2015-01-20

1

Podstawy projektowania leków

wykład 13

Łukasz Berlicki

Projektowanie wspomagane komputerowo

� Projektowanie leków oparte na strukturze często wykorzystuje metody komputerowe, aby:

� Przeanalizować duŜą liczbę struktur

� Ocenić energię wiązania liganda

� Zaprojektować nowe związki

2015-01-20

2

Strategie poszukiwania ligandów

dokowanie

budowanie

?

łączenie

?

podejście klasyczne

Identyfikacja celu

Biblioteka związków

Testy in vitro

Identyfikacja związku

2015-01-20

3

film

Podejście wspomagane komputerowo

Identyfikacja celu

Struktura celu(krystalografia lub NMR)

Biblioteka struktur

Identyfikacja związku

dokowanie

ocena

testy in vitro

synteza

2015-01-20

4

Bazy danych związków

� Bazy publiczne, darmowe:� Baza NCI (National Cancer Institute), ok. 400 000 struktur� Baza ZINC (Uniwersytet Kalifornijski, San Francisco), ok.

35 000 000 struktur związków, które moŜna kupić

� Bazy danych związków w firmach farmaceutycznych

Baza ZINC

� http://zinc.docking.org/

� Suma katalogów (295) firm dostarczających związki chemiczne

� Podzielona na bazy częściowe

� Opisuje róŜne stany uprotonowania

� Format przygotowany do dokowania

2015-01-20

5

Baza ZINC

Programy do dokowania

� ZałoŜenia dla dokowania:� Rozpuszczalnik pomijany� Białko w ustalonej konformacji (sztywne)� Ligand moŜe przyjmować róŜne konformacje

� Typy algorytmów:� Przeszukiwanie systematyczne� Stochastyczne (Monte Carlo i genetyczne)� Dynamika molekularna

2015-01-20

6

Funkcje oceniające

� Funkcja oceniaj ąca (scoring function) – algorytm oceny stałej wiązania liganda do białka dla danego kompleksu ligand-białko

f()ocenaaktywności

Funkcje oceniające

� Funkcja oceniaj ąca (scoring function) – algorytm oceny stałej wiązania liganda do białka dla danego kompleksu ligand-białko

f( )= ocenaaktywności

2015-01-20

7

Funkcje oceniające

� Typy funkcji oceniających:� Bazujące na energii oddziaływania (force field-based) -

obliczonej na podstawie równań opisujących mechanikę molekularną (z zastosowaniem pola siłowego).

� Empiryczne (empirical) – równia opisujące poszczególne oddziaływania opracowane na podstawie znanych kompleksów ligand-białko

� Bazujące na wiedzy (knowledge-based) – równania korelujące znane aktywności inhibitorowe z strukturami kompleksów na podstawie odległości poszczególnych par atomów.

� Konsensusowe (consensus scoring) – połączenie kilku funkcji oceniających.

Programy do dokowania

2015-01-20

8

Virtual screening vs HTS

� Poszukiwanie inhibitorów fosfatazy tyrozyn białkowych (protein tyrosine phosphatase , PTP 1B)� wielkoskalowe testy przesiewowe (HTS)

� 400 000 związków,

� 300 związków o aktywności < 300 µM,

� 85 przetestowanych związków IC50 < 100 µM,

� Współczynnik sukcesu (hit rate) = 0.021 %

� virtual screening (program DOCK v. 3.5)� 235 000 związków,

� 365 struktur z wysokimi ocenami,

� 127 przetestowanych związków IC50 < 100 µM,

� Współczynnik sukcesu (hit rate) = 34.8 %

Ligandy receptora dopaminowego D3

� Virtual screening� 250 251 związków (baza NCI)� Dopasowanie do farmakoforu

� 6 727 związków pasujących do farmakoforu

2015-01-20

9

Ligandy receptora dopaminowego D3

� Dokowanie do 4 konformacji receptora

� Wybrano 20 związków, które reprezentowały nowe chemotypyi miały wysoką ocenę dla dokowań dla co najmniej 2 konformacji receptora

Ligandy receptora dopaminowego D3

� 8 związków wykazywało aktywność < 0.5 µM

� Najbardziej aktywny związek miał Ki = 11 nM

2015-01-20

10

Antagoniści receptora neurokininy 1

� Receptor neurokininy 1 jest GPCR

� Odpowiada za wiązanie neurotransmiterów i przekazywanie bólu.

