Vorlesung 10: CADD 2 (Computer Aided Drud Design) Flashcards
Docking: Posing & Scoring
Fragestelllung des Docking?
Vereinfachungen der komplexen und heuristischen Ansätze ?
Interaktion zweier Moleküle
- Struktur des Komplexes
- Stärke des WW
Coarse Graining
Molecular Docking
Wozu?
- Vorhersage des Bindemodus
- Verständnis der enzymatischen Fkt
- Verbesserungen der Bindungsaffinitäten von Liganden
- SAR
- Virtuelles Screening
- Identifizierung von HITS
Was macht ein Docking Programm?
DOCKING is like a discotheque, everything is about posing and scoring
representation (=Posing suchen)-search (vers. Bindungsgeometrien generieren)-scoring (energetisch bewerten)
Pose Generation-Scoring function
übliche Betrachtung: flexibler Liganden und rigider Rezeptor
Wo ist meine Bindetasche?
(binding site)
einfachster Fall: Referenzligand
- eine Kristallstruktur cokristalliert mit einem small molecule
- und alle AS im Bereich 6-7 Angström um Referenzliganden Annahme gehört zur Binding site
Druggability Prediction
-Ist mein´target durch ein small molecule adressierbar?-
Druggability- Was ist das?
- Gibt es eine oder mehrere Binding site(s) an die drug-like Molecules (small molecules die lipinskis rule of 5 erfüllen) binden können?
Welche Eigenschaften muss die Bindetasche erfüllen?
Lock & Key Prinzip:
- >Größe
- >Ladung
- >Hydrophober Charakter
generelle Methodenvalidierung
Prinzip`?
Datensatz der alle Eigenschaften umfasst
Aufteilung in “train set” und “Validation set”
Modell wird mit train set trainiert. >bestes Modell zur Validierung
>>am ende test set zur generalisierung>> prediction
bsp: druggability prediction
druggability predicition
woher bekomme ich meinen datensätze?
- druggable Proteins> Literature/datenbanken
Nicht /weniger druggable: indirekt, selten Publikationen, Ausschlussverfahren aus Datenbanken
>>Negativkontrollen
Drug Pred
Charakterische Eigenschaften für
a) druggable
b) undruggable
A)gewisse Größe, geschlossene Bindetasche
hydrophob mit punktueller Hydrophilie
B) stark hydrophil, relativ klein, wenig hydrophob
verlangt kovalente Bindung
oder sehr kleine Bindetasche
Rezeptor Präsentation
Liganden und Rezeptor vorbereiten
Was muss ich bei der Auswahl des Rezeptors/Targets berücksichtigen?
- Binding site wählen
- Struktur säubern
- Konformationen von AS >1 wählen
- H-Atome /Protonierung? (H-Atome nicht sichtbar)
- Co-Faktoren/Ionen/Wasser
- (E-Minimierung)
Representation
Vorbereitung des Liganden-was muss beachtet werden?
- 3D Struktur
- Protomere,Tautomere (Stereoisomere)
- E-minimieren und dementsprechend Konformere
- Ladung (Formal/Partial) beachten
Posing
Annahme?
Lösung?
- Bindemodus: globales E>nergieminimum
>>Docking somit nur Optimization problem ( man muss “nur” den Bindemodus mit kleinsten DELTA G finden)
Allerdings zu großer Suchraum für systematische Suche
>>Initiere Matching: grenze den suchraum ein indem paar matchingspunkte vorgegeben werden (komplementäre Struktur)
Scoring
-Welche Pose ist die beste ? Oder welcher Ligand hat die größte Affinität?-
Annahmen?
- Additivität vin DELTA G
- Eine Struktur: DELTA G kann anhand einer Komplexstruktur berechnet werden
Bewertung von Docking Programmen
Re-und Crossdocking
Was sagt der RMSD-Wert aus?
- Nehme Kristallograpohische Ligand des Protein-Ligand Komplexes raus
- docke den Ligand, ohne Wissen des Bindemodus wieder rein ( beim Crossdocking anderer Ligand)
- Idealfall: Programm kann nativen Bindemodus reproduzieren und energetisch günstig bewerten, Vergleich
Bewertungskriterium: RMSD (Root-mean-square deviation)
- mittlerer Abstand zwischen identischen Atomen des Liganden in der Position in der Kristallstruktur mit denen im Docking (bis 2 ok)
PERFORMANCE von Docking Programmen
Confusion Matrix
Fragestellung?
