フラグメントベースリード探索 (FBLD )、別名フラグメントベース創薬 (FBDD )は、 創薬 プロセスの一環としてリード化合物を 見つけるために用いられる手法です。フラグメントとは、サイズが小さく分子量の低い小さな有機分子のことです。[ 1 ] この手法は、生物学的標的 に弱くしか結合しない可能性のある小さな化学フラグメントを特定し、それらを成長させたり組み合わせたりして、より高い親和性を持つリード化合物を生成することに基づいています。FBLDは、ハイスループットスクリーニング (HTS)と比較することができます。HTSでは、最大数百万の化合物を含むライブラリーが用いられ、その分子量は約100万です。 500 Da の化合物がスクリーニングされ、ナノモル結合親和性が求められる。対照的に、FBLD の初期段階では、約 200 Da の分子量を持つ数千の化合物のライブラリーがスクリーニングされ、ミリモル親和性が有用と考えられる。[ 2 ] FBLD は、新規強力阻害剤を 発見するための研究で使用されている技術である。[ 1 ] この方法論は、複数の疾患に対するマルチターゲット薬の設計に役立つ可能性がある。マルチターゲット阻害剤アプローチは、複数のターゲットに対する阻害剤の設計に基づいている。このタイプの薬剤設計は、 革新的で効果的な治療法を発見するための新しい多剤併用薬理学的経路を開く。アルツハイマー病 (AD) やパーキンソン病などの神経変性疾患も、かなり複雑な病因病理を示す。マルチターゲット阻害剤は、AD の複雑さに対処するのに適しており、AD の多因子性を制御し、その進行を止めるための新しい薬剤を提供する可能性がある。[ 3 ]
図書館のデザイン 5の法則 になぞらえて、理想的なフラグメントは「3の法則」(分子量 <300、ClogP <3、 水素結合 供与体と受容体の数がそれぞれ3未満、回転可能な結合の数が3未満)に従うべきであると提案されている。[ 4 ] フラグメントは標的に対する親和性が比較的低いため、高濃度でスクリーニングできるように高い水溶性を持つ必要がある。
従来の図書館に対する利点 低分子量フラグメントベースのライブラリーをスクリーニングする利点は、従来の高分子量化学ライブラリー と比較していくつかある。[ 16 ] これらには以下が含まれる。
水素結合が親和性に寄与しやすい親水性ヒット( エンタルピー 駆動結合)が多い。一般的には疎水性基を追加することで親和性を高める方がはるかに容易である(エントロピー 駆動結合)。親水性リガンドから始めると、最終的に最適化されたリガンドが疎水性になりすぎない(log P < 5)可能性が高くなる。 リガンド効率が 高いほど、最終的に最適化されたリガンドは分子量が比較的低い(MW < 500)可能性が高くなります。理論的には2〜3個のフラグメントを組み合わせて最適化されたリガンドを形成できるため、N個の化合物からなるフラグメントライブラリーをスクリーニングすることは、 従来のライブラリーで N2〜N3 個 の 化合物をスクリーニングすることと同等である。 フラグメントには、本来であれば好ましいリガンドとタンパク質の相互作用を妨げる立体障害基が含まれる可能性が低いため、フラグメントライブラリーの組み合わせ上の利点がさらに高まります。
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