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Polypharmacology by Design: A Medicinal Chemist’s Perspective on
Multitargeting Compounds
§スイス連邦工科大学(ETH)チューリッヒ校医薬科学研究所化学・応用生物科学部門
概要
がん、炎症、メタボリックシンドロームなどの多因子疾患が複雑に絡み合っていることから、複数の生物学的標的に対して活性を有するマルチターゲティング化合物は、創薬において顕著な意義を持つようになってきている。ポリファーマコロジカルな薬物プロファイルは、副作用を軽減しながら相加的または相乗的な効果を発揮し、アスピリンのような不可欠な医薬品の高い治療成功に大きく貢献している。
それらの同定は長い間セレンディピティの結果であったが、薬理化学は現在、ポリファーマコロジーを設計する傾向にある。現代の試験管内試験薬理学的手法と化学的プローブは、合理的な標的の組み合わせを系統的に探索することを可能にしており、最近では計算機科学の革新的な手法を用いた本研究では、マルチターゲット化合物の開発において、複数のリガンドとの関連性と、ポリファーマコロジーの設計における多目的ツールボックスを分析した。
本研究では、創薬における複数のリガンドの関連性と、ポリファーマコロジーをデザインするための汎用的なツールボックスを分析する。本研究では、創薬における複数のリガンドの関連性と、デザインポリファーマコロジーの汎用的なツールボックスについて分析した。
1. はじめに
1.1. マルチターゲット創薬の歴史「 ダーティドラッグ」から設計されたマルチターゲットリガンドへ。
古くからある医薬品の中には、その高い治療効果は、複数の標的に対する多元的活性に起因しているものがある。アセチルサリチル酸、パラセタモール、メトホルミンなどの古くから知られている低分子は、様々なタンパク質と相互作用し、相補的なシグナル伝達経路や酵素カスケードにおいて相乗的な調節効果をもたらす活性プロファイルをもたらす1-5。このことは、スタチン系薬剤のような新しい薬剤にも当てはまる。例えば、スタチン系薬剤は、臨床的な有効性プロファイルを支える抗炎症作用を示するが、主な作用標的によって媒介されているようには見えない6,7。相加的、あるいは相乗効果をもたらす有益なマルチターゲット活性プロファイルは、長い間偶然に生み出されていたが（多くの薬剤では、既知の活性がすべて生物学的標的に結びついているわけではない)現代の創薬では、マルチターゲット活性が定義された低分子薬剤を意図的にデザインするようになっていた。
2004 年以降、Morphy や Rankovic らは、マルチターゲット化合物を体系的に分類し、複数の基礎論文でマルチリガンド開発の戦略を検討してきた8-14 。15-24 現在、神経変性疾患25,26,精神疾患27-35,感染症36,キャンサー37-40,代謝・循環器疾患41-43は、その多因子性や治療抵抗性の開発により、マルチターゲット創薬の焦点となっている。これらの疾患の治療には、より高い治療効果や抵抗性の発現を遅らせるという観点から、複数の相加的または相乗的な薬力学的活性が強く寄与している可能性がある。さらに、低分子のホーミングリガンドと生物学的標的との親和性を利用したターゲットデリバリー44,45は、ホーミングリガンドに結合した強力な薬剤を組織や細胞に選択的に展開することを可能にし、ますます重要性を増してきている。
本論文では、現在の医薬化学におけるマルチターゲットデザインの重要性を評価し、マルチターゲット低分子デザインの分野で何が可能かを見ていきたいと思う。また、マルチターゲット創薬のためのツールボックスとして、複数のリガンドにアクセスするための戦略と技術を合理的かつ計算機的な観点から分析し、この分野が今後どのような方向に向かっていくのかを論じている。
1.2. マルチターゲット創薬の利点
メタボリックシンドロームに至る代謝異常、精神疾患や退行性中枢神経疾患、癌など、多くの疾患は多因子性の性質を持っており、単一の標的を特異的に調節しても「治る」とは言い難い。神経変性、癌の発生、増殖、転移、糖尿病やその他の代謝性疾患の発現に至る多因子プロセスには、複数のシグナル伝達経路と複数の生理学的プロセスの制御障害が関与している42,46,47。このような疾患の治療には、複数の標的特異的な薬剤を組み合わせて治療を行うポリファーマシーと呼ばれる併用療法と、複数の生物学的標的に作用し、相加的または相乗的な効果をもたらすマルチターゲット薬剤を使用するポリファーマコロジーと呼ばれる方法がある。
これらの考察から明らかなように、マルチターゲット医薬品には様々な利点がある。23 その結果、治療の複雑さが軽減され、薬物の副作用、薬物動態の複雑さ、薬物と薬物の相互作用が減少し、コンプライアンスが改善される可能性がある。さらに、複数の生物学的標的を調節することで、相乗効果により治療効果が高まる可能性がある48,54 。適切な標的の組み合わせは、相乗効果のある標的を部分的に調節するだけで十分な治療効果が得られる可能性があるため、十分な治療効果を得るために低用量の薬剤を使用することが可能となる54 。最後に、マルチターゲット創薬は経済的にも有利であり、単一のマルチターゲット医薬品の臨床開発は、複数の特定の医薬品に比べて臨床試験が少なくて済むという利点がある。
1.3. 応用分野
マルチターゲット化合物の中心的な考え方は、当然のことながら、相加的または相乗効果を約束する複数のターゲットのモジュレーションである。この特性により、複数のリガンドは薬効化学の多くの分野や研究分野に影響を与えている。例えば、相乗効果のある抗菌36 や抗がん39,55 の標的の組み合わせにより、現在の創薬の世界的な課題として、抗生物質や化学療法の耐性化を回避することができるなど、巨大な治療の可能性を秘めている。さらに、神経疾患やメタボリックシンドロームのような複数の生理機能の調節障害を伴う多因子疾患は、複数の適切な作用モードを組み合わせたマルチターゲット化合物の恩恵を著しく受ける可能性がある。
しかしながら、複数のリガンドは、単一の標的上の複数の結合部位にアドレスするように設計され、それによって同時にアロステリックおよびオルソステリックな調節を示すこともできる。この種の複数の生物学的結合部位を有する化合物は、例えば、Gタンパク質共役受容体（GPCR）を標的とすることに関連性があり、ビットピ リックリガンドは、高度に保存されたオルソステリック結合部位にもかかわらず、サブタイプまたはシグナリン グ選択性を達成するための有望な戦略を構成し、GPCRの機能を特異的に調節する方法を提供する可能性がある56,57。
マルチプルリガンド開発に関連するもう一つの分野は、標的型デリバリーであり、薬物コンジュゲートは、標的となるリガンドの助けを借りて目的とする作用部位に送達される強力な活性剤に連結された標的分子を含むように設計されている（3.2項参照）。このような標的化薬物複合体は、癌治療に使用されるモノクローナル抗体と強力な細胞障害性薬剤で構成されることが多いが、低分子も標的化リガンドとして採用されることが多くなっている。薬物複合体は、それらのファーマコフォアが共通のモチーフで結合していないため、設計された複数のリガンドとは明確に区別されなければならない（第3節 スキーム1参照）。
複数の生物学的標的に対して薬力学的効果を発揮するというマルチターゲットリガンドの中心的な考え方の文脈では、実質的にあらゆる標的の組み合わせが考えられる。リガンドのケモタイプが異なればなるほど、ターゲットの組み合わせに対応した化合物の開発は難しくなる。したがって、設計されたマルチターゲット化合物の大部分は、複数のキナーゼやGPCRのようなタンパク質ファミリー内のターゲットの組み合わせに対処するか、または異なる酵素が構造的に類似した基質を収容するアラキドン酸カスケードのような酵素経路内のターゲットを調節するかのいずれかである。しかし、顕著に異なる生物学的標的に対する複数のリガンドの例58,59は、マルチターゲット化合物の設計という点で、より複雑な標的の組み合わせも可能であることを示している。
マルチターゲット化合物設計を成功させる鍵は、相加的効果や相乗効果を生み出すターゲットの組み合わせを個別に選択することである。さらに、効果的で薬物のようなマルチターゲットリガンドの開発を可能にするためには、ターゲットは、リガンドの収容および細胞/組織の局在化の点で互換性がなければならない。異なる細胞や組織のコンパートメントに異なるターゲットを局在させることは、薬力学、薬物動態、さらには毒性学的な側面において、すでに複雑化している医薬品開発の状況に新たなレベルの複雑さをもたらすことを強調しておく必要がある。
2. 複数の標的を持つリガンドに適した標的の組み合わせの特定
上述のように、マルチターゲット創薬におけるターゲット選択の中心的な課題は、マルチターゲットリガンドの化学的実現性である。直感的には、アミネル性受容体60 やキナーゼの設計されたマルチターゲットリガンドのように、関連性の高いターゲットに対しては、デュアルターゲットリガンドの設計が容易であると考えられている61 。このような場合、マルチリガンドの開発が成功するかどうかは、これらの無関係な標的が化学的に関連する化合物を受容できるかどうかに依存する。2 つのターゲットは大きく異なるが、リガンドであるアラキドン酸とトロンボキサン A2 は構造的に関連しており、結合部位にはある程度の類似性があり、リガンドを共有する可能性があることが示唆されている。さらに大きな課題は、構造的に関連性のないリガンドを収容する、関連性のない標的に対するマルチターゲットリガンドである。それでも、そのようなリガンドの設計が可能であることを示すいくつかの例がある。例えば、Ciceriらは、デュアルATP競合キナーゼ/ブロモドメイン4阻害剤を記載しており、後者はアセチル化リジンを認識する63。さらに、アンジオテンシンII受容体1（AT1R）アンタゴニストであるテルミサルタン（ペプチド模倣薬）は、脂肪酸の受容体として作用するペルオキシソーム増殖因子受容体γ（PPARγ）64と結合し、それぞれの模倣薬と結合することで、生体内で顕著な活性を示すデュアルAT1Rアンタゴニスト/PPARγモジュレーター65,66の発見が可能となった。
