Prediction of antimicrobial action mechanism on chemical

Japan Journal of Aromatherapy　Vol. 16, No. 2, 2016 25

原著論文

ケモインフォマティクス手法を用いた精油構成化学成分における抗菌作用機序の予測

角崎丈司 1，三重野雄貴 1，浜出百合菜 1，青木俊介 *1,2

Prediction of antimicrobial action mechanism on chemical compounds of essential oils using

chemoinformatics methods

Abstract

Essential oils not only exhibit numerous e�ects on human mental and physical states, but also on pathogens in infec-tious diseases; However, the molecular mechanism of the in vivo actions of essential oils’ chemical compounds has not yet been investigated. In this study, we aimed to investigate the antibacterial functions of chemical compounds in essen-tial oils against two major infectious disease pathogens, Mycobacterium and Staphylococcus, using various chemoinfor-matics methods. We performed docking simulations using 343 structures of chemical compounds in commonly used es-sential oils and 50 structures of drug target proteins in the two bacterial strains. Based on the simulation results, we selected 23 essential oils that contained potential antibacterial chemical compounds. We evaluated these essential oils to check if they exhibit antibacterial activity against Mycobacterium and Staphylococcus. Six essential oils exhibited antibac-terial activity against one or both bacterial strains. Speci�c combinations of particular essential oils also exhibited strong synergistic antibacterial e�ects. Furthermore, seven puri�ed compounds proposed both by experimentation and the docking simulations exhibited antibacterial activity on one or both bacterial strains, and combinations of these com-pounds exhibited strong synergistic antibacterial activity. We also predicted binding models of the active chemical struc-tures with the drug target proteins. �ese results suggest that the application of chemoinformatics to the study of essential oil functions is useful for understanding their actions at the molecular level.

Key words: essential oil, chemoinformatics, Mycobacterium, Staphylococcus, synergistic e�ect

1.　緒言

精油は植物の花や葉などから抽出された天然由来の

オイル成分であり，さまざまな有用な効能が多数確認

されている。精油の持つ有用な効能には鎮静作用や抗

菌作用のほかに，アルツハイマー病やがんなどさまざ

まな症状に対して有意な効果が報告されており 1）, 2），

近年では補完代替療法の一つとしてアロマテラピーが

用いられている 3）。このように精油は多岐にわたり活

用されており，その効能については経験的に明らかに

されていることが多いが，精油成分の分子レベルでの

学術的な知見が乏しく，精油の in vivoにおける実際の作用機序についてはほとんど明らかにされていない

のが現状である 4）。

その理由として，in vivoにおける多成分の化学物質の臨床研究が困難であることが挙げられる。このこ

とはアロマテラピーに限らずほかの補完代替療法にも

いえることではあるが，特に患者のプラセボ効果の占

める割合が高い点が指摘されている 4）。精油の臨床研

究により有効性に関した結果が得られても，それを対

照群と比較した際にこの効果がプラセボ効果であるの

か判断が困難であることが問題となっている。また，

精油は多数の化学成分で構成され，各成分ともに化学

特性も大きく異なっており，生体における作用機序の

解明が困難を極め，実験による検証にはコストや時間

がかかってしまうなどの問題点も挙げられる。

医薬品の薬理活性の大半はタンパク質の活性制御に

より引き起こされることから，標的とするタンパク質

Joji TSUNOSAKI 1, Yuuki MIENO 1, Yurina HAMADE 1, Shunsuke AOKI *1,2

1. 九州工業大学大学院情報工学府生命情報工学専攻/Department of Bioscience and Bioinformatics, Graduate School of Computer Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology

2. 九州工業大学バイオメディカルインフォマティクス研究開発センター/Biomedical Informatics Research and Development Center（BMIRC）, Kyushu Institute of Technology

