 1.4490
121.9000
180.0000
7 HA HC E 6 4 3 1.0900
109.5000
300.0000
8 CB CT 3 6 4 3 1.5250
111.1000
60.0000
9 HB1 HC E 8 6 4 1.0900
109.5000
60.0000
10 HB2 HC E 8 6 4 1.0900
109.5000
180.0000
11 HB3 HC E 8 6 4 1.0900
109.5000
300.0000
12 C C M ​​6 4 3 1.5220
111.1000
180.0000
13 O O E 12
6 4 1.2290
120.5000
0.0000
요금
-0.75456 0.32541
0.38159 0.01026
-0.34851
0.09672 0.09672
0.09672 0.67424
-0.57859
부적절하다
-M CA N HN
CA + M C O
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표 C-2
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데이터 세트 데이터 세트 컴퓨터 컴퓨터 아미노산 파일 아미노산 파일 이름 이름* 이름 이름
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알라닌 ALA.DBS
최종 그룹 아세틸
ACE.DAT
그리고 NH2 NH2.DAT
페닐알라닌
PHE.DBS
알파 아미노 AIB.DBS
이소부티르산
티로신 TYR.DBS
D-ALA ADO.DAT
발린 발.다트
D-아르기닌 RDO.DAT
라이신 CYS.DBS
D-아스파라긴 NDO.DAT
프롤린 PRT.DAT
D-아스파라긴산
DDO.DAT
글리신 GLY.DBS
D-시스테인 CD1.DAT
류신 LEU.DBS
D-시스테인(에스-에스
CD2.DAT
다리)
이소류신 ILE.DBS
D-글루타민 QDO.DAT
시스테인 CYS.DBS
D-글루타믹산
EDO.DAT
시스틴(에스~에스
CYX.DBS
D-히스티딘(델타
HD1.DAT
다리) H)
메티오닌 MET.DBS
D-히스티딘(델타
HD2.DAT
입실론)
글루탐산
GLU.DBS
D-히스티딘(+)
HD3.DAT
글루타민 GLN.DBS
D-이소류신 IDO.DAT
아르기닌 ARG.DBS
D-류신 LDO.DAT
히스티딘 HID.DBS
디라이신 KDO.DAT
델타
히스티딘 HIE.DBS
D-메티오닌 MDO.DAT
엡실론
히스티딘 플러스
HIP.DBS
D-페닐알라닌
FDO.DAT
트립토판 TRP.DBS
D-프롤린 PDO.DAT
아스파라긴 ASN.DAT
D-SERINE SDO.DAT
아스파르트산
ASP.DAT
D-쓰레오나인 TDO.DAT
세린 SER.DAT
D-트립토판 WDO.DAT
쓰레오나인 THR.DAT
D-티로신 YDO.DAT
모노글루타메이트
글로닷
D-발린 VDO.DAT
글루타메이트 GLE.DAT
베타 알라닌 BAL.DAT
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본 명세서에 개시된 발명이 특정 실시예 및 그 응용에 의해 설명되었지만, 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서 당업자에 의해 그에 대한 수많은 수정 및 변형이 이루어질 수 있다.