複数のリガンド開発のためのターゲットの組み合わせの理論的な実現可能性の決定要因は体系的に研究されていないが、この課題に適した多くの方法が利用可能である。これらの手法の多くは、Johnson と Maggiora が提唱した化学的類似性の原理に依存している67 。
2.1. 臨床観察に基づく合理的なターゲット選択
多くの疾患において、利用可能な治療法の有効性に満足できないことから、異なる標的に対応する薬剤の組み合わせの使用が促進されてきた。多くの場合、医療上のニーズから 1 分子で実現される相乗効果のある標的の組み合わせではなく、初期の治療アプローチとして薬物カクテルが用いられるようになった。しかし、半減期や分布、薬物間相互作用などの薬物動態学的特性の違いにより、多くの患者さんにとって薬物の組み合わせ製剤は問題となり、その適用は限定的なものとなることが多い。しかし、明らかな欠点があるにもかかわらず、このような薬剤の組み合わせによる治療効果の向上に関する知見が得られたことで、これまで薬剤カクテルで検証されていたターゲットの組み合わせに対するマルチターゲット薬剤の合理的な開発が促進されていた。バイオマーカーに関する知識の増加とその分析へのアクセスの容易さは、オーファン疾患であっても、適切な薬物カクテルを用いてマルチターゲティングアプローチ70-72を臨床的に検証するための更なる道を開いている73,74。
臨床観察に基づくマルチターゲット創薬の代表的な例が抗精神病薬である。初期の第一世代のヒスタミンH1受容体拮抗薬に由来するドパミンD2様受容体の阻害を第一標的とした初期の治療法では、錐体外路性運動症状などの大きな副作用を伴うことがあった。その後、抗セロトニン作動性の5-HT2A活性を含めることで、治療効果が大幅に改善され、副作用が軽減された75 。その後、ある受容体への部分的なアゴニズムと別の受容体への逆アゴニズムを含む異なる生物学的標的に対する効果の調節により、複数の受容体に対する機能選択性が可能になった76,77。アリピプラゾールやカリプラジン（RGH-188）などの非定型抗精神病薬の成功例に見られるように、この合理的な臨床観察に基づいたマルチターゲットデザインにより、副作用が減少し、患者の反応率が向上している。
臨床的な有効性・安全性の観察から導かれたマルチリガンドデザインに加え、ポリファーマコロジカルな薬効の臨床観察から、異なる治療適応症82,83（3.3.1.4項参照）での再利用・再配置81につながっている。さらに、ポリファーマコロジカルプロファイルを構成する薬剤の予期せぬ、あるいは優れた有効性は、良好なマルチターゲットプロファイルのヒントとなり、組み合わせのための合理的なターゲット選択を可能にする。このことは、疾患の根本的な原因に関する臨床的な知識の増加と、制御不能なシグナル伝達経路の理解によってさらに裏付けられている。治療効果の臨床観察から適切な分子標的を発見することで、良好なポリファーマコロジープロファイルを合理的に設計することが可能になる。フラグメントベース（3.4節参照）とファーマコフォアベース（3.3.1.3節参照）のアプローチにより、適切な構造的類似性を持つ薬物（または他の生理活性低分子）を、臨床的に検証されたターゲットの組み合わせに基づいて、望ましいマルチターゲットプロファイルに向けて、組み合わせや最適化を行うためのリードとして同定することができる33,84-86。
異なるアミネリッククラスAのGPCR、キナーゼ、または核内受容体など、類似の結合部位からなる関連する標的は、このようなマルチターゲットアプローチのために十分にアクセス可能であるが、副作用につながるオフターゲットの交差反応性の原因となる可能性もある。このような場合、設計による標的のプロミスキュイティとセレンディピティによる交差反応性を完全に分離することはできない。膜GPCR、膜貫通型トランスポーター、細胞内酵素などの異なる標的を、細胞構造の異なる部分や核内標的に設計的に組み合わせることは、より挑戦的な試みである。それでも、いくつかの例58,87-89 は、精神疾患や中枢神経系疾患、代謝性疾患や炎症性疾患だけでなく、抵抗性のために多因子介入が緊急に必要とされる癌治療薬や抗菌薬など、合理的に定義された標的の組み合わせに対して、複数のリガンドを設計する可能性を強調している47。例えば、臨床的に検証されている3つの認知ターゲット、すなわちシナプス前ヒスタミンH3受容体、Nτ-メチルトランスフェラーゼ、アセチルおよびブチリルコリンエステラーゼの活性は、薬物動態の問題や脳への浸透性に制限があるにもかかわらず、単一のマルチターゲット薬に統一することができる90,91。
2.2. 薬物の組み合わせの表現型スクリーニング
化学プローブ、関連する標的に対して高い選択性を持つ、よく特徴づけられたリガンド92 は、相乗効果をもたらす標的の組み合わせを同定するためのユニークなツールである。しかし、複雑な動物疾患モデルにおいて、2つ以上の標的の相乗効果をスクリーニングするのは最も不便である。採用したプローブの数に応じて指数関数的に増加する仮説化合物／標的の組み合わせの数が多いために、必要な動物の数が多くなることは、倫理的に耐えられない。少ない数の化学プローブであっても、異なる用量の組み合わせが必要となる場合があり、同様に必要な動物実験の数が多くなる。93 例として、COX阻害剤ジクロフェナクを用いて、COXとFAAHの相乗効果を検証するために、FAAH(-/-)マウスを用いた炎症モデルを用いた研究がある。そのため、相乗効果のある標的を同定するために大量の化合物の組み合わせを研究するには、細胞、組織、または非哺乳類の動物モデルがより適しているように思われる。このようなアッセイ系は、通常、アポトーシス（特に癌細胞において)ウイルス侵入（ウイルス性疾患において)または細菌死（感染症において）のような機能的読み出しに依存している。特に、強力な組み合わせ療法が必要とされる抗がん剤創薬の分野では、薬物組み合わせスクリーニングは、いくつかのターゲットの組み合わせの相乗効果を特定するのに役立っている。最近の例では、骨髄系およびリンパ系由来の血液悪性腫瘍における化合物カクテルの有効性をスクリーニングした。94 様々な血液学的悪性腫瘍を有する122人の初発患者サンプルを、48種類の薬剤の組み合わせのパネル（ex vivo）に対してプロファイリングしたところ、B細胞リンパ腫（BCL2）阻害剤venetoclaxとマイトジェン活性化プロテインキナーゼキナーゼ（MEK）阻害剤cobimetinib、マウス二重分2ホモログ（MDM2）阻害剤idasanutlin、またはブロモ・余剰末端ドメイン（BET）阻害剤ABBV-075の相乗効果が明らかになった。このような適切な薬剤の組み合わせのヒントは、その後、例えばCRISPR/Cas9遺伝子サイレンシング95や生体内試験実験を用いて検証することができ、マルチターゲット創薬キャンペーンのための理想的で検証済みの出発点を提供することができる。
複雑な多次元の読み出しに依存する生物学的アッセイは、生物全体が使用される場合、しばしば高コンテンツスクリーニングまたは表現型スクリーニングと呼ばれる。このような高含有量スクリーニングや表現型スクリーニングシステムは、創薬において避けて通れないツールであり96,マルチターゲットデザインにおいて特に高い価値を持っている。バイオマップ培養は、薬理学的薬剤に曝露した際に生理的反応を示す低パサージュのヒト初代細胞である。もう一つの強力な高含量スクリーニングシステムは、誘導多能性幹細胞（IPSC）99 であり、化学プローブの高含量スクリーニングに適した様々な細胞タイプに変換することができ、それらの組み合わせによる相乗効果を発見することができる。
より洗練されたスクリーニングシステムでは、ショウジョウバエやゼブラフィッシュの Danio rerio などの生物全体を用いている。例えば、Sonoshitaらは、ショウジョウバエの甲状腺髄様癌（MTC）モデルを用いたマルチキナーゼ阻害剤であるソラフェニブの有効性・安全性プロファイルの改善に向けて 102
2.3. in silico・アプローチによる標的の組み合わせ
システム生物学/薬理学 特に生物学的標的ネットワークの解析に依存したネットワーク薬理学的アプローチは、有望な標的の組み合わせを特定するために成功している103 。表1に有望な標的と薬剤の組み合わせを予測するために提案された計算技術の概要を示す。これらのアプローチの多くは、マルチターゲットデザインのための実験的検証はされていないが、まだ興味深いツールであると思われる。
相乗効果のある標的の組み合わせを同定するための成功した研究は、実験と計算技術の組み合わせに広く依存している。例えば、初代中枢神経系ニューロンの表現型アッセイと機械学習アルゴリズムを用いた化合物媒介効果のデコンボリューションの組み合わせは、軸索成長を促進する標的の組み合わせを同定することにつながった106。さらに、未分化脂肪肉腫（DDL）由来の細胞を対象としたコンビナトリアルな薬物スクリーニングと、その後の基礎となるシグナル伝達ネットワークの計算モデル化により、DDLの相乗効果のある薬物ターゲットとしてサイクリン依存性キナーゼ4（CDK4）とインスリン様成長因子1受容体（IGF1R）が明らかになった107。このようなトランスレーショナルアプローチの高い性能は、試験管内試験スクリーニングデータを用いて計算手法の不確実性を最小化できることに起因していると考えられる。計算アプローチは、ほとんどの場合、非常に不均一なデータに依存しており、試験管内試験での集中的な実験の助けを借りて改善することができる。さらに、標的経路のin silicoデコンボリューションは、スクリーニングされた化学プローブの潜在的なオフターゲット活性の影響を軽減するのに役立つ。したがって、学際的なアプローチは、マルチターゲット創薬の必然的な出発点として、ターゲットシナジーに関する信頼性の高いデータを提供することができる。
相乗効果のあるターゲットの組み合わせを計算で予測するだけでなく、in silicoの定量的なフラックスモデリング技術を用いて、副作用を最小限に抑えて所望の治療効果を生み出すために、各ターゲットがどの程度調節されなければならないかを計算することができる。複数の経路を低用量で標的化するという概念は、単一の標的を完全に標的化することなく、むしろ標的の組み合わせを部分的に調節することで最大の治療効果を達成することができると仮定している54 。Yangらは、ヒト多形白血球におけるアラキドン酸代謝ネットワークの個々の分岐（シクロオキシゲナーゼとリポキシゲナーゼ）の時間分解フラックス解析を行い、相乗効果の最も有望な標的の組み合わせを予測した。125 代謝経路の定量的in silicoモデル化の分野での発展は、マルチターゲット創薬を促進するための多くの知見を提供する可能性がある。
