Vorlesung 11: CADD 3 (Computer Aided Drud Design) Flashcards
(L)ADME(T)
Wofür steht diese Abkürzung?
- Liberation (Freisetzung)
- Absorption
- Distribution (Verteilung)
- Metabolismus
- Exkretion
- Toxizität
Was kann man durch ADME Vorhersagen? Welche Eigenschfaten eines Arzneistoffs leiten sich daraus ab?
- Verteilungsvolumen + Clearance>Halbwertszeit (wie oft dosieren)
- Clearance + Absorption> orale Bioverfügbarkeit (wieviel dosieren)
Übersicht ADME
Absorption
Welche Arten gibt?
passive Diffusion
- transzellulär:durch die Zelle
- parazellulär:zwischen den Zellen
aktive Diffusion
- Transporterproteine
- Effluxpumpen
endocytotische Aufnahmen
passive Diffusion
Welche Eigenschaften muss ein Molekül haben um die Membran passieren zu können?
- Stark abhängig von Lipophilie,
- Größe
- H-Donor/Akzeptor-Eigenschaften
- Selten: aktiver Transport, zb Zucker
Metabolismus
Was ist der first-pass-effect?
Umwandlung eines Arzneistoffs in der ersten Leberpassage
>Reduzierung der Drug-Konzentration bevor Eintritt in Blutzirkulation
Cyp-Enzyme
Cytochrome P450s
Was sind das?
Wirkung?
- große Familie der Monooxygenasen
RH + O2 + 2H > ROH + H2O
- Wirkstoffe können durch “cytochrome P450s/CYPs” oxidiert werden
- cytochrome P450s können inhibitiert oder induziert werden
>Arzneistoff-Wechselwirkungen
Probleme beim Modellieren von Cytochrome P450s?
- Kristallstruktur bekannt?
- Viele Isoenzyme
- Sehr flexible Bindetasche (!) (Proteindynamik)
- Substrate > nicht nur Bindung, sondern auch Reaktion
- – Aktivatoren > Mechanismus?
How to model?
Transporter
Beispiele?
- P-gp (Glycoprotein): ATP-binding cassette (ABC) transporter
- multiple-drug resistance (MDR) problematisch bei Chemotherapie
- Aktiver Transport durch Blut-Hirn-Schranke
(und andere Membranen)
Transporter
Aufbau?
- Transporter sind üblicherweise Membrangebunden
- Rekombinante Expression schwierig
– Kristallisation schwierig (bislang größtenteils
erfolglos) - deswegen Liganden-basierte Methoden (LBDD)
– Pharmacophor modelling / (Q)SAR
Data Modelling
Def.?
Zutaten?
Berühmtestes Bespiel?
- Model biological effect with use of descriptors and statistical methods
Zutaten:
– Datensatz (Trainingsset+Testset)
– Deskriptoren
– Statistische Methoden
Bsp: Lipinskis Rule of 5
Lipinskis Rule of 5
Schlechte Bioverfügbarkeit (A), wenn:
– H-bond donors > 5
– MW > 500
– LogP > 5
– H-bond acceptors > 10
– Ausnahme: Substrate von Transportern
Guideline for Lipohilie
Ab welchen logD:
- gute Löslichkeit aber zu geringe Absorption,
- goldene Mitte,
- gute Permeabiliät aber zu niedrige Absorption
- und ab wann zu geringe Absoprption weil zu geringe Löslichkeit?
- Log D7.4 <1 : Good solubility but low absorption and brain penetration
- 1 < Log D7.4 >3: Ideal range. Metabolism minimised, owing to low binding to metabolic enzymes
- 3 < Log D7.4 >5:Good permeability but absorption is lower, owing to lower solubility. Metabolism is increased, owing to increased binding to metabolic enzymes
- Log D7.4 >5: Low absorption and bioavailability owing to low solubility. Metabolic clearance is high because of high affinity for metabolic enzymes. Vd and half-life are high because compounds partition into and stay in tissues
Wofür steht logP?
partition coefficient (P), ratio of concentrations of a compound in a mixture of two immiscible solvents at equilibrium.
Wofür steht ClogP?
Wie kommt man zu diesem Wert?
Calculated logP, ONE method to calculate logP, proprietary software
Berechnung: fragment method > molecule is broken down into fragments, rule based
Lipinskis Rule of 5 bezieht sich auf diesen Wert
Die Messwerte für die einzelnen Fragmente sind tabellarisch hinterlegt
Extend Rule of 5
PSA-Polar Surface Area eines Moleküls:
Def.?
cut-off Wert?
