「1件は有償利用で成果は非公開です。ですから、どんな薬を開発しているかはお話しできないのですが、ターゲットとなるタンパク質と候補化合物の結合の強さを『分子動力学シミュレーション』（「スパコンのことば」参照）という方法で計算しています。結合が強ければ薬理活性（薬としての働き）も強いと期待されるので、結合の強さの計算によって候補化合物を効率よく見つけることができます」と、野口さんは「京」の利用内容を説明します。

これまでも、タンパク質と候補化合物が結合するかどうかの計算は行われてきました（図2左）。コンピュータの中にタンパク質の立体的な形を再現しておき、そのポケット（鍵穴）に候補化合物（鍵）がぴったり入るかどうかを調べるのです。ただし、この方法では、タンパク質は形が固定されたまま、周囲に何もない仮想的な環境に置かれており、体内ではタンパク質の周りを取り囲んでいる水分子や脂質分子（細胞膜の構成成分）が考えに入っていません。このため、タンパク質と候補化合物が結合するかどうかはわかるのですが、結合の強さまではわかりませんでした。

これに対し、分子動力学シミュレーションを使うと、生体内と同じ環境で、タンパク質が刻々と形を変えながら候補化合物と結合するようすを再現できます（図2右）。そして、このシミュレーションから、結合の強さを精度よく求めることができるのです。このシミュレーションは計算量が膨大で、従来のコンピュータでは実行不可能なため、同社では早くから、独自にソフトウェアを開発している名古屋大学の岡崎進教授^＊2との共同研究を行い、「京」での計算をめざしてきました。

そこまで精力的に取り組む理由を野口さんはこう説明します。「これまでの計算では結合の強さがわからなかったので、候補化合物を実際に合成し、薬理活性を測ってみては、候補化合物の構造を手直しするというプロセスを繰り返していました（図1下左）。しかし、結合の強さが計算によって精度よくわかれば、この繰り返しは不要になり、『これ』という化合物を合成するだけですむようになります（図1下右）。『京』での計算は、すでに当社の創薬プロセスに組み込まれているのです」。

＊2： 分子動力学シミュレーションソフトModylasを開発。 HPCI戦略プログラム「分野2 新物質・エネルギー創成」のメンバーでもある。

もう1件は無償利用で、これまでに得られた成果はすでに公開されています。こちらは、候補化合物の探索から一歩進めて、化合物による作用の仕方の違いや、副作用の可能性までを、シミュレーションで明らかにすることをめざしています。

この課題では、アドレナリン受容体というタンパク質をモデルとしています（図3）。この受容体は細胞の表面にあって、ポケットに化合物が入ると構造が変わり、細胞の中に複数のシグナルを伝える働きをします。しかし、化合物の種類によって、ポケットに入ったときの受容体の構造の変化の仕方は異なり、ある1つのシグナルだけを伝えるものもあります。そこで、効果につながるシグナルだけを伝え、副作用につながるシグナルを伝えない、そんな化合物を計算で見つけようというのが、このプロジェクトです。

「これまでは、何十万、何百万という化合物の作用を実際に確認して、こうした化合物を探していました。しかし、化合物が結合したあと、受容体の構造がどう変わるかをシミュレーションすれば、実験をしなくても、このような違いを予測でき、目的のシグナルだけを伝える化合物を論理的に選び出せるのです」と、野口さんは力強く語ります。このシミュレーションでは、数マイクロ秒^＊3にわたってタンパク質の動きを追いかけます。結合の強さをみるときは数十ナノ秒ですから、その数百倍も長い時間です。

＊3 ： マイクロは10の−6乗、ナノは−9乗、フェムトは-15乗。

2件の課題からは、これまで実験や経験に支えられてきた薬の候補化合物の探索を、シミュレーションで行える時代がいよいよやってきたことがわかります。しかし、野口さんはもっと大きな志を抱いています。「京」で予測した薬理活性のデータと、病気の患者さんの臨床データやゲノムデータ、人工多能性幹細胞（iPS細胞）からつくった病気の細胞のデータなどを、「細胞」という場で統合して、ある化合物を与えたときに細胞がどのような反応を示すかを、すべてコンピュータの中で予測したいというのです。

「これは夢ではなく、大まかなものは5年後、実用レベルで10年後には実現できると考えています」と野口さんは自信を見せます。計算科学とさまざまなデータに支えられる創薬。製薬業界はこれから大きな転換点に向かうことになりそうです。