3. マルチターゲットリガンドの同定と最適化
マルチターゲット化合物は、3つの一般的なタイプ8（Scheme 1）で、その分子およびファーマコフォアのアーキテクチャに応じて分類することができる。複数の活性を結合させる最も単純な方法は、ファーマコフォアと連結基との共役である。このような連結されたファーマコフォア（3.2項参照）は、分子量が大きく、いくつかの欠点があるが、標的送達における関連性はますます高まっている。連結基を持たない2つ（またはそれ以上）の個々のファルマコフォアを共役化すると、融合した複数のリガンドが生成されるが、このリガンドもまた、高分子量や広範な親油性などの望ましくない特性を持つ傾向がある。低分子マルチターゲット剤の中で最も要求の厳しい、しかし最も実りあるタイプは、その生物学的標的が許す限り、ファーマコフォアがアマルガム化されたマージドマルチプルリガンド（3.3節参照）である。もちろん、融合型と合体型の複数のリガンドの間には、様々な中間体が可能である。融合多重リガンドは、低分子量を有し、Lipinskiの5の法則126を満たすように設計することができ、その結果、医薬品的なものと考えられる。しかし、興味のある生物学的標的を満たす複合型ファーマコフォアを設計し、強力なマルチターゲット化合物へと最適化することは、非常に困難な課題である。
3.1. セレンディピティ
話の伝えるところでは、合理的な設計によって開発されたマルチターゲット医薬品の割合や、セレンディピティによって発見された医薬品の割合を報告することは困難である。初期のヒスタミン H1 受容体拮抗薬については、麻酔薬、抗精神病薬としての特性が観察され、その後、組織モデルや動物モデルの改良に基づいてさらに最適化された127,128 のように、セレンディピティと合理的な最適化の努力が関与している。48 多くの場合、化合物の複雑なプロファイルは、生物学的スクリーニングの後の段階で発見される。そして、この優れた有効性プロファイルを追跡して、複数の関与するターゲットを特定する。このようにして定義されたターゲットプロファイルにより、より具体的な選択基準が可能となり、新しいリード構造の最適化プロセスがより明確に導かれる。
新規リード構造の豊富で不均一な供給源である天然化合物の分野では、129,130 (マルチターゲット) の生物学的活性は、しばしば試行錯誤のアプローチによって検出される。Vinca アルカロイドやタキソール、55,131,132 ペニシリン、マクロライド、ペプチド抗生物質133,134 を含む癌治療薬や抗生物質の代表的な例は、当初はモノターゲットとして主張されていたが、後に複数のターゲットに対応しているか、複数のターゲットに最適化されていることが判明した。天然化合物由来のリードは、より強力なマルチターゲティング化合物のために有益なデザインインプロファイルを最適化するために、部分合成または完全合成のための重要な出発点となっている131,135-140。
また、マルチキナーゼ阻害剤の分野においても、マルチターゲット活性の初期発見の多くは、セレンディピティに基づくものであった。緻密な構造活性相関（SAR）研究による知見の蓄積と広範な構造データの入手により、マルチキナーゼ阻害剤を合理的に設計することができるようになった141 。実験的エンドトキシン血症を対象とした一連のp38α/MAPK阻害剤のリードプロファイリングを行ったところ、試験管内試験での有効性から予想される以上に、生体内試験での有効性が顕著に示された候補があった。その後、PDE-4が第二の標的として同定され、SARの探索により、ほぼ同等の二重p38α/MAPK/PDE-4阻害剤である1,1が同定された。p38α/MAPKとPDE-4の二重阻害作用により、試験管内試験および生体内試験でのTNF-α遊離を相乗的に抑制し、慢性炎症性疾患の治療薬として有望な候補となった。
3.2. リンクされたファーマコフォア
2つ（またはそれ以上）の異なるターゲットのファーマコフォアを合理的に結合させる最も単純な方法は、安定なリンカーまたは生分解性リンカーとの結合である44 。しかし、2つのファーマコフォアを連結させると、通常はかなり大きな分子8,10となり、良好なバイオアベイラビリティを提供できなかったり、細胞内コンパートメントに到達できなかったりする可能性があり、リンカーの存在は標的タンパク質との相互作用を著しく阻害する可能性があるため、リンカーの種類や付着点が重要な最適化課題となる。
スキーム3.
原文参照
シドロマイシン（2a-c、例)146,147,150 シドロフォアと強力な抗生物質からなるコンジュゲートは、コンジュゲートが切断されて抗生物質を放出する細菌へのコンジュゲートのアクティブな輸送を提供するために、細菌の鉄の取り込みメカニズムを利用している。
現在、抗体医薬コンジュゲート44においては、連結されたファーマコフォアが大きな関心を集めている。この連結は、第二のファーマコフォア（低分子）を所望の作用部位に送達するターゲティング剤として、1つのファーマコフォア（例えば、抗体）を利用することを目的としている。これにより、単剤療法では細胞毒性が強すぎて使いこなせないようながん治療にも、非常に強力な薬剤を応用することが可能になる。抗体医薬のコンジュゲートの概念は、低分子医薬コンジュゲートへの応用が進んでおり、低分子ファーマコフォア連結のためにも、この創薬分野からの教訓を得ることができる44。
3.2.1. リンクされたファーマコフォアの例
抗体と細胞毒性ペイロードのリンケージで探索されている標的送達戦略も、2 つの小分子をリンケージすることで成功裏に確立されている。癌細胞への標的送達のための2つの連結ファーマコフォアの最初の例の1つは、1992年に早くも報告されている143,144。それ以来、エストロゲン受容体、葉酸受容体、シグマ-2受容体、前立腺特異的膜抗原、ポリアミン輸送系、さらにはグルコース輸送体などを標的としたマルチターゲット化合物を特定の細胞集団に送達するために、様々な輸送系や細胞表面受容体が使用されるようになった。さらに、輸送系や細胞表面の受容体へのリガンドの親和性を利用することで、イメージングの目的を達成したり、薬物動態特性を調節したり、血液脳関門などの生理的障壁を通過させたりすることもできる。
現在、細菌の取り込み機構を利用した抗生物質の細菌への標的型デリバリーが注目されている。現在、細菌の取り込み機構を利用した抗生物質の標的型デリバリーが注目されている。そして、特定の活性な取り込み機構がキレート剤-鉄複合体を内部に取り込み、細菌の鉄の必要性を満たす。この活性輸送システムは、現在、抗生物質とシデロフォアと（生分解性の）リンカーとの共役により、抗菌剤の活性取り込みを実現することに成功している。アルボマイシンやサルマイシンのようなストレプトマイセス菌が産生する天然のシデロマイシンも存在し、145 、最近ではこのような薬物結合体（2a-c）の有望な合成例がいくつか報告されており、多剤耐性株に対しても顕著な効力を示している146-149 。設計されたシデロマイシンの最も先進的な例であるセフィデロール（2c）は臨床試験に入っており、多剤耐性グラム陰性病原体に対する有効性が期待されている150（Scheme 3）。
また，抗菌薬の分野では，取り込みを目的としたものではなく，両方の標的に対して薬力学的効果を発揮し，相乗効果を発揮するようなファーマコフォアを連結した治療薬も注目されている151 。
3.2.2. リンカー化学
すべてのファーマコフォアリンケージアプローチに共通しているのは、その挙動がリンカー基に強く依存しているため、所望の特性や効果を達成するためにはリンカー化学152 が重要であるということである。リンカー化学は、標的に対する活性に大きく影響を与えるだけでなく、薬物動態にも影響を与え、連結分子が開裂によって互いに放出されるかどうか、どこから放出されるかを定義する44 。適切なリンカーは、極性および溶解性を改善し、受動的拡散によるコンジュゲートの細胞内への非特異的な取り込みを減少させ、153,およびリンカー切断の部位および速度論を定義することができる、例えば、pH依存性または特定の酵素に対する責任によって。非開裂性リンカーについては、リンカーの長さや形状と同様に、ファーマコフォアへの接着点に特別な注意を払う必要がある。
開裂性リンカーを有する共役系薬剤の場合、連結されたファーマコフォアの開裂および放出の意図された部位は、最適なリンカーを選択するための中心的な考慮事項である。開裂性リンカー156（スキーム4）には、酸（ヒドラゾン、オキシム、チオマレイミド157）または還元剤（ジスルフィド）に対して非可溶性のリンカー、および酵素によって分解され得るリンカーが含まれる（ペプチドベース：バリン-シトルリン158はカテプシンBによって開裂され、イミド基はエンドペプチダーゼによって開裂される;159 β-グルクロン酸160はβ-グルクロニダーゼによって開裂される）。リンカー中のラビ ル基が切断された後、現代のリンカーは分子内反応を経て、最終的にリンカー基とそのスペーサーが連結されたファルマコホールから完全に遊離することになるかもしれない（自己免疫性スペーサー、155 スキーム5）。
3.2.3. 融合された複数の標的化リガンド
2 つの個別のファーマコホ ールをリンカーで共役させることに加えて、2 つの標的に対応する 2 つの生理活性低分子をリンカーを介さずに直接融合させることも可能である8 。155 リンカーの結合部位が重要な最適化課題である連結コンジュゲートと同様に、化合物の融合の部位や方法も慎重に評価し最適化する必要がある。特に非開裂性の融合多重リガンドは、ファーマコフォアの融合が標的への結合を妨げると、所望の活性を発揮できないことがある。場合によっては、これは、例えば、標的のリガンド結合部位が核受容体のようなタンパク質内に埋もれている場合など、超絶的な障害となることがある。
