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4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 1
Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (I)
Automatisierter Test von >1000 Verbindungen am target
Erfordert die Synthese von entsprechend vielen Verbindungen und die Handhabung der Ergebnisse.
1. Schritt: Auswahl des target
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 2
Informationsfluß in einer drug discovery pipeline
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 3
Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (II)
Automatisierter Test von >1000 Verbindungen am target
Erfordert die Synthese von entsprechend vielen Verbindungen und die Handhabung der Ergebnisse.
1. Schritt: Auswahl des target
2. Schritt: Wieviel Information ist über das target vorhanden ?Gibt es bereits lead compounds ?
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 4
Komponentenauswahl
X-Ray mit Wirkstoff
X-Ray des Proteins
Reihe von wirksamen Verbindungen
Wenige hits aus HTS
Kenntnis der Enzymfunktion
(z.B. Kinase, GPCR)
Zun
ehm
ende
Inf
orm
atio
n
eADME Filter
Erstellen einer virtuellen Bibliothek
combi chem
active site
QSAR, Pharmacophor erstellen
Docking HTS
Wieviel Information ist über das target vorhanden ?
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 5
Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (III)
Automatisierter Test von >1000 Verbindungen am target
Erfordert die Synthese von entsprechend vielen Verbindungen und die Handhabung der Ergebnisse.
1. Schritt: Auswahl des target
2. Schritt: Wieviel Information ist über das target vorhanden ?Gibt es bereits lead compounds ?
3. Schritt: wenn ja, Erzeugung einer virtuellen Bibliothek ausgehend von der Leitstruktur
4. Schritt: Syntheseplanung
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 6
Eigenschaften kombinatorischer Bibliotheken
Je nach Anwendungszweck werden auch kombinatorsiche Bibliotheken maßgeschneidert:
Random libraries drug-like / diverse scaffolds
Focused libraries lead-like / möglichst komplett für bestimmte Familie von Enzymen
Targeted libraries bestimmtes Enzym /möglichst diverse Substituenten
Chemogenomics
Ziele: Diversität von Substanzbibliotheken
Vermeidung von redundanten Verbindungen
Verbesserte Trefferwahrscheinlichkeit im HTS
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 7
Kombinatorische Ansätze im rational drug design
Automatisierte Tests von >1000 Verbindungen an einem target erfordern besonders effektive Synthese- und screening Strategien:• Syntheseroboter• High Throughput screening
Ursprüngliche Idee: Je mehr Verbindungen getestet werden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, eine Leitstruktur zu entdecken.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 8
Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (IV)
Die Synthese einer Vielzahl von Verbindungen ausgehend von einer Leitstruktur erforderte einen Paradigmenwechsel.
Bis in die späten 80‘ Jahre wurden die zu testenden Substanzen jeweils einzeln und speziell synthestisiert.
Die Anforderungen an das High Troughput Screeningerfordern jedoch eine andere Herangehensweise.
„If you are looking for the needle in the haystack, it is best not to increase the size of the haystack.“
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 9
Clustering in Datensätzen (I)Um die Diversität eines Datensatzes bzw. einer erstellten Substanzbibliothek zu berurteilen, muