研究記事

分子ドッキングおよび分子動力学を用いたアルツハイマー病関連タンパク質とのオレウロピン相互作用の計算的評価

DOI：

10.3791/71430

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2026年6月30日

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1Chemistry Department, Faculty of Science, Capital University, 2Department of Zoology, Faculty of Science, Capital University, 3Department of Biology, College of Science, Princess Nourah bint Abdulrahman University, 4Department of Human Anatomy, College of Medicine, Taif University, 5Unit of Scientific Research, Applied College, Qassim University

* These authors contributed equally

この記事について

サマリー

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

本研究は、分子ドッキングおよび分子動力学の統合ワークフローを提示し、オレウロピンと主要なアルツハイマー病関連タンパク質との相互作用を計算的に評価し、複数のターゲットにおける結合相互作用の予測および初期の複合体の安定性を明らかにします。

要約

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

アルツハイマー病(AD)は、アミロイドの凝集、タウ病変、神経炎症に関連する多因子性神経変性疾患です。本研究では、ADMET予測、PASSベースの活性スクリーニング、分子ドッキング、分子動力学(MD)シミュレーションを組み合わせた統合計算ワークフローを用いて、オレウロピンと5つのAD関連タンパク質標的(βアミロイド、タウ、アポリポタンパク質E4(ApoE4)、骨髄細胞2に発現するトリガー受容体(TREM2)、補体タンパク質C1qを含む5つのAD関連タンパク質ターゲットとの相互作用を評価しました。ADMETおよびPASS解析により、薬理動態的特性および潜在的な生物学的活性が予測されました神経変性疾患関連経路に関連しています。ドッキング解析により、調査対象間で良好な結合親和性が予測され、C1qタンパク質で最も強い相互作用(-7.5 kcal/mol)が観察されました。分子動力学(MD)軌道解析(RMSD)、平均二乗根変動(RMSF)、回転半径(Rg)、動的交差相関行列(DCCM)、主成分解析(PCA)、距離ベースの指標を用いて、シミュレーション中のタンパク質-リガンド複合体の動的挙動を評価しました。計算解析では、tau、C1q、TREM2複合体の相互作用が比較的安定していることが示唆されましたが、βアミロイドおよびApoE4はシミュレーションの一部で比較的高い立体構造変動を示しました。これらの発見は、オレウロピンとAD関連タンパク質の相互作用の予備的な計算評価を提供し、神経変性疾患モデルにおけるその生物学的関連性を調査する将来の実験研究を支援する可能性があります。

概要

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ADは世界中で深刻かつエスカレートする課題を引き起こす最も一般的な認知症のタイプです1,2。うつ病は遺伝的要因と環境的要因の組み合わせによって発生します。ADを説明するために、コリン作動性、アミロイド、タウ、炎症性、酸化ストレス、金属イオン、興奮毒性、微生物叢-腸-脳軸、オートファジー関連メカニズムなど複数の病原性仮説が提唱されています。ADはβアミロイド沈着、タウ病変、神経炎症、ApoE4やTREM2 4,5などの遺伝的リスク因子を含む多因子性疾患です。ADは多因子的であるため、多標的指向リガンド(MTDL)はAβ、tau、ApoE4、TREM2媒介の微粒膠細胞機能、補体駆動神経炎症との多薬理学的相互作用に基づく有望な治療戦略として浮上しています3,6,7。β-アミロイド凝集は、ADの主要な病理的特徴であり、神経機能を妨げ、ApoE4アイソフォームと免疫応答によって調節されます8,9。

タウの過リン酸化やその他の翻訳後修飾(切断、アセチル化、ユビキチン化、糖鎖化など)は、ADの主要な病理的特徴の一つである神経線維絡まり(NFT)の形成に大きく寄与しています。これらの修飾はタウの微小管への親和性を低下させ、微小管の不安定化、軸索輸送の障害、シナプス機能障害、ミトコンドリア異常、進行性の神経変性を引き起こします。さらに、異常なタウ凝集はADにおける認知機能低下や疾患重症度と強く関連しており、しばしばアミロイド負荷自体よりも神経変性とより密接に関連しています。さらに、増え続ける証拠は、タウ病理が神経炎症性シグナル伝達経路と密接に相互作用し、活性化されたミクログリアや炎症性メディエーターがタウの増殖や神経障害をさらに悪化させる可能性があることを示唆しています10,11,12。

