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~最新のScience Technologyを有する英米3社の特別講義・CBI学会スポンサー企業企画~

 

『次世代GPUシミュレーションと iPS疾患モデルが融合する創薬イノベーション』

Innovative drug discovery platform combining next generation GPU simulation and disease modelled iPS cells.

2018年10月9日(火)14:00~15:30

 

タワーホール船堀(CBI学会2018年大会会場)303室

 

<スピーカー>

Dr Giovanna Tedesco (Cresset)

Dr Sunhwan Jo (SilcsBio)

Dr Marcus Yeo (DefiniGEN)

 

主催 Biospire株式会社、レベルファイブ株式会社

 

 

座長 慶應義塾大学薬学部 池田和由 氏

 

創薬におけるスピードと手法が、iPSと、AIに代表される革新的なコンピューター技術(GPU)の進歩によって、大きな変化点を迎えています。本セミナーでは、英国と米国から講師を招き、計算化学における最先端の技術を2件、iPS創薬に関する技術を1件ご紹介します。

 

英Cresset社からは、昨年リリースされた最新のSBDDツール~Flare~を中心に全く新しい分子設計の方法をご紹介いたします。XED力場によるCressetソフト特有の精密な計算モデルを分子間相互作用に適用することで、インシリコによるヒット同定・拡張から、リガンド相互作用エネルギー論にもとづく残基の抽出、相互作用に関わる水分子の解析を高精度に行うことが可能です。

 

米SilcsBio社からは、小分子プローブを導入したマイクロ秒アンサンブル MD法をコア技術にしたヒットtoリードにおける創薬探索研究の事例をご紹介いたします。これからの計算化学において、必要不可欠なGPU高速化シミュレーションの先駆けとしてリアルタイムMDの最新技術、及びPharmacoporeの作成、ポケット発見、バーチャルスクリーニングの手法についてフォーカス致します。

 

英DefiniGEN社からは、ゲノム編集とiPS分化誘導を組合わせた新たな疾患モデル細胞作製に関する技術情報とグローバルファーマを中心とした受託プロジェクトの概要が説明されます。同一のiPS細胞を出発点とし、一方をゲノム編集により疾患化、一方を健常人細胞として同一の分化誘導プラットフォームに乗せた、疾患の有無のみが異なるisogenicコントロールが提供できるようになり、既に希少疾患を中心とした探索プログラムとフェノタイプスクリーニングに広く活用されはじめています。


Cresset


Predicting biological activity using the electrostatic complementarity of protein-ligand complexes

 

Matthias Bauer, Mark Mackey, Giovanna Tedesco

 

Electrostatic interactions between small molecules and their respective receptors are a key contributor to the free energy of binding. Assessing the electrostatic match between ligands and binding pockets provides therefore important insights into why ligands bind and what could be changed to improve binding. The polarizable XED force field is an excellent base for calculating electrostatic properties due to its description of anisotropic atomic charge distributions and relatively modest computational costs. By computing electrostatic potentials for both ligand and protein with XED, the Electrostatic Complementarity™ of complexes can be assessed via (1) inverse correlation of the respective local electrostatic potentials (Pearson or Spearman rho rank tests) or (2) calculating a normalized surface complementarity integral, yielding electrostatic complementarity scores. The latter approach also allows visualization of the local electrostatic matching on the van der Waals surface to identify electrostatic clashes and inform ligand design. We present the theoretical background of our electrostatic complementarity descriptors along with several case studies showing the practical application of the scores to the prediction of activity and of the visualization to ligand design.

 


SilcsBio

Site Identification by Ligand Competitive Saturation (SILCS) reproduces experimental binding trends for 31 TrmD ligands

 

Sirish Kaushik Lakkaraju, Sunhwan Jo, Olgun Guvench, Alexander D. MacKerell Jr

 

Site-Identification by Ligand Competitive Saturation (SILCS) computational functional group mapping provides insights into the binding preferences of a target protein that can be used qualitatively and quantitatively to drive ligand design. SILCS is a robust structure-based approach that gives information-rich Grid Free Energy (GFE) FragMaps that encompass critical aspects such as protein flexibility and explicit solvation. Here we describe the use of the SILCS approach on tRNA methyltransferase (TrmD) and 31 ligands belonging to two series originally donated by GSK and made publicly-available through Community Structure-Activity Resource (CSAR) and the D3R Database.

SILCS-MC sampling of ligands in the field of the FragMaps yields Ligand Grid Free Energy (LGFE) scores. SILCS scoring correctly predicts favorable vs. unfavorable modifications relative to a reference ligand (27/30 predictions correct). Additionally, SILCS FragMaps recapitulate functional group patterns of both series of ligands. This information can be used to drive design and optimization visually.


DefiniGen

Validating novel determinants of metabolic disease using an integrated CRISPR/Cas9 iPS differentiation platform technology approach

 

Marcus Yeo, Filipa Soares, Masashi Matsunaga, Ludovic Vallier

 

To validate the new therapeutic target candidate outputs from disruptive AI approaches and a range “omic” technologies: genetic, epigenetic and transcriptomic, proteomic, and metabolomic, next generation phenotypic screening platforms are required. DefiniGEN platform combines CRISPR/Cas9-gene editing, Nobel prize winning Yamanaka iPS stem cell and GMP-compatible directed differentiation to generate predictive disease models for metabolic disease which are reflective of the in vivo state. The platform can generate models for complex diseases such as NAFLD/NASH in which disease implicated loci are systematically modified alongside isogenic control lines which are identical to the disease variant apart from the introduced mutation. This enables us to determine the contribution of  a particular gene variant to the disease state. This approach is particularly powerful for complex diseases where multiple genes and variants impact on the severity of disease progression. 

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Abstract - 次世代GPUシミュレーションと iPS疾患モデルが融合する創薬イノベーション
Biospire-Lifematics CBI seminar A4x2 abs
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※当日参加も可能ですが、多くの聴講が見込まれるため、事前登録を頂いた方を優先にご案内いたします。

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【備考】

CBI学会2018年大会には、別途学会参加への登録が必要です。詳細はこちらのリンクを活用ください。

また若干枚数の招待券をご用意できる見込みです。詳細はBiospireまでお問合せ下さい。

セッションは英語で行われ、同時通訳はございません。