ポストゲノムの時代に突入し、バイオインフォマティクスの活用、ウエットな実験による各遺伝子の機能・ネットワーク、疾患との関連が解析されていくにつれて、医薬品の標的タンパク質も順次明らかになり、構造と機能の解明された蛋白質が急速に増えていくと予測されている。また、現在の急速なスピードでの医薬品標的の増大は、製薬メーカ間で世界的な探索競争戦争が開始されたこととも同義である。いかに効率よく質の高い医薬品の種を見出せるかが、勝負の分かれ目であろう。

ロボットを活用したHTS（ハイスループットスクリーニング）や、コンピュータスクリーニング技術はこれまで以上に重要な探索手段となるであろうし、有望なスクリーニングライブラリの構築が、製薬メーカにとって重要な課題となってくる。コンピュータスクリーニングに言及すれば、今後はその標的対象の幅が大きく広がることになる。タンパク質の基本構造が明らかとなった段階で、基本構造そのものが医薬品の標的である場合は勿論、基本構造を鋳型としてホモロジーモデリングを行えるタンパク質に対してまで標的の幅を広げることができる。立体構造情報に基づきコンピュータ上での薬物のスクリーニングを行う手法をとる技術を適用可能なタンパク質は、急激に増加するものと考えられる。コンピュータスクリーニングによるシード化合物探索手法は、より迅速にかつ低コストでシード化合物群を得るという意味で有望である。また、リード化合物に対して誘導合成を実施する際、単に活性上昇を目的とするのではなく､副作用と薬効の乖離、体内動態の改善を念頭において合成を実施することは重要な作業である。その過程において化合物をより速く合理的に最適化していくためには、薬物標的タンパク質とリード化合物との複合体構造を有しているほうがより効率的である。

今回夏の学校では、今後短期間で提示されてくるであろう蛋白質の機能情報や構造情報をどのように創薬に結びつけていくのが好ましいと考えられるかを若手の研究員の方を対象に、わかりやすく概説したいと考えている。�@　創薬過程の順番に沿った形で、医薬品標的のバリデーションやウエット実験支援の観点からバイオインフォマティクスは、どのように利用されているのか、�A　ロボットを使用したHTSとそのライブラリの理想、�B　リード化合物を探索する・最適化するという二つの観点からの製薬メーカのノウハウ概論（コンピュータスクリーニング、結晶構造解析とSBDD）など、持田製薬の研究所の事例を織り交ぜながら、将来産業界を背負ってたたれる予定の若手研究員に、製薬メーカ研究所の応用研究の一端をご紹介させていただくつもりである。