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化学的類似性（または分子類似性）とは、化学元素、分子、化合物の構造的または機能的性質、つまり無機または生物学的設定における化合物の反応相手に対する効果に関する類似性を指します。生物学的効果、したがって効果の類似性は通常、化合物の生物学的活性を使用して定量化されます。一般的に、機能は化合物の化学的活性（特に） に関連付けることができます。
化学的類似性（または分子類似性）の概念は、ケミインフォマティクスにおける最も重要な概念の1つです。[1] [2]これは、化合物の特性予測、事前に定義された一連の特性を持つ化学物質の設計、特に、利用可能な（または潜在的に利用可能な）化学物質の構造を含む大規模なデータベースをスクリーニングすることによる医薬品設計研究の実施に対する現代のアプローチにおいて重要な役割を果たしています。これらの研究は、類似した化合物は類似した特性を持つというジョンソンとマジョーラの類似特性原理に基づいています。[1]
類似度の測定
化学的類似性は、記述子空間における距離の尺度の逆数として説明されることが多い。逆距離尺度の例としては、化合物の構造的類似性を測定する分子カーネルが挙げられる。 [3]
類似検索と仮想スクリーニング
類似性に基づく[4] 仮想スクリーニング（リガンドに基づく仮想スクリーニングの一種）では、データベース内のクエリ化合物に類似するすべての化合物は、同様の生物学的活性を有すると仮定しています。この仮説は常に有効であるとは限りませんが、[5]取得された化合物のセットには、活性物質がかなり豊富に含まれていることがよくあります。[6]数百万の化合物を含むデータベースの類似性に基づくスクリーニングの高い効率を実現するために、分子構造は通常、分子スクリーン（構造キー）または固定サイズまたは可変サイズの分子指紋によって表されます。分子スクリーンと指紋には、2D情報と3D情報の両方を含めることができます。ただし、バイナリフラグメント記述子の一種である2D指紋がこの分野で優勢です。MDLキーのようなフラグメントベースの構造キー[7]は、小規模および中規模の化学データベースを処理するのに十分ですが、大規模データベースの処理は、はるかに高い情報密度を持つ指紋で実行されます。フラグメントベースのDaylight、[8]、 BCI、[9]、およびUNITY 2D（Tripos [10]）フィンガープリントが最もよく知られている例です。フィンガープリントによって表される化学構造を比較するための最も一般的な類似性尺度は、 Tanimoto（またはJaccard）係数 Tです。2つの構造は通常、T > 0.85（Daylightフィンガープリントの場合）の場合に類似しているとみなされます。ただし、 T > 0.85の類似性は一般に同様の生物活性を反映しているという誤解がよくあります（「0.85神話」）。[11]
化学類似性ネットワーク
化学的類似性の概念は、化学的類似性ネットワーク理論を考慮するように拡張することができ、記述的ネットワーク特性とグラフ理論を適用して、大規模な化学空間を分析し、化学的多様性を推定し、薬物標的を予測することができます。最近では、3Dリガンド立体配座に基づく3D化学的類似性ネットワークも開発されており、これを使用してスキャフォールドホッピングリガンドを識別できます。
参照
参考文献
- ^ ab Johnson, AM; Maggiora, GM (1990).分子類似性の概念と応用. ニューヨーク: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-62175-1。
- ^ N. Nikolova; J. Jaworska (2003). 「化学的類似性を測定するためのアプローチ - レビュー」. QSAR & Combinatorial Science . 22 (9–10): 1006–1026. doi :10.1002/qsar.200330831.
- ^ Ralaivola, Liva; Swamidass, Sanjay J.; Hiroto, Saigo; Baldi, Pierre (2005). 「化学情報学のためのグラフカーネル」.ニューラルネットワーク. 18 (8): 1093–1110. doi :10.1016/j.neunet.2005.07.009. PMID 16157471.
- ^ Rahman, SA; Bashton, M.; Holliday, GL; Schrader, R.; Thornton, JM (2009). 「小分子サブグラフ検出器 (SMSD) ツールキット」. Journal of Cheminformatics . 1 (12): 12. doi : 10.1186/1758-2946-1-12 . PMC 2820491. PMID 20298518 .
- ^ Kubinyi, H. (1998). 「類似性と非類似性: 医薬品化学者の視点」.医薬品の発見と設計の展望. 9–11 : 225–252. doi :10.1023/A:1027221424359.
- ^ Martin, YC; Kofron, JL; Traphagen, LM (2002). 「構造的に類似した分子は同様の生物学的活性を持つか?」J. Med. Chem. 45 (19): 4350–4358. doi :10.1021/jm020155c. PMID 12213076.
- ^ Durant, JL; Leland, BA; Henry, DR; Nourse, JG (2002). 「創薬におけるMDLキーの再最適化」J. Chem. Inf. Comput. Sci. 42 (6): 1273–1280. doi :10.1021/ci010132r. PMID 12444722.
- ^ 「Daylight Chemical Information Systems Inc」。2012年12月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。2022年7月19日閲覧。
- ^ 「Barnard Chemical Information Ltd」。2008年10月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。
- ^ “Tripos Inc”. 2012年4月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。2022年7月19日閲覧。
- ^ Maggiora, G.; Vogt, M.; Stumpfe, D.; Bajorath, J. (2014). 「医薬化学における分子類似性」J. Med. Chem. 57 (8): 3186–3204. doi :10.1021/jm401411z. PMID 24151987 . 2023-11-13に閲覧。
外部リンク
- Bender, Andreas; Glen, Robert C. (2004). 「分子類似性: 分子情報科学における重要な技術」.有機・生体分子化学. 2 (22). 英国王立化学協会 (RSC): 3204–18. doi :10.1039/b409813g. ISSN 1477-0520. PMID 15534697. S2CID 16399588.
- 小分子サブグラフ検出器 (SMSD) — 小分子間の最大共通サブグラフ (MCS) を計算するための Java ベースのソフトウェア ライブラリ。これにより、分子間の類似性/距離を見つけることができます。MCS は、共通のサブグラフ (サブ構造) を共有する分子をヒットすることで、薬物のような化合物をスクリーニングするためにも使用されます。
- クラスタリング、回帰、QSAR モデリングのためのカーネルベースの類似性
- Brutus — 分子相互作用フィールドに基づく類似性分析ツール。