更に、エックス線解析や核磁気共鳴分析（ＮＭＲ）によるたんぱく質立体構造の解明も進んでおり、コンピュータシミュレーション技術を用いた、標的たんぱく質の立体構造に基づく薬剤設計（ＳＢＤＤ： Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ−Ｂａｓｅｄ Ｄｒｕｇ Ｄｅｓｉｇｎ）への期待も高まっております。しかし、従来のシミュレーション技術では、計算精度が低いか、あるいは計算時間がかかりすぎるため、実験を代替したり、あるいは実験を補助する十分な効果が必ずしも得られていないという問題がありました。
今般の共同研究は、このような新規がん治療薬の探索を目的とし、ＮＥＣが独自に開発したシミュレーション技術と日本化薬の抗がん剤創薬技術に基づき、ｉｎ ｓｉｌｉｃｏ創薬支援システムを共同で構築し、実際の新規がん治療薬の探索を共同で行ったものであり、多数の候補物質の中から、有効と思われる物質（化合物）を効率良く選択することを目指したものであります。
日本化薬では、今後、このたび発見した新規化合物の構造最適化と薬効評価を進め、臨床応用に向けてその効果と安全性を確認していくとともに、今回のシステムを、今後の創薬研究のためのＩＴ基盤として位置付け、自社の創薬研究・開発の高度化に活用する予定であります。またＮＥＣでは、今回の成果を製薬企業向けのｉｎ ｓｉｌｉｃｏ創薬支援システムにおける中核技術の一つとして活用し、来年度の製品化および事業化を目指します。
参考資料
（注１） ｉｎ ｓｉｌｉｃｏ創薬システム：
コンピュータを用いて、たんぱく質など高分子の立体的形状に基づいて、多数の薬剤候補化合物について、そのたんぱく質のどの部位にどのように結合しうるのか（ドッキングモード）、またその結合の強さがどの程度であるのか（アフィニティ）、を予測することによって、従来のｉｎ ｖｉｖｏ（生体を用いた研究）、ｉｎ ｖｉｔｒｏ（試験管内の研究）の補助として、効率的な創薬支援をするシステム。
（注２） ポアソン・ボルツマン（Ｐｏｉｓｓｏｎ−Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ）方程式：
たんぱく質と化合物の複合体の結合の強さに対して、周囲の水やイオンがおよぼす静電力の効果を推算する方法。周囲の水分子を連続誘電体に簡略化し、たんぱく質と化合物の複合体に働く静電力をメッシュ状の多数の格子上で（差分）近似し、高速に計算。水分子を誘電体に近似しない場合に比べ、精度は若干犠牲になるが、高速化が可能であり、大量化合物からの候補選抜に適している。
（注３） 分子動力学法：
たんぱく質などの分子を構成する原子の原子核に働く相互作用力を、バネやクーロン力のような簡単なポテンシャル関数（分子力学モデル）で近似し、分子の熱運動を、ニュートンの運動方程式を解いてシミュレーションする方法。今回は、エネルギー最小化計算に使用したが、この方法を用いてより正確に分子の結合エネルギーを予測するためには、１千万ステップ（１０ナノ秒）の計算が必要と考えられており、高速ハードウェアに対する期待が高い。