AMDock：Autodock VinaとAutodock4による分子ドッキングを支援する多機能なグラフィカルツール

ドッキングシミュレーションの実行と結果の分析 分子ドッキング計算を実行した後（「Run」ボタンをクリックして開始）、ユーザーは自動的に「Results Analysis」タブに移動し、異なる結合ポーズに対する親和性、推定Ki値、リガンド効率が一覧表示されます。 一方、リガンド効率（LE）は、リード化合物を選択する際に重要な情報となるパラメータである。 ここで、LEは以下の式を用いて算出される：

ここで、ΔGは結合自由エネルギーまたは算出したスコア値、HAはリガンドの重い（非水素）原子の数である。 LE > 0.3の化合物はリード化合物の候補としてハイライトされます。

“Show in PyMOL” ボタンを押すと、受容体と選択したポーズ（デフォルトでは最もエネルギーの低い配位子が選ばれます）との複合体をカスタマイズして視覚化するPyMOLが起動されます。

異なるドッキング・パラメータは “Configuration “タブで設定でき、”Info “タブでは、ユーザーマニュアルやリファレンスを含む便利なドキュメントにアクセスできます。 1)グリッドボックスの位置と寸法(探索空間)の設定、2)ドッキング結果の解析です。 PyMOLは汎用性が高く、使いやすい分子解析プログラムであり、さらに、出版用の高品質な画像を作成することができます。 AMDockでは、この2つのステージのために、それぞれのケースで最適と思われるビジュアルデザインと情報を選択し、あらかじめ決められたいくつかのPyMOL表現をコーディングしています。 これらの事前定義された表現は、PyMOL内でユーザーが変更することができます。

Search space

事前定義された表現（可視化コンテンツの要素数に応じて、複雑さの降順）は以下の通りです。 1) Box – 研究中のタンパク質が漫画として表示され、ユーザーが定義した仕様のボックスとともに表示されるシンプルな表現（Fig. 2a）; 2-Centered on Hetero – 受容体タンパク質（漫画）と、選択した前のリガンド（棒）を中心とした最適サイズのボックス（Fig. 2b）; 3-Centered on Residue(s) – 検索スペースを定義するために選択した残留物をユーザーが識別できる表現です。 タンパク質は漫画で、選択された残基は棒で、AutoLigandオブジェクトは点で表示されます。 また、計算されたボックスも表示され、ユーザーはその位置と寸法を簡単に確認し、調整することができます（Fig.2c）。 4-Automatic-ここでは、AutoLigandによって予測される全ての結合部位を簡略化して表示することを意図しています。 タンパク質は漫画で、各AutoLigandオブジェクトは棒で表現され、隣接する残基で構成された表面で囲まれています。 ドッキングシミュレーションは、AutoLigandが予測した部位ごとに行うため、部位ごとにボックスが生成されますが、ユーザーが選択した部位のみ表示されます（Fig. 2d）。 前述のように、PyMOLに実装されたAMDockプラグインを使えば、これらのどのバリエーションでもボックスの中心やサイズは簡単に変更できる。

Binding site visualization with PyMOL. これはAutoDock4Znとファルネシルトランスフェラーゼ(hFTase)のチュートリアルで使われた例です。 b Heteroを中心に、(c) Residueを中心に、(d) Automatic mode。 表現B、C、DはVps34（PDB: 4uwh）

結果解析

タンパク質は漫画で表現されています。 各リガンドのポーズは棒で描かれ、タンパク質との極性接触は破線で示されている。 また、「Off-Target Docking」を選択した場合にも、両蛋白質について同様の可視化が可能である（Fig.3c）。 図3

SAR405のOff-targetドッキング a 既知のリガンドを中心としたドッキングの探索空間の可視化。 b 親和性の比較。 c 参照複合体Vps34-SAR405（4oys）（灰色の漫画のタンパク質と緑の棒のリガンド）上のPI3Kγ（3apf）（シアンの漫画のタンパク質と赤紫の棒のリガンド）とSAR405の最適ポーズの重ね合わせ

ケーススタディー。 SAR405の結合選択性 – PI3Kγ vs Vps34

Phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) は、成長、増殖、運動、生存、細胞内輸送に関わる酵素である . PI3Kは癌のターゲットとしても有望であり、既にいくつかの阻害剤が臨床段階にある。 これらの阻害剤のいくつかは現在第III相臨床試験中であり、そのうちの1つであるアルペリシブは最近（2019年5月）、転移性乳がんの治療での使用についてFDAの承認を受けました

