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Validation Structurale Validation Structurale et Drug Designet Drug Design
Septembre 2006
Master de BiochimieMaster de Biochimie
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De la découverte jusqu'au patientDe la découverte jusqu'au patient
Chimiemédicinale
Chimiemédicinale
EfficacitéToxicité
PharmacocinétiqueADME
SélectivitéStabilité
EfficacitéToxicité
PharmacocinétiqueADME
SélectivitéStabilité
Clinique AMM
Homme
Préclinique
In vivo
Identificationde cibles
Criblage HitsValidationde cibles
Leads
In vitro
Clinique AMM
Homme
Préclinique
In vivo
Identificationde cibles
Criblage HitsValidationde cibles
Leads
In vitro
Clinique AMM
Homme
Clinique AMM
Homme
Préclinique
In vivo
Préclinique
In vivo
Identificationde cibles
Criblage HitsValidationde cibles
Leads
In vitro
Identificationde cibles
Criblage HitsValidationde cibles
Leads
In vitro
GénomiqueGénomique
ChimiothèquesChimiothèques
Moléculesdéjà connues
Chimiecombinatoire
Moléculesdéjà connues
Chimiecombinatoire
ProtéomiqueProtéomiqueProtéomique
Essais fonctionnels
Essais fonctionnels
30 000 cibles30 000 cibles
10 000 250 10 1 Molécules2-10 ans 1-2 ans 4-6 ans 1-2 ans Années1-5 M€ 10-20 M€ 300-700 M€Coût
10 000 250 10 1 Molécules2-10 ans 1-2 ans 4-6 ans 1-2 ans Années1-5 M€ 10-20 M€ 300-700 M€Coût
10 000 250 10 1 Molécules 10 000 250 10 1 Molécules2-10 ans 1-2 ans 4-6 ans 1-2 ans Années 2-10 ans 1-2 ans 4-6 ans 1-2 ans Années1-5 M€ 10-20 M€ 300-700 M€Coût 1-5 M€ 10-20 M€ 300-700 M€Coût
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Avant tout…Avant tout…
• Identification d’une cible correspondant à la pathologie
• Conception de tests biologiques permettant l’évaluation de l’affinité et de l’activité des molécules synthétisées
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Les principales sources de découverte
• Chimie médicinale
• Hasard
• Chimie combinatoire et criblage à haut débit
• Modélisation moléculaire
"Ce n'est ni le plus intelligent ni le plus fort qui survivent. C'est le plus adapté." (C. Darwin)
TechnologiesTechnologies
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La chimie médicinaleLa chimie médicinale
La plupart des médicaments connus• Savoir-faire ancestral• Approche basée sur la similitude• Points communs à tous les médicaments
–Concept de "drug-likeness"–Règles de Lipinski
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Approche classiqueApproche classique
• A partir de substances naturelles :– Extraits/broyats– Recherche d’activité– Synthèse et Production
(ex: pénicilline, taxol, cyclosporine…)
• Constitution d’une bases de données
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Le hasardLe hasard
• Principes actifs naturels• Paclitaxel, vinorelbine...• Cocaïne,morphine,LSD..
• Erreurs expérimentales• Pénicilline• Cisplatine
• Effets non prévus• AZT• Viagra• Zyban
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HTS-Chimie combinatoireHTS-Chimie combinatoire
• Synthèse automatique et rapide de 1000er de molécules
• Criblage expérimental à haut débit (Hight Throughput Screening)
• Analyse des informations, tri et évaluation de la diversité moléculaire
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Les médicamentspossibles
La taille du problèmeLa taille du problème
Les médicamentsconnus
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Modélisation MoléculaireModélisation Moléculaire
Une centaine de succès
Principalestechniques
Une centaine de succèsUne centaine de succès
Principalestechniques
Design structural
Vertex - Agenerase
Design structural
Vertex - Agenerase
Design structural
Vertex - Agenerase
Recherche de pharmacophoresDesign De Novo
Merck - Losartan
Recherche de pharmacophoresDesign De Novo
Merck - Losartan
Recherche de pharmacophoresDesign De Novo
Merck - Losartan
Recherche de pharmacophoresDesign De Novo
Merck - Losartan
Similitude
SmithKline - Tagamet
Similitude
SmithKline - Tagamet
Similitude
SmithKline - TagametSmithKline - Tagamet
Relations structure-activité
Kyorin - Norfloxacin
Relations structure-activité
Kyorin - NorfloxacinKyorin - Norfloxacin
BMS - (en préclinique)
3D-QSAR
BMS-187308
BMS - (en préclinique)
3D-QSAR
BMS - (en préclinique)
3D-QSAR
BMS - (en préclinique)
3D-QSAR
BMS-187308
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Cibles et mécanisme d’action de Cibles et mécanisme d’action de la molécule thérapeutiquela molécule thérapeutique
• Enzymes – inhibiteurs (réversible ou non)
• Récepteurs – agonistes ou antagonistes
• Canaux ioniques – bloqueurs
• Transporteurs – inhibiteurs de transport
• ADN – agents intercalants, drogue antisens, liants au petit sillon
