本日はサイエンス7件:CHD4標的マクロ環状ペプチド、G2019S選択的LRRK2阻害薬、シンコナアルカロイド由来の神経ブロック薬、経口STAT6分解薬、GTP結合型KRAS G12C阻害薬、SHP2のリジン共有結合フラグメント、DELを用いたAI汎化性評価。業界ニュースは1件で、SanofiのEU独禁法調査の和解です。
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サイエンス・技術トレンド
7件 2026-10-13 · 📄CHD4 / NuRD complex (mRNA-display macrocycles) · Journal of the American Chemical Society (ACS)
macrocyclesmRNA displayprotein-protein interactionfetal hemoglobin
- CHD4のSANT-SLIDEドメインに対するmRNAディスプレイで、NuRD複合体形成の要となるGATAD2Aとの相互作用を阻害する小型マクロ環状ペプチドが得られた。
- スクリーニングはCHD4上の第二の結合部位も示唆し、CDK2AP1がそこに結合することを確認、CHD4–GATAD2A–CDK2AP1三者複合体の構造も決定された。
- NuRDの破壊は胎児型ヘモグロビンの発現を誘導し、鎌状赤血球症などβヘモグロビン異常症に対する実証済みの治療戦略である。
💡 ポイント一回のセレクションでヒットと生物学的知見の両方が得られた点が秀逸だ。タンパク質間相互作用面に乗るマクロ環はそのままでは創薬向きとは言いにくく、三者複合体の構造を手がかりに細胞膜透過性のある分子へ小型化できるかが私の関心事。CHD4上の第二部位はその新たな足がかりになる。関連リモデラーへの選択性も確認したい。
Macrocycle Screening against the C-Terminal Region of CHD4 Uncovers Its Role as an Interaction Hub in the Formation of the Nucleosome Remodeling and Deacetylase Complex ↗
2026-10-12 · 📄Voltage-gated sodium channels (local anesthetics) · Journal of Medicinal Chemistry (ACS)
local anestheticsnatural productssodium channelpain
- 天然物シンコナアルカロイドを母核とするアンモニウム塩を局所麻酔薬として検討し、二環性のキンコリジン骨格が非環状・単環状類縁体より優れていた。
- リード化合物CLA-1-3はラット坐骨神経を50時間以上遮断し、電位依存性ナトリウムチャネルを強力に阻害した。
- 別の化合物CLA-3-5は0.30〜0.60%の濃度で最大約3時間続く感覚選択的な遮断を示した。
💡 ポイント見出しは作用時間だが、より興味深いのは常時荷電したアンモニウムという設計だ。投与部位からの洗い流しが遅くなり、長時間作用の理由になっていそうだ。ただ50時間を超える遮断なら、有効性より先に局所の神経毒性・筋毒性のデータを見たい。
Cinchona Alkaloids-Derived Ammonium Salts for Long-Acting and Sensory-Selective Nerve Blockades ↗
2026-10-10 · 📄LRRK2 (G2019S) · ACS Medicinal Chemistry Letters (ACS)
LRRK2kinase inhibitorParkinson's diseasemutant selectivity
- 構造ガイドのハイブリッド化でインダゾール系LRRK2シリーズを構築。初期のピペリジン体は高活性だが、野生型とG2019S変異体の差がほとんどなかった。
- ピペリジンをオクタヒドロシクロペンタ[c]ピロールに置換すると、活性を保ったまま選択性の幅が拡大。化合物34がこの新規ケモタイプを代表する。
- 著者らは、次世代のパーキンソン病向けLRRK2阻害薬に向けた新たな出発点と位置づけている。
💡 ポイント柔軟なピペリジンを縮環二環に固定するのは選択性を磨く定石で、今回は成功したようだ。ただ炭素骨格が増えた分の脂溶性と脳移行性のコストは入れ込む前に確認したい。CNS標的はどちらにもシビアだ。変異体優先の選択性が酵素アッセイだけでなく細胞でも保たれるかも要確認。
Discovery of G2019S Mutant Selective LRRK2 Inhibitors Based on an Indazole Octahydrocyclopenta[c]pyrrole-Based Hybrid Chemotype ↗
2026-09-25 · 📄STAT6 (PROTAC degrader) · Journal of Medicinal Chemistry (ACS)2026, 69 (19), 22102
PROTACSTAT6atopic dermatitisoral degrader
- 先行のリン酸化ペプチド型STAT6 PROTACを、経口投与を意図した非ペプチド型分解薬に置き換えた。
