薬物設計におけるタンパク質リガンドドッキング：パフォーマンス評価と結合ポーズ選択

創薬の主な目標は、特定の生物学的標的を調節することができる薬物様化合物の同定です。したがって、分子ドッキングシミュレーションを介した候補リガンドの信頼できる結合ポーズの予測は、構造ベースの薬物設計（SBDD）で追求される重要なステップを表しています。分解された3次元リガンド間タンパク質構造の数が増加しているため、計算能力とソフトウェア開発の拡大とともに、実験データの包括的かつ体系的な使用を熟練して、ドッキングパフォーマンスを検証することができます。これにより、ターゲット内の試験化合物の結合ポーズを予測するときに、プロトコルを選択して採用することができます。複数のドッキングソフトウェアの可用性を考えると、初期の研究段階での比較ドッキング評価は、分子モデリングの失敗を最小限に抑えるための必須ステップを表しています。この章では、自由に利用可能なツールを使用して、半自動化された方法でドッキング評価を実行する方法について説明します。

Main goal in drug discovery is the identification of drug-like compounds capable to modulate specific biological targets. Thus, the prediction of reliable binding poses of candidate ligands, through molecular docking simulations, represents a key step to be pursued in structure-based drug design (SBDD). Since the increasing number of resolved three-dimensional ligand-protein structures, together with the expansion of computational power and software development, the comprehensive and systematic use of experimental data can be proficiently employed to validate the docking performance. This allows to select and refine the protocol to adopt when predicting the binding pose of trial compounds in a target. Given the availability of multiple docking software, a comparative docking assessment in an early research stage represents a must-use step to minimize fails in molecular modeling. This chapter describes how to perform a docking assessment, using freely available tools, in a semiautomated fashion.