受付日：2015年 8月 31日，受理日：2015年 12月 9日

©（公社）日本アロマ環境協会

アロマテラピー学雑誌　Vol. 16, No. 2, 201626

の活性部位と，そこに結合し活性を変化させる化合物

の結合自由エネルギーを in silicoで計算し，薬剤候補化合物を探索する Structure-Based Drug Screening（SBDS）手法などのスクリーニングアプローチが活性を有する薬剤候補化合物を低コストかつ短時間で同定

する強力な手法の一つとして注目されている。

本研究では院内感染の主たる原因菌である黄色ブド

ウ球菌（Staphylococcus aureus）が属する Staphylococ-cus属および世界的に蔓延している結核を引き起こす結核菌（Mycobacterium tuberculosis）が属するMyco-bacterium属に対する精油の抗菌作用に着目し，精油構成化学成分の増殖阻害メカニズムについて SBDS手法などのケモインフォマティクス各種手法を用いるこ

とで，各菌種における複数の薬剤標的タンパク質に対

し精油構成化学成分の分子間結合を予測することによ

り，精油構成化学成分の作用機序を明らかにすること

を目的とした。さらに，抗菌効果を有する精油および

精油構成化学成分を併用した際の相乗効果についての

評価も行った。

2.　実験方法

2.1　精油成分情報の入手と 3次元構造ファイルの作成

現在日本で使用されている精油および将来的に日本

で使用される可能性のある精油 160種類について含ま

れる 423種類の成分情報を文献 5から入手した。それらのうち，2次元構造情報ファイルが公開されている343種類について化合物データベース 6）～8）から SDFファイルを入手した。入手した SDFファイルをLow-Mode MD9）により 2次元構造ファイルからの 3次元構造構築を行い，mol2ファイルとして化合物ライブラリを作成した。作成した 3次元構造は Protonate 3D 9）を用いて互換異性体，フリップを考慮した最適

な水素原子付加を行った。さらにEnergy Minimize 9）

を用いて van der Waals（vdW）相互作用，静電相互作用を考慮した構造安定化を行った。

2.2　用いた菌の薬剤標的タンパク質結晶構造データ結核菌と黄色ブドウ球菌が有する標的タンパク質の

うち，治療薬の潜在的な標的となっている結晶構造

データをタンパク質構造データバンク 10）（RCSB Pro-tein Data Bank; PDB）から入手した（表 1）。入手した結晶構造について vdW相互作用，静電相互作用，GB/VI溶媒和を考慮した最適な水素付加を行った後，エネルギーを極小化し安定構造とした 9）。