8,10 しかし、対応できるリガンドのケモタイプがあまりにも強く異なるいくつかの標的の組み合わせでは、ファーマコフォ ーマの融合は、所望の薬理学的プロファイルを持つ複数のリガンドを生成するための最後通告となるかもしれない。
3.3. 融合されたマルチプルターゲットリガンド
8, 12,161 明示的には、このようにマージされた複数のリガンドでは、関心のあるターゲットと相互作用するために必要な主要なファルマコフォアの特徴が一つのファーマコフォアに結合されていることになる。このようなファーマコフォアの結合を可能にするためには、個々のターゲットのファーマコフォアが一定の重なりを持つことが必要である。また、脂肪酸模倣薬に見られるような酸性機能162 や金属結合モチーフなどの重要なファルマコフォア要素は、第二の生物学的標的に適合していなければならない。一方で、同定されたデュアルバインダー／モジュレーターの一般的な乱雑性の危険性を考慮し、除外しなければならない。
3.3.1. 合併したリガンドのためのリード同定戦略
3.3.1.1. 合理的なアプローチ
複合化された複数のリガンドを開発する上で重要なステップは、リード化合物の同定である。マルチターゲット化合物開発のための適切な出発点を発見し、さらなる最適化を行うためのいくつかの戦略が採用され、検証されてきた。興味のある個々のターゲットに活性剤がある場合、類似のリガンドの共通の構造およびファーマコフォアの特徴を、最小限の共通のリード化合物のファーマコフォアに体系的に結合させることができる。このステップでは、X線構造情報は、活性に重要なファーマコフォアの特徴を特定するために非常に有用である。いくつかのプロジェクトでは、興味のあるターゲットの選択的リガンドに含まれる共通の足場や部分構造を合理的かつ体系的に組み合わせることで、複数のリガンドを合成することに成功している（Scheme 6）。Woo et al 163-166（Scheme 6A）は、アロマターゼ阻害剤（3a）とステロイドスルファターゼ阻害剤（3b）のファーマコッ プフォアを組み合わせて、両酵素の二重阻害剤をいくつか生み出している。ファーマコフォアの最初のマージは、既知のアロマターゼ阻害剤の足場に不可逆的なステロイドスルファターゼ阻害のために重要なフェノールスルファミン酸部位を組み込むことによって達成された。
このファーマコフォアマージ戦略は、共結晶と分子ドッキング研究から得られた構造情報に依存しており、バランスのとれた中間ナノモルの力価を持つ3cのようなデュアルインヒビターが得られた。広範なSAR研究と足場ホッピングにより、3dのようなピコモル値までの効力を持つアロマターゼ/ステロイドスルファターゼ二重阻害剤の様々なケモタイプが得られた。
Schmidtら58（Scheme 6B）は、ファルネソイドX受容体（FXR）活性化（4a）と可溶性エポキシドヒドロラーゼ（sEH）阻害（4b）のためのファーマコフォアをマージして、最小化されたマージリードファーマコフォアを生成した。主要なファーマコフォア要素である、sEH基質の加水分解の遷移状態を模倣するためのアミド部位とFXRリガンド結合部位との相互作用を中和するためのカルボン酸部位は、FXRとsEHの既知の選択的活性化のペアの共通の部分構造と互換性があった。3つのマージされた候補リードファーマコフォアのうちの1つ（4c）は、中等度の二重効力を有し、非アルコール性脂肪性肝炎および関連する代謝性疾患の治療のための潜在的な薬剤として、低ナノモルの効力を有する一連のデュアルFXR/sEHモジュレータ（4d）に広範囲に最適化されていた。
非定型抗精神病薬ジプラシドン(5a)は、セロトニン5-HT2受容体とドーパミン受容体を標的とする2つのファーマコフォアから合理的に設計された(Scheme 6C)。ナフチルピペラジン5-HT2ファーマコフォア(5b)167は、ドーパミン(5c)拮抗ファーマコフォア168としてインドロン部位と結合され、二重拮抗薬としての
5d. その後の系統的な構造最適化により、5a.169Bautista-Aguilera et al 170 (Scheme 6D)は、各ターゲットのファーマコフォアを合理的に1分子に結合させることにより、神経変性疾患での使用のためのコリンエステラーゼ(ChE)、モノアミン酸化酵素(MAO)およびヒスタミンH3受容体のトリプルリガンドの設計に成功した。6aに由来する一般的なH3拮抗ファーマコフォアを、互換性のあるデュアルChE/MAO阻害剤6bに組み込むことで、中間的な3倍の効力を持つリード6cを生成した。その後、マイナーな構造変化（6d）は、バランスのとれたナノモル値にトリプル活性を最適化するのに十分であった。
3.3.1.2. 記述子ベースの計算アプローチ
既知の共通のファーマコフォア要素を合理的に結合することを補完するものとして、いくつかの計算機的アプローチが有力な代替手段として利用可能である。ChEMBL171やPubChem172のような構造-生物活性関係の大規模な公開データセットは、ドラッグ-ターゲット相互作用ネットワークを構築し、マージされた複数のリガンド開発に適した足場を発見するために使用することができる。このようなアプローチのためには、生理活性化合物の特徴を捉えるための分子記述子が必要であり、様々な分子フィンガープリントがこの問題への応用に成功している161 。このような分子記述子を用いて、関心のあるターゲットのペア（またはセット）に対する活性の類似性を計算し、類似のリガンドを同定することができる179 。このようにして、発見された二重活性の候補は、生物活性データがない関心のある他のターゲットに対して試験管内試験で特性を評価することができ、活性は複合的なマルチリガンド開発のリードとなる。
a(A) 3bからステロイドスルファターゼ阻害ファーマコフォアであるフェノールスルファミン酸をアロマターゼ阻害剤3aに導入することで、アロマターゼ/ステロイドスルファターゼ阻害剤3cの複合型デュアルアロマターゼ阻害剤を設計することができた。その後のSAR研究と足場ホッピングにより、3dのような強力な二重阻害剤が得られた。(B) ファルネソイドX受容体(FXR)活性化(4a)と可溶性エポキシドヒドロラーゼ(sEH)阻害(4b)のための最小限のファーマコフォアは、中程度の二重効力を示すデュアルリードファーマコフォア4cに合体するために適合していた。4cは、低ナノモルの二重活性を有する二重モジュレーター4dの結果として、両方のターゲットに向かって体系的に最適化された。(C) 非定型抗精神病薬ジプラシドン(5a)は、セロトニン5-HT2受容体拮抗(5b)とドーパミン受容体拮抗(5c)のファーマコフォアを融合させることで発見され、5aにシステマティックに最適化された二重アンタゴニスト5dを生成した。D）コリンエステラーゼ（ChE）阻害（6bから採用)モノアミン酸化酵素（MAO）阻害（6b）およびヒスタミンH3受容体拮抗（6a）のためのファーマコフォア要素を組み込んだトリプルリードファーマコフォア6cの設計は、3つの個々のターゲットに対する活性であっても、単一の低分子で合理的に設計することができることを示している。その後、マイナーな構造変化は、6cを強力なトリプルモジュレーター6dに最適化するのに十分であった。
化合物の類似性に基づく系統的なリード構造検索の代わりに、大規模な構造-生物活性データセットを使用して、標的に対する生物活性を予測するための定量的構造-活性関係（QSAR）モデルを生成することも可能である。161,180,181 QSARモデルの学習には、関心のある標的に対する活性・不活性のデータセットが必要であるが、その後、未知の化合物の活性の確率をスコア化するために使用することができる。成功例としては、QSARモデルを用いて、定義されたターゲットペアのデュアルモジュレータを、高い検索率と低い偽陽性率で同定した例がある。
さらに、生成的人工知能は創薬の初期段階での有用性を増しており、マルチターゲット化合物の設計にも大きな可能性を秘めていると考えられる。最近では、SMILES 文字列として表現された ChEMBL アノテーション化合物の構造を捕捉するために訓練された生成的人工知能モデルを、2 つの特定のターゲットファミリーに対するリガンドのセットで微調整した結果、新規なデュアルリガンドの発見に成功した184 。
3.3.1.3. ファーマコフォアモデル
前述の記述子に基づく複数のリガンド同定のためのアプローチに加えて、ファーマコフォアモデルは補完的な計算機的アプローチを提供する。ファーマコフォアモデルは、「生物学的標的との相互作用に必要な化合物の立体的・電子的特徴のアンサンブル」を記述するもので、標的の既知のリガンドのセット（リガンドベース）または共結晶構造（構造ベース）のいずれかから計算的に推論することができる。これらは、水素結合ドナー／アクセプター、荷電残基、芳香族相互作用、または親油性接触などの特徴の三次元配列を表している。さらに、これらの三次元モデルでは、生物学的標的との衝突を避けるために、除外された体積を定義することができ、正のファーマコフォアの特徴が一致しているにもかかわらず、不活性な化合物につながる可能性がある。
リガンドベースのファーマコフォアは、関心のあるターゲットに対する既知の活性物質のセットから生成される。このために、ファーマコフォアモデルに含まれる共通のファルマコフォアの特徴を特定するために、既知の活性をアラインメントする。これらのリガンドの生理活性構造は構造情報なしではわからないため、エネルギーを最小化した多数の好ましい構造をリガンドごとに含まなければならず、計算に多大な労力を要することになる。しかし、ファルマコフォアモデリングソフトウェアの最新のアルゴリズムは、低分子の3次元構造空間をカバーすることができる。リガンドの好ましい構造をサンプリングすることに加えて、それらの配向は精巧な計算タスクである。例えば、低分子は、単一原子、原子のアンサンブル（フラグメント)または化学的/ファーマコフォアの特徴を最小二乗フィットで重ね合わせることによって整列させることができるが、また、記述子ベースの方法が利用可能であり、最新の整列技術は、例えば、パターン認識を使用している。訓練リガンドの選択に加えて、ファーマコフォアモデルの生成に影響を与えるこのような多数の要因は、最終的なモデルに顕著なばらつきをもたらす可能性があり、したがって、リガンドベースのファーマコフォアモデリングは、単一のターゲットであっても挑戦的なタスクです185,188-190。