TREM2を媒介する微粒細胞活性化は、AD進行中の神経炎症反応と関連しています13。C1qやC3などの補体タンパク質は、シナプス喪失、補体介起性神経炎症、炎症性シグナル伝達に関与していることが、AD病理に関連しています14,15。ノッチシグナル伝達、酸化ストレス、炎症経路、ApoE4はさらにADの進行を加速させます9,16。

オリーブ葉抽出物(OLE)は、セコイリドイド、フラボノイド、トリテルペン、フェノール酸を豊富に含むバイオアクティブ植物複合体であり、表1にまとめられています。これらの成分は過去の研究で抗酸化および抗炎症生物学的活性と関連しています17。オレウロピンはオリーブの葉で主要なセコイリドイドであり、これらの葉の主要なフェノール成分を構成しています。これにより、オレウロピンはオリーブの葉で最も多く見られるフェノール系セコイリドイドとなり、その化学構造は図1に示されています。

過去の研究では、オレウロピンの生物学的活性がアミロイド凝集、タウ関連病理、酸化ストレス、炎症性シグナル伝達経路に関連して報告されています18,19。さらに、オレウロピンとApoE4に関連する経路、TREM2媒介の微粒細胞活性化、補体関連神経炎症との相互作用の可能性も示唆されています20,21。

オレウロピンへの関心が高まっているにもかかわらず、複数のAD関連タンパク質標的との相互作用は、統一された計算枠組みの中で包括的に評価されていません。これまでの研究の多くは、その抗酸化特性や個々の病理経路、特にアミロイドの凝集やタウ関連毒性への潜在的影響に焦点を当ててきました。したがって、本研究では分子ドッキングおよび分子動力学シミュレーションを用いて、β-アミロイド、タウ、ApoE4、TREM2、C1qを含む5つのAD関連タンパク質標的に対するオレウロピンの予測される相互作用および動的挙動を計算的に評価しました。これらの標的は、ADの進行に関与する異なるが相互に関連する病理的メカニズムを表しているため選ばれました。β-アミロイドは細胞外プラーク形成、シナプス機能障害、酸化ストレス、神経細胞毒性に中心的な役割を果たしますが、タウ病変は神経線維絡線の形成、細胞骨格の乱、進行性認知機能低下と密接に関連しています22。ApoE4は散発性ADの最も強い遺伝的リスク因子であり、アミロイドクリアランスの障害、神経毒性の強化、脂質調節障害、神経炎症反応の増加に寄与します23。TREM2は微粒膠細胞活性化および神経免疫シグナル伝達の重要な調節因子であり、アミロイド除去、炎症調節、およびAD進行中の疾患関連微粒細胞応答に関与していることが示されています24。さらに、補体タンパク質C1qはAD25における補体介性神経炎症、異常なシナプス剪定、ミクログリア関連シナプス変性において重要な役割を果たします。

選択されたアルツハイマー病関連タンパク質標的に対してオレウロペインを評価するために用いられる インシリコ 全体のワークフローは 図2にまとめられています。

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プロトコル

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1. ADMET予測

オレウロピンの薬理動態および毒性特性は、計算ADMET予測プラットフォームを用いて評価されました。予測パラメータには、吸収、分布、代謝、排泄、BBB透過性、中枢神経系(CNS)の透過性、毒性関連特性が含まれていました。分子ドッキングおよびMDシミュレーションの前に、ADMET解析が行われ、オレウロピンの予測される薬理動態プロファイルおよび潜在的な薬剤類似特性を評価するために実施されました。