2.3　ドッキングシミュレーションツールについて2.3.1　遺伝的アルゴリズムを用いたツール（GOLD）ドッキングツールには遺伝的アルゴリズムを用いて

リガンドの配座を柔軟に探索するGOLD 11）を用いた。

表 1.　結核菌および黄色ブドウ球菌の薬剤標的タンパク質

PDB ID タンパク質名 PDB ID タンパク質名

1G2Oa Purine nucleoside phosphorylase 3 IU9a Methionine aminopeptidase1KPHa Cyclopropane mycolic acid synthase 1 3LE8a Pantothenate synthetase1MRNa �ymidylate kinase 3LO7a Penicillin-binding protein A1Q9Ja Polyketide synthase associated protein 5 3LV2a 7,8-Diaminopelargonic acid synthase1XXXa Dihydrodipicolinate synthase 3OH8a Nucleoside-diphosphate sugar epimerase1ZVWa Anthranilate phosphoribosyltransferase 1JILb Tyrosyl-tRNA synthetase2CIGa Dihydrofolate reductase 1QXYb Methionyl aminopeptidase2D1Fa �reonine synthase 1Q1Yb Peptide deformylase2GCIa α-Methylacyl-CoA racemase 2I80b d-Alanine-d-alanine ligase2H7Ia Enoyl-［acyl carrier protein］ reductase 2NM2b Dihydroneopterin aldolase2I6Ua Ornithine carbamoyltransferase 2W9Gb Dihydrofolate reductase2PKMa Adenosine kinase 3ACXb Dehydrosqualene synthase2VVPa Ribose-5-phosphata isomerase B 3GR6b Enoyl-［acyl-carrier-protein］ reductase2WGEa 3-Oxoacyl-［acyl-carrier-protein］ synthase 1 3TTZb DNA gyrase subunit B2XKRa Cytochrome P450 142 3UFAb Serine protease splA2ZI8a HsaC extradiol dioxygenase 3 V7Sb Biotin protein ligase3AF3a Pantothenate kinase 3VMTb Monofunctional glycosyltransferase3BAFa Shikimate kinase 3VOBb Cell division protein Ftsz3CE6a S-Adenosylhomocysteine hydrolase 4AD6b 7,8-Dihydro-6-hydroxymethylpterin-pyrophosphokinase3D8Va GlmU 4C5Nb Pyridoxial kinase3DWZa β-Lactamase 4H8Eb Undecaprenyl pyrophosphate synthase3FMFa Dethiobiotin synthetase 4HDCb �ymidylate kinase3H3Ua cAMP receptor protein 4NATb Phosphopantetheine adenylyltransferase3HX9a MhuD 4NB4b Pantothenate kinase3II4a Lipoamide dehydrogenase 4URLb DNA topoisomerase IV subunit B

a: 結核菌の薬剤標的タンパク質，b: 黄色ブドウ球菌の薬剤標的タンパク質


GOLDはリガンドの全 �exibilityを考慮した緻密なドッキングシミュレーションを行うため，計算時間は

かかるが計算精度が高い点が特徴である。タンパク質

と化合物間の結合親和性が vdW相互作用，疎水性相互作用，ねじれエネルギーを考慮して計算され，

GOLD scoreとして算出される。GOLD scoreとKi値

（inhibition constant; 阻害定数）は相関することがGOLDの開発者によって示されており，GOLD scoreが 60以上で数百μM以下のKi値になるといわれている 12）。

また当研究室において，GOLDなどのケモインフォマティクス各種手法を用いることで，結核菌および黄

色ブドウ球菌の薬剤標的タンパク質に対し活性を有す

る化合物の同定に成功している 13）～15）。

2.3.2　網羅的なドッキングシミュレーション作成した 343種類の化合物群と結核菌・黄色ブドウ

球菌が有する標的タンパク質群 50種の網羅的なドッキングシミュレーションを行った。ドッキングシミュ

レーションの結果から各標的タンパク質で高い

GOLD scoreを示し，そのタンパク質の働きを阻害することで菌体の生育を阻害すると予測される化合物を

選定した。本研究では各タンパク質のGOLD score上位 3化合物に注目し，それを含む精油を用いた微生物増殖アッセイを行った。

2.4　精油および精油化学成分の入手すべての精油は株式会社インセント，株式会社生活

の木から入手した。これらの精油は化合物含有量が明

らかになっている。また，単体化合物は Sigma-Al-

drich社，和光純薬工業株式会社，キシダ化学株式会社から入手した。

2.5　用いた菌種と微生物増殖アッセイ2.5.1　Mycobacterium属細菌結核菌は biosafety level 3であり，当研究室で扱う

ことができないため，非感染性で実験が容易なMyco-bacterium smegmatisを用いて細菌増殖アッセイを行った。M. smegmatis （1 ml）を 37℃, 250 rpmの条件の下で，培養液（組成：3.7％ brain heart infusion broth （Difco）, pH 7.1） 3 mlを用いて 24時間培養を行った。培養したM. smegmatisは 15倍希釈して用いた。化合物の溶媒は dimethyl sulfoxide （DMSO）を用いた。0.3％ DMSO（陰性コントロール），既存薬である iso-niazid（陽性コントロール），精油または単体化合物をM. smegmatisに添加した後，96穴ウェルプレートに200 μlずつまき，37℃, 250 rpm，菌体の吸光度（OD595）