- WW-210は極めて低い濃度でSTAT6を分解し、他のSTATファミリーに対する選択性の幅も広い。
- 測定可能な経口バイオアベイラビリティを示し、血液と脾臓でSTAT6を分解。アトピー性皮膚炎モデルマウスで皮膚病変の改善、血清IgEの低下、肥満細胞浸潤の減少が見られた。
💡 ポイントSTAT6は平坦で極性の高いSH2面をもつ転写因子で、阻害薬が苦戦しやすく、分解薬なら回避できる典型的な標的だ。ホスホペプチドから出発したPROTACで経口曝露を得た点が真の成果。分子量と極性をどう抑えたか、またSTATファミリー選択性が初代T細胞でも保たれるかを知りたい。
Discovery of a Potent, Selective, and Orally Efficacious STAT6 PROTAC for the Treatment of Atopic Dermatitis ↗
2026-09-24 · 📄KRAS G12C (GTP-bound state) · Journal of Medicinal Chemistry (ACS)2026, 69 (19), 22187
KRAScovalent inhibitorHTSoncology
- 既存のKRAS G12C薬は主に不活性なGDP型を捕捉し、耐性も報告されている。本シリーズは活性型のGTP結合状態を狙う。
- HTSで得たケトインドリジン骨格とアニリン由来アクリルアミドが、switch-IIポケットのCys12に共有結合。結晶構造では、ワーヘッドがGTPアナログのγリン酸と相互作用していた。
- 最適化で得た化合物17は前臨床動物種で経口吸収性を示し、KRAS–cRAF結合とERKシグナルの阻害を持続させ、膵臓がん異種移植モデルで完全退縮を示した。
💡 ポイントγリン酸を使ってワーヘッドを位置決めする発想が巧みで、GTP型への選択性がポケットだけでなくヌクレオチド自体に由来する。比べたいのはRAS(ON)三者複合体阻害薬で、あちらはシクロフィリンAを要するが本系は不要だ。アクリルアミドの反応性とプロテオーム全体でのシステイン選択性も、GDP型結合薬以上に重要になる。
Discovery of Novel Oral Covalent Inhibitors Targeting Active GTP-Bound KRAS G12C with Potent Antitumor Activity ↗
2026-09-18 · 📄SHP2 (covalent fragments, lysine) · Journal of Medicinal Chemistry (ACS)2026, 69 (19), 21955
covalent fragmentslysine targetingSHP2FBDD
- 求電子剤先行型の共有結合フラグメントスクリーニングとリガンド先行型の戦略を組み合わせ、ホスファターゼSHP2のアロステリック・ラッチ部位のリジンを標的とした。
- 計算と実験の両面から結合様式が裏づけられ、この部位で初の強力かつ細胞活性をもつアロステリック共有結合阻害薬を得たと著者らは述べる。
- ラッチ部位が共有結合的に攻略可能であることを示し、新たなSHP2アロステリック骨格への道を開く。
💡 ポイントリジンを狙う共有結合化学はシステインよりはるかに少なく、SHP2そのものよりも、リジンで細胞活性ヒットを実際に出せるワークフローが収穫だ。気になるのは反応性と安定性のバランスで、リジン向け求電子剤は加水分解や可逆性の問題を抱えやすい。プローブと呼ぶ前にプロテオーム全体の選択性データがほしい。
Fragment-Based Covalent Targeting of Lysines at the Allosteric Latch Site of SHP2 ↗
2026-09-18 · 📄DNA-encoded libraries (ML / docking / cofolding benchmark) · Journal of Chemical Information and Modeling (ACS)2026, 66 (19), 12360
DELmachine learningdockingbenchmarkcofolding
- 最近のNeurIPSコンペでは、DELデータで学習した上位MLモデルが分布外の化学空間に汎化できなかった。本研究は構造モデリングでそのギャップを埋められるかを検証する。
- 生物学的に多様な3標的と複数の合成形式のDELを用い、ML、Glideドッキング、GALigandDock、Boltz-2コフォールディングを比較した。
- MLは分布内では良好に機能し、論文の焦点は新規化学空間で各手法がどこまで持ちこたえるかにある。
💡 ポイントランダム分割では好成績なのに新規ケモタイプで崩れるDEL学習モデルは、DELキャンペーンから別シリーズを立ち上げようとする場面でまさに痛い目に遭う点だ。3標的は小規模なパネルだが、同一データで物理ベース手法と同条件で比較した点は有用。ライブラリが未サンプリングの骨格でMLトリアージをどこまで信頼するかの目安にしたい。
Assessing the Generalizability of Machine Learning and Physics-Based Methods with DNA-Encoded Libraries ↗