もともと鎮痛剤の可能性として開発されたものの、有害な副作用のため放棄された新しい精神活性物質は、研究者がそれらの副作用の原因を突き止めることができれば、依然として薬学的価値を有する可能性があります。イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の新しい研究では、深層学習と大規模コンピューターシミュレーションを利用して、合成カンナビノイド分子の構造的差異を特定し、それが古典的なカンナビノイドとは異なる方法で人間の脳受容体に結合する原因となっていると発表した。
「最大クラスのNPSは、街頭麻薬のフビナカ、チミカ、ピナカとして販売されることが多い」と化学・生体分子工学教授のディワカール・シュクラ氏は語る。 「有害な副作用に加えて、NPSを生成するために使用される処方が異なるため、標準的な薬物スクリーニングで検出することが困難になっています。」
新しい精神活性物質は合成化合物です。 1 つのクラスは古典的なカンナビノイドの効果を模倣します。しかし、この研究では、NPSは古典的なカンナビノイドと比較して、人間の脳内の異なるシグナル伝達経路を活性化する傾向があることが判明しました。具体的には、「Gタンパク質経路」ではなく、いわゆる「ベータアレスチン経路」を引き起こすことがよくあります。この信号伝達の切り替えは、より深刻な心理的影響を引き起こす可能性があります。
研究結果は雑誌に掲載される eライフ。
「新しい精神活性物質は脳内のカンナビノイド受容体に非常に強く結合し、結合を解くのが遅いため、標準的な実験室やコンピューター実験で観察したりシミュレーションしたりすることが困難です」とシュクラ氏は述べた。 「これらの稀な結合および結合解除イベントを確認するには、コンピューターに膨大な時間がかかる場合があります。」
研究室では、大学院生のソウマジット・ダッタ氏が、新しいシミュレーション手法である遷移ベースの再重み付け法を使用して、遅い分子プロセスの熱力学と速度論を推定しました。研究チームは、TRAM を使用すれば、大規模なコンピューティング リソースを必要とするこれらのイベントを効率的にサンプリングすることで、カンナビノイド受容体からの NPS の結合解除に関与するまれで遅い分子プロセスを観察することもできることを発見しました。
研究者らは、世界中の何百万ものボランティアがコンピューティング能力を寄付できるようにする Folding@Home プラットフォームも使用しました。このアプローチにより、チームは多くのシミュレーションを並行して実行し、結果をつなぎ合わせ、アルゴリズムを使用して次にどのシミュレーションを実行するかを決定することができました。これにより、1 台のコンピューターや小さなクラスターではほぼ不可能な、非常に長いイベントやまれなイベントの研究が可能になります。
より多くの副作用に関連する経路を介したNPSシグナルを明らかにすることで、研究者は医療用途向けにこれらの経路の誘発を回避する新しい分子の設計に集中できるようになりました。 Shukla氏は、今回の研究結果により、より多くの研究者が、より結合力の弱い化合物、またはより容易に結合を解除する化合物を目指すようになり、薬物の害を軽減できる可能性があると述べた。
国立衛生研究所賞 R35GM-142745 と国立科学財団がこの研究を支援しました。 Shukla は、化学、生物工学、国立スーパーコンピューティング応用センター、デジタル農業センター、カール R. ウーズ ゲノム生物学研究所にも所属しています。
ソース：
参考雑誌:
1765416938
#合成カンナビノイドが有害な影響を引き起こす理由をディープラーニングで解明
2025-12-11 01:24:00