人工知能を活用した分析がいかに創薬を加速できるか

歪みを持つスピロ複素環は、創薬において価値のある三次元バイオアイソスターとしてますます認識されています。これらの硬い三次元分子骨格は、製薬業界に「フラットランドからの脱出」のための潜在的な解決策を提供します。これは、従来の平坦な芳香族化合物と比較して、複雑な生物学的結合部位をより適切に補完できる足場を提供するためです。スピロ[3.3]ヘプタンについてはその有益な特性が広く実証されていますが、その下位同族体であるスピロ[2.3]ヘキサン（共有されたスピロ炭素を介して3員環と4員環が縮合した歪みを持つサブセット）は、合成の難しさと生物学的データの不足により、ほとんど未開拓のままです。  

これは見過ごされた機会です。なぜなら、これらの歪みを持つスピロ系は、その硬い幾何学的構造を超えて、標的選択性の向上、溶解性の改善、代謝安定性の増加、およびオフターゲット効果の低減をもたらす可能性があるからです。さらに、これらはこれまでアクセスできなかった化学空間において、新たな知的財産の優位性も提供します。  

研究者はどのようにしてこれらのモチーフにより適切にアクセスし、潜在的な標的とリガンドの相互作用を理解し、これらの3D候補のうちどれが創薬において最も有望であるかを予測できるのでしょうか？この問いに答えるため、イタリアのバーリ大学「A. モロ」のレンツォ・ルイージ教授率いる科学者チームは、9種類のスピロ[2.3]ヘキサン誘導体に対する新しい合成アプローチを開発し、CAS BioFinder®で利用可能な新しい人工知能主導の予測分析を使用して、生物活性化合物としての可能性を評価しました。このプロジェクトは、欧州委員会のホライズン・ヨーロッパ・フレームワーク、プロジェクトSusPharma（助成金契約番号101057430）から資金援助を受けました。この研究の全結果は、最近以下のように公開されました。 Angewandte Chemie International Editionの論文。

この手法は、文献に基づいた迅速な インシリコ でのリガンドと標的の相互作用および薬理学的可能性の評価を可能にすることで、この分野の研究を加速させる実用的な方法であり、それによって、この未開拓の化学領域から治療に関連する新しいクラスの分子を発見する一助となります。

スピロ[2.3]ヘキサンの利点と合成の課題

「フラットランドからの脱出」および「コンフォメーション制限」という概念は、創薬候補化合物における sp³混成炭素中心の割合を高めることが、発見から臨床承認へと進む過程での成功率向上に関連していることを示しています。歪みのある sp³に富んだスピロ環状骨格はこれらの基準を満たしており、創薬における価値ある構造モチーフとして、またメディシナルケミストにとって魅力的な存在となっています。  

これまでメディシナルケミストは、2つのスピロ縮合した4員環からなるヘテロ原子含有スピロ[3.3]ヘプタンに多大な注目を注いできており、ピペラジンやモルホリンといった従来の歪みのない複素環のバイオアイソスター（生物学的等価体）としての可能性を模索してきました。これらの研究は、 示しています 。このような歪みのあるsp³に富んだモチーフを組み込むことで、臨床試験に進む化合物の物理化学的特性を改善できることが明らかになっています。  

CAS SciFinder ®の出版物データの分析により、スピロ[3.3]ヘプタンの有用性が明らかになりました。これは、報告されている合成誘導体の数が非常に多く、この骨格を中心とした特許出願や学術論文の数も膨大であるためです（図1を参照）。下位同族体であるスピロ[2.3]ヘキサンは、図2に示す関連出版物の増加が示すように、過去5年間で学術的な注目を集めていますが、そのバイオアイソスターとしての可能性に関する体系的な調査は依然として困難な状況です。これは、それらの物理化学的特性や、 HDAC1/3 および HIPT1の阻害を含む報告された生物活性が同等であるにもかかわらずです。.  

