定量的構造活性相関

定量的構造活性相関（QSAR）

定量的構造活性相関（Quantitative Structure-Activity Relationship）は、化学物質の構造がその生物学的（薬学的あるいは毒性学的）な活性とどのように量的に関連しているかを研究する科学的手法です。これは「QSAR（キューサー、または英語ではクェイサー）」と略称されることが一般的です。この手法の主要な目的は、構造的に類似する一連の化合物について、その化学構造から未知の生物学的活性、例えば薬効や毒性などを予測することにあります。

QSARと密接に関連する概念として、定量的構造物性相関（QSPR：Quantitative Structure-Property Relationship）があります。こちらは化学構造と物理的性質との間の量的な関係を扱うもので、例えば沸点や溶解度といった物理的性質を予測します。QSARとQSPRは、化学構造を数値化し、それを目的とする特性（活性や物性）と統計的に関連付けるという点において、方法論的に多くの共通点を持っています。

この分野の研究は、コーウィン・ハンシュによって始められ、特に1964年にハンシュと日本の研究者である藤田稔夫によって発表された方法（ハンシュ-藤田法）は、QSAR研究の基礎を築いた代表的な手法として広く知られています。ハンシュ-藤田法では、化合物の構造を親油性、電子的効果、立体効果といった物理化学的パラメーターに分解し、これらのパラメーターと生物活性との間に線形回帰モデルを構築しました。

現代のQSAR研究では、さらに多様な手法が用いられます。基本的なアプローチは、対象となる化合物の構造的特徴を定量的に表現する「記述子」を抽出することから始まります。記述子には様々な種類があり、例えば以下のようなものが含まれます。

物理化学的記述子: オクタノール-水分配係数（化合物の疎水性の指標）、分子量、表面積など。
電子的記述子: 分子軌道計算（フロンティア軌道理論におけるHOMOやLUMOのエネルギーなど）に基づく電子状態、電気陰性度、双極子モーメントなど。
幾何学的記述子: 分子のサイズ、形状、トポロジー（原子間の接続関係）など。
薬物標的との相互作用記述子: 分子ドッキング計算などから得られる結合エネルギーや相互作用の種類など。

これらの記述子を用いて、構造が類似する化合物のセットについて、記述子の値と測定された生物活性との間の量的な関係を、重回帰分析、主成分分析、部分最小二乗法（PLS）などの統計学的手法や、機械学習アルゴリズムを用いてモデル化します。構築されたモデルは、未知の化合物の記述子を計算することで、その化合物の活性を予測するために利用されます。

QSARは、単に化合物の活性を予測するだけでなく、その予測モデルの解析を通じて、どのような構造的特徴が活性に重要であるか、あるいは薬物標的分子と化合物がどのように相互作用しているかを推定するための洞察を与えてくれることもあります。これは、より効果的で安全な化合物を設計するための重要な手がかりとなります。

この手法は計算化学の一分野であり、コンピュータを用いた解析が不可欠であることから、計算機化学の一部としても位置づけられます。特に、新薬開発におけるリード化合物の探索や最適化、化合物の毒性予測、環境化学における化学物質の生態影響予測など、幅広い分野で応用されています。

関連事項:
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