PP-MAPS: Dynamic Pharmacophore Signatures from MD Trajectories

PP-MAPS: Dynamic Pharmacophore Signatures of Protein–Peptide Interfaces from MD Trajectories

Depenveiller, Guerda, Rabia, Caidi, Ashhab, Mami-Chouaib, Montes — CNAM Paris / Gustave Roussy / Palestine | bioRxiv 10.64898/2026.04.22.720140

🎯 MDトラジェクトリから動的ファルマコフォアを自動抽出し、pMHC等の複数ペプチド比較を残基レベル頻度ヒートマップで可視化する

① 背景と課題

タンパク質-ペプチド相互作用は細胞シグナリング・創薬標的として重要だが、浅くダイナミックな結合界面からの接触情報抽出が困難。既存 dynophore 手法は小分子専用であり、ペプチドを「マクロ分子の一部」として扱うMDソフトウェアではリガンド/受容体パーティションが不明確になる問題があった。

ペプチドは小分子と異なりトポロジーファイル上でタンパク質の一部として扱われ、ligand/receptor 分離が non-trivial

50,000フレームのアンサンブルから転移的な相互作用シグネチャを手動で抽出するのは現実的でない

複数ペプチドの MHC 結合様式比較に標準化された表現形式がなかった

② 手法: PP-MAPS ワークフロー

GROMACS TPR + XTC
↓
GROMACS フレーム抽出 (PDB × N frames)
ペプチドを PDB 末尾に配置 → ligand/receptor 明示
↓
CDPKit または LigandScout
ファルマコフォア特徴検出 per frame
↓
受容体残基への帰属・タイプ分類
構造化 JSON 格納
↓
残基 × インタラクションタイプ頻度集計
↓
ファルマコフォアヒートマップ (PNG) + 3D 可視化

② 手法: ファルマコフォア特徴タイプ

③ 主な結果 (a): 共通ファルマコフォアシグネチャ

③ 主な結果 (b): ペプチド比較ヒートマップ模式

③ 主な結果 (c): 実験規模

50,000

処理フレーム数 per ペプチド (500 ns / 10 ps サンプリング)

TEIPP ペプチド × HLA-A*02:01

GROMACS 500 ns (2 fs step、明示水、0.15 M NaCl)。-n 8 で並列処理。

ペプチド	配列	特徴
A	VLLQAGSLHA	アンカー位2,9 明確
B	MLLAVLYCL	疎水性pocket優先
C	LSEKLERI	polar残基多い

③ 主な結果 (d): lib/md への応用

HBondAnalyzer に疎水性・イオン性・芳香族インタラクション解析を追加拡張
残基レベル頻度ヒートマップ生成機能を PPMAPSAnalyzer として実装
MDTraj の baker_hubbard + 残基タイプ別距離カットオフで CDPKit を代替可能
ペプチド設計パイプラインのダウンストリーム解析ツールとして活用

④ 限界点・将来課題

LigandScout は商用ライセンスが必要（CDPKit で代替可能だが精度比較が未評価）

大規模フレーム処理のコスト評価が未記載

現状タンパク質-ペプチド複合体に特化（非ペプチドリガンドへの拡張は未対応）

⑤ 実装方針まとめ

ターゲット
lib/md — PPMAPSAnalyzer クラス

依存
MDTraj, numpy, matplotlib, seaborn, (CDPKit)

優先度
Medium（HBondAnalyzer 拡張として実装）

コード参照
github.com/camilledepenveiller/PP-MAPS