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表1に示す包括的なCAS SciFinderのデータは、文献で報告されている9種類の異なるスピロ[2.3]ヘキサン構造モチーフの普及状況を明らかにしています。注目すべきは、スピロ[2.3]ヘキサンの複素環アナログのほとんどが未開発のままであり、学術的な報告は限られ、特許出願もほとんど、あるいは全く確認されていないという点です。

図1. 学術文献および特許文献におけるスピロ[3.3]ヘプタンおよびヘテロ原子を含むアナログの普及状況。CAS SciFinderから部分構造検索を行い、「市販品として入手可能／調製可能」でさらにフィルタリングして得られたデータ。レビューは除外。アクセス日：2025年6月19日。  

図2. スピロ[2.3]ヘキサン部分構造の出版傾向。出典：CAS SciFinder。

表1。 学術文献および特許文献におけるスピロ[2.3]ヘキサンおよびヘテロ原子を含むアナログの普及状況。CAS SciFinderから部分構造検索を行い、「市販品として入手可能／調製可能」でさらにフィルタリングして得られたデータ。レビューは除外。アクセス日：2025年6月19日。

こうしたモチーフを効率的に組み込むことに関連する合成上の課題に加え、化学反応性や安定性に関するデータが不足していることが、創薬における広範な実装を妨げていると考えられます。  

スピロ[2.3]ヘキサンの従来の合成法では、通常、エポキシ化、アジリジン化、またはシクロプロパン化によって、あらかじめ組み立てられた4員環骨格に3員環を導入します[スキーム1A (i)を参照]。しかし、これらの手法は過酷な条件を必要とすることが多く、許容される官能基が限られており、また3員環上の置換基の構造を変えるには前駆体の再合成が必要となるため、モジュール性に欠けています。  

最近、より柔軟な戦略として、分子内 歪み解放 反応に基づく手法が登場し、スピロ[2.3]ヘキサン骨格へのモジュール的なアクセスが可能になりました[スキーム1A (ii)を参照]。それにもかかわらず、このアプローチは依然として反応性の高い中間体に依存しており、シクロプロパンやオキセタン由来のスピロアナログの調製には適していません。

前述の欠点を克服し、ヘテロ原子を含むスピロ[2.3]ヘキサンライブラリーへの迅速なアクセスを実現するため、研究チームは4員環を有する新規スルホニウム塩を設計しました。これは、ジョンソン・コーリー・チャイコフスキー型反応を介して、穏やかな条件下で様々なπ親電子試薬（アルケン、カルボニル、イミン）に転移させることができ、スキーム1Bに示すように、9種類の異なるスピロ[2.3]ヘキサンモチーフをモジュール方式で構築可能です。

A)

B)

スキーム1. A) スピロ[2.3]ヘキサン合成の最先端アプローチ。 B) 4員環を含むスルホニウム塩を主要な前駆体として用いた、スピロ[2.3]ヘキサン骨格およびそのヘテロ原子含有アナログを構築するための合成計画。

スピロ[2.3]ヘキサン類の合成

スキーム1Bに示す設計計画を実現するため、四員環を有する3種類の新規スルホニウム系試薬 1-3 （シクロブタン、オキセタン、アゼチジン）を開発した。四員環を有するアリールスルフィドが重要な中間体であることが判明し、これをスルホキシドに酸化した後、1,3,5-トリメトキシベンゼンおよび無水トリフルオロメタンスルホン酸と反応させることでスルホニウム塩へと変換した。このルートはマルチグラムスケールまで拡張可能であり、得られた試薬は安定した流動性の高い固体であるため、実験室での取り扱いが容易であり、本手法に重要な実用性をもたらしている。調製の詳細については、 原著論文を参照されたい。