185,191 -194 さらに、リガンドと生物学的標的との相互作用からファーマコフォアの特徴を定義することができ、除外された体積は結合部位の表面から得られる。しかし、単一の共結晶構造から得られる構造ベースのファーマコフォアモデルは、関心のあるターゲットと相互作用している可能性のある低分子の化学空間全体をカバーすることはできない。共結晶構造は、タンパク質の「凍結した」可能性のある1つのコンフォメーションを表しているに過ぎず、したがって、リガンドに対するコンフォメーションの適応は、構造ベースのファーマコフォアモデルでは反映されない。
リガンドおよび構造ベースのファーマコフォアモデルには限界があり、スクリーニングアプローチではしばしば高い偽陽性率に悩まされ、検索された活性物質がほとんど得られない。ファーマコフォアベースのスクリーニングにおける障害としては、データの質の低さ、既知の不活性体の数の制限、誤った結晶構造、ハロゲン結合のようないくつかの相互作用タイプの計算機的な実装の制限などが挙げられる。
ファーマコフォアモデルから複数のリガンドを得るための戦略には、潜在的な結合体を特定するための化合物ライブラリーのバーチャルスクリーニングや、ファーマコフォアモデルにマッチする低分子のデノボ設計が含まれる。ファーマコフォアモデルに基づいたバーチャルスクリーニングによる複数のリガンド発見のためには、関心のある両方のターゲットのファーマコフォアモデルを使用して、2つの個別のスクリーニングが必要である。最適なシナリオでは、スクリーニングされた化合物ライブラリには、ファーマコフォアモデルにマッチするコンフォメーションを同定するために、各構造の好ましいエネルギー最小化されたコンフォメーションのセットが含まれているが、これは計算時間を大幅に増加させる可能性がある。185,190 興味のある両方のターゲットのファーマコフォアにマッチする候補化合物は、選択した化合物を実験的に試験する前に、分子ドッキングなどを用いてより詳細に解析し、シリコでの検証を行う必要がある。この戦略に従った成功したワークフロー196,197では、関心のある両方のターゲットのリガンド結合部位のファーマコフォアモデルを個別に生成し、次に両方のファーマコフォアモデルに一致する候補の化合物ライブラリーをスクリーニングした。次に、これらの分子を両方のターゲットの結合部位にドッキングし、トップスコアのヒットは、良好なデュアルヒット率で実験的に検証された。
198-200 このようなコンセンサスモデルは、両ターゲットの既知のデュアルリガンドから得られた各ターゲットの共結晶から得られた構造情報、または両方の組み合わせから得られたものである。このようなコンセンサスモデルは、両ターゲットの既知の二重リガンドから得られる各ターゲットの共結晶の構造情報に由来するか、あるいは両者の組み合わせに由来するものである。
純粋なリガンドベースのデュアルファーマコフォアアプローチ200では、可溶性エポキシドヒドロラーゼ（sEH）と5-リポキシゲナーゼ（5-LO）の阻害剤セットのファーマコフォアモデルを個別に生成した。その後、これらのモデルをグラフベースの方法でペアワイズし、二重ファーマコフォアモデルを作成した。重要なことは、個々のファーマコフォアの特徴の間の距離を変化させることができたことである。ファーマコフォアをベースとしたバーチャルスクリーニングに続いて、足場解析と形状/静電学に基づいた精製を行った結果、フラグメントのようなサイズと中間的な二重効力を持つ、新規なsEHと5-LOの二重阻害剤(7)を発見することに成功した（図1）。
ファーマコフォアモデルから活性な低分子を得るための代替戦略としてのファーマコフォアベースのデノボデザインは、既知の化合物のライブラリからリガンドを同定する代わりに、新しい化学物質を開発するという大きな利点を持っている。このような新規化合物を計算機的に「発明」するために、ビルディングブロックを融合する反応駆動型アプローチ201,フラグメント構造の融合202,生成的人工知能の応用など、数多くの技術が開発されてきた。このアプローチの欠点は、いくつかの技術で生成されたデノボデザインの合成が困難であることかもしれない。
図1 リガンドベースのデュアルファーマコフォアアプローチ
原文参照
200 可溶性エポキシドヒドロラーゼ阻害剤と5-リポエキシゲナーゼ阻害剤のためのファーマコフォアモデルを個別に生成した。続いて、得られたモデルをグラフベースでアラインメントすることで、二重コンセンサスファーマコフォアが生成され、仮想スクリーニングに使用され、両酵素の新規二重阻害剤(7)が得られた。
3.3.1.4. 臨床観察からのマルチターゲットリガンドの同定
複数のリガンドリードを同定するためのリガンド/薬物および構造ベースのアプローチに加えて、疾患ベースのアプローチも少なくとも同様に有望である。生物学的標的パターンのネットワーク解析205,206は、相乗効果のある標的の組み合わせを明らかにするだけでなく（2.3節参照)臨床開発や臨床での薬効の観察と合わせて、優れた有効性を示す可能性のある既知の生理活性化合物の予期せぬ活性や標的を発見する可能性がある。このような既知の医薬品の副作用は、古典的な副作用の選択的最適化（SOSA）207,208 のように、新たな選択薬に最適化されたり、新たな複数のリガンドへと開発されたりすることがある。臨床観察から医薬品の中からマルチプルリガンドリード化合物を同定するためには、様々な職種の専門家が参加するトランスレーショナルリサーチが必要であるが、そのような出発点は、既に広範囲に最適化された生理活性化合物を構成しており、定義上は医薬品のようなものであるため、マルチプルリガンドの発見にとって非常に価値のあるものとなる可能性がある。
AT1R アンタゴニストであるテルミサルタン（8a）の PPARγ調節活性の発見は、臨床観察からのマルチターゲット創薬のためのリード化合物同定の好例である。当初、8a は競合する AT1R アンタゴニストであるロサルタンと比較して、遊離血漿グルコースと遊離血漿インスリン209 を減少させることが確認された。この活性は、薬理学的に関連した濃度での PPARγの部分的な活性化に起因していることが明らかになった。211 ,212 AT1RとPPARγの両方が同様のファーマコフォアを必要とすることから、原薬のわずかな構造改変により、8bのような強力なデュアルAT1Rアンタゴニスト/部分的PPARγアゴニストが生体内試験で有効であることが明らかになった（Scheme 7）。
スキーム7. テルミサルタン
原文参照
（8a）投与によるインスリン感受性の改善の臨床観察から、PPARγ活性化能が同定され、原薬のAT1R拮抗活性を維持したまま、マイナーな構造変化（8b）により最適化された。
3.3.2. 複合化された複数のリガンドの最適化戦略
いずれの手法を用いても、複数のリガンドのリード化合物が同定された後は、2 つの分子標的に対して高い効力を発揮し、関心のあるこれらの標的に対してバランスのとれた活性プロファイルを提供することを目的とした、困難な構造最適化プロセスが続く。高親和性を達成するために2つの標的の構造要件を満たすという挑戦は、しばしば、高い親油性および化合物のサイズをもたらし、薬物動態を不良にする。したがって、マージされたリードファーマコフォアは、構造の変化と拡大のための十分なマージンを提供するために、低分子量で構成されるべきである。さらに、マルチターゲット最適化では、低親油性を維持し、構造の拡大を避けることに重点を置かなければならない。
マルチターゲットリードの最適化では、標的に対する複数のリガンドの力価比も最適化しなければならない。最良の場合、最適な比率は、生体内でのマルチターゲット薬剤に対する関連組織の曝露も考慮しており、関心のある標的に対する力価の最適なバランスを見つけるためには、多くの場合、動物疾患モデルが必要となる8。
図2 複数のリガンドの構造最適化は、様々な戦略によって成功している
A）セロトニンおよびドーパミン受容体の複数のリガンドに対するドネペジル（9a）のベイズ確率モデルを用いた完全自動最適化アプローチにより、9bのような高活性の複数のリガンドや神経伝達物質受容体の選択的なリガンドが得られた。
B）複数のリガンド足場4c上での二重最適化を可能にする置換基ベクターの系統的な探索により、FXR/SEHの二重変調の段階的な最適化が可能になった。すべてのSARの知識を最終的に組み合わせることで、非常に強力なデュアルモジュレーター4dが得られた。
C）分子ドッキングの結果に依存して、ザフィルカスト（10a）は、非常にマイナーな構造変化によって、ペルオキシソーム増殖因子活性化受容体γ（PPARγ)可溶性エポキシドヒドロラーゼ（sEH)およびシステイニルロイコトリエン受容体1（CysLT1R）の強力なトリプルリガンド（10b）に最適化された。
Besnard et al 213は、様々な神経伝達物質受容体に対応する化合物を発見するために、完全に自動化された複数のリガンド開発アプローチを採用している（図2A）。ChEMBLデータに基づいて構築されたベイズ確率的活性モデルを用いて、例えば、ドパミン受容体に対するChE阻害剤ドネペジル（9a）のマルチターゲット活性が発見された。ベイズモデルを継続的に利用して、計算上の予測に基づいて合成する化合物を選択することで、ドネペジルの誘導体を強力な選択性とマルチターゲットリガンド（例：9b）に向けて段階的に最適化していいた。セロトニン、ドーパミン、アドレナリン受容体の活性予測に加えて、血液脳関門伝染性などの化合物の特性も考慮している。
構造データや計算モデルに依存しない複数のリガンドの合理的な最適化戦略は、個々のターゲットのSARを系統的に探索することである。多重リードファーマコフォア4cを出発点として、足場のあらゆる位置にメチル基と塩素原子をシステマティックに導入した。これにより、関心のある両方のターゲットに耐性のある置換基ベクターが同定された。さらに、電子放出性のメチル基と電子求引性の塩素原子を比較することで、各位置の好ましい電子環境を評価することができる。関心のある両方の標的に対する活性に正の影響を与える（または少なくとも許容される）好ましい置換ベクターは、その後、様々な置換基を用いて、より深く分析することができる。このようにして、あらゆる位置を系統的に最適化することができる。もちろん、複数の標的に対するSARは、すべての位置で一致するわけではなく、単一の標的に対する効力を個別に改善する構造要素を組み合わせることが必要になるかもしれない。そのような場合には、2つのターゲットに対する化合物のpEC50/pIC50値をプロットすることによってデュアルSARを可視化し、それらの構造が互換性がある場合には、組み合わせのために極端な例を選択することができる（図2B）。この戦略により、非常に強力なデュアルFXR/sEHモジュレーター（4d）が開発された58。