Was sind SMILES?
– Sum of surface areas belonging to polar atoms
- cut-off: 140 A°2
SMILES: Deskriptoren mit fixer Länge, praktisch CODE mit dem man die Moleküle in das Programm eingeben kann
Wie berechnet man die PSA?
- von gewünchten Molekül 3D Struktur erstellen
- Oberfläche komplett berechnen anhand der Van-der-waals- Radien
- welcher Bereich ist polar?
- POLARE Oberfläche berechnen
Wofür brauchen wir die PSA?
Nachteil?
Alternative?
Good correlation with experimental transport data
• prediction of intestinal absorption,
•Bespiel: Caco-2 monolayers penetration
• blood-brain barrier crossing (< 70 Å2)
Nachteil: Berechnung ist sehr langsam
Schnellere neuere Methode:TPSA (topological polar surface area)
TPSA-topological polar surface area
Wie wird die TPSA berechnet?
Zerlegung in Fragmente, jedes Teilfragment hat einen PSA Term, Aufsummieren
hERG acitvity
was ist hERG?
was bewirkt er?
human Ether-à-go-go-Related Gene, Untereinheit eines K-Ionenkanals am Herzen
wenn aktiv Arrhythmien in Form einer QT_Zeit-Verlängerung
Wie vermeide ich die hERG-Aktivierung durch Arzneistoff?
- historisch: Pharmakophormodell (3 Aromaten mit basischen N, sehr ungenau :( )
- QSAR
- vor gar nicht allzulanger Zeit Entdeckung der Kristallstruktur des Kanals
- homology model
chemical Space
was ist das?
Chemical Space: All compounds that can (theoretically) be synthesized
• 1018-10200 compounds (MW < 500 Da)
>>Jedes Projekt der Hitfindung fällt und steht mit der Qualität der Library.
warum sind chemical libraries so wichtig?
- HTS: screen as many chemical compounds as possible
> Outcome: low hit rate and/or compounds that could not be optimized - Mit Library Vermeidung unerwünschte Effekte und bestimmte fkt. Gruppen:
– Reactive compounds > unspecific covalent modifications of the protein target
– Hydrophobic compounds > unspecific binding
– Toxic groups or groups with problematic pharmacokinetic properties form key interactions with protein target > cannot be replaced without compromising affinity
Wie kann eine Inhibition durch Agrregation entstehen?
- Hydrophobic compounds can form aggregates when a critical concentration is
exceeded - Aggregate nehmen Enzyme “In Beschlag”: über 10 000 Enzymmoleküle pro Aggregat
>>Sinken der effizienten Enzymkonzentration
>>Vortäuschen einer Inhibition
Welche Gruppen sind unerwünscht?
- Nitrogruppen (Gibt leider kein Bioisoster)
- PAINS (Pan Assay Interference Compounds- siehe Bioassays)
(Gründe:
- metal chelation,
- chemical aggregation,
- redox activity,
- compound fluorescence,
- cysteine oxidation or promiscuous binding)
Unterschied zwischen Chemicals und Drugs
Was sind Chemicals?
Everything that can be synthesised or used as
starting materials
Was machen Drugs aus?
- Not toxic > avoid functional groups that are known to be problematic
- Often oral absorption required
- “Lipinski’s rule of five” as guideline
- No very acidic or basic groups
- ADME Eigenschaften (Stichwort hERG, CYP)
- “Look like drugs”, Ähnlichkeit in Strultur und Eigenschaften mit anderen Arzneistoffen >extract privileged scaffolds
- biologische Aktivität
Was machen Lead-likes Aus im Vergleich zu Drug-likes?
- Weniger komplex
- hydrophiler
- kleiner
- aber auch keine reaktiven Gruppen
• “rule of four” (400 MW, 4HBD, clogP <4) (oder
niedriger) (diese Regeln sind nicht in Stein gemeißelt)
>>Man fängt in HTS-Library mit Leak-Likes an und optimiert diese
Coverage:Undersampling
Was ist damit gemeint?
- theoretisch exponentieller Anstieg Anzahl der mgl Hits mit zunehmenden MW
- jedoch in reality: dieses Modell nur für kleine Moleküle zutreffend,
- für größere Moleküle abflachen der Kurve
>wenn mehr Hits gefunden werden sollen dann entweder
A) GRÖßERE Library oder
B) Screening Methode für kleine Moleküle : Needle Screening
Needle Screening
Konzept?