� Struktura krystaliczna nie jest znana

� Dla potrzeb virtual screening opracowano model na podstawie homologii

Antagoniści receptora neurokiniky 1

� Zastosowano 8 strukturalnych baz danych – 826 952 związki

� Filtry: masa molowa i ilość wiązań rotowalnych – 419 747 związków

� Filtry: cechy hydrofobowe i donor/akceptor wiązania wodorowego –131 967 związków

� Dopasowanie do farmakoforu – 11 109 związków

2015-01-20

11

Antagoniści receptora neurokiniky 1

� Dokowanie do modelu receptora (program FlexX) i ocena (DrugScore)

� 1 000 związków o najwyŜszej ocenie sprawdzonych ręcznie

� 7 związków wybranych do testów

IC50 = 250 nM

Inhibitory kinazy Chk1

� 560 000 związków z bazy danych AstraZeneca

� Zastosowanie filtrów: � masa molowa < 601

� liczba wiązań rotowalnych < 11

� 400 000 związków,

� Obecność pary donor/akceptor wiązania wodorowego (motyw wiąŜący)

� 199 000 związków

� Dokowanie do miejsca wiązania ATP

2015-01-20

12

Inhibitory kinazy Chk1

� Ocena dokowania na podstawie funkcji konsensusowej

� Opracowanie funkcji konsensusowej na podstawie oceny inhibitorów kinazy CDk2 (100 inhibitorów wśród 8 000 związków)

� Sprawdzenie róŜnych kombinacji funkcji oceniających pozwoliło wskazać tą, która wskazywała najwięcej inhibitorów.

� Kombinacja funkcji

FlexX i PMF wskazywała

45% inhibitorów w 5%

najlepszych wyników.

Inhibitory kinazy Chk1

� Na podstawie oceny funkcją konsensusową wybrano 250związków

� Przetestowani 103 związków� 36 związków miało

aktywność w zakresie 0.11 do 68 µM.

2015-01-20

13

Inhibitory kinazy FGFR

� Kinaza FGFR (Fibroblast Growth Factor Receptor 1 Kinase) pełni rolę w rozwoju róŜnych nowotworów.

� Miejsce aktywne moŜeprzyjmować dwie konformacje

� Zastosowano bazę ZINC z 2.2 mln związków.

� Dokowanie przeprowadzono do obu konformacji przy uŜyciu programu Glide.

Inhibitory kinazy FGFR

� Wszystkie związki (2.2 mln ) z bazy ZINC zostały zadokowane w trybie standardowej precyzji do obu konformacji.

� 40 000 najlepiej ocenionych związków zadokowano ponownie w trybie wysokiej precyzji do obu konformacji.

� 1 000 najlepiej ocenionych związków zadokowano do innych kinaz (EGFR, InsR, VEGFR2, Src i MEK).

� 100 najlepiej ocenionych związków, które nie były dobrze ocenione dla innych kinaz.

� Przetestowano 24 związki.

� 2 związki wykazywały aktywność (IC50 23 i 50 µM).

2015-01-20

14

Inhibitory kinazy FGFR

Inhibitory kinazy FGFR

� Pomimo zastosowania procedury zwiększającej selektywność otrzymane związki nie wykazywały znaczącej selektywności.

2015-01-20

15

Optymalizacja – podejście klasyczne

Synteza analogów

testy in vitro

biodostępność

Badania kliniczne

LEK

Optymalizacja wspomagana komputerowo

Struktura kompleksu

Analiza miejsca wiązania

Optymalizacja struktury

LEK

testy in vitro

biodostępność

testy kliniczne

synteza

2015-01-20

16

Strategie optymalizacji

� Łączenie fragmentów � Budowanie

Strategie optymalizacji

� Przyłączanie atomów� Zalety:

� DuŜa róŜnorodność strukturalna związków� Efektywne wykorzystanie wszystkich moŜliwych oddziaływań� Brak konieczności uŜycia bazy danych fragmentów

� Wady:� Zaprojektowane związki mogą być trudne do syntezy lub

niestabilne

� Przyłączanie fragmentów� Zalety:

� Związki składają się z fragmentów, które są syntezowalne

� Wady:� RóŜnorodność strukturalna związków zaleŜy od wykorzystanej

bazy

2015-01-20

17

Programy do projektowania� GENSTAR atomy rozbudowuje cząsteczki na bazie

struktury enzymu� GROUPBUILD fragmenty wzrost sekwencyjny� GROW aminokwasy wzrost sekwencyjny� GROWMOL fragmenty wzrost sekwencyjny

poszukiwanie stochastyczne� HOOK fragmenty łączenie fragmentów� LEGEND atomy poszukiwanie stochastyczne� LUDI fragmenty poszukiwanie kombinatoryczne� MCSS fragmenty próbkowanie stochastyczne� PRO-LIGAND fragmenty wzrost sekwencyjny� PRO-SELECT fragmenty podejście szkielet-linker� SKELGEN małe fragmenty poszukiwanie Monte-Carlo � SPROUT fragmenty wzrost sekwencyjny

poszukiwanie kombinatoryczne

Program LUDI

� Znajdowanie potencjalnych miejsc oddziaływania:� Lipofilowe (zielone)