複数のリガンドの最適化は、構造情報または分子ドッキングにもうまく依存することができる。Zafirlukast（10a）は、システイニルロイコトリエン1受容体（CysLT1R）に対する拮抗作用、PPARγアゴニズム、および試験管内試験でのsEH阻害からなるトリプルモジュレーターであることが確認されたが、バランスのとれた活性プロファイルは確認されなかった。このプロファイルは、純粋に分子ドッキングの結果に基づいて最適化された。提案された化合物のPPARγおよびsEHへの結合モードを精査することで、非常にマイナーな構造変化が同定され、PPARγおよびsEHの効力を増大させ、それによってトリプルモジュレーター（10b）の活性プロファイルのバランスをとるのに十分であることが証明された（図2C）214。
3.3.3. デザインインアプローチ。3.3.3.3 デザインインアプローチ 興味のある両方の標的を修飾するための構造的要件を既に満たしているマージされたリードファーマコフォアの探索を補完的に、 2 つの標的を選択的に修飾する強力な化合物のペアは、マルチリガンド開発の出発点となることができる。このようなアプローチでは、一方の化合物のファーマコフォア（および標的に対する活性）をもう一方の化合物にデザインイン戦略でデザインする8 。一方の構造をもう一方の構造に段階的に適応させ、相補的な標的に対する活性に必要な構造要素を導入することで、二重の効力を生み出する。注意すべきことは、デザインイン法と合体したコンセンサスファーマコフォアの合理的な生成法（3.3.1.1 節参照）は必ずしも明確に分離することはできないが、分子構造、置換基ベクター、および関心のある生物学的標的との相互作用に不可欠な官能基の観点から 2 つの選択的化合物を結合させるという共通の戦略を説明していることである。
このような戦略の課題は、両方の選択的リード化合物の分子構造が十分な類似性を提供する必要がある元の標的に対する効力を維持しながら、相補的な標的に対する効力を増大させることにある。最適なシナリオでは、2つの選択的リード化合物は、共通の中央足場を共有し、この部分を置換基で装飾する点だけが異なる。そして、二重/多価のための適切な置換パターンを体系的に評価することで、マルチターゲットリガンドの開発と最適化を成功に導くことができる。
デザインインアプローチは挑戦的な作業であり、リードとして使用される2つの選択的化合物が十分に互換性がない場合には、非常に困難な障害に直面する可能性がある。一方で、既存のファーマコフォアを別のファーマコフォアに設計することも利点がある。つの最適化された選択的モジュレータを組み合わせることが選択された場合、通常、それらのSARに関するかなりの知識が利用可能であり、これはマルチリガンドに向けた最適化プロセスに使用することができる。このような SAR データは、どの位置にさらなる置換基や代替的な置換基が許容されるのか、また、より適合性の高い分子アーキテクチャーに向けたスキャフォールドホッピングが可能かどうかのヒントを提供してくれる。
3.3.4. デザインアウトアプローチ
デザインアウト法では、選択的な化合物を使用し、段階的な構造適応によりそのファルマコフォアを結合させるのではなく、関心のある標的を含む複数の生物学的標的を修飾する非選択的なリガンドからスタートする。デザインアウト法では、構造変化を利用して不要な標的に対する力価を低減させることで、所望の標的の組み合わせに対する選択性を高めることで、デザインされた複数のリガンドを生成することができる。この戦略は、関心のあるすべてのターゲットと高い親和性で相互作用する単一のリード化合物に依存しているため、デザインインやファーマコフォアマージアプローチよりもさらにX線構造データから利益を得ることができる。したがって、共結晶構造は、望ましくないターゲットへのリードの結合モードが望ましくないターゲットとの相互作用と大きく異なる場合や、例えば、タンパク質との衝突が発生し、”オフ “のターゲットでの効力を混乱させるような場合に、洞察を提供する可能性がある。デザインアウトアプローチは一般的ではないが、複数の強力な活性を持ちながらも、乱雑な結合剤を構成しない適切なリード化合物は稀であるためである。デザインアウトアプローチは、2つ以上の個別のタンパク質を含むターゲットの組み合わせに対応しなければならない場合、デザインイン戦略やファーマコフォアのマージの困難さや障害を増加させる場合には、まだ魅力的かもしれない。
3.4. フラグメントベースのマルチターゲットリガンドへのアプローチ
フラグメントベースのマルチターゲット創薬の概念は、分子の複雑さに応じて選択性が高まる傾向があることをレトロスペクティブに示した Hann et al 215 の報告に基づき、Morphy と Rankovic11 によって提案された。さらに、Hopkins et al 14は、分子量と化合物が結合する標的の数との間に逆相関があることを示している。これらの観察をまとめると、複数の標的を対象としたフラグメントベースのスクリーニングは、より大きな化合物を用いたスクリーニングアプローチよりも高いチャンスを提供する可能性があることが示唆される。
複数のリガンドのフラグメントベースの発見は非常に有望なアプローチであると思われるが、成功したプロスペクティブな研究の数は限られている。これらの研究のほとんどは、in silicoでのフラグメントの事前選択に依存している。Achenbach et al 216は、sEHと5-LOのデュアルインヒビターを同定するために、フラグメントベースのスクリーニングを行った。市販のフラグメントライブラリーは、適応された自己組織化マップ（SOM）アルゴリズムを使用して実質的にスクリーニングされた。これは、2つの所望の標的に対する既知の活性化合物に由来する分子断片に訓練された2つの自己組織化マップを含んでいた。背景分布として、FDA承認薬からのフラグメントを両方のSOMに使用した。トレーニング後、バックグラウンド（FDA承認化合物）間の距離を最小化することでSOMを整列させた。これにより、sEHフラグメントまたは5-LOフラグメントで構成された領域が同定された。その結果、両領域は重なり合う空間を共有しており、目視で確認した結果、STD-NMRや活性測定法での実験的検証のために、両標的に対する活性が予測される24個のフラグメントが得られた。その結果、24個のフラグメントのうち5個は活性測定で両酵素に対する阻害活性を示し、2個のフラグメントはSTD-NMR法で両標的に対する結合を示した。そのうちの1つを選択し、両方の標的に対して高い親和性（ナノモル濃度範囲）を持つ強力なデュアルインヒビターへと拡張した。
aβ-セクレターゼ1（BACE-1）とグリコーゲン合成酵素キナーゼ3β（GSK-3β）のデュアルインヒビター11は、共通のH結合仮説に基づいて計算的に同定され、NMRを用いた機能スクリーニングにより両酵素のインヒビターであることが確認された。トリアジノン12は、両酵素との相互作用に必要な構造モチーフを組み合わせることで、BACE-1とGSK-3βのデュアルインヒビターとして合理的に設計された。核内受容体PPARα、PPARγ、PPARδを活性化する承認薬インデグリタザール（13）は、フラグメントライブラリースクリーニングで3つの受容体に活性であることが確認されたフラグメント13aから開発された。構造最適化は、3つのPPARすべてと13aの共結晶構造データから導かれた。
マルチターゲットフラグメント同定のための構造ベースのバーチャルスクリーニングでは、β-セクレターゼ1（BACE-1）とグリコーゲン合成酵素キナーゼ3β（GSK-3β）のデュアルインヒビターが得られることに成功している217 Bottegoniらは、このアプローチを、不偏不党のドッキング手順の後、目視による検査によって、両方の酵素と選択されたフラグメントを標的化するために必要な共通のH結合の仮説に基づいている。その後のスクリーニングでは、選択されたフラグメントは構造的に類似した化合物によって濃縮され、この手順を繰り返して実験的評価のために27個のフラグメントが得られた。選択したフラグメントの NMR 機能スクリーニングの結果、11 は両酵素の阻害剤であることが確認された（Scheme 8）。
現在、マルチターゲットフラグメントを同定するためには、共通のファーマコフォア仮説を合理的に生成することが最善の方法として確立されている。Prati らは、このようなアプローチを BACE-1/GSK-3β阻害剤の二重阻害剤に適用した218 。この理論的根拠に基づいて、トリアジノンフラグメント12には両方の構造モチーフが組み合わされ、二重の阻害活性を持つようになった。しかし、出発フラグメントのSARを探索しても、阻害活性を有意に向上させることはできなかった。Shangら.219は、COX-2とロイコトリエンA4ヒドロラーゼ（LTA4H）の両方の標的に対する選択的リガンドを分析することで、COX-2とロイコトリエンA4ヒドロラーゼ（LTA4H）の二重標的化のためのフラグメントを合理的に設計し、21個のフラグメントのうち9個が1μMの濃度で二重阻害活性を示すことを主張している。その後、構造に基づいたフラグメントの成長により、マイクロモルの範囲で1つのフラグメントの効力を最適化することが可能になった。
上記の研究の著者らは、フラグメントベースのマルチターゲット創薬は有望なアプローチであると主張しているが、この結果は、その実用化がまだ未熟であることを示しているに過ぎない。単一標的に対するフラグメントベースのデザインは非常によく確立されているが、これは、合理的に選択された標的の組み合わせに向けてフラグメントベースのライブラリの完全なスクリーニングを報告している研究が少ないため、マルチ標的創薬のデザインの場合はそうではない。