Ist mein Ligand ein Binder?Ja oder Nein?
Matrix: actual gegen predicted
versuche falsch posetive rate so klein wie mgl zu halten
ROC-Kurven (Reciever Operater Characteristics)
Was wird aufgetragen?
Auswertung?
- Falsch posetiv rate (X-Achse) gegen True posetive rate (y)
Auswertung: ROC-AUC (Area under the curve)
Integral bestimmen (1- ideale Unterscheidung binder/non-Binder, wenn 0,5 praktisch Münzwurf)
Enrichment factor
Konzept?
Formel?
Betrachte die Top 10%, 5% und 2% des DOCKING >wieviele Binder sind darin?
bsp. 100 binder und 900 decoys
20% der Binder in Top 2´% des Docking
EF 2%=(20 Binder/ 20 samples) / (100 [=gesamtanzahl binder] /1000[=Gesamtanzahl Samples]) =1/0,1=10
Herausforderungen des Docking?
Erfolgsrate 1%-5%
- Solvatisierung der Bindetasche (Wassermoleküle)
- ignoranz der Proteinflexiblität
- sehr flexible Liganden zb bei Peptidomimetika
- Entropie (Komplexdynamik ist nicht berücksichtigt)
- evtl Änderung Protonierungszustände bei Ligandenbindungw
Flexiblität von Liganden
Welche Methoden für Docking Programme gibt es?
- soft docking
- ensemble docking
- selective docking
- in-the-fly-docking
Wie funktioniert soft docking?
- Ligand wird in die bindetasche gedockt
- Flexiblität der Bindetasche wird toleriert :
- der als soft potential bezeichnete Bereich erlaubt mehr Überlappung der Van der waals Radien
- clashes werden toleriert. betroffene AS machen dem Liganden etwas mehr Platz
wie funktioniert ensemble docking?
- Verschiedene Konformationen des Proteins generiert
- verschiedene Orientierungen
- Docking wird an allen aussgewählten konformeren durchgeführt
- (linearer Anstieg der Berechnungsdauer)
wie funktioniert selective docking?
- für AS Seitenketten werden verschiedene Rotamere berücksichtigt (=Rotamer-Library)
- zb. OH, Amine oder auch Loopregionen. die in verschiedenen Rotameren je nach Ligand und Ligandenkonfornationen orientiert sein können
- Suchraum wird größer
- >zusätzlichen Einflluss seitens des Proteins berechnen und Einfluss auf Bindepose einkalkulieren
wie funktioniert on-the-fly docking?
- Target passt sich flexibel an Liganden an (induced fit)
- danach relaxation
explizite Wassermoleküle
Welches Problem beim docken verursachen sie?
- Wasser in der Kristallstruktur
- sind teilweise in Bindetasche gut koordiniert und gebunden
- wirkt sich ungünstig auf DELTA H aus
Implizitiertes Solvatisierung
- zugrunde liegendes Kontinuum
- Berechnung der Solvatisierung über polare Moleküloberfläche
Expizierte Solvatisierung
was ist damit gemeint?
ein Wasssermaolekül in der Bindetasche verhält sich unterschiedlich zum Solvens in entropischer und enthalpischer Sicht:
- entropisch: in der Bindetasche ungünstger als im Solvens da Einschränkung FHGs
- enthalpisch: (in Abhängigkeit von KOORIDINATION).günstig, denn wenn Wasser aus hydrophober Bindetasche ins Solvens geht>Ausbildung H-Brückenbdg. (unhappy waters wollen vom liganden verdrängt werden)
Drug Design OHNE Targetstruktur
Homologiemodellierung
Was ist das?
- gleiche Aminosäuresequenzen haben gleiche Sekundär- und Tertiärstruktur
- Definition: Technik ausgehend von der Primärsequenz der AS auf das Faltungsmotiv zu schließen anhand sequenzieller Ähnlichkeit
Homologieemodellierung
Anforderungen an das Template?
mglst nahe an das Proteine of intrest, dh:
- hohe Sequenzidentiät und -ähnlichkeit (40%/60%)
- Identität: AS in geicher Positon
- Ähnlichkeit: ähnliche Seitenketten und ähnliche eigenschaften
Liganden basiertes Drug Design (LBDD)
PHARMAKOPHORMODELLIERUNG
Pharmakophor
Def.?
pharmakophoric Descriptoren?