Abbildung
- A (HTS): relativ großes Molekül, passt evtl nicht in Bindetasche weil unpassende Seitenkette (mit guter Substruktur)
- B (Needle Screening): kleinere Substrukturen suchen [=Needles] die Subpockets adressieren
- trotzdem keine unwanted groups etc enthalten!!
- heißt heute nicht mehr needles, inzwischen Fragments
Strategie Needle screening
- In silico screening (Virtuelles Screening) von besonders kleinen Molekülen (“needles”)
- Robuster (und sehr sensitiver) Assay [kleine Moleküle haben weniger Mglkeiten zur Interaktion)
- Validierung mit biophysikalischer Testmethode
- 3D-Struktur angeleitete Optimierung
Fragment-like
Was für Vor- und Nachteile?
Vorteil: wenige Moleküle, aber dennoch gute “coverage of chemical space”
– 3k bis 10k compounds > higher hit rates
• “Good fit” in aktiver Bindetasche; Optimierung mit strukturbasierten Methoden erfolgversprechend
Nachteil: aufgrund der Größe geringere Affinität
Biophysikalische Methoden um Bindung zu identifizieren
>low throughput
Fragment like
Eigenschaften?
- rule of three (analog zur rule of 4):
- MW bis 300 DA
- logP<3
- weniger H-Brücken Donoren und Akzepktoren als für lead-like
- Kleiner „chemical space”: Ca. 14 Mio compounds mit bis zu 11 C,N,O und S
- Bessere “coverage”
Welche 3 Strategien gibt es um aus einem Fragment Liganden zu machen?
- Fragment growing
- Fragment linking
- Fragment merging (wenn Teilstrukturen überlappen müssen diese verschmelzen)
Was ist die Ligand efficiency?
Optimaler Wert?
- Startpunkt Fragment: absoluter Kd noch relativ hoch, aber effektive Interaktionen
- Bindungsenergie pro „heavy atom“ (alles außer H)
- LE = (ΔG)/N
Kd = 10 nM (-10.99 kcal mol−1) MW < 500 Da ≙ 38 heavy atoms
• LE = (ΔG)/N= 0.29 kcal mol−1 (druglike)
• Annahme: LE während Optimierung konstant
Daher: Fragment/Lead Hit mit LE von 0.29 kcal mol−1
Focusing libraries, me too compunds
Konzept?
- Publikationen, Patente, in-house knowledge, Informationen über Kinase-Inhibitoren sammeln
- Scaffolds extrahieren (z.B. Interaktionen mit Hinge)
- Suche von Molekülen, welche entsprechende Scaffolds enthalten
nicht große innovation, stark an dem orientiert was bereits bekannt ist
Split- & Pool-Synthesen
Prinzip?
Festphasenreaktionen
- Startstruktur,die an Festphase gekoppelt ist
- Reaktionen in verschiedenen Reaktionsgefäßen mit versch. weiteren Edukten
- Produkte werden geppolt (=zusammengeführt)
- neue Auffteilung, sodass ein Gemisch entsteht,
- weitere Rkt, usw.
2-stufige Rkt: A*B*C=Produkte
DEL-Libraries
DNA-Encoded Libraries
Synthese?
Besonderheit?
- DNA-tag+ Building Block>Hybrid
- Dann im Sinne von split and pool Aufteilung
- weiterer building block> charakteristisch für diesen building block wird die DNA erweitert durch Ligation
- (evtl nochmal poolen ,3. reaktion, neuer dna-tag, wieder splitten,…)
Am ende alles in einen (!) Eppi=DEL-Library
DNA-Tag als ZIP-Code (Erkennungsmarker)
Affinity based screening
was ist damit gemeint?
- Targetmolekül wird mit Library inkubiert
- >alles was nicht bindet wird weggewaschen/oder durch Affinitätschromatographie aufgereinigt
an target gebundene Liganden werden gecreent (HTS)
DEL
Pros?
Pro:
- Größe der DEL
- Günstig
- Screening („1 well“)
- wiederverwendbar
- Höhere Hitraten?
DEL
Contras?
Contras:
- DNA-kompatible Synthese (pH, wässrig)
- Theoretische Zahl an cpds. nicht gleich wirkliche cpds. (kleine R > große R)
- Ggf. „zu viele“ Hits > Analyse
- Assaykompatibilität+Robustheit für Validierung
- „off-DNA“ Synthese für Validierung
- DELs sind „tief“ aber nicht „weit“