Artisらは、マルチターゲットフラグメントである5-メトキシインドール-3-プロピオン酸13aから始まるパン-PPARアゴニストindeglitazar 13220をフラグメントベースで発見したことを報告しており、このフラグメントは近接性に基づいたコアクチベーターリクルートアッセイを用いた試験管内試験フラグメントライブラリースクリーニングで同定された。その後、3つのPPARサブタイプすべてを持つ13aのX線構造が生成され、合理的な最適化仮説が定義され、最終的に13の開発が可能になった。このように、13の発見に成功したことは、現在のフラグメントベースのマルチターゲットアプローチにおける大きな欠点を浮き彫りにした。フラグメントベースのマルチターゲットデザインに対するいくつかのアプローチは、分子ドッキングによってこの問題を克服しようとしてきたが、これらの試みのほとんどは、一般的に使用されているスコアリング関数の予測力が限られていることに起因している可能性があり、有意な活性の向上を達成することができなかった。
フラグメントベースのデザインのもう一つの重要な応用は、マルチキナーゼ阻害剤の開発である。元来、ATP模倣キナーゼ阻害剤の設計では、設計されたマルチターゲット活性よりも選択性が主な課題となっていた。しかし、ほとんどの承認されたキナーゼ阻害剤は、単一の標的に対して選択的ではなく、キノームの小さなサブセット上で活性を構成している。選択的な薬剤として設計されているにもかかわらず、キナーゼ阻害剤はしばしばこのようなポリファーマコロジープロファイルに治療効果を起因させている。近年、キナーゼ阻害剤に対する癌抵抗性の理解が進み、選択性のパラダイムが変化し、ポリファーマシーなキナーゼ阻害剤のデザインが向上している224 。Frettらは、このアプローチを応用して、トランスフェクション中に再配列されたキナーゼ（RET）と血管内皮増殖因子受容体2（VEGFR2）阻害剤の発見に成功したことを実証している。226 キナーゼに着目したフラグメントのスクリーニングにより、適切なリードが得られた。その後、標的との親油性相互作用とPKプロファイルを最適化し、希望するポリファーマコロジープロファイルを有する臨床候補を得た。
マルチキナーゼ阻害剤の設計における特徴的な課題は、所望のキナーゼ標的と不要なキナーゼオフターゲットに対する効力のバランスをとることである。本研究では、ショウジョウバエの表現型モデルである多発性内分泌新生物2型とキノームワイドな活性プロファイリングを組み合わせることで、この問題を解決することに成功した。デュアルスクリーニングにより、有効性と毒性のバランスが良好なキナーゼ優遇化合物のライブラリーからマルチターゲット候補を効率的に同定した。
4. 複数の光源を特徴づけるための試験システム
複数のリガンドの機能的特徴を明らかにし、マルチターゲットの同時関与と相乗的薬力学的効果を確認するためには、洗練された試験管内試験アッセイシステムと生体内試験疾患モデルが必要である。複数のリガンドはしばしば優れた相乗効果をもたらすことを意図しているため、採用される試験管内試験および生体内試験モデルは、そのような活性を明らかにする能力を備えていなければならない。このような複雑な要求には動物モデルの方が適しているように見えるかもしれないが、試験管内試験実験は、より面倒な生体内試験実験を開始する前に、選択的な化合物に対する複数のリガンドの潜在的な優越性についての最初のヒントを与えるために、事前に実施するのが望ましい。多重リガンドの特性評価に適した試験管内試験系と生体内試験系の両方が開発されているが、特に利用可能な動物モデルは、多因子性ヒト疾患を十分に反映させて多重リガンド試験を行うことができないのが現状である。
4.1. 細胞アッセイ系
多重リガンドの細胞特性評価における課題は、単一の試験系で同時に複数の標的が関与していることを実証することにある。同一分子に対して複数の標的を同定する技術は、標的同定の分野で広く採用されており、広く検討されている。しかし、そのほとんどは定性的な性質にすぎず、タギングシステムによる被験化合物の変更を必要とするものである。DARTS は強力な手法ではあるが、試験化合物が細胞溶解液に添加され、細胞内への浸透性や細胞内での化合物の局在性が考慮されないという欠点がある。これらの欠点は、リガンド結合時の熱変性に対する標的の安定化を細胞環境下で直接解析するセルラー・サーマル・シフト・アッセイ（CELLULAR THERMAL SHIFT ASSAY、CETSA）,231によって克服された。注目すべきは、標的タンパク質は、ウェスタンブロット分析、質量分析、ELISA、またはAlphaScreenを含む複数の異なる方法で検出することができることである。Schulz-Finckeらは、マルチターゲットのリジン特異的デメチラーゼ1（LSD1）/MAOリード化合物のターゲットエンゲージメントを確認するためのCETSAの応用を報告している。同様の原理に基づいて、多重化定量質量分析法を用いて非変性標的の量を定量するサーマルプロテオームプロファイリングという手法がある。この手法は、マルチターゲットのパン-HDAC阻害剤であるpanabinostat233のターゲットエンゲージメントの実証や、膜貫通型プロテインと低分子の相互作用のプロファイリングに利用されている。また、キナーゼ阻害剤のマルチターゲットエンゲージメントを実証するために、キノビーズ法237 が適用されている。これは、固定化された非選択的キナーゼ阻害剤を用いて、キナーゼサブプロテオームに結合し、分離するものである。この方法では、キナーゼサブプロテオームに固定化された非選択的キナーゼ阻害剤がキナーゼサブプロテオームに結合して分離することを利用しており、標的となるキナーゼ阻害剤を追加することで標的を除去することができる。
ターゲットの関与を調べることに加えて、言い換えれば、マルチリガンドと目的のターゲットとの相互作用を確認することも、もちろんマルチターゲット化合物の試験管内試験特性評価には欠かせません。高含量スクリーニング（2.2節参照）はこの目的に非常に有用であり、潜在的な相乗効果のヒントをすでに 得ることができる。細胞内での相乗効果の検出は、2つのターゲットの調節が単一の相乗的な細胞効果、例えばアポトーシスをもたらす場合には簡単である。2つの独立した効果が期待される場合は、それは著しく困難である。しかし、最近のメタボロミクスの進歩により、複雑な生物学的サンプルから幅広いスペクトルの分析物を定量することが可能になった。この研究では、選択的阻害剤で発生したシャント効果が阻害剤の組み合わせによって改善されており、アラキドン酸カスケードのマルチターゲット阻害剤に有利な結果が得られている。
また、受容体のホモまたはヘテロ二量化/オリゴマー化による標的相互作用や、リガンド特異的なシグナル伝達機構を実現するための他の戦略に取り組むという概念も生まれてきている。
マルチターゲット化合物の特性評価のための細胞ベースアッセイの重要な欠点は、疾患の状態に合わせたアッセイができないことである。例えば、炎症過程ではCOX-2アイソザイムが過剰に発現するため、酵素の濃縮度がアッセイ条件とは異なる場合があり、それが読み取りに大きく影響する可能性がある。これは、これらのアッセイでは検出されない抗炎症性プロテ ィキンやレゾルビンの後期形成に関して特に関心があるかもしれない。241 , 242 より複雑な組織ベースの試験系や高度な動物疾患モデルは、複雑な生化学的カスケードやマルチターゲッ トリガンドの疾患修飾効果を研究するために、より適切で機能的なリードアウトを提供する。
4.2. 動物モデル
マルチターゲット化合物のスクリーニングと特性評価のための 生体内試験 疾患モデルの改善に伴い、主な焦点は疾患との戦いであり、設計された化合物に対 して最高の反応を示すスクリーニングシステムの開発ではないことを認識しなければならない。したがって、マルチターゲティングアプローチのために選択されたリードアウトは、最適な疾患シミュレーショ ンであり、高い化合物効果ではないことを念頭に置く必要がある。動物モデルは、複雑な原因と複数の症状を持つ疾患をシンプルで測定可能な効果に単純化することを目的としている。例えば、パーキンソン病のモデルであるラットの 6-OHDA（6-ヒドロキシドパミン）誘発片側性運動障害は、ヒトの多因子疾患状態に部分的に似ているにすぎない243,244。場合によっては、単純な生物を用いた表現型スクリーニング（2.2節参照）は、前臨床開発や概念実証研究へのより経済的な参入となりうるが、特に動物モデルの主要な目的が二重活性とその結果としての相乗効果の確認である場合には、より経済的である。
単一の病態生理学的表現型を反映した動物の交雑繁殖により、マルチターゲティング化合物による治療を必要とする多因子疾患のより複雑で現実的なモデルが可能になる可能性がある。そのようなメタボリックシンドロームの複雑な動物モデルの一つである自然発症高血圧性肥満ラット（SHROB）245は、ヒトの疾患のほぼすべての症状を反映している。このモデルは、マルチターゲット化合物だけでなく、薬物の組み合わせ（例：降圧剤や抗糖尿病薬）の生体内試験での特性評価を効率的に行うことを可能にする。このようなマルチターゲット化合物の初期の研究では、複数のモデルを使用する必要があった。Casimiro-Garciaら、例えば。より最近の研究では、SHROBモデルでsEH阻害剤とPPARγアゴニストの組み合わせを試験し、相乗効果と、代謝パラメータの全範囲をカバーするより複雑なリードアウトにより、さらなる効果を明らかにしている。
それでも、マルチターゲティング249-252に有用な現実的な動物疾患表現のためには、より複雑なパラメータやモデルが必要であり、場合によっては非ヒト霊長類スクリーニング（マーモセット）が必要になることもある。そのような前臨床試験は多くの前提条件を必要とするため、適切な複雑なモデルが利用できない場合には、複数のリガンドの初期の生体内試験での特性評価には、様々なリードアウトを有する異なる動物モデルの組み合わせが好まれることが多い。
5. 結論と展望
