jamdock-suite: 完全自動化・完全ローカル仮想スクリーニングパイプライン
Barbosa Pereira, Ripoll-Rozada, Macedo-Ribeiro, Manso — STAR Protocols 6, 104161 (2025年12月) · DOI: 10.1016/j.xpro.2025.104161
🎯 無償ソフトウェアのみで AutoDock Vina SBVS を完全自動化し、FDA承認薬3,200化合物を4標的で検証
① 背景と課題

AutoDock VinはSBVS標準ツールだが、ZINCにはPDBQT形式がなくライブラリ準備が煩雑。MzDOCK・Raccoon2等の既存ツールはGUI依存・外部サーバー依存・前処理済みライブラリ前提で、研究者の参入障壁となっている。

jamlib
ライブラリ生成
jamreceptor
受容体準備
jamqvina
ドッキング
jamresume
ジョブ再開
jamrank
ランキング

→ 5つのBashスクリプトで SBVS全工程を完全自動化(ターミナルのみで完結)

② 各モジュールの役割
モジュール機能
jamlibZINC取得→MMFF94最小化→PDBQT変換
jamreceptorfpocket自動ポケット検出・グリッドボックス設定
jamqvinaQuickVina2並列実行(PC/クラウド/HPC)
jamresume中断ジョブの自動再開
jamrank親和性+SimScoreでランキング
< 60 min
環境構築からVS開始まで(標準ハードウェアで)
③ SimScore(新規指標)

ドッキングポーズの収束性を定量化する独自指標:

SimScore = 0.5 × ( P(RMSD_lb < 1.6Å) + P(RMSD_ub < 3.2Å) )

最良モード基準で閾値以内のモード割合の平均。高値 = ポーズが収束。ただしTotalModes少数時はSimScore=0でも問題ない(要注意)。

TotalModesと組み合わせて解釈すること
④ 検証結果 (a) 4標的での上位リカバリー
標的PDB結果
ビタミンD受容体1IE9共結晶リガンド上位回収
鉱質コルチコイド受容体3VHU近縁類似体上位
LOV sensor domain4R38共結晶リガンド上位
プロゲステロン受容体1SQN共結晶リガンド上位

FDA承認薬3,200化合物を適用。全標的でリカバリー成功。

④ 検証結果 (b) 計算コスト
8〜12時間
1標的 / 3,200化合物 / i5-12400(10コア)
GPU対応
RTX 4090(--threads 8192)で大幅高速化可能

QuickVina 2はexhaustiveness=32で実行。GPU版はsearch_depth=64で同等精度。

④ 検証結果 (c) ライブラリ規模
ライブラリ種別規模
FDA承認薬(ZINC)〜3,200化合物
カスタム購入可能化合物〜1,400万種から選択
ZINC/files.docking.orgのサーバーダウン時に失敗するリスクあり
FDA catalogは"download all"が不安定で化合物数にばらつき
⑤ 限界と注意点
  • 外部サーバー(ZINC)依存でダウン時に失敗
  • 定量的評価指標(EF/ROC-AUC)非掲載
  • スコアリング関数はVina標準(ML系未対応)
  • 数百万化合物規模はHPC環境必須
⑥ テイクホームメッセージ
🆓 完全無償・完全ローカル
商用ツール・クラウドサービス不要。ターミナルだけで全SBVS工程が完結。
📊 SimScoreで信頼性評価
結合親和性に加えポーズ収束性を定量化。TotalModesと併用で誤陽性リスク低減。
🧬 fpocketで自動グリッド設定
主観的なグリッドボックス設定を自動化。ドラッガビリティスコアで結合部位選択支援。
GPU版Vina対応済み
jamqvinaのバイナリ変更のみでCUDA版に移行可能。HPC/クラウドにもスケール可能。
ケムインフォmaティクスへの応用
適用先ユースケース
lib/dockingUniDockRunner にSimScoreスコアラー追加
lib/dockingfpocket自動グリッドボックス定義機能実装
lib/dockingjamresume相当の中断再開ロジック追加
lib/molgenFDA承認薬ライブラリをMolgenYamlのベース化合物プールとして活用