� Donor wiązania wodorowego (czerwone)

� Akceptor wiązania wodorowego (niebieskie)

� Nakładanie fragmentów na miejsca oddziaływania

� Przyłączanie kolejnych fragmentów (nakładających się z cząsteczką bazową i miejscami oddziaływania)

2015-01-20

18

Inhibitory syntetazy glutaminy

OH

O

NH2

P

O

OHOH

O

NH2

P

O

OP

O

O

O

GS / ATP

OH

O

NH2

OH

O

OH

O

NH2

O

OP

O

O

O

OH

O

NH2

NH2

OGS / ATP GS / NH3

Inhibitory syntetazy glutaminy

O

O

NH3

+

S

O

NH

- O

O

NH3

+

P

O

O

-- O

O

NH3

+

P

O

O

-

OH

- O

O

NH3

+

P

O

O

--

O

O

NH3

+

NH

OH- O

O

NH3

+

OH

- NH3

+

O

O

NH3

+

POH

O

O

-- O

O

NH3

+

SNH2

O

O

-

O

O

NH3

+

- O

O

NH3

+

-O

O

NH3

+

- OH

1µµµµM 0.6µµµµM 1.6µµµµM 25µµµµM

21µµµµM 40µµµµM 54µµµµM 51µµµµM

160µµµµM 800µµµµM 1100µµµµM

2015-01-20

19

Inhibitory syntetazy glutaminy

� Ocena kompleksów inhibitor-enzym

400

500

600

700

800

900

1000

1100

2,50 3,50 4,50 5,50 6,50pKi

SC

OR

E

LUDI_1 LUDI_2 LUDI_3

-250

-200

-150

-100

-50

0

2,50 3,50 4,50 5,50 6,50pKi

SC

OR

E

D_SCORE PMF_SCORE G_SCORE

CHEMSCORE F_SCORE

400

500

600

700

800

900

1000

1100

2,50 3,50 4,50 5,50 6,50pKi

SC

OR

E

LUDI_1 LUDI_2 LUDI_3

-300

-250

-200

-150

-100

-50

0

2,50 3,50 4,50 5,50 6,50pKi

SC

OR

E

D_SCORE PMF_SCORE G_SCORE

CHEMSCORE F_SCORE

Inhibitory Fosforylowane inhibitory

Inhibitory syntetazy glutaminy

� Miejsca oddziaływania (program LUDI)

2015-01-20

20

Inhibitory syntetazy glutaminy

� Struktury zaprojektowanych związków

OH

O

NH2

P

O

OHNH

O

OH

O

NH2

P

O

OH

N NH2

OH

O

NH2

P

O

OHNH

N

OH

O

NH2

P

O

OHNH

O

OH

O

NH2

P

O

OHN

NH

OH

O

NH2

P

O

OH

NH2

OH

O

NH2

P

O

OH

NH

O

OH

O

NH2

P

O

OHNH2OH

O

NH2

P

O

OHOH

OH

OH

O

NH2

P

O

OH

NH2

OH

O

NH2

P

O

OHNH2

O

OH

O

NH2

P

O

OHNH

N

NH2

OH

O

NH2

P

O

OH

1037 1271 1260 1248

1243 1212 1205

1186 1147 1145

1142 1118 1118

Inhibitory syntetazy glutaminy

� Struktura kompleksu enzym-inhibitor

E. coli M. tuberculosis kukurydzaOH

O

NH2

PR

O

OH

Ki [µM]

-CH3

-CH2NH2

-CH2OH

-CH(CH3)NH2

-CH2CH2NH2

-CH2CH2COOH

0.6

0.59

2.1

33

55

970

ND

0.8

5.7

3.4

ND

ND

1.1

1.8

8.5

21.6

320

ND

2015-01-20

21

Podsumowanie

� Wspomagane komputerowo poszukiwanie nowych cząsteczek aktywnych jest znacząco wydajniejsze niŜ klasyczne techniki HTS.

� Projektowanie nowych cząsteczek prowadzi do struktur trudnych do otrzymania innymi metodami.