が 0.02～0.03の条件の下で 24時間培養した。その後，培養液の吸光度（OD595）をマイクロプレートリーダー

（BioRad）で測定し，菌の増殖量の比較を行った。2.5.2　Staphylococcus属細菌黄色ブドウ球菌は biosafety level 2であり感染のリスクが生じるため，biosafety level 1の表皮ブドウ球菌（Staphylococcus epidermidis）を用いて細菌増殖アッセイを行った。S. epidermidis （1 ml）を 37℃, 250 rpmの条件の下で，培養液（組成：1％ peptone （BD）, 1％ beef extract （BD）, 0.5％ NaCl （Wako）, pH 7.0） 3 mlを用いて 24時間培養を行った。培養した S. epidermi-

表 2.　各菌種の薬剤標的タンパク質の阻害が期待される化合物

M. tuberculosis S. aureus

化合物名 GOLD score PDBID 化合物名 GOLD score PDBID

Linolenic acid 87.24 2XKR Curcumin 85.90 4NB410-Gingerola 84.92 1MRN 10-Gingerola 85.54 4NB4Crucumin 84.49 1MRN Atranorin 81.66 3VOBEthyl stearate 82.75 3O8H Linolenic acid 79.12 2I80Ethyl linolenate 81.93 3O8H 6-Gingerol 77.87 4NB41-Eicosanol 76.31 3II4 Phytol 76.48 4H8EEthyl palmitate 75.45 3II4 Ethyl linolenate 76.27 4H8EAtranorin 74.72 2XKR Evernic acid 75.91 3VOBOleic acid 70.56 2PKM 1-Eicosanol 74.63 3 V7SConiferyl cinnamatea 70.56 2VVP Methyl linolenate 68.97 2I80Farnesyl propanoatea 70.50 2CIG Linoleic acid 68.14 3GR6Fenthiona 69.84 3 IU9 Ethyl oleate 67.51 2W9GPhytola 69.36 2CIG Ethyl stearate 66.84 2W9GEthyl oleate 69.10 3CE6 Fenthiona 66.61 2NM2Evernic acid 67.63 1ZVW Coniferyl cinnamatea 63.28 4AD6Methyl linolenate 67.11 3LV2 Nerolidol 63.10 4C5NPerylenea 64.08 1XXXα-Humulenea 61.33 3BAFBornyl acetatea 49.50 3H3U

a: 各菌種への抗菌効果が未検証であった化合物


disは 16倍希釈して用いた。化合物の溶媒はDMSOを用いた。0.3％ DMSO（陰性コントロール），既存薬である triclosan（陽性コントロール），精油または精油化合物を S. epidermidisに添加した後，96穴ウェルプレートに 200 μlずつまき，37℃, 250 rpm, 菌体の吸光度（OD595）が 0.05～0.06の条件の下で 6時間培養した。その後，培養液の吸光度（OD595）をマイクロプ

レートリーダー（BioRad）で測定し，菌の増殖量の比較を行った。

2.6　統計解析統計解析にはGraphPad Prism version 4 （GraphPad

So�ware, Inc., San Diego, CA, USA）を用いてBonfer-roni correctionおよびDunnet’s testを行った。

3.　結果

3.1　シミュレーション結果および入手した精油343種類の精油構成化学成分と 50種類の結核菌・

黄色ブドウ球菌が有する潜在的標的タンパク質との網

羅的なドッキングシミュレーションにより，各菌種の

薬剤標的タンパク質におけるGOLD score上位の化合物を選択したところ，結核菌で 19種類，黄色ブドウ球菌で 16種類，両菌種で合わせて 22種類の精油構成化学成分（表 2）が確認された。GOLD score上位の化合物のうち，約半数程度は長鎖脂肪酸であった。長鎖