2. 抗アルツハイマーおよび神経保護活性の予測

オレウロピンの標準的なSMILES表現は、抗アルツハイマーおよび神経保護活性の計算予測に用いられました。活動確率(Pa)と非活動確率(Pi)の値を記録し、Pa値がPiより大きい活動のみが後続の計算解析に関連性があると考えられました。

3. オレウロピン配位子構造の製造

オレウロピンの三次元(3D)構造は、公開された化学データベースからSDF形式で取得されました。リガンドの幾何学的最適化とエネルギー最小化はMMFF94力場を用いて行われ、収束が達成されるまで行われました。最小化されたリガンド構造はPDB形式に変換され、その後、極性水素原子と部分電荷の割り当てによって分子ドッキングのために準備され、PDBQT形式に変換されました。

オレウロピンは主に中性形態でモデル化され、すべてのイオン化可能残基は分子ドッキングおよび分子動力学シミュレーションの際に生理的条件(pH 7.4)でプロトン化されると仮定されました。

4. タンパク質の回収と調製

AD病理に関連するタンパク質構造をProtein Data Bankから取得し、β-アミロイド(2BEG)、タウ(5O3L)、ApoE4(1B68)、TREM2(5ELI)、C1q(2JG9)を含みます。鎖選択や実験構造タイプを含む標的特異的な構造情報は 表2にまとめられています。

水分子、イオン、共結晶配位子、非必須ヘテロアトムは受容体準備前に除去されました。構造物は不完全な残留物、欠損した原子、構造の不連続点を目視で検査し、ドッキングとシミュレーションセットアップを行いました。極性水素原子とコールマン電荷が割り当てられ、受容体構造はドッキング研究用にPDBQT形式に変換されました。生理的条件に対応するデフォルトのプロトン化状態(pH 7.4)が受容体調製時に適用され、すべてのイオン化可能残基は生理的pH条件下で優勢なプロトン化状態を取ると仮定されました。βアミロイドについては、堆着したNMRアンサンブルから モデル1 を選択し、堆積オリゴマーアセンブリ内のすべての鎖(鎖A-E)を受容体調製中に保持しました。タウタンパク質の場合、受容体調製中に堆積したクライオEMフィラメントアセンブリ内のすべての鎖(鎖A-J)が保持されました。同様に、多量体C1qアセンブリ内のすべての鎖(鎖A-F)は、堆積した第四紀構造を保存するために保持されました。ApoE4およびTREM2では、受容体調製中に生物学的に関連した鎖が保持されました。

5. 分子ドッキング

  1. 結合部位予測とグリッドボックスの定義
    潜在的なリガンド結合ポケットは、キャビティ形状、ポケット体積、深さ、疎水性、およびリガンド結合ポテンシャルおよび薬剤可能性に関連する物理化学的記述子を評価する構造ベースの結合部位予測ワークフローを用いて予測されました。
    予測されたポケットは、薬物性スコアと幾何学的特徴に基づいてランク付けされました。各ターゲットの溶媒アクセス可能な最も高い位置のポケットが分子ドッキング解析のために選ばれました。選択した結合ポケットに対応する残基は生成されたポケット残基出力ファイルから抽出され、分子可視化ソフトウェアで対応するタンパク質構造とともに可視化されました。
    選択された結合ポケット残基の重心座標を計算し、ドッキンググリッドボックス生成に用いました。グリッドボックス次元は、各ターゲットタンパク質の予測結合領域を完全に包含するように定義されました。すべての目標の正確なドッキンググリッドボックス中心座標と寸法は 表3にまとめられています。
    注:重心計算に使用される実行可能なコマンドラインワークフローおよびスクリプトは 補足コーディングファイル1に記載されています。
  2. ドッキングパラメータと実行
    分子ドッキング計算はAutoDock Vina 4.2.6を用いて、各タンパク質-リガンド複合体に対して出力結合モード8および10の抽出度値を備えて実施しました。予測される結合親和性が最も低い結合姿勢を選定し、その後の解析に用いられました。タンパク質とリガンドの相互作用は分子可視化ソフトウェアを用いて可視化されました。
    注:コマンド構造は受容体ファイル名やグリッドボックス座標に応じて各タンパク質に合わせて調整されます。ドッキング出力ファイルは個別のバインディングモードに分割され、コマンドラインツールを使ってPDB形式に変換されました。完全なコマンドは 補足コーディングファイル1に記載されています。

