BindFlow: ABFE Pipeline — FEP & MM(PB/GB)SA

BindFlow: 絶対結合自由エネルギー計算のオープンソース統合パイプライン

FEP（二重デカップリング + TI/MBAR）と MM(PB/GB)SA を一元化 — bioRxiv 2025, Martínez León & Hub（Universität des Saarlandes）

🎯 ABFE 計算を完全自動化し、FEP とコスト効率的な MM(PB/GB)SA を同一フレームワークで比較。139 配位子/受容体ペアで FEP+ 相当の精度を OSS で達成

① 背景と課題

結合自由エネルギー（ΔG_bind）の精度予測は創薬の中核課題であり、RBFE は同族リード最適化に強い一方、ABFE は多様な分子セットのスクリーニングや結合ポーズ検証に不可欠。しかし既存 ABFE ツールは商用ライセンス（FEP+）または専門的セットアップ知識が必要で、再現性や可搬性に欠けていた。

既存 OSS ツール（BFEE2, A3FE, BAT2）は FEP のみで MM(PB/GB)SA と統合されていない

力場依存性の系統的評価・膜タンパク質対応・コファクター系が未整備なものが多い

大規模キャンペーン（60,000+ 計算）に耐えるスケジューリング基盤が欠如

→ GROMACS + Snakemake + TOFF を統合し、ABFE 全パイプラインをワンコマンドで起動可能な無償 OSS として提供

② 2手法の統合アーキテクチャ

FEP パイプライン（厳密法）
系構築 → 平衡化（NVT→NPT）
→ Boresch 拘束決定
→ λ窓プロダクション（クーロン→vdW）
→ TI / MBAR で ΔG 積算 + 拘束補正

MM(PB/GB)SA パイプライン（高速法）
系構築 → 複合体MD（~3 ns のみ）
→ gmx_MMPBSA で事後エネルギー分解
→ ΔG_bind（± エントロピー補正 IE/C2）

両パイプラインを calculate(calculation_type='fep'|'mmgbsa') の1行で切り替え可能。Snakemake DAG がタスク依存を管理し、SLURM / デスクトップ両環境に対応。

③ 対応力場と設定

GAFF-2.11

AMBER 系 GA 力場。amidinium 塩橋で過強評価の傾向あり。TYK2・CypD で最良 τ

OpenFF-2.0.0

SMIRNOFF 系。A2A では GAFF と同等の τ。一般的に安定した挙動

Espaloma-0.3.1

GNN 系機械学習力場。A2A（Na⁺ 系）・Thrombin（amidiniumリガンド）で悪化傾向

タンパク質 FF

Amber99sb-ildn（デフォルト）/ Amber14sb。膜は SLipids2020。水は TIP3P

TOFF

GAFF / OpenFF / Espaloma を統一 API で切り替え可能なパラメータ生成パッケージ

④ 検証結果: 139 配位子 × 8 受容体 × 3 力場

受容体	N	手法	力場	Kendall τ	ocRMSE (kcal/mol)	備考
Cyclophilin D	10	FEP	Espaloma	0.82	0.92	最易クラス
A2A	10	FEP	GAFF	0.69	1.64	膜GPCRタンパク
MCL1	25	FEP	GAFF	0.61	1.47	荷電配位子含む
TYK2	13	FEP	GAFF	0.51	1.04
Thrombin	22	FEP	GAFF	0.00	2.00	lig4 outlier (amidiniumリガンド)
PTP1B	22	FEP	GAFF	0.36	2.14	MSE≈-10 kcal/mol induced-fit
全系統合	138	FEP	GAFF	0.56	1.59	FEP+ と同等水準

1/180×

MM(PB/GB)SA のコスト vs FEP（~3 ns vs ~540 ns 相当）

1,215

FEP シミュレーション総数（triplicates）

7,254

MM(PB/GB)SA 計算総数（力場 × エントロピー設定 × triplicates）

⑤ MM(PB/GB)SA の有用性と限界

良好なランキング受容体:

A2A・CypD・SAMPL6-OA で Kendall τ ≈ 0.6〜0.8（FEP に匹敵）
PTP1B・TYK2・MCL1 でも許容範囲内のランキング
計算コスト 1/180 で大規模プレスクリーニングに実用的

絶対値精度は不良: MSE が -25〜-75 kcal/mol に達し絶対 ΔG 予測には使えない

P38・Thrombin ではランキングも不良 → 受容体依存性が高い

エントロピー補正: C2 は一貫してランキングを悪化させる。IE 効果は軽微。補正なしが基本戦略

→ MM(GB)SA でプレスクリーニング → 上位化合物に FEP という二段階戦略が推奨される

⑥ lib/fep への実装計画

新規追加コンポーネント:

ABFERunner: FEP / MM(GB/PB)SA 切り替え統合クラス
BorechRestraintSetup: 自動拘束選択 + 解析的補正計算
LambdaWindowScheduler: Snakemake DAG 経由で λ 窓を SLURM 並列展開
ForceFieldFactory(ff): GAFF/OpenFF/Espaloma を TOFF 経由で統一

dg = ABFERunner(method='fep', force_field='gaff2', n_replicates=3)
.run(protein_pdb, ligand_mols, global_config)

既存 MMGBSAEngine を継承・拡張し、calculation_mode='abfe' オプションを追加する設計が現実的。

⑦ 既存ライブラリとのギャップ

ABFE（絶対結合自由エネルギー）のサポートが未実装 → 現在は MM-GBSA エンドポイントのみ
Boresch 拘束の自動設定・TI/MBAR 積算が未実装
Snakemake ベース SLURM スケジューラが未実装
GAFF/OpenFF/Espaloma の力場切り替え API が未整備
膜タンパク質・コファクター含む複合系対応が未実装
gmx_MMPBSA エントロピー補正（IE/C2/nmode）が未実装

⑧ 限界点と今後の展望

Induced-fit 系（PTP1B）: MSE≈-10 kcal/mol → enhanced sampling（H-REX）が必要

荷電配位子: PME 有限サイズ効果 → co-alchemical イオン補正が未実装

水交換 (slow mode): グランドカノニカル MC 法等が必要

Espaloma の Na⁺/amidinium 系での精度低下 → 力場改善余地

将来実装予定:

Hamiltonian レプリカ交換による収束加速
適応的 λ 資源配分（難サンプリング窓に集中投資）
電荷補正（co-alchemical ion approach）