目的とするジョンソン・コーリー・チャイコフスキー反応の最適化後、この合成戦略の実用性とモジュール性を実証するため、9種類すべてのスピロ[2.3]ヘキサン骨格を網羅する60種類以上の基質にアクセスし、あらかじめ設定したすべての目的を達成した。代表的な例をスキーム2に示す。例えば、スチレン、ビニルスルホキシド、アクリレート、アクリルアミドを含む多様な電子不足アルケンとの反応により、目的のスピロ[2.3]ヘキサンが得られ、レフルノミド誘導体のような製薬上重要な骨格の導入が可能となる。電子豊富なアルケンと電子不足アルケンに対するスルホニウム塩の反応性の違いは、この反応がカルベン挿入ではなく、イリドによる親核攻撃を経て進行することを示唆している。対応するエポキシド誘導体はケトンやアルデヒドとの反応によって得られ、これは医薬品有効成分であるフェノフィブラートの導入にも適していた。最後に、アジリジンを有する類似体は、スルホニウム塩 1-3 とイミンとの反応により得ることができる。この戦略により、イミン窒素の容易な官能基化を介して、複雑なイミンへのスピロ[2.3]ヘキサンモチーフの導入も可能となった。したがって、セレコキシブ骨格のみを組み込んだスピロアジリジンや、セレコキシブとフェノフィブラートの両方の骨格を有するスピロアジリジンの合成に成功し、スピロ[2.3]ヘキサンモチーフを特徴とする創薬候補分子を提供する本手法の能力が実証された（スキーム2を参照）。注目すべきは、四員環の種類にかかわらず反応が良好に進行し、ヘテロ原子を含むスピロ[2.3]ヘキサン誘導体へのアクセスが可能になった点である。

スキーム 2。 スピロ[2.3]ヘキサン類の合成。

スピロ[2.3]ヘキサンアナログのバイオアイソスターとしての可能性に関する体系的評価

9種類すべてのスピロ[2.3]ヘキサンアナログが利用可能になったことで、スピロ[3.3]ヘキサン類と同様に、そのバイオアイソスターとしての可能性を体系的に調査することが可能となった。これまで、これらの 構造モチーフ に関する徹底的かつ体系的な特性評価は行われてこなかった。  

この評価を行うため、我々はスキーム3に示す3段階のワークフローを用いたバイオアイソスター特定戦略を開発した。

スキーム 3。 3段階の インシリコ支援型ワークフロー：バイオアイソスター仮説の特定から インビトロ 試験による検証まで。

ステップ1。共通の物理化学的特性を持つ複素環を特定するためのクラスタリングベースのアプローチ：

まず、 教師なし学習アプローチ を用いて、得られた9種類の（ヘテロ原子を含む）スピロ[2.3]ヘキサン骨格すべてを、創薬で一般的に使用される70種類以上の複素環の仮想データベースと比較し、スピロ[2.3]ヘキサンと医薬品化学で汎用される複素環との間の潜在的なバイオアイソスター（生物学的等価体）関係を特定した。  

したがって、すべての構造に対してDFT最適化（ωB97XD3BJ/631++G(d,p)）を行い、エネルギー的に最小化された三次元配座とその関連特性を取得した。一次元（分子量、ヘテロ原子数）、二次元（ドラッグライクネス、logP、トポロジカル極性表面積）、および三次元（双極子モーメント、最良適合面、非球状性）の分子記述子を選択し、 RDKit を用いて計算することで、物理化学的特性の比較とドラッグライクネスの評価を可能にした。  

堅牢な統計解析を確実にするため、記述子を目視で精査し、log₁₀(VIF) ≥ 5のものを除外した。主成分分析（PCA）およびk-メドイド法による クラスタリング により、高次元データセットの可視化を実現した。PCAは化学空間の次元を削減して記述子の寄与を評価し、k-メドイド法によるクラスタリングはシルエットスコア分析に基づいて5つの明確なクラスター（k = 5）を特定した。

9種類のスピロ[2.3]ヘキサンアナログのうち8種類は、医薬品として重要な複素環であるイソキサゾール（レフルノミドに含まれる）およびピリジンとともにクラスター化した。異なるクラスターではあるものの、ピペリジンはスピロ[2.3]ヘキサン骨格と空間的に近接していた。3D PCA空間において、ピペリジンと5-アザスピロ[2.3]ヘキサンのクラスター内平均距離はそれぞれ3.20 ± 0.76および2.28 ± 1.11であり、クラスター間距離はわずか1.69であったことから、物理化学的類似性が確認された。同様に、スピロ[2.3]ヘキサンのクラスター内平均距離は3.59 ± 1.18、ピペリジンとの距離は3.18であった。ピペリジンと比較して、スピロ[2.3]ヘキサン、5-アザスピロ[2.3]ヘキサン、および5-オキサスピロ[2.3]ヘキサンは、同様の分子体積（結合部位の適合性に不可欠）と、より優れた 3Dドラッグライクネス指標 （PBF）を示した。特筆すべきは、5-アザスピロ[2.3]ヘキサンが同等の双極子モーメントを示した一方で、歪みエネルギーが増加した点である。クラスタリングの近接性と分子記述子の類似性は、5-アザスピロ[2.3]ヘキサンが有望な歪みを持つピペリジンのバイオアイソスターであることを裏付けている（表2を参照）。  

表2： 分子特性の比較。青色で示されたデルタ値はピペリジンとの比較値であり、絶対値ではありません。

ステップ2。特定の生物学的ターゲットに対する候補選定を絞り込むための、人工知能を活用したターゲットとリガンドの相互作用予測：

確立された インシリコ でのピペリジンとの潜在的な類似性に基づき、この仮説を実例で検証しました。ピペリジン骨格を持つμオピオイド受容体アゴニストであるペチジンを、現在の手法との構造的適合性および（毒性のあるノルペチジン代謝物の生成を考慮した）より安全な代替薬への臨床的ニーズから、テストケースとして選択しました（図3aを参照）。μオピオイド受容体に対して活性を示す可能性が最も高い類似体を特定し、 インビトロ 試験に向けた候補を優先順位付けするために、人工知能による予測分析を活用しました。この目的のためにCAS BioFinderを選択しました。このプラットフォームにより、科学文献から抽出された化学的・生物学的関係を用いてタンパク質とリガンドの相互作用をモデル化し、迅速かつデータ駆動型の インシリコ での薬理活性予測が可能となりました。5-アザスピロ[2.3]ヘキサン骨格を含むペチジン類似体をヒトμオピオイド受容体に対して評価するため、反復的な予測分析ワークフローを適用しました（図3bを参照）。  

[Breaker]： ここに提示されたターゲットとリガンドの相互作用データは、CAS BioFinderの統合された生物学および化学データベースから引用しています。 同様の治療ターゲットに取り組む創薬チーム 予測人工知能機能を活用して、結合親和性と選択性プロファイルを評価できます。 

初期スクリーニング（pActおよび信頼度スコア、表3）により、アナログ 4 および 5 が有望であると特定され、予測pAct値はそれぞれ6.54および5.92でした。クラスタリングにより有望性が低いと判断されたスピロ[2.3]ヘキサンおよび5-オキサスピロ[2.3]ヘキサンアナログ（6 および 7）には、予測される活性は見られませんでした。これらの結果に基づき、エステル側鎖を調整することで、さらなる5-アザスピロ[2.3]ヘキサン誘導体を探索しました。エチルエステルをメチル基（8）またはイソプロピル基（9）に置換しても、予測pActはわずかに低下するのみでした（6.50および6.48）。興味深いことに、アゼチジンエステル （10）を導入すると予測活性は大幅に向上しましたが（pAct 7.22）、オキセタンエステルは (11) は、評価対象の標的に対して予測される活性を示さなかった。

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図3 a) ペチジン、分娩時に使用される合成オピオイド。 b) CAS BioFinderにアップロードした潜在的なバイオアイソスターおよび誘導体。

表3 人工知能を用いた標的相互作用予測（信頼度スコアを含むpAct）  

[H3]: ステップ3 インビトロ 選択された標的との高い相互作用確率を示す優先リガンドの検証：

予測分析アプローチを実験的に評価するため、μ-オピオイド受容体に対して最も高い予測活性（pAct）を示した3つのリガンド（化合物 4、 8、および 10）を、 in vitro 試験用に選択し、ネガティブコントロールとしてスピロ[2.3]ヘキサン 6 を併用した。これらの化合物はすべて、開発された手法を用いて合成され、μ-オピオイド受容体を発現するSHSY5Y神経芽腫細胞を用いたラベルフリー結合アッセイ（EnSpireプラットフォーム、PerkinElmer社製）により評価された。屈折率の変化を検出する光学バイオセンサーを用いて段階希釈（0.03～150 μM）を分析し、ポジティブコントロールとして既知のμ-オピオイド受容体アゴニストであるDAMGOを使用した。  