PI3Kにはいくつかのアイソフォームがあり、3つのクラスにグループ化されています。 クラスIは4つの異なるアイソフォーム（α、β、γ、δ）を含み、クラスIIIはVps34と呼ばれる1つのタンパク質のみから構成されている。 その配列と構造の類似性から、いくつかの阻害剤は異なるアイソフォームに結合する可能性があるが、他のいくつかの阻害剤はアイソフォームに特異的に結合するように設計されている。 現在、私たちの研究グループでは、祖先のVps34アイソフォームのみを発現する様々な病原性微生物に見られるPI3Kオルソログを阻害する能力を持つPI3K阻害剤を同定することに焦点を当てています。 この目的のために、AMDockは特に「オフターゲット・ドッキング」オプションを備えた貴重なツールとなっています。 Vps34のIC50は1.2nMですが、他のアイソフォームのIC50は8147nMです。 SAR405とヒトVps34の複合体の結晶構造はProtein Data Bank (PDB code: 4oys)に掲載されている。 ここでは、ヒトVps34を「標的」受容体とし、PI3Kγアイソフォーム（PDB: 3apf）を「標的外」受容体として使用することにした。 どちらの構造も活性部位に結合したリガンドを含んでいるので、グリッドボックスの生成に便利です。 まず、ドッキングプログラム（Autodock Vina）を選択し、その後、コンピュータのハードディスクにプロジェクトフォルダを作成します。 両者の構造を読み込んだ後、配列の類似性を利用し、PyMOLを使用して両者の構造を整列・重ね合わせ、共通の探索空間を定義し、その後のドッキング結果の解析を簡素化することができます。 次に、入力ファイルは自動的に準備され、滴定残基のプロトン化、非極性水素のマージ、イオン/水の除去が含まれます。 ボックスの中心は、結合したリガンドの幾何学的な中心（Fig. 3a）に基づいて定義され、ボックスのサイズは、ドッキングされるリガンド（この場合はSAR405阻害剤）の回転半径に基づいて定義されています。 このプロセスが完了すると、SAR405はPi3Kγ（-7.3 kcal/mol）よりもVps34（-9.2 kcal/mol）に対してより選択的であることが示されました（Fig. 3b）。 Vps34におけるSAR405の予測された結合姿勢は、結晶の形状に近い（すべてのリガンド原子のrmsd = 1.9 Å、リングコアのrmsd = 0.5 Å）。 また、この錯体のKiの予測値はナノモル領域であり、実験値と一致した。 一方、Pi3Kγ-SAR405複合体では、図3cに示すように、かなり高いKi値が予測され、予測された結合姿勢も結晶構造とは大きく異なり（rmsd = 4.7）、AutoDock Vinaが予測した親和力値が低いことの説明と考えられます。 この研究事例は、AMDockのインストールフォルダに含まれるユーザーマニュアルと、Github上のwiki（https://github.com/Valdes-Tresanco-MS/AMDock-win/wiki/4.3-Off-target-docking）にチュートリアルとして組み込まれています。

議論

AMDockは、異なる機能と特性を持つ2つの分子ドッキングエンジン、Autodock4とAutodock Vinaを扱うための新しく、使いやすい、多機能なインターフェースを提供しています。 AMDockは、ドッキングプログラムの特定の機能に関する予備知識を必要としないため、ドッキングプログラムを使用した経験の少ない研究者にとって非常に有用です。 AMDock環境には、3つの異なるワークフロー（単純ドッキング、オフターゲットドッキング、スコアリング）が含まれています。 分子ドッキング研究を行う上で、検索空間を正しく定義することと同様に、入力ファイルを適切かつ一貫した方法で準備することは重要な問題です。 いくつかの外部プログラム/スクリプトがAMDockに統合されており、プロセスを制御しながら最小限の労力で入力ファイルを準備することが可能です。 AMDockはリガンドと受容体のプロトン化にそれぞれOpenBabelとPDB2PQRを使用し、序文で述べた他のGUIは受容体とリガンドのプロトン化にADTを使用しています（DockingAppは例外で、リガンドのプロトン化にもOpenBabelを使用しています）。

