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Issue No. 28 · Tuesday

2026.11.03

11月2日に論文データベースへ登録された論文から

4Articles
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Structure Update3Structure-Based Study1

Today’s Structures

Contents
  1. SARS-CoV-2 NSP3 Mac1 macrodomainAIで絞った阻害剤候補が、Mac1にたしかに結合した
  2. PDB ID が本文にないHuman ALDH1B1ALDH1B1阻害剤の弱点を、構造を手がかりに改良した
  3. EMDB マップのみCryoAssign (E. coli DnaK and ArnA maps)正体不明の電子密度から、AIがタンパク質を絞り込む
  4. 構造図なしHuman GSK3βGSK3βの結晶構造111件は、8つの状態に分けられる

Contents

4 Articles
  1. 構造図：SARS-CoV-2 NSP3 Mac1

    Picked up·Structure Update

    SARS-CoV-2 NSP3 Mac1 macrodomain

    AIで絞った阻害剤候補が、Mac1にたしかに結合した

    ドッキングで選んだ化合物とMac1の複合体を1.02 Åの結晶構造で確かめた

  2. PDB ID が本文にない

    Structure Update

    Human ALDH1B1

    ALDH1B1阻害剤の弱点を、構造を手がかりに改良した

    複数の複合体の結晶構造で結合の溝を調べ、安定性の高いIGUANA-5を得た

  3. EMDB マップのみ

    Structure Update

    CryoAssign (E. coli DnaK and ArnA maps)

    正体不明の電子密度から、AIがタンパク質を絞り込む

    AlphaFold2の予測構造を機械学習で順位づけし、未同定のクライオ電顕マップを解析した

  4. 構造図なし

    Structure-Based Study

    Human GSK3β

    GSK3βの結晶構造111件は、8つの状態に分けられる

    既存のPDB構造をすべて分類し、リガンドの種類と活性化ループの違いを関連づけた

Picked up Today’s Structure2026.11.031 Article

AIで絞った阻害剤候補が、Mac1にたしかに結合した

ドッキングで選んだ化合物とMac1の複合体を1.02 Åの結晶構造で確かめた

PaperStructure-based discovery of inhibitors of Mac1 domain of nonstructural protein-3 of SARS-CoV-2 by machine learning-augmented screening of chemical space

First authorFuqiang Ban (University of British Columbia, Canada)

CorrespondingArtem Cherkasov (University of British Columbia, Canada), Francesco Gentile (University of Ottawa, Canada)

JournalScientific Reports

Published2026.08.03

LicenseCC BY-NC-ND 4.0

構造図：SARS-CoV-2 NSP3 Mac1
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Proteins & Nucleic Acids

  • NSP3 Mac1（マクロドメイン）Non-structural protein 3

Ligands

  • CACHE3-HI_1706_56 (S)A1BKQ4-{[(1S)-2-bromocyclohex-2-en-1-yl]amino}-7H-pyrrolo[2,3-d]pyrimidine-5-carboxamide
  • CACHE3-HI_1706_56 (R)A1CM44-{[(1R)-2-bromocyclohex-2-en-1-yl]amino}-7H-pyrrolo[2,3-d]pyrimidine-5-carboxamide
疑問・課題
ADP-リボースと競合し、電荷を持たないMac1阻害剤の新しい骨格が必要だった。
アプローチ
約2,500万化合物をAI併用ドッキングで絞り、結合を測り、ヒットの結晶構造を決めた。
結果
83化合物から1つがKD 20 µMで結合し、1.02 Åの複合体構造が予測した結合の姿とほぼ一致した。
わかったこと
AI併用の仮想スクリーニングと類縁体探索で、電荷を持たない新しいMac1阻害剤の系列が見つかった。
残された課題
細胞での膜透過性・毒性・抗ウイルス活性は未評価で、次の課題とされている。
原著論文を開くSci Rep · 英語 · 外部サイト

Highlights

検証した83化合物のうちヒットは1つ（1.2%）だった。この部位は計算で攻めにくいと論文は述べている。ヒットは SPR で KD 20 µM を示し、PARP14 には結合しなかった。

原文

“Overall, the final hit rate of our virtual screening workflow was rather low (total 1/83 − 1.2% hit rate, 1/26–3.84% hit rate for consensus set, 1/69–1.45% hit rate for visually selected set, 1/12–8.33% hit rate for common set)”Results and discussion

結晶構造では、ドッキングで使った閉じた形ではなく、Phe132 が溶媒側に飛び出した形が安定化していた。化合物は低占有率（26%）で、Phe132 のループの動きが結晶中で制限されたためと論文は考察している。

原文

“This clash may also explain the low occupancy of the ligand (26%)”Results and discussion

ヒットに近い類縁体17個を合成し、12個が SPR で結合した。シクロヘキセン部分を置き換えた化合物で KD 12〜134 µM の範囲に収まり、新しい化合物系列と位置づけられた。

原文

“16 of the 17 analogues displayed dose-response inhibition (three concentrations: 10, 30 and 100 µM) of the binding of Mac1 to the ADP-ribose peptide”Results and discussion

Lab Notes

発現系
大腸菌 BL21(DE3)で発現（HTRF・SPR 用のタンパク質）
コンストラクト
NSP3 Macro 1 ドメイン（残基 205–380、SPR は 206–374）
結晶化／グリッド作製
P43 の結晶にリガンドをソーキング（5–10 mM、2–4 時間）
データ収集・解析
ALS ビームライン 8.3.1 で回折データを収集、PanDDA でリガンドを同定

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Structure Update2026.11.032 Articles

ALDH1B1阻害剤の弱点を、構造を手がかりに改良した

複数の複合体の結晶構造で結合の溝を調べ、安定性の高いIGUANA-5を得た

PaperDevelopment of next-generation ALDH1B1 inhibitors with enhanced pharmacological and functional properties

First authorA. Kaan Tarhan (Stanford University)

CorrespondingJames K. Chen (Stanford University)

JournalJournal of Medicinal Chemistry

Published2026.10.22

LicenseTDM

構造図：ALDH1B1（ヒト）
疑問・課題
ALDH1B1阻害剤IGUANAは代謝されやすく、細胞から排出されやすいことが課題だった。
アプローチ
IGUANAの3つの部分を作り替え、ALDH1B1との複合体の結晶構造を見ながら活性と薬物動態を比べた。
結果
二環のアリール部分をシクロヘキシルエーテルに替えたIGUANA-5は、IC50 10〜13 nM級で肝ミクロソーム中の寿命も延びた。
わかったこと
アリール–アルキルエーテルが二環芳香族の代わりになり、がんスフェロイドに選択的に効く阻害剤が得られた。
残された課題
グアニジンは細胞から排出されやすく、経口投与での吸収は低いと予想され、追加の化学修飾が必要とされている。
原著論文を開くJ Med Chem · 英語 · 外部サイト

Highlights

IGUANAは、置換フェニル基が活性部位の触媒システイン付近に入り、二環のグアニジンが活性部位の入口で Asn457 の主鎖カルボニルと結びつく。ビアリール部分は酸性残基に囲まれた溶媒側の溝に伸びる。

原文

“The substituted phenyl group is embedded in the active site pocket, proximal to the catalytic cysteine (Cys302; residue numbering based on the mature mitochondrial protein) and cradled by aromatic and aliphatic residues (Figure 1 and Table S1).”Results and Discussion

トリフルオロメトキシ基の複合体構造（9Q5Q、9Q5R）では、この基が溝に入らず溶媒側に出ていた。これを手がかりに、より大きなアルコキシ基を試してIGUANA-5に至った。

原文

“crystal structures of ALDH1B1 bound to either 13 (PDB ID: 9Q5Q) or 14 (PDB ID: 9Q5R) showed that the trifluoromethoxy group does not engage the biaryl-binding cleft and instead is solvent-exposed (Figure S2).”Results and Discussion

IGUANA-5は10種のALDHアイソフォームのどれにも10 µMで30%を超える阻害を示さず、スフェロイドに対する活性は接着培養の35倍だった。一方、グアニジンは細胞外へ排出されやすい。

原文

“None of the ALDH paralogs tested was inhibited by more than 30% at a 10 μM compound dose.”Results and Discussion

正体不明の電子密度から、AIがタンパク質を絞り込む

AlphaFold2の予測構造を機械学習で順位づけし、未同定のクライオ電顕マップを解析した

PaperA learning-to-rank framework for large-scale identification of unknown proteins from cryo-EM and cryo-ET maps

