szabadenergia gyors becslése a gyógyszerkutatásban

Szabadenergia gyors becslése a gyógyszerkutatásban

Ferenczy GyörgySanofi/Chinoin

2Szabadenergia gyors becslése a gyógyszerkutatásban Szabadenergia Workshop 2011

Vizsgált rendszerek

gyógyszerjelölt – gyógyszercélpont(nem kovalens) kötődését kísérő

szabadentalpia változás

gyógyszerjelölt

kis molekula < ~500Da

egyéb (biológikum)

gyógyszercélpont

fehérje (receptor/enzim) ~104 Da

…

Gkötődés = RT lnKd ~ RT ln Ki


Vegyületek száma a kutatási fázisokban

105-106

vizs

gált

vegy

ület

ek

szám

a

103

Időt

arta

m

hónapok 1-3 év

pontosság igény

vegyület szám/idő

Biológiai célpont azonosítása és validálása

Kémiai kiindulópont azonosítás

Hit to lead Lead optim.

Fejlesztés…

fázi

s

Optimálás


ligandumkonformáció változás

deszolvatáció

Ligandum-fehérje kötődés elemei

ligandum-fehérje kompexligandum-fehérje kölcsönhatás

a víz alapvető szerepet játszik a kötődésben

fehérjekonformáció változás

deszolvatáció


Kötődési szabadenergia molekula dinamikával

Potenciálisan pontos (1-2 kcal/mol)Szabadenergia perturbáció (FEP)

Termodinamikai integrálás (TI)

NehézségekVáltozó pontosság

Erőtér ?

Mintavétel ?

Hosszú számítás (napok – hetek)

MD nem alkalmazható rutinszerűen


Pontozó függvény

Kötődési szabadenergia becslése ?Nagyon gyors – másodperc/ligandumÁltalában egyetlen konfiguráció leírása (nincs mintavétel)

TípusaiErőtér alapú

Molekula-mechanikai erőtér

Tapasztalati (empirical)Lokalizált kölcsönhatások összege

TudásalapúAdatbázisok elemzésére épül

VegyesElőzőek kombinációja


Erőtér alapú pontozófüggvény

Gáz-fázisú energia számítás

(↔ oldatbeli szabadenergia)Fehérje tere előre kiszámítható egy griden – számítási sebesség növekszikLehetővé tesz szerkezet optimálástKiegészíthető

oldószer hatás

Entrópia ?


Tapasztalati pontozófüggvények

Kölcsönhatási tagok intuitív válogatásaHidrogén-kötés

Típus szerint súlyozott összeg

Ionos kölcsönhatás

Hidrofób kölcsönhatásArányos az érintkező felszín nagyságával

Kísérleti affinitásokhoz illesztett paraméterek

Csak a modellben szereplő tagokat „látja”Lokális kölcsönhatások


Tudásalapú pontozófüggvények

Komplexek kísérleti adatainak statisztikai analízisébőlEi = -kTln(pi) – energia tag ~ előfordulás valószínűsége

Protein Data Bank: 76669 szerkezet 2011 október 18-ánKötődési adat nem szükségesNagy távolságú mintavétel – oldószer hatás isKis távolságú mintavétel – specifikus kölcsönhatások hangsúlyozásaTaszító kölcsönhatások nem teljesek


Pontozófüggvények közelítései

Néhány fontosabb:Fehérje flexibilitásProtonáltsági fokVízszerkezetKötést közvetítő vízmolekulákKonfigurációs entrópiaHőmérséklet…


A pontozófüggvényen túl …

Végpont módszerek: MD szimuláció a 2 végállapotbanLIE

Ligandum – fehérje komplex oldatbanLigandum oldatban

G ≈ Uelec + Uvdw + SASA??