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Conception rationnelleConception rationnelle
CibleCible LigandLigand
Connue Connue
Connue Inconnue
Inconnue Connue
Inconnue Inconnue
A CHAQUE SITUATION, SES OUTILS…
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Conception rationnelleConception rationnelle
CibleCible LigandLigand
Connue Connue
Connue Inconnue
Inconnue Connue
Inconnue Inconnue
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Cible et ligand sont connusCible et ligand sont connus
• « Structure-based drug design »
• Docking, dynamique moléculaire
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ObjectifObjectif
• Identifier la conformation géométrique correcte du ligand dans son site actif
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DockingDocking
• Se divise en 3 étapes :– Caractérisation du site actif– Positionnement du ligand dans le site actif– Évaluation des interactions entre le ligand et la
protéine (définition d’un score)
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Le site actifLe site actif
• Différentes méthodes :– Les cavités de la protéine (récepteur) sont utilisées
pour définir une image négative du site actif se composant d’un jeu de sphères se superposant (DOCK)
– Définition de descripteurs ensuite recherchés à la surface de la protéine
descripteurs chimiques (grpt méthyle, aromatique…) ou physico-chimiques (hydrophobicité, potentiel électrostatique)
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Positionnement du ligandPositionnement du ligand
• Le ligand peut être définit comme rigide ou flexible
• Généralement, le récepteur est toujours définit comme rigide
• Historiquement, la 1ère approche: tout rigide
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Ligand rigideLigand rigide
• La protéine et le ligand sont fixes.
• On recherche l’orientation relative des 2 molécules avec la plus basse énergie.
• On utilise généralement la Transformée de Fourier pour accélérer les calculs (FTDock…)
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Ligand rigideLigand rigide
• On peut également chercher à évaluer les énergies d’interactions électrostatiques et de VDW pour un complexe
• Ou encore utiliser des descripteurs (points dans l’espace à qui on assigne certaines propriétés physico-chimique). Les descripteurs du ligand et du récepteur doivent alors coïncidés géométriquement et chimiquement.
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Ex. du logiciel FlexXEx. du logiciel FlexX
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FlexibilitéFlexibilité
• Si on désire introduire la notion de flexibilité du ligand, il faut en plus considérer son espace conformationnel
• Incorporation des méthodes de: – Monte Carlo (FLO98, MCDOCK, AUTODOCK)– Dynamique moléculaire (SYBYL)– Recuit simulé (AUTODOCK)– Algorithme génétique (GOLD, AUTODOCK)
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En résumé…En résumé…
• Monte carlo (FlexX)
• « recuit simulé » (AutoDock)
• dynamique moléculaire (SYBYL)
• Algorithmes génétiques (GOLD AutoDock)
• Géométrie des distances
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Reconstruction du ligand dans Reconstruction du ligand dans le site actifle site actif
• Identification d’un ou plusieurs fragments significatifs dans le ligand (ex: cycle d’un aa…)
• Placement de ces fragments dans le site actif en essayant de maximiser les contacts favorables
• Chaque orientation de ces fragments est le point de départ d’une étude conformationnelle du ligand entier
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Flexibilité du ligandFlexibilité du ligand
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Flexibilité du ligandFlexibilité du ligand
• Analyse conformationelle
• Insensibilité de la conformation de départ
• Rapide (1 à 2 min par molécule)
• Précision insuffisante (rmsd < 2 A dans 75% des cas)
• Protéine rigide
• Eau
• Analyse conformationelle non exhaustive
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ScoringScoring
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Expression de la fonction de Expression de la fonction de scoringscoring
• Permet d’estimer la complémentarité ligand-protéine dans les complexes • Le plus souvent = estimation du gain d’énergie libre du ligand en interaction avec le récepteur par rapport à la forme libre.
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Expression de la fonction de Expression de la fonction de scoringscoring
• De nombreux faux positifs sont générés mais peuvent être réduits par l’utilisation de fonction de scoring consensus.