6. 分子動力学(MD)シミュレーション

MDワークフローは、生体分子シミュレーションと軌道解析のために構成されたクラウドベースのConda/Miniforge計算環境内で実行されました。GPUで加速されたランタイムリソースがすべての本番シミュレーションに使用されました。完全な実行可能環境設定スクリプト、依存関係インストールコマンド、シミュレーションワークフローは 補助コーディングファイル2に提供されています。

分子ドッキングから生成されたタンパク質-リガンド複合体がMDシミュレーションの開始構造として用いられました。トポロジー生成および系組み立てのために、予測される結合親和性の最小に対応するドッキングリガンドポーズが選ばれました。タンパク質構造は、シミュレーションセットアップ前に結晶学的溶媒分子および非必須ヘテロ原子を除去した後に準備されました。

トポロジー生成とシステム組立は、ff19SBタンパク質フォースフィールドとGAFF2リガンドフォースフィールドを用いて行われました。錯体はTIP3P明示的な水モデルを用いて溶け止められ、周期的な境界条件下で最終イオン濃度0.15 MのNaClイオンで中和されました。

注:すべての分子動力学シミュレーションは、Python 3ランタイム、T4 GPUハードウェアアクセラレーション、解析時点で利用可能な最新のランタイムバージョンが設定されたクラウドベースのノートブック環境内で実行されました。

  1. MD平衡パラメータとエネルギー最小化
    トポロジー生成後、平衡化までに5万ステップのエネルギー最小化が行われました。その後、以下の条件下で位置制約をタンパク質骨格原子に適用し、NPT平衡シミュレーションが5nsにわたって実施されました:(1) 積分タイムステップ = 2 fs;(2) 温度 = 298 K;(3) 圧力 = 1バール;(4) 調和拘束力定数 = 700 Kj.mol−1.nm−2;(5) 10 psごとに保存される軌道フレーム;そして(6) 10PSごとに記録されたログファイル。
    注:完全な実行可能な平衡スクリプトおよびシミュレーションコマンドは 、補助コーディングファイル2に記載されています。
  2. MD生産パラメータと実行NPT生産
    生産MDシミュレーションはNPT条件下で、以下のパラメータを用いて総分析された生産軌道10 nsで実施されました:(1) 積分タイムステップ = 2 fs;(2) 温度 = 298 K;(3) 圧力 = 1バール;(4) 10 psごとに保存される軌道フレーム;および(5) 10PSごとに記録されたログファイル。
    注:完全な実行可能なMDシミュレーションスクリプトは補足コーディングファイル2に提供されています。
  3. 軌道連結とアラインメント
    複数のシミュレーションストライドから生成された生産軌跡は、周期的な境界条件下で撮像後に連続軌跡に連結されました。周期的な境界アーティファクト、溶媒分子、イオンは構造整列および下流解析の前に除去されました。
    軌道アライメントは、平衡参照構造に対してタンパク質Cα骨格原子を用いて行われ、軌道解析全体で一貫した配向を確保しました。
  4. タンパク質-リガンド相互作用解析
    タンパク質-リガンド相互作用のフィンガープリントおよびMD経路にわたる相互作用持続性は、軌跡ベースの相互作用プロファイリング手法を用いて解析しました。溶媒除去および構造整列後の加工生産軌跡を用いた相互作用ネットワーク解析が行われました。
    注:完全な実行可能な相互作用分析ワークフローは 補足コーディングファイル2に提供されています。
  5. MD軌跡解析
    軌道解析は、溶媒除去、連結、周期的境界条件下でのイメージング、構造整列後の整列生産軌跡を用いて実施されました。すべての解析は溶媒分子とイオンを除去した後の10ナ秒の生成軌跡で実施されました。フレームは10ps間隔で解析されました。特に記載がない限り、構造解析は各複合体の平衡開始構造にタンパク質Cα原子を最小二乗アライメントした後に実施されました。
    RMSD、RMSF、回転半径(Rg)解析をタンパク質Cα原子を用いて計算し、シミュレーション全体を通じて構造安定性と立体構造的動力学を評価しました。RMSDは、平衡基準構造に対してタンパク質Cα原子に対して計算されました。RMSFは、整列生成軌跡上のタンパク質Cα原子に対して計算されました。Rgは、タンパク質Cα原子を用いて全体的なコンパクト度を監視するために計算されました。
    線形相互作用エネルギー(LIE)、分子間距離測定、主成分解析(PCA)、動的交相マトリックス(DCCM)解析が、解析された生産軌跡全体で10 ps間隔でサンプリングされた軌道フレームを用いて実施されました。オレウロピンと各複合体のタンパク質原子間で、生成軌跡を通じて相互作用エネルギー解析が計算されました。重心距離はオレウロピンとドッキンググリッド生成に用いられる結合ポケット残基との間で計算され、最小距離は各フレーム内のオレウロピンと対応するタンパク質結合ポケット残基との最短原子間距離として計算されました。PCAは軌道整列後にタンパク質Cα座標を用いて実施されました。DCCM解析は、整列した生成軌跡に沿ったタンパク質Cαの原子変動から計算されました。
    注:分子動力学のシミュレーションおよび軌道解析の各ステップは 、補助コーディングファイル2の別の実行可能コードセクションとして提供されています。 補助コーディングファイル2 には、システム準備、生産シミュレーション、軌道処理、下流解析に使用されるスクリプトとコマンドが含まれています。提出された原稿に対応する完全なワークフローバージョンはZenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.20134270 にアーカイブされており、対応するGitHubのリリースは https://github.com/Elshekh00/molecular-dynamics-protein-ligand/releases/tag/v1.0.0 で入手可能です。