用量反応分析の結果、試験したすべての化合物においてマイクロモル濃度の結合活性（10～39 μM）が認められ、μ-オピオイド受容体への結合が確認された（図4参照）。予測された活性化合物（4、 8、および 10) は、 インシリコ 予測と一致しており、置換ピペリジンのバイオアイソスターとしての5-アザスピロ[2.3]ヘキサン骨格の適合性を裏付けています。アナログ 10は、CAS BioFinderで最高のpActが予測されたものであり、最良の結合活性（10 μM）を示しました。  

教師なし学習により、一般的に適したバイオアイソスター骨格の特定が可能になりましたが、人工知能を活用した標的予測は、実験的検証のための候補を効果的に優先順位付けしました。注目すべきことに、化合物 6は、クラスタリング分析においてピペリジンと構造的に近いにもかかわらず不活性であると予測されていましたが、測定可能な結合活性を示しました。これは、利用可能なトレーニングデータ内での表現が限られている骨格に適用した場合の、予測モデルの現在の限界を浮き彫りにしています。

図4. 試験したリガンドのマイクロモル単位の結合活性。  

[H2]: 創薬におけるバイオアイソスター同定のための新しいアプローチ

3種類の新規スルホニウム塩試薬を用い、これまで十分に探索されてこなかったスピロ[2.3]ヘキサン類似体にアクセスするための、簡便かつ汎用的で官能基許容性の高い戦略が開発されました。この合成プラットフォームは幅広い適用が可能であり、電子不足アルケン、カルボニル化合物（ケトンおよびアルデヒド）、イミンが、それぞれスピロ環状シクロプロパン、エポキシド、アジリジンを形成するための有効な反応パートナーとして機能することが示されました。合計で60以上の例が報告されており、この手法の汎用性と堅牢性が強調されています。

合成開発に加え、スピロ[2.3]ヘキサンのバイオアイソスターとしての可能性を、統合された in silico ワークフローを用いて体系的に評価しました。このワークフローは、教師なし学習と人工知能による予測分析を組み合わせたものです。CAS BioFinderを活用することで、科学文献から抽出された収集済みの化学的・生物学的関係に基づき、タンパク質とリガンドの相互作用をデータ駆動型で予測することが可能となりました。CAS BioFinderは、候補リストを66化合物から4つの有望な候補へとわずか数分で絞り込むことで、この単一プロジェクトにおいて外部試験費用を少なくとも15,000ドル削減し、初期のプロジェクト設計から生物学的検証までの全体的なプロジェクト期間を8ヶ月に短縮しました。CAS BioFinderを使用しない場合、同様のプロジェクトには数年かかることも珍しくありません。

この分析により、5-アザスピロ[2.3]ヘキサンが、その予測される構造的および相互作用的特徴に基づき、有望なピペリジンバイオアイソスターであることが特定されました。産科鎮痛薬として使用されるピペリジン含有μオピオイド受容体アゴニストであるペチジンをモデルシステムとして使用し、この仮説をその後の in vitro 結合試験を通じて検証しました。

全体として、本研究は、CAS BioFinderのような現代の人工知能を活用した予測ツールが、ターゲットを絞った化合物選定を導き、新規化学空間の発見から生物学的評価までの期間を短縮することで、合成化学をどのように補完できるかを示しています。 in vitroCAS BioFinderによる透明かつ根拠に基づいた予測により、合成化学者は、従来の合理的な創薬設計では設計されなかったであろう全く新しい分子のターゲットを、より容易に特定できるようになります。 in vitro 試験を、事前にスクリーニングされたより短い候補リストから開始することで、事前の検証と焦点の絞り込みを通じて、 in vitro 試験に伴うリスクとコストを削減します。

本稿で述べたスルホニウム塩試薬は、有機合成においてより広範な応用が見込まれます。また、スピロ[2.3]ヘキサンへのこのモジュール式ルートは、予測分析と組み合わせることで、医薬品化学における有用なコアとしてのこれらのモチーフのさらなる探求を促進するでしょう。

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P.Natho, A.Vicenti, F.Mastrolorito, F.De Franco, L.Walsh-Benn, M.Colella, E.Mesto, E.Schingaro, O.Nicolotti, A.Gioiello, R.Luisi, Angew. Chem. Int. Ed. 2026, 65, e21633. https://doi.org/10.1002/anie.202521633  

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