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Exemple de scoresExemple de scores
• Forme et Complémentarité chimique
• Empirique
• Champ de force
• Base de données
• Consensus (Cscore)
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Les logicielsLes logiciels
• DOCK (http://dock.compbio.ucsf.edu/)
• FlexX (http://www.tripos.com/sciTech/inSilicoDisc/virtualScreening/flexx.html)
• GOLD (http://www.ccdc.cam.ac.uk/products/life_sciences/gold/)
• AutoDOCK (http://www.scripps.edu/pub/olson-web/doc/autodock/)
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Conception rationnelleConception rationnelle
CibleCible LigandLigand
Connue Connue
Connue Inconnue
Inconnue Connue
Inconnue Inconnue
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A partir de la structure du A partir de la structure du récepteurrécepteur
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La cible seule est connueLa cible seule est connue
• « Analog-based drug design »
• Conception de novo, criblage virtuel
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ConceptionConception de novode novo
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Conception Conception de novode novo
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Conception Conception de novode novo
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AssemblageAssemblage
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Screening virtuel: <1 sur 100 000Screening virtuel: <1 sur 100 000
Moléculesin silico
~107
~10 000molécules
Filtres 1D/2D
Tox/réactRègle de 5Modèles
Sélectionfinale2 500
Pharmacophores(3D)
MOLECULES
Synthèse, HTS
Hits
DockingRéaction la
plus favorable
RéactifsACD
Enumération des réactions
in silico
Disponibilité, coût,PM, LogP, etc.
Sélection
de réactifs
REACTIFS
103 à 105 réactifs108 à 1020 molécules
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La règle des 5 de LipinskiLa règle des 5 de Lipinski
• Poids moléculaire < 500 (opt ~= 350)• Nbre de liaisons H accepteurs < 10 (opt ~=5)• Nbre de liaisons H donneurs < 5 (opt ~=2)• -2 < clogP < 5 (opt ~= 3)• Nbre d’angles de rotations =< 5
Lipinski et al, Adv. Drug. Del. Rev., 23, 3-25 (1997)
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Conception rationnelleConception rationnelle
CibleCible LigandLigand
Connue Connue
Connue Inconnue
Inconnue Connue
Inconnue Inconnue
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Le ligand seul est connueLe ligand seul est connue
• Développement d’un pharmacophore ou d’un modèle QSAR puis criblage virtuel d’une banque de donnée 3D.
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PharmacophorePharmacophore
• Représentation en 3D des propriétés les plus essentielles d’une molécule active
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• Motif hydrophobe: basé sur les ligands
PharmacophoresPharmacophores
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PharmacophoresPharmacophores
• Motif donneur-accepteur: basé sur le récepteur
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L = site lipophilique; D = Donneur H;PD = Donneur H protoné
DopaminePharmacophore
L
PD
D
d1
d2 d3
L
PD
D
d1
d2 d3
L
PD
D
d1
d2 d3
NH+
CO2H
CH3H
NH
NH+H
CH3
OH
OH
OH
OH
NH3
+
Criblage sur pharmacophoreCriblage sur pharmacophore
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Conception rationnelleConception rationnelle
• A partir d’un composé naturel, on peut théoriquement synthétiser des millions de dérivés.
• Nécessité de méthodes quantitatives corrélant paramètres structuraux et activité
• Quantitative Structure Activity Relationship (QSAR)
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Méthodes de corrélation Méthodes de corrélation QuantitativeQuantitative
• Association des variations de l'activité biologiques de certaines molécules à leur paramètres structuraux
• Donne, pour une série chimique donnée et pour une activité définie, une équation de corrélation
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Equation de corrélationEquation de corrélation
• Permet de déterminer les valeurs des paramètres qui correspondent à une activité maximale et ainsi de prédire l'activité des molécules qui n'ont pas encore été synthétisée
• La validité d'un modèle QSAR dépendra donc du choix que l'on aura fait sur les paramètres
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Les paramètres les plus Les paramètres les plus pertinentspertinents
• Les paramètres associés aux substituants moléculaires
• Les paramètres associés aux atomes• Les paramètres associés à la topologie 1D• Les paramètres associés à la topologie 3D
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Les paramètres associés aux Les paramètres associés aux substituants moléculairessubstituants moléculaires
• Les paramètres électroniques• Les paramètres stériques (encombrement)• Les paramètres de lipophilie
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Les paramètres électroniquesLes paramètres électroniques
• Une variation de la distribution électronique sur une molécule se traduit par une réactivité chimique différente.
