CzeekS

CGBVSによる化合物高速スクリーニングシステム

独自手法CGBVSによる自社データの活用が可能

Chemical Genomics-Based Virtual Screening (CGBVS*1,2,3)では、タンパク質(Biological space)と化合物(Chemical space)との相互作用情報(ケミカルゲノミクス情報)から抽出された結合パターンより活性化合物を予測します。
CzeekSを導入する事により、製薬企業や研究機関において、自社内に蓄積された独自アッセイデータを用いて、医薬品候補化合物の高速かつ高精度なスクリーニングが可能となります。

*1 Analysis of multiple compound-protein interactions reveals novel bioactive molecules. Mol. Syst. Biol. 7, 472, 2011

*2 Systems biology and systems chemistry: new directions for drug discovery. Chem. Biol. 19(1), 23-8, 2012

*3 Unifying Bioinformatics and Chemoinformatics for Drug Design. Systems and Computational Biology – Bioinformatics and Computational Modeling, 99-120, 2011

CGBVS
● 相互作用マシンラーニング法(CGBVS)によるスクリーニング計算を実行
独自計算手法CGBVSをコマンドラインで実行するためのシステムを提供します。高い予測精度で高速なインシリコ化合物スクリーニングを実現します。
● マルチターゲット予測による化合物スクリーニングが可能
複数の標的タンパク質に対するスコアリングにより、化合物の選択性を考慮したスクリーニングが可能です。
● 化合物のターゲット探索が可能
化合物毎に予測モデルに含まれる全タンパク質のスコア計算を実行でき、標的タンパク質の探索に応用できます。
● 様々な予測モデルをラインナップ
標準予測モデルとして8種のたんぱく質グループ(GPCR, Kinase, Ion channel, Transporter, Nuclear receptor, Protease, Cytochrome P450, PPI)をそろえています。
● 独自データを追加して予測モデルの作成が可能
自社内の独自アッセイデータを追加して予測モデルをリファインすることが出来ます。データ追加により学習モデルの予測精度の向上が見込めます。
● マルチコア対応(OpenMP 並列化)
CzeekS をマルチコアCPU の計算機上で利用することにより、CGBVS 計算をより高速で実行できます。

技術基盤

CGBVS(Chemical Genomics Based Virtual Screening )は、京都大学薬学研究科システム創薬科学(当時)奥野恭史教授により開発された高速かつ高い予測精度を誇る計算手法であり、インテージヘルスケアが京都大学より技術特許の実施権を付与されて実施するものです。

システムライセンス価格

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予測モデル

最新のChEMBL予測モデルは、化合物記述子としてalvaDescを、タンパク記述子としてPROFEAT 2016を使用しています。標準で提供される予測モデルはChEMBL DBのデータを用いて作成されたモデルです。PPIモデルにはChEMBLに加え、PPIデータ専用のTIMBAL DBのデータも含まれています。

ChEMBL25モデル

モデル名 標的
タンパク質数
学習
データ
(相互
作用数)
モデル内容 (標的タンパク質の種類)
GPCR 224 151,400 ClassAα, ClassAβ, ClassAδ, ClassAγ, ClassB, ClassC
Kinase 413 152,152 AGC, CAMK, CMGC, STE, TK, TKL, others
Ion channel 175 56,706 Voltage-gated, Ligand-gated, others
Transporter 117 43,457 Electrochemical, ATPase, ATP-binding casette
Nuclear
receptor
41 39,529 NR1, NR2, NR3, NR4, NR5
Protease 220 115,545 Endopeptidase, Exopeptidase
Cytochrome 30 57,472 Cytochrome P450, Prostacyclin, Thromboxane
PPI 51 61,910 Bcl, Integrins

※CytochromeとPPIモデルは、2019年より新たに提供しています。

ターゲットタンパク質

各予測モデルに含まれるタンパク質のリストです。

GPCR

Kinase

Ion Channel

Transporter

Nuclear Receptor

Protease

Cytochrome P450

PPI


以下のリンクより、Excelフォーマットの更新情報とタンパクリストがダウンロードできます。

タンパクリスト(MS Excelファイル)

資料ダウンロード

CzeekS ver. 2 マニュアル(PDF)

CzeekSシステムを利用して計算を実行するための製品マニュアルです。

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