システムバイオロジーや人工知能などの革新的な技術は、創薬標的、分子疾患決定因子、予測バイオマーカーに関する知識の増大と相まって、創薬を新たな高みへと押し上げている。このように創薬のあらゆる側面をカバーするツールボックスが拡大しているにもかかわらず、低分子医薬品の成功は、多くの疾患において満足のいくものではない。複雑な多因子疾患から生じるいくつかの疾患では、十分な治療効果を達成するために複数の薬理学的介入が必要であることが原因であると考えられる。その結果、多くの重症で複雑な疾患は、単一の有効な薬剤ではなく、薬剤カクテルで治療されているが、このようなポリファーマシーには多くの欠点がある。また、抗がん剤や抗感染症治療の分野では、化学療法に対する耐性開発が世界的な創薬課題となっている。1つ以上の分子標的を同時に修飾するマルチターゲット化合物は、重篤な多因子疾患の治療法のブレークスルーを可能にするというアンメット・メディカル・ニーズを克服し、抵抗性の発生を防ぐという大きな可能性を秘めている。したがって、マルチプルターゲティングは、医薬品化学の中でも、ますます生産性の高い分野となっている。これは、マルチターゲット化合物開発のための技術を提供する計算技術、試験管内試験システム、動物モデルにおける過去および最近のイノベーションから大きな利益を得ている。
膨大なデータセットと組み合わせた計算手法とモデルは、マルチターゲット化合物開発の成功に大きく貢献しており、この分野のほぼすべてのステップに影響を与えている。シグナリングネットワーク解析と定量的なフラックスモデリングは、相乗効果を発揮する可能性のあるターゲットの組み合わせのための強固な仮説の生成を可能にする。実験的検証が不足していることが多いにもかかわらず、マルチターゲットデザインの中心となるこのステップのためのいくつかのin silicoアプローチが開発されており、それらの将来的な応用例が、どの技術が最も可能性を秘めているかを示す更なる証拠を提供してくれるであろう。in silicoファーマコフォアモデリング、ドッキングアルゴリズム、計算によるde novoデザインは、マルチターゲットリード同定のためのin silicoツールとして極めて重要であり、複数のリガンドの構造最適化においても価値がある。最後に、マルチターゲット化合物の試験管内試験および生体内試験での特性評価のための実験的努力は、計算機のサポートによって軽減される可能性がある。計算資源の増大と機械学習・人工知能技術の役割の増大に伴い、計算手法は常に関連性を増し、ビッグデータの取り扱いを向上させていくことが期待される。特に、モデルの不確実性を低減するための人工知能と実験の健全な組み合わせは、計算モデルの品質をさらに向上させ、「正しい」実験を選択するのに役立つ可能性を秘めている。
しかし、マルチターゲットデザインは、計算技術の革新によってのみ支えられているわけではない。分子標的の役割や病態における相互作用を研究するための高品質の化学プローブが増えていることから、標的の相乗効果を実験的に検証することが可能になり、疾患における標的間の予想外のつながりを明らかにすることも可能になっている。さらに、実験技術におけるいくつかのブレークスルーは、マルチターゲット化合物の開発を強力に促進し、加速する可能性がある。ハイスループット結晶学は、マルチターゲット化合物の探索に貴重な構造情報を提供し、ファーマコフォアモデルの生成を改善し、共結晶構造から適合性のある修飾の仮説を検索することができれば、構造最適化を大幅にサポートすることができるかもしれない。さらに、同時にターゲットを関与させ、マルチターゲット調節の相乗効果を明らかにすることができるアッセイ技術が登場してきている。特に、共通の収束した読み出しでは観察できない効果（アポトーシスなど）を引き起こすが、並行した活性を誘導する複数のリガンドについては、洗練された試験管内試験アッセイが必要となるだろう。したがって、複雑な疾患修飾に対する試験管内試験アッセイの予測値は、複雑なポリファーマコロジーアプローチのために慎重に（再）分析しなければならない。また、臓器オンチップのような革新的な技術により、マルチターゲット化合物の機能的特性評価が将来的に改善される可能性もある。複数のリガンドの試験管内試験での特性評価における未解決の問題は、疾患やマルチターゲットのモジュレーションの結果として生じる標的の過剰発現などの適応メカニズムを反映した試験系がないことである。
また、マルチターゲット化合物の生体内試験での有意義な特性評価もしばしば課題となっている。複数のリガンドが相乗効果によって多因子疾患の優れた治療効果を達成するように設計されている場合、ヒトの疾患の多因子性を反映し、相乗効果を明らかにすることができる動物モデルが必要である。このような洗練された生体内試験モデルは一部の疾患にしか利用できないが、最初の例が確立されており、多因子疾患の個々の側面を反映した動物の交雑繁殖は、この分野での将来のブレークスルーにもつながると期待されている。
利用可能な方法やアプリケーションの範囲が広がる中で、マルチターゲット化合物の設計、最適化、機能特性評価には多くの分野が含まれており、各分野の強力な専門知識が必要とされている。薬用化学だけでなく、計算技術、試験管内試験システム、生体内試験薬理学などの確かな専門知識を含む学際的な共同プロジェクトは、治療に関連するマルチリガンドの開発を成功させるために必要とされている。
要約すると、多くの疾患の根底にある複数の要因を明らかにする病態生理状態の理解の向上は、新たな治療法の道を切り開くマルチターゲット薬の巨大な可能性を浮き彫りにしている。マルチターゲット薬は、ポリファーマシーを克服し、低分子医薬品の治療効果を高めることができる。分子標的、そのクロストークや制御に関する知識が増え、ビッグデータを扱う能力と、革新的なin silico、試験管内試験、生体内試験の技術が利用可能になったことで、薬効化学はマルチターゲットデザインのための多目的なツールボックスを備えたものとなった。しかし、膨大なデータセットがあるにもかかわらず、人工知能や自動化されたステップを含む信頼性の高い計算手法、例えば化合物の設計や最適化、マルチターゲット設計やマルチリガンド最適化では、重要な意思決定者としての専門家の知識が不可欠である。
また、ビッグデータの解析や薬物と標的の相互作用パターンの評価により、複数の標的を対象とした薬剤が着実に増加していることが示されている205 ,206 。
注意事項
著者は、競合する財務上の利害関係を宣言していない。
経歴
フランクフルトのゲーテ大学医薬化学研究所のドラッグデザイン担当教授。ゲーテ大学で博士号およびポスドクを感染した後、フランクフルトの脂質シグナリング研究センター（LIff）の独立グループリーダーに就任。現在、ドイツ研究評議会（DFG）よりハイゼンベルク教授の称号を授与されている。これまでに、5-LO、mPGES-1,sEH、LTA4Hの阻害剤、PPARやFXRのモジュレーターを含む脂肪酸模倣薬のヒット同定とヒットからリードまでの最適化に取り組んできた。現在の研究テーマは、炎症性疾患やメタボリックシンドロームの治療のためのマルチターゲット薬の設計と合成である。
ホルガー・スタークは、ドイツのベルリンで薬学を学んだ。2000年にドイツ・フランクフルトのゲーテ大学の正教授となり 2013年にドイツ・デュッセルドルフのハインリッヒ・ハイネ大学に実職赴任。癌治療に関するスタートアップ企業（Warburg Glycomed社、PSites Pharma社）を設立し、成功した研究と教育で賞を受賞している。350冊以上の書籍投稿、原著論文、レビュー、特許に基づき、主にヒスタミンとドーパミン受容体のサブタイプを対象とした選択性またはマルチターゲティングの神経伝達物質に焦点を当て、脂質シグナル伝達や酵素研究にも力を入れている。ヒスタミンH3受容体拮抗薬として初めて市場に承認されたピトロリサント（Wakix）の共同発明者である。Archiv der Pharmazie誌の編集長であり、セルビアのニース大学から名誉博士号を授与されている。
ダニエル・メルクは、ミュンヘンのルートヴィヒ・マクシミリアン大学で薬学と薬学を専攻し、ゲーテ大学フランクフルト校で薬学／医学化学の博士号を感染した。2015年より、セルビアのインスティテュートのジュニアグループリーダーを務めている。
ゲーテ大学フランクフルト校の薬学化学を専攻し 2017年よりスイス連邦工科大学チューリッヒ校のETHフェローシップ奨学生。彼の研究は、特にFXR、PPAR、RXR、およびオーファン受容体、それらの天然および合成モジュレーターの薬理化学、コンピュータ支援および天然物にインスパイアされた創薬、およびマルチターゲット化合物の設計に重点を置いた、医薬品ターゲットとしての核受容体の探索に焦点を当てている。
使用された略語
5-HT2,セロトニン受容体2;5-HT2A、セロトニン受容体2A;5-LO、5-リポキシゲナーゼ;6-OHDA、6-ヒドロキシトリプタミン;AT1R、アンジオテンシンII受容体1;BACE-1,β-セクレターゼ1;BCL、B細胞リンパ腫;BET、ブロモおよびエクストラターミナルドメイン。CDK4,サイクリン依存性キナーゼ4;ChE、コリンエステラーゼ;CETSA、細胞熱シフトアッセイ;中枢神経系、中枢神経系;COX、シクロオキシゲナーゼ;CRISPR/Cas9,クラスター化された規則的に間隔を空けられた短いパリンドロミックリピート関連エンドヌクレアーゼ9。CysLT1R、システイニルロイコトリエン1受容体;D2,ドーパミン受容体2;DARTS、薬物親和性応答性標的安定性;DDL、未分化脂肪肉腫;FXR、ファルネソイドX受容体。GPCR、Gタンパク質共役型受容体;GSK-3β、グリコーゲン合成酵素キナーゼ3β;H1,ヒスタミン受容体1;H3,ヒスタミン受容体3;IGF1R、インスリン様成長因子1受容体;LTA4H、ロイコトリエンA4ヒドロラーゼ。LSD1,リジン特異的デメチラーゼ1;MAO、モノアミン酸化酵素;MDM2,マウスダブルミニッツ2ホモログ;MEK、マイトジェン活性化プロテインキナーゼキナーゼ;MTC、髄様甲状腺癌;NMR、核磁気共鳴。p38/MAPK、p38マイトジェン活性化プロテインキナーゼ、PDE-4,ホスホジエステラーゼ4,PEPT1,ペプチドトランスポーター1,PPAR、ペルオキシソーム増殖因子活性化受容体、RET、トランスフェクション中に再配列されたキナーゼ。SAR、構造活性関係、SHR、脊椎高血圧ラット、SHROB、自然過緊張肥満ラット、SOM、自己組織化マップ、sEH、可溶性エポキシドヒドロラーゼ、SOSA、副活性の選択的最適化、STD-NMR、飽和移動差NMR、QSAR、定量的構造活性関係、VEGFR2,血管内皮増殖因子受容体2,ZDFラット、ザッカー糖尿病性脂肪ラット