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Molecular Modeling: Computergestützte Verfahren in der modernen Arzneistoffentwicklung
Angelo Vedani — Departement Pharmazeutische Wissenschaften, Universität Basel, 2015
Molecular Modeling: Computergestützte Verfahren in der modernen Arzneistoffentwicklung
Molecular-Modeling Ansätze Struktur-basiertes Design
Ligand-basiertes Design
Homologie-Modellierung
Bindungsstellenmodelle + QSAR
Angelo Vedani — Departement Pharmazeutische Wissenschaften, Universität Basel, 2015
Molecular Modeling: Computergestützte Verfahren in der modernen Arzneistoffentwicklung
Receptor Mapping: CoMFA Im Ligand-based design wird ein Satz von Liganden in ihrer bioaktiven Konformation überlagert und beispielsweise mit Comparative Molecular Field Analysis eine Pharmakophorhypothese erstellt. Dabei wird ein 3D-Negativabdruck der Bindungstasche (des strukturell unbekannten Proteins) erzeugt, welcher Regionen mit unterschiedlichen Eigenschaften kartiert (receptor mapping): Positiv und negativ geladene Bereiche, Wasserstoffbrückendonoren und –akzeptoren, hydrophobe Bereiche oder Taschen sowie Lösungsmittelzugängliche Bereiche. In ein solches Pharmakophormodell lassen sich nun hypothetische Wirksubstanzen eindocken und bewerten.
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Angelo Vedani — Departement Pharmazeutische Wissenschaften, Universität Basel, 2015
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Bindungstellenmodelle Trotz der grossen Anzahl von Proteinstrukturen in der Protein Data Bank und der Möglichkeit, Homologiemodelle zu erstellen, gibt es Proteine, für die so keine 3DStruktur bestimmt werden kann. Dies ist beispielsweise für viele G-Protein gekoppelte Rezeptoren (GPCRs) der Fall. Trotzdem lassen sich auch für solche Systeme Wirkstoffe entwickeln und in vitro auf ihre Affinität testen. Hat man für eine grössere Anzahl Wirkstoffe auf diesem Wege experimentelle Affinitäten bestimmt, lässt sich damit ein Bindungsstellenmodell erzeugen. Dieses kann peptidischer oder quasiatomistischer Natur sein. Dies ist möglich, weil Wirksubstanzen einen 3D-Negativabdruck der Bindungstasche des strukturell unbekannten Proteins darstellen.
+
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Beispiel: Coumestrol in der Bindungstasche des Östrogenrezeptors α Angelo Vedani — Departement Pharmazeutische Wissenschaften, Universität Basel, 2015
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Pseudorezeptor-Modelle Bei Pseudorezeptor-Modellen werden diese Eigenschaften direkt durch Aminosäuren repräsentiert. Dies erlaubt eine subtilere Abstimmung der Wechselwirkungen. Ein Problem des Pseudorezeptor-Ansatzes ist, dass nicht genau vorausgesagt werden kann, welche Aminosäure des strukturell unbekannten Proteins mit den Liganden wechselwirkt. Ein viel fundamentaleres Problem ist, dass alle Liganden im virtuellen Experiment an dasselbe „strukturell gemittelte“ Protein binden, d.h. es ist kein induced fit möglich.
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Quasi-atomistische Modelle: Definition Bei Quasi-atomistischen Modellen werden anstelle der Aminosäuren deren Eigenschaften auf einer die Liganden umspannende Hülle abgelegt. Die daraus resultierenden Ligand–Modell-Wechselwirkungen können mit einem (bevorzugterweise direktionalen) Kraftfeld bewertet werden. Klasse
Attribute
Entsprechende Aminosäuren
Salzbrücke Wasserstoffbrücke
positiv, negativ Donor und Akzeptor Donor Akzeptor
Arg, Lys; Asp, Glu Hauptkette: –NH–CO– Ser, Thr, Cys, Tyr, His, Trp, Asn, Gln Ser, Thr, Cys, Tyr, His, Met, Asn, Gln Ser, Thr, Cys, Tyr; Asn, Gln Gly, Ala, Val, Pro, Leu, Ile Phe, Trp, Tyr; His Wasser
Wasserstoffbrücken-Flip-Flop Donor+Akzeptor Hydrophob neutral positiv oder negativ Grösse der Fläche Lösungsmittel
J. Med. Chem. 2000, 46, 4416–4427! Angelo Vedani — Departement Pharmazeutische Wissenschaften, Universität Basel, 2015
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Quasi-atomistische Modelle: Software Quasar
Hülle
Wirksubstanz
Auf der Hülle abgelegte Eigenschaft J. Med. Chem. 2002, 45, 2139–2149
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Induced fit — Ligand-induzierte Anpassung des Proteins
Androgenrezeptor mit gebundenem Dihydrotestosteron