- sterische und elektronische Eigenschaften die für den biologischen Effekt verantwortlich sind
- pharmakophoric Decriptor: abstraktes Konzept der intermolekularen Interaktionseigenschaften die das Pharmakophor beschreiben
- H-Brücken-Akzeptor/Donor
- hydrophobe Eigenschaften
- elektrostaische EIgenschaften
- Ringsysteme
Pharmakomokdellierung
Workflow?
- bekannte aktive Moleküle >Konformere >extrahiere pharmakor features (nur die die bei vielen auftreten)
- >mit diesen Features Pharmakorsuche von unbekannten Molekülen
- >>ok :erfüllt diese features>>neuer Ligand gefunden!! Validierung des pharmakor
Rigridisierung von Liganden
Strategien zur Rigridisierung?
Einfluss bei Modellfindung?
- Verbindung über Makrozyklen
- Einbau von DB
Starres Konformer des Referenzliganden. Torsionswinkel ist Bestimmbar. Überträge pharmakorfeatures auf Liganden>Scoring
Rezeptorbasierte Pharmakorsuche
Isoliere Pharmakorfeatures aus der Bindetasche
Wie fkt das?
Suche nach “ interaktion Hotspots §in der Bindetasche
H-Donor/Akzeptoren
oder Salzbrücken
>>Gridpoints
Suche mit Sonden(Probes)
QSAR (quantative Struktur Wirkungsbeziehung)
Formel?
Φ = f(C)
Φ: biologische Aktivität; C: chemische Struktur
QSAR
wie kann ich diese Datenmenenge zusammenfassen?
Reduktion des Datenraumes
• Transformation vieler korrelierter Variabeln in
wenige orthogonale Daten (transkriptoren)
• Identifikation der Dimensionalität (wieviele Transkriptoren) des Datensatzes
>Clustering
3D-QSAR
Anwendung?
unähnliche Verbindungen
- Überlagerung einer chemischen ähnlichen Serie
- (Annahme des gleichen Bindungsmodus)
- wie wirkt das Molekül auf das Umfeld?
- Comparative Molecular Field Analysis (COMFA):
- Vergleich von Eigenschaftsfeldern von Molekülen, die durch ihre
Wechselwirkung mit anderen Molekülen entstehen
Hits 2 Lead
Leitstrukturoptimierung
Warum Optimierung?
- Unterscheidung Pharmakophor und „zusätzliche Haftgruppen“
- Agonist oder Antagonist?
- Lipophilie / Transport (ZNS)?
- Modifikation der Wirkform (Prodrugs)?
- Bioisosterer Austausch?
- Bioverfügbarkeit, Wirkdauer?
Hits 2 Lead
Leistrukturoptimierung
Wie?
- Kombination funktionaler und Bindungsassays
- CADD
- Strukturbiologie
- Synthese
Zyklus: Design>Make>Test>Analyse
Scaffold Hopping
Was ist das?
Was bezweckt man damit?
Austausch des Zentralen Grundgerüsts (primäres Pharmakophor)
- Lipophil > hydrophil > Löslichkeit (Membrangängigkeit)
- Metabolisch labile oder toxische Gruppen (z.B. Pyridin oder Imidazol binden an CYP) > stabilere und untoxische Gruppen
- Rigidisierung
- Höhere Affinität (wenn Grundgerüst auch Interaktionen ausbildet /
ausbilden kann) - Suche Neue patentierbare Struktur
Scaffold Hopping
Wie ?
Kombination aus mehreren CADDs:
- welche ähnliche struktur haben ähnliche allgemeinform (shape matching)
- Pharmakophorsuche
- oft beide kombiniert: Abbildung Bindetasche> zeigen der Forbidden volumes die nicht geändert werden sollen
- Teilfragmente ersetzen(Schnittstellen definieren, Datenbank nach passenden linker dursuchen)
- similiarity search (suche nach ähnlicher Struktur)
