AI駆動最適化が生んだ、高活性なHBVカプシド集合モジュレーター
- 既知のカプシド集合モジュレーターNVR 3-778を出発点とし、構造基盤のフラグメント成長と医薬化学を組み合わせた多目的最適化ワークフローを適用した。
- 抗ウイルス活性と薬物様性/ADMET特性を同時に予測するため、従来法に加え機械学習モデルを活用した。
- このワークフローにより約48種の新規スルファモイルベンズアミド類縁体が創出・評価された。
- リード化合物11B-6は、出発骨格と比較して優れた抗ウイルス効力と改善された薬物様特性を示した。
💡 ポイント
約48種の類縁体で一つの明確に優れたリードにたどり着くのは、タイトなデザイン・メイク・テストサイクルであり、NVR 3-778からのフラグメント成長にML由来のADMET予測を組み合わせたのは、まさにこうしたモデルが真価を発揮する場面——効力追求だけでなく多パラメータ最適化だ。次の関心事は、11B-6がこのケモタイプを悩ませてきたCAM耐性HBV変異株に対しても効果を保てるかどうかだ。