First authorQi Hu (Mayo Clinic, USA)

CorrespondingQi Hu, Georges Mer (Mayo Clinic, USA)

JournalbioRxiv

Published2026.10.13

LicenseCC BY 4.0

構造図：CryoAssign（DnaK・ArnA）
疑問・課題
クライオ電顕・ET の密度マップには正体不明の成分が残り、中解像度では側鎖から同定しにくい。
アプローチ
AlphaFold2 の予測構造を密度マップに網羅的に当てはめ、機械学習の順位づけで候補を並べるCryoAssignを作った。
結果
4.2 Åのマップは DnaK、3.9 Å のD3対称マップは ArnA が1位となり、細胞外小胞のマップは α2-マクログロブリン族に絞れた。
わかったこと
側鎖が見えない中解像度のマップでも、正解または少数の候補群まで絞り込める。
残された課題
順位づけは最初の剛体ドッキングの質に左右され、正解が低順位になる例もあった。
原著論文を開くbioRxiv · 英語 · 外部サイト

Highlights

AlphaFold2 モデルを pLDDT と PAE でドメインに分け、マップ全体に対して網羅的に当てはめる。マップを先に切り分ける必要はなく、XGBoost の順位づけモデルが相関などの指標を統合する。

原文

“Unlike DomainFit16, CryoAssign does not require prior map segmentation.”Results

未同定の大腸菌マップ2つで、4.2 Å は DnaK の ヌクレオチド結合ドメインのみ、3.9 Å は ArnA の六量体と同定した。ArnA だけが原子団の全密度を説明できた。

原文

“ArnA alone accounted for the complete density and had the expected molecular mass of approximately 70 kDa.”Results

約15 Å で粗く当てはめるため、側鎖が見えなくても働く。4〜12 Å にフィルターしたマップでは正解が上位に残りやすく、15 Å を超えると順位は不安定になった。

原文

“whereas rankings generally became less reliable beyond approximately 15 Å”Results

Structure-Based Study2026.11.031 Article

GSK3βの結晶構造111件は、8つの状態に分けられる

既存のPDB構造をすべて分類し、リガンドの種類と活性化ループの違いを関連づけた

PaperDefining the conformational landscape of glycogen synthase kinase 3 beta (GSK3β)

First authorAkanksha Gurtu (The University of Texas Medical Branch, USA)

CorrespondingFernanda Laezza (The University of Texas Medical Branch, USA)

JournalActa crystallographica. Section D, Structural biology

Published2026.10.23

LicenseCC BY 4.0

疑問・課題
GSK3βの結晶構造は多数あるのに、全体を一つの枠組みで整理した解析はなかった。
アプローチ
既存のPDB構造111件を KinCoRe の基準で手作業で分類し、リガンドとの関係を調べた。
結果
すべてDFG-inだが、活性化ループやαC-ヘリックスの違いで8つの状態に分かれた。
わかったこと
構造ごとに異なる状態が捉えられており、ドッキングや設計に使う構造は状態を選んで決めるべきだと示された。
残された課題
1つだけの状態が3つあり、その出現の頻度は現時点では判断できない。
原著論文を開くActa Crystallogr D Struct Biol · 英語 · 外部サイト

Highlights

全構造が DFG-in で、BLA-minus が107件、ABA-minus が2件だった。触媒に重要な Lys85–Glu97 の塩橋と活性化ループの状態が、状態の分け目になる。

原文

“GSK3β exists in two major DFG-in clusters: the BLA-minus and ABA-minus states (a total of 107 BLA-minus structures and two ABA-minus structures).”Results and discussion

αC–β5 ループが大きく動いた構造が7件あり、これが8つ目の状態を加えた。アロステリックな低分子は、これまでGSK3βと共結晶化されていない。

原文

“Notably, no Type III (allosteric) small-molecule inhibitors have been co-crystallized with GSK3β to date.”Results and discussion

最も多い状態が51件（46.8%）で、残りが多様に分かれる。ドッキングの標的に使う構造は、狙う結合様式に合った状態から選ぶとよいと論文は述べている。

原文

“The eight unique conformations identified from this study can support selection of GSK3β structures for docking based on ligand class and intended binding mode”Introduction

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