探索空間を定義するために、AMDockは異なるシナリオでグリッドボックスの位置を設定するオプションをいくつか提供しています。一方、入力リガンドはボックスの最適寸法を決定するためにデフォルトで使用され、ドッキングプロセスを最適化しながら計算コストを減少させることができます . この点、ADTとPyMOL/AutoDockプラグインだけが、ユーザー定義の探索空間以外の限られたオプションを提供していますが、いずれにせよボックスサイズはユーザーが定義しなければなりません。 これらのGUIの中には、DockingAppのように、探索空間が受容体全体をカバーするものもありますが、これは計算コストの増加につながり、シミュレーションの精度を損なう可能性があります。 他の GUI では、ユーザーは ADT のような外部アプリケーションを使用してボックス パラメータを定義する必要があります。 このオプションでは、選択した残基の幾何学的中心に配置されたオブジェクトが、タンパク質表面上に AutoLigand で生成されます。 この手順により、探索空間の位置とサイズの両方が最適化されます。 もしボックスの中心が選択した残基の幾何学的中心でなかった場合、ボックスのかなりの部分がタンパク質に埋め込まれる可能性があり、必要なサンプリングスペースをカバーするために大きなサイズが必要となります (Fig. 4)。 Hetero を中心とする」選択肢は、 結晶学的構造を持つ複合体のリドッキング研究、 または類似の結合様式を持つリガンドの研究に有用です（Fig.2b）。 一方、 「Automatic」オプションは、 結合部位の情報がない場合に有効です。 この場合、AutoLigandが予測したすべての結合部位に対して、独立したドッキングが実行されます（図2d）。 この方法では、予測された部位の1つを任意に選択することなく、AutoLigandのランキング方法からの情報をドッキングエンジンの情報と組み合わせます。 このプロセスは自動的に行われ、予測された結合部位ごとの結果をPyMOLで可視化することができます。 全体として、ボックスの定義と視覚化は最小限の労力で済み、常に変更可能であるため、初心者だけでなく専門家にとっても利点がある

選択した残基の幾何学的中心にあるボックス（白）と、選択した残基の幾何学的中心から AutoLigand が生成したオブジェクトを中心とするボックス（マゼンタ）の比較（鮭で表示）です。 後者の場合、ボックスはより最適なリガンドサンプリング空間

フォーラムやメーリングリストで報告された、よく起こるエラーを避けるために、ボックスサイズをオングストロームに標準化したことは特筆すべきことです。 これらのエラーは、AutoDock（ポイント数＋グリッド間隔）とAutodock Vina（オングストローム単位）でボックス寸法を定義する方法が異なることから発生し、探索空間が非常に小さくなったり大きくなりすぎたりして、最終的に得られたドッキング結果に矛盾が生じる可能性があります

AMDockとPyMOLの統合は大きな利点と言えます。 実際、PyMOLは広く使われている分子ビューアであり、コミュニティによる大きなサポートと活発な開発が行われています。 PyMOLでは、ドッキング結果を複数のツール、特に強力なProtein-ligand Interaction Profilerで分析することができます。 ADT、PyRx、DockingAppなどの他のアプリケーションは、独自のグラフィカルなビューアを持っています。 PyRx と DockingApp は、限られた分析機能でシンプルなソリューションを提供し、ADT はタンパク質-リガンド相互作用の簡単な分析しかできません。

さらに AMDock では、ADT ではコマンドラインからのみ利用できる AutoDock の Zn 力場を使用して、金属タンパク質のドッキングシミュレーションを開始することが可能です。 そのオフターゲットドッキングオプションは、薬の再利用の研究に非常に有用ですが、DockomaticとPyRxでのみ利用可能です（後者は有料版のみ）

ほとんどのドッキングGUIは、仮想スクリーニングに焦点を合わせています。 現在、AMDockは仮想スクリーニングをサポートしていませんが、次のプログラムバージョンで利用できるように、現在その実装に取り組んでいます。

最後に、ADTはおそらく最も広く使われているドッキングGUIなので、AMDockとADTのより詳しい比較をしています（表1）。

結論

AMDock は非常に直観的かつ対話的に動くユーザーフレンドリーな GUI で、 Autodock4 と AutoDock Vina で分子ドッキングスタディを最低限の設定で実行することが可能です。 これらの特徴により、AMDockは教育用としても魅力的なツールとなっています。 AMDockは、他の類似プログラムにはない機能と手順を備えています。 また、Autodock4Znのパラメータ化など、AutoDockで最近開発された機能も含まれています。 私たちのグループにとって、AMDockは、いくつかの微生物における類似のタンパク質に対する様々なPI3K阻害剤の選択性プロファイルを推定するために非常に役立ちました。 さらなる開発（水和配位子、共有結合ドッキング、仮想スクリーニング）が、将来のバージョンでドッキングオプションとして含まれる予定です。