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結果

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ADMETプロファイルの予測

オレウロペインの予測薬剤動態および毒性プロファイルは、 インサイリコ のADMET予測ワークフローを用いて評価されました。オレウロピンの予測されるADMET特性(AMES毒性、肝毒性、hERG IおよびII阻害、ならびに経口ラットの急性および慢性毒性を含む)は表 4に記載されています。オレウロピンは変異原性がない(AMES陰性)と予測されました。オレウロピンは低い肝毒性リスクを示すと予測されました。オレウロピンはhERG Iチャネルを阻害しませんでしたが、hERG IIの軽度の阻害が検出されました。経口ラット急性毒性(LD50)および慢性毒性(LOAEL)は、それぞれ2.862 mol/kgおよび4.682 log mg/kg/dayと推定されました。 表5 にまとめられたADMEの予測特性は、さらなる計算および実験的評価に関連した物理化学的およ...

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ディスカッション

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この統合型シリコ研究の主な目的は、アルトハム病に関与する選択的病理的タンパク質に対するオレウロピンの予測される多標的相互作用の可能性を評価することでした。ADMET予測、PASS解析、分子ドッキング、MDシミュレーションの結果は、オレウロピンを選択されたAD関連タンパク質に対して多標的相互作用の可能性が予測される分子として考える計算的基盤を提供します。ADはアミロイドの凝集、タウ病態、酸化ストレス、神経炎症を含む多因子性を考えると、多標的治療戦略は依然として関心の対象となっています。しかし、本件の発見は実験的検証を必要とする計算予測として解釈されるべきです30,31。

分子ドッキング結果は、オレウロピンと調査対象すべてのAD関連標的間の結合相互作用が予測され、C1q(−7.5 kcal/mol)で最も強い予測ドッキング親和性が観察され、次いでtau(−7.1 kcal/mol)が観...