脂肪酸は炭化水素が連続した構造となっており，構造

自由性が高すぎるため，配座を生成する際に自己凝集

する性質がよく見られ，シミュレーション結果の最適

な評価を行いにくい。そのため，これら長鎖脂肪酸は

候補化合物から除外した。残りのGOLD score上位化合物のうち，各菌種において抗菌効果が確認されてい

た化合物 16）～25）を除き，未検証であった化合物を主成

分として含む入手可能な精油，ならびに先行研

究 26）～37）で抗菌効果を有することが報告されている精

油を含めて，合計 23種の精油を入手した（表 3）。

3.2　精油の微生物増殖アッセイ結果入手した 23種の精油のM. smegmatis （1 mg/ml）お

よび S. epidermidis （2 mg/ml）における増殖阻害効果を実験により検証した（図 1）。DMSOを加えた陰性コントロールと比較して，陽性コントロールの isoni-azid （INH）ならびに triclosan （TCS）は菌体の量を有意に減少させていることがわかる。各濃度条件におい

て，菌体量を 50％以上有意に阻害する精油が 2種の菌において，Orange sweet, Clove bud, Sandalwood, Cinnamon leaf, �yme, Vetiverの合計 6種確認された。抗菌効果が確認された 6種の精油についても両菌種における濃度依存阻害効果を検証し，各精油の IC50

値を求めた（図 2A, B）。さらに，それら精油 2種すべての組み合わせパター

ンにおいて，単独ではほとんど抗菌効果が見られない

濃度で組み合わせ，各菌種に投与した際の抗菌活性変

表 3.　入手した精油の詳細

ID 精油名学名原産国販売元

1 Angelica roota Angelica archangelica オランダ生活の木2 Ylang ylangb Cananga odorata マダガスカルインセント3 Orange sweeta Citrus sinensis ブラジル生活の木4 Orange bittera Citrus aurantium イタリアインセント5 Clove budb Eugenia caryophyllata インドインセント6 Sandalwooda Santalum album インドインセント7 Cinnamon leaf b Cinnamomum zeylanicum スリランカインセント8 Juniperberryb Juniperus communis スロベニアインセント9 Gingerb Zingiber o�cinale 中国インセント

10 Spearminta Mentha spicata アメリカインセント11 �ymea �ymus vulgaris フランスインセント12 Teatreea Melaleuca alternifolia オーストラリアインセント13 Basila Ocimum basilicum イタリアインセント14 Fennel sweeta Foeniculum vulgare ハンガリーインセント15 Frankincensea Boswellia carterii エチオピアインセント16 Vetivera Vetiveria zizanioides インドネシアインセント17 Pepperminta Mentha piperita オーストラリアインセント18 Myrtlea Myrtus communis フランスインセント19 Eucalyptusa Eucalyptus globulus 中国インセント20 Eucalyptus lemona Eucalyptus citriodora オーストラリアインセント21 Limea Citrus aurantifolia イタリアインセント22 Lavendera Lavandula angustifolia フランスインセント23 Rosemaryb Rosmarinus o�cinalis フランスインセント

a: 抗菌効果が既知であった精油，b: ドッキングシミュレーションにより選定した化合物を含む精油


化を検証する実験を行った。Bonferroni検定による二元配置分散分析の結果，S. epidermidisにおいてClove bud （304 μg/ml）と Sandalwood （180 μg/ml）, Clove budとCinnamon leaf （219 μg/ml）の組み合わせにおいて有意な相乗的抗菌効果が確認された（図

2C）。

3.3　入手した単体化合物と微生物増殖アッセイ結果M. smegmatisおよび S. epidermidisの生育を 50％以上有意に阻害した精油の構成成分から，抗菌活性を有

さない精油と比較することで，抗菌活性成分の主体と

なっている化合物を予測した。これらの化合物のドッ

キングシミュレーションの結果から，結合しうる標的

タンパク質とその結合エネルギースコアが得られた。

精油成分の比較により予測された化合物と，ドッキン

グシミュレーションの結果から，抗菌効果が未検証か

つ入手可能であった化合物を合計 8種選定した（表 4）。これら 8種の化合物について，1 mMにおけるM. smegmatisおよび S. epidermidisへの増殖阻害効果を検証した（図 3）。その結果，菌の生育を有意に阻害した化合物が 2種の菌において，Eugenol, Eugenol acetate, β-Caryophyllene, Carvacrol, Nerolidol, α-Ce-drene, 10-Gingerolの合計 7種確認された。抗菌効果が確認された 7種の化合物についても両菌種における濃度阻害依存効果を検証し，各化合物の IC50値を求