Androgenrezeptor mit gebundenem Dihydrotestosteronbenzoat
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Quasi-atomistische Modelle: Simulation des induced fit
Kleine Wirksubstanz
Grosse Wirksubstanz Angelo Vedani — Departement Pharmazeutische Wissenschaften, Universität Basel, 2015
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Quasi-atomistische Modelle: Quantifizierung Der entscheidende Vorteil solcher Modelle ist, dass diese Hüllen individuell an die einzelnen Liganden angepasst und somit ein induced fit simuliert und quantifiziert werden kann. Bei der Bewertung des induced fit geht man von einer Hülle aus, die alle Trainingsliganden umspannt und vergleicht diese in Form und Volumen der individuell angepassten Hüllen. So ergibt sich für jeden Liganden ein Wert (typischerweise 0.5–20 kcal/mol) für die Kosten des induced fit und kann in der Energiegleichung berücksichtigt werden:
EBindung = ELigand–Proteinmodell – EInnere Spannung – E Ligand-Desolvatation – T∆S – EInd.Fit Angelo Vedani — Departement Pharmazeutische Wissenschaften, Universität Basel, 2015
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“Nachteil”: Nur relative Bindungaffinitäten Weil nicht mit der wirklichen Proteinstruktur gearbeitet werden kann, sondern “nur” mit einem quasi-atomistischen Modell der Bindungstasche, können keine absoluten Bindungsaffinitäten berechnet werden: EBindung ∝ ELigand–Proteinmodell – EInnere Spannung – E Ligand-Desolvatation – T∆S – EInd.Fit In einem validierten Bindungstellenmodell sind die berechneten Ebindung proportional zu ∆Gexp (∆G = –RT ln K). Mittels einer Regression — unter Verwendung der Daten eines Satzes von Trainingsliganden — kann ∆G quantitativ berechnet werden: ∆Gberechnet = a × EBindung + b a: Steigung der Geraden b: y-Achsenabschnitt • Trainingssubstanzen (60-80%): Trainieren des Modells • Testsubstanzen (20–40%): Überprüfen des Modells
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Quasi-atomistische Modelle: Optimierung
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Estrogen Rezeptor β: Quasar (6D-QSAR) und Raptor (5D)
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Quasi-atomistische Modelle: Neurokinin-1 Rezeptor
J. Med. Chem. 2000, 46, 4416–4427
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Quasi-atomistische Modelle: Bradykinin B2 Rezeptor
J. Chem. Inf. Model. 2006, 46, 2135–2145
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Mixed-Model QSAR: Andocken an die 3D Proteinstruktur + QSAR
Andocken Automatisches Docking (software Cheetah)
Sammeln Sammeln aller Bindungsmodi (4D-Datensatz) Bewerten J. Med. Chem. 2005, 48, 3700–3703 ChemMedChem 2006, 1, 73–81 ChemMedChem 2007, 2, 78–87 ChemMedChem 2009, 4, 100–109 Toxicol. Lett. 2009, 189, 219–224
Quantifizierung der Bindungsafinität mittels mQSAR (software Quasar)
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Multi-dimensionales QSAR: 4D-QSAR 4D = multiple Ligand-Representation (Konformation, Orientierung, Protonierungszustand, Isomere) Coumestrol binding to ERα: four binding modes (top view)
Pose A
Pose B
Coumestrol binding to ERα: four binding modes (side view)
Posen A–D überlagert
Pose C
J. Med. Chem. 2000, 46, 4416–4427
Pose D
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Multi-dimensionales QSAR: 4D/5D-QSAR 5D = unterschiedliche induced-fit Szenarien
4D-QSAR: Wirkstoffe werden als ein Ensemble von Positionen, Orientierungen,Konformationen, Tautomeren und Protonierungszuständen repräsentiert.
fem
lin
ste
ele
hbo
lip
5D-QSAR: Protein wird durch verschiedene induced-fit Szenarien repräsentiert. 4D-QSAR: J. Med. Chem. 2000, 46, 4416–4427 5D-QSAR: J. Med. Chem. 2002, 45, 2139–2149 6D-QSAR: J. Med. Chem. 2005, 48, 3700–3703
Angelo Vedani — Departement Pharmazeutische Wissenschaften, Universität Basel, 2015
Molecular Modeling: Computergestützte Verfahren in der modernen Arzneistoffentwicklung
Beispiel 6D-QSAR: Östrogenrezeptor α
mQSAR-Modell für den Östrogenrezeptor α
J. Med. Chem. 2005, 48, 3700–3703 6D-QSAR (software Quasar): 106 Substanzen
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Beispiel 5D-QSAR: Cytochrom P450 3A4
Zweischaliges mQSAR-Modell für das Enzym Cytochrom P450 3A4
ChemMedChem 2006, 1, 73–81 5D-QSAR (software Raptor): 48 Substanzen
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