MM-PBSA (MM-GBSA)Ligandum-fehérje komplex oldatbanLigandum oldatbanProtein oldatban

G ≈ Uelec + Uvdw -TSconfig

Segítségükkel több esetben a szabadenergia jobb előrejelzését érték elAlkalmazásuk általános előnyei és korlátai nem ismertek


Gyors szabadenergia számítás alkalmazásai

Dokkolás - Kötődési mód meghatározásAdott ligandum-fehérje pár kötésmódjainak összehasonlítása

Kémiai kiindulópont optimálása fázis

Néhány vegyület rangsorolása a kötődés erőssége szerintNéhány hasonló vegyület kötődési szabadenergiájának rangsorolása

Vezérmolekula optimálása fázis

Virtuális szűrésNagyszámú ligandum kötődésének rangsorolása

Kémiai kiindulópont azonosítása fázis

Biológiai célpont azonosítása és validálása

Kémiai kiindulópont azonosítás

Hit to lead Lead optim.

Fejlesztés…

fázi

s

Optimálás


Dokkolás

Fehérje szerkezet röntgen krisztallográfiahomológia modell

Ligandum szerkezetModell

Komplex szerkezetLigandumnak a fehérje kötőzsebébe illesztése - dokkolásLigandum különböző pozícióinak rangsorolása pontozófüggvénnyel

Korlátozott fehérje flexibilitásLigandum konformációs terének hatékony feltérképezése

Dokkolt ligandum szerkezet RMSD < 2Å – esetek 70-80%-a kedvező esetben

J. Chem. Inf. Model. 2009, 49, 1079–1093


Rangsorolás

Molekulák dokkolása és pontozófüggvény szerinti rangsorolásaGyakran hasonló szerkezetű, tervezett molekulákat vizsgálunk – vezérmolekula optimálás Gyenge korreláció a pontozófüggvény és a kísérleti affinitás közöttA pontozófüggvény szerinti rangsor gyengén korrelál a kísérleti affinitás szerinti rangsorral

Best Correlation Coefficient r between the -log Affinity (pAffinity) and Docking Score

J. Med. Chem. 2006, 49, 5912

Correlation Between the Scores and Experimental Binding Affinitiesa

J. Chem. Inf. Model. 2011, 51, 2115


Virtuális szűrés

Számítás menete:Nagy számú, szerkezetileg szerteágazó, létező molekula dokkolása

Kapott komplexek pontozása

„Legjobbak” kísérleti tesztelése


Kémiai kiindulópont azonosítás és virtuális szűrés

Nagy áteresztőképességű szűrés (HTS)Adott célponton (gyenge) hatást mutató vegyületek megtalálása

Biokémiai/biofizikai módszerekreceptor kötődés

enzim gátlás

…

105-106 vegyület kísérletes tesztelése

Találatok száma: ~102

találati arány: 0.1% (102/105)

Virtuális szűrésCél a HTS találati arány javítása a vegyületek előszűrésével

~106 molekula dokkolása és pontozása

Legjobb ~103 molekula kísérleti tesztelése


0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Virtuális szűrés hatékonysága

active

active

active

active

active

bet

ter

sco

re

Dúsulási tényező

receiver operating characteristic (ROC)area under curve (AUC)

Tipikus dúsulás: 5-20

102 aktív; 105 inaktív – 0.1%35 aktív; 2000 inaktív - 1.75% EF=1855 aktív; 5000 inaktív – 1%EF=10

Alacsony találati arány (1-10%) amely meghaladja a HTS találati arányt (0.05-0.5%)

dúsulás: 3/6*18/5 ~ 5

Több vegyületet választunk tesztelésre•Több aktívat találunk meg•Kisebb dúsulás - Alacsonyabb találati arány


Összefoglalás

Gyógyszerkutatás „szent kelyhe”: ligandum-fehérje kötődési szabadentalpia 1-2 kcal/mol pontossággalJelenleg rutinszerűen nem valósítható megCsökkentett pontossági igénnyel, de nagyon gyors számítással kísérletek eredményesen támogathatók:

Kémiai kiindulópont keresés – nagyszámú(106) vegyület között néhány(102) aktív megtalálásaA virtuális szűrés képes olyan vegyületcsoportot kiválasztani, amelyben az aktívak lényegesen nagyobb arányban találhatók meg

A kísérleti munka így számottevően (nagyságrenddel) csökkenthetőHogyan tovább?

szabadenergia gyors becslése a gyógyszerkutatásban

Documents