めた（図 4）。さらに，抗菌効果が確認された化合物 2種すべての組み合わせパターンにおいて，単独ではほとんど抗菌

効果が見られない濃度で組み合わせ，各菌種に投与し

た際の抗菌活性変化を検証する実験を行った。Bon-ferroni検定による二元配置分散分析の結果，M. tu-berculosisでは Eugenol （284.57 μM）とβ-Caryophyl-

図 1.　精油 23種の各濃度条件におけるM. smegmatis （A）, S. epidermidis （B）への阻害効果縦軸は陰性コントロールに対する菌の増殖率，横軸は条件を示しており，各番号は表 3の IDと対応している．isonia-zid （INH）および triclosan （TCS）は陽性コントロールとして使用した．n＝4で実験を行い，各グラフのバーは平均値±S.E.M.を表している．Dunnett’s multiple comparison testによる統計解析を行った．n.s. not signi�cant, *p＜0.05, **p＜0.01


lene （580.08 μM）の組み合わせ，S. epidermidisではEugenol （2.69 mM）とCarvacrol （859 μM）, Carvacrolと Nerolidol （158 μM）, Carvacrol と 10-Gingerol（31.80 μM）の組み合わせにおいて有意な相乗的抗菌効果が確認された（図 5）。

3.4　抗菌効果が確認された活性化合物と予想される標的タンパク質の結合モデル

M. tuberculosisの生育を強く阻害したCarvacrolおよび 10-Gingerolについて，結合が予想される各菌種の薬剤標的タンパク質との結合モデルを示した

（図 6）。さらに Ligand Interactions （LI）9）による解析

から，活性化合物‒タンパク質間の相互作用を求め

た。その結果，CarvacrolにおいてはM. tuberculosisの 3-oxoacyl-［acyl-carrier-protein］ synthase のAsp273と静電相互作用が，10-Gingerolにおいては

M. tuberculosisの�ymidylate kinaseのArg95と水素結合，Tyr103とπ‒H相互作用，Mg2＋との金属結合が

確認された。

4.　考察

本研究では，ケモインフォマティクス手法を用いる

ことで精油構成化学成分から抗菌化合物を予測し，

実証実験によって各種の感染性細菌に対する抗菌化

合物が 7種類同定された。そのうち，モデル結核菌にはCarvacrolと 10-Gingerolが，表皮ブドウ球菌にはα-Cedreneが高い抗菌効果を有していた。これらのうち，本研究実施中であった 2014年 8月にBirla工科大学のAlokamらによって実際にCarvacrolの結核菌に対する抗菌効果が報告されている 38）。本稿ではデー

タは割愛したが，大腸菌に対してEugenolとEugenol acetate, Carvacrolが弱いながら抗菌効果を有してい

図 2.　各菌種の精油の濃度阻害依存効果および相乗的抗菌効果を示した精油の組み合わせ（A）縦軸は陰性コントロールに対する菌の増殖率，横軸は精油の濃度を示す．（C）縦軸は S. epidermidisの陽性コントロール triclosan （TCS）を 100％とした場合の菌増殖阻害率，横軸は各条件を示しており，combinationは精油の併用を意味する．A, C共にn＝4で実験を行っており，各グラフのバーは平均値±S.E.M.を表している．CではBonferro-ni’s all pair comparison testによる二元配置分散分析を行った．***p＜0.001