• De nombreux exemples ont montré qu'une augmentation de la densité électronique conduit à un renforcement de l'activité biologique.
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Activité insecticide du diéthyl phényl phosphate et du diéthyl 2,4-dicloro-phényl phosphate
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Les paramètres stériques et Les paramètres stériques et lipophileslipophiles
• Encombrement stérique modifie l’interaction entre une molécule et son récepteur
• Le caractère lipophile rend compte souvent des propriétés biologiques comme le métabolisme, la distribution dans les tissus, la liaison avec le site récepteur...
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logPlogP
• Logarithme du coefficient du rapport 1-octanol/eau (logKOW)
• Permet d’estimer la biodisponibilité d’une molécule– Équilibre hydrophile/hydrophobe– Suffisamment hydrophile pour être soluble dans le
sang (eau)– Suffisamment hydrophobe pour traverser les
membranes cellulaires
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logPlogP
plupart des moléculesthérapeutiques
-3-3 +7+7
FortementFortementhydrophilehydrophile
FortementFortementhydrophobehydrophobe
2 5
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Les paramètres les plus Les paramètres les plus pertinentspertinents
• Les paramètres associés aux substituants moléculaires
• Les paramètres associés aux atomes• Les paramètres associés à la topologie 1D• Les paramètres associés à la topologie 3D
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Les paramètres associés aux Les paramètres associés aux atomesatomes
• Le volume atomique
• Les surfaces atomiques
• Les charges atomiques partielles
• L‘électronégativité
• Les constantes fragmentales de lipophilie
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Les paramètres les plus Les paramètres les plus pertinentspertinents
• Les paramètres associés aux substituants moléculaires
• Les paramètres associés aux atomes• Les paramètres associés à la topologie 1D• Les paramètres associés à la topologie 3D
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Les paramètres associés à la Les paramètres associés à la topologie 1Dtopologie 1D
• Le volume moléculaire
• La réfractivité moléculaire
• Le coefficient de partage
• La chaleur de formation
• le potentiel d'ionisation
• Les constantes d'ionisation
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Les paramètres les plus Les paramètres les plus pertinentspertinents
• Les paramètres associés aux substituants moléculaires
• Les paramètres associés aux atomes• Les paramètres associés à la topologie 1D• Les paramètres associés à la topologie 3D
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Les paramètres associés à la Les paramètres associés à la topologie 3D (3D-QSAR)topologie 3D (3D-QSAR)
• La surface moléculaire, accessible au solvant, de connolly ou surface de contact
• Le potentiel électrostatique (position des groupements chargés)
• Participation à des liaisons hydrogènes• Le potentiel de lipophilie moléculaire• Les orbitales moléculaires• La forme de la molécule
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Les paramètres associés à la Les paramètres associés à la topologie 3D (3D-QSAR)topologie 3D (3D-QSAR)
• La surface moléculaire, accessible au solvant, de connolly ou surface de contact
• Le potentiel électrostatique (position des groupements chargés)
• Participation à des liaisons hydrogènes• Le potentiel de lipophilie moléculaire• Les orbitales moléculaires• La forme de la molécule
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Lignes de contour des Lignes de contour des potentiels électrostatiquespotentiels électrostatiques
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Conception rationnelleConception rationnelle
CibleCible LigandLigand
Connue Connue
Connue Inconnue
Inconnue Connue
Inconnue Inconnue
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La cible comme le ligand sont La cible comme le ligand sont inconnusinconnus
• Chimie combinatoire
• Utilisation d’informations à partir d’autres ligands actifs si connus, analyse de similitude…
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Conception rationnelleConception rationnelle
CibleCible LigandLigand
Connue Connue
Connue Inconnue
Inconnue Connue
Inconnue Inconnue
A CHAQUE SITUATION, SES OUTILS…
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Quelques réussitesQuelques réussites
falcipain inhibitors Ring et al. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 90, 3583-3587 (1993)
FluA HA fusion inhibitors Bodian et al., Biochemistry, 32, 2967-3978 (1993)
HIV Tat-TAR interaction inhibitors Filikov et al. J. Comput-Aided Mol. Des. 12, 229-240 (1998)
CD4-MHC II inhibitors Gao et al. Proc. Natl. Acad. Sci. USA., 94, 73-78 (1997)
HIV gp41 inhibitors Debnath et al.; J. Med. Chem, 42, 3203-3209 (1999)
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