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開示事項

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すべての著者には利益相反はありません。

謝辞

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この研究は、サウジアラビア・リヤドのプリンセス・ヌーラ・ビント・アブドゥルラフマン大学研究者支援プロジェクト番号(PNURSP2026R23)によって資金提供されました。

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材料

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この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
AmberTools 24.8AmberMD開発チームN/A; トポロジーの準備と分子シミュレーションファイルの処理に使用されます。conda-forgeからインストール。
RRID: SCR_018497
AutoDock Tools 1.5.7Scripps研究所N/A; 受容体とリガンドの準備、およびPDBQTファイルの生成に使用されます。
RRID: SCR_012746
AutoDock Vina 4.2.6Scripps研究所N/A; 分子ドッキング計算に使用されるドッキングエンジン。実行したワークフロー環境に応じてバージョンを報告する必要があります。
RRID: SCR_011958
Avogadro 2.0.0Avogadro Chemistry SoftwareN/A; リガンドの可視化、力場の割り当て、およびエネルギー最小化に使用されます。
RRID: SCR_015983
Conda 25.3.1Anaconda, Inc. / conda-forgeコミュニティN/A; 計算ワークフローで使用されるパッケージおよび環境マネージャー。
RRID: SCR_018317
Discovery Studio Visualizer 2025Dassault SystèmesN/A; タンパク質の可視化と前処理に使用されます。
RRID: SCR_008398
DoGSiteScorer / ProteinsPlusZBHバイオインフォマティクスセンターN/A; 結合部位の予測とポケットのドラッグアビリティスコアリングに使用されます。
RRID: 利用不可
ff19SBフォースフィールドAMBERフォースフィールドファミリーN/A; 分子動力学システムの準備に使用されるタンパク質フォースフィールド。
RRID: 利用不可
GAFF2フォースフィールドAMBERフォースフィールドファミリーN/A; 分子動力学システムの準備に使用されるリガンドフォースフィールド。
RRID: 利用不可
Google ColabGoogleN/A; ワークフローの実行に使用されるクラウドノートブック環境。ランタイムタイプ: Python 3; ハードウェアアクセラレータ: T4 GPU。
RRID: SCR_018009
Mamba 2.1.1QuantStack / conda-forgeコミュニティN/A; Condaパッケージのインストールに使用される高速パッケージマネージャー。
RRID: 利用不可
Matplotlib 3.10.0Matplotlib開発チームN/A; 分子動力学分析プロットの生成に使用されます。
RRID: SCR_008624
MDAnalysis 2.8.0MDAnalysis開発チームN/A; 軌跡の処理と構造分析に使用されます。
RRID: SCR_025610
MDTraj 1.11.1MDTraj開発チームN/A; 分子動力学軌跡の処理と分析に使用されます。
RRID: 利用不可
Miniforgeconda-forgeコミュニティN/A; 科学的な依存関係をインストールするために使用されるCondaベースの環境分布。
RRID: 利用不可
NumPy 2.0.2NumPy開発チームN/A; 計算ワークフローで使用される数値計算依存関係。
RRID: SCR_008633
Open Babel 3.1.0Open BabelプロジェクトN/A; 分子ファイル形式の変換に使用されます。
RRID: SCR_014920
OpenMM 8.5.1OpenMM開発チームN/A; システムのセットアップ、平衡化、および本番シミュレーションに使用される分子動力学シミュレーションエンジン。
RRID: SCR_000436
pandas 2.3.3pandas開発チームN/A; 表形式のデータ処理と分析出力に使用されます。
RRID: SCR_018214
ParmEd 4.3.1ParmEd開発チームN/A; トポロジーとパラメータファイルの処理に使用されます。
RRID: 利用不可
PASS-Way2DrugサーバーWay2DrugN/A; 予測された生物活性プロファイリングに使用されます。
RRID: SCR_001971
PDBFixer 1.12OpenMM開発チームN/A; 必要に応じてタンパク質構造の修復と準備に使用されます。conda-forgeからインストール。
RRID: 利用不可
pkCSMサーバーメルボルン大学N/A; 予測されたADMETプロファイリングに使用されます。
RRID: 利用不可
ProLIFProLIF開発チームN/A; タンパク質-リガンド相互作用フィンガープリント分析に使用されます。ランタイムインポートはバージョンを0+unknownとして報告しました。
RR

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