表 4.　入手した精油化合物の化学構造

図 3.　単体化合物のM. smegmatis （A）, S. epidermidis （B）に対する効果（1 mM）縦軸は陰性コントロールに対する菌の増殖率，横軸は各条件を示している．isoniazid （INH）および triclosan （TCS）は陽性コントロールとして使用した．n＝4で実験を行っており，各グラフのバーは平均値±S.E.M.を表している．Dunnett’s multiple comparison testによる統計解析を行った．n.s., not signi�cant, **p＜0.01


図 5.　各菌種において相乗的な抗菌活性変化を示した精油化合物の組み合わせ縦軸はM. smegmatis （A）, S. epidermidis （B）の陽性コントロールである isoniazid （INH）および triclosan （TCS）を100％とした場合の菌増殖阻害率，横軸は各条件を示しており，combinationは精油化合物の併用を意味する．n＝4で実験を行っており，各グラフのバーは平均値±S.E.M.を表している．Bonferroni’s all pair comparison testによる二元配置分散分析を行った．***p＜0.001

図 4.　抗菌精油化合物の各菌種における濃度阻害依存効果（A）縦軸は陰性コントロールに対する菌の増殖率，横軸は精油の濃度を示す．n＝4で実験を行っており，各プロットとバーは平均値±S.E.M.を表している．


た。本研究で同定された化合物の中では EugenolとEugenol acetate, Carvacrolは比較的抗菌スペクトルが広く，天然精油成分由来の汎用抗菌剤として医療や衛

生製品，抗菌石鹸などへの応用可能性があると考えら

れる。

同定された抗菌化合物の標的タンパク質に関して

Carvacrolは結核菌の 3-oxoacyl-［acyl-carrier-protein］ synthaseに，10-Gingerolは結核菌の�ymidylate ki-naseに対して結合し，その酵素活性を阻害することで抗菌効果を発揮していることが予測され，精油の分

子レベルでの研究の手がかりを得ることができた。

Alokamらによって Carvacrolは Chorismate mutaseを阻害することも示唆されているが 38），今回予測さ

れた薬剤標的タンパク質はこれとは異なっていた。こ

のことから，Carvacrolは複数の薬剤標的タンパク質の酵素活性を阻害することも予想される。今後は，各

抗菌化合物の酵素活性阻害効果を検証するために酵素

の精製，酵素活性アッセイ系の確立などが必要とな

る。また，Carvacrolおよびα-Cedreneは高いGOLD scoreは確認されなかったが，菌体を用いた検証実験において高い抗菌効果を示した。GOLDを用いたドッキングシミュレーションにおいて，分子量が大きいほ

どGOLD scoreが大きくなりやすい傾向があるため，高い抗菌効果を持つ低分子化合物はGOLD score上位化合物として確認されない可能性が示唆される。その

ため，分子量の大きさなどでクラスタリングを行った

後に，各集合におけるGOLD score上位化合物を選定していくことで抗菌効果の高い低分子化合物の探索精

度の向上が期待できるだろう。また，今回シミュレー

ションツールとして使用したGOLDはπ‒スタッキン

グ相互作用を考慮していないことや，ドッキングシ

ミュレーションの精度は標的タンパク質の結晶構造の

正確性に大きく影響されることも考慮する必要がある

だろう。

本研究では，表皮ブドウ球菌に対する抗菌作用に関

して極めて効果の高い精油のブレンド法を見いだすこ

とができた。Clove budと Sandalwood, Clove budとCinnamon leafは単独では抗菌効果が見られない濃度であっても，組み合わせることで表皮ブドウ球菌への

強力な抗菌効果を発揮する。黄色ブドウ球菌や表皮ブ

ドウ球菌の蔓延は，院内感染の主な原因として医療の

現場で大きな問題となっている。今後は，Clove budと Sandalwood，および Clove budと Cinnamon leafをブレンドし，ディフューザーなどを用いて院内環境

へ拡散させることで，ブドウ球菌属の蔓延を防ぐこと

が可能であるか検証することが必要である。安全でか

つ比較的安価な抗菌環境の構築が可能となり，国内の

みならず医療現場の衛生が保ちにくいような貧困な

国々でも応用できるため，世界的に大きなインパクト

があると考えられる。

抗菌化合物の併用実験からは，ある特定の精油化合

物を組み合わせることで，相乗的な抗菌活性の変化を

示すことが明らかになった。これら相乗的な抗菌活性

変化を示した精油化合物は，それぞれ異なる作用経路

によって各菌種の増殖を阻害していることが予想され

る。今回確認された抗菌化合物の組み合わせは，相乗

的精油のブレンド実験で強力な抗菌効果を示した精油

の組み合わせとは一致しない。この原因として，精油

に含まれるさまざまな微量成分が抗菌効果に間接的に

関与している可能性や，抗菌効果を示す精油化学成分

図 6.　活性化合物と標的タンパク質との予測される結合モデル（A）10-GingerolとM. tuberculosisの�ymidylate kinase, （B）CarvacrolとM. tuberculosisの 3-oxoacyl-［acyl-carrier-

protein］ synthaseの予想される結合モデルを表しており，活性化合物を黒色，周辺残基を灰色で示している．


がほかに存在しており，それら複数の成分が組み合わ

さることで相乗的な抗菌効果を発現している可能性が

考えられる。確認された抗菌化合物を主成分とする精

油のブレンドは非常に有用であると考えられるため，

今後これらについても検証する必要がある。

5.　結論

本研究では，ケモインフォマティクスの各種手法を

用いることで，343種類の精油構成化学成分からヒト病原菌に対して抗菌活性を有する化合物を同定し，さ

らに抗菌化合物と薬剤標的タンパク質との結合モデル

を予測した。また，精油あるいは精油化合物 2種を単体では抗菌効果を示さない濃度で併用して菌体に投与

したところ，強い抗菌効果を示す組み合わせを見いだ

した。

今後は，各抗菌化合物の酵素活性阻害効果のアッセ

イや，ブレンド精油を用いた抗菌環境の構築について

検証を進める必要がある。

謝　辞

本研究は，公益社団法人日本アロマ環境協会・

2014年度研究助成金制度による研究助成により実施させていただきました。

●引用文献1） Jimbo D., Kimura Y., Taniguchi M., Inoue M., Uraka-

mi K.: E�ect of aromatherapy on patients with Alz-heimer’s disease, Psychogeriatrics, 9, 173‒179 （2009）.

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【要　旨】

精油の効能については経験的に確認されているが，その構成成分の生体における作用機序については多くが明らかにされていない。本研究ではケモインフォマティクスの各種手法を用い精油構成化学成分の病原体であるMycobacterium属および Staphy-lococcus属への抗菌作用機序を解明することを目的とした。精油化学成分と標的タンパク質のドッキングシミュレーションを行い，そこで選択された 23種の精油に関し抗菌作用の検証を行ったところ，6種の精油において抗菌活性が見られた。抗菌活性を持つ精油を併用時の抗菌作用の検証を行い，複数精油の併用による抗菌活性の相乗効果を見いだした。さらに，シミュレーションならびに実験結果より 8種の精油構成化合物を入手し，単独での抗菌作用の検証から，7種類の化合物に抗菌作用を見いだした。これら化合物を併用した際の抗菌作用の検証実験からは，有意な相乗的抗菌作用を示す化合物の組み合わせが確認された。また，抗菌活性を持つ精油化学成分と予想される標的タンパク質との相互作用解析より，結合モデルを予測した。今回の研究結果からケモインフォマティクスの応用は，精油の抗菌作用の分子レベルでのメカニズム解明に有効であると考えられた。

キーワード：精油，ケモインフォマティクス，Mycobacterium属，Staphylococcus属，相乗効果

連絡先：青木俊介九州工業大学大学院情報工学府〒820‒8502 福岡県飯塚市川津 680‒4TEL: 0948‒29‒7819FAX: 0948‒29‒7801E-mail: [email protected]

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Prediction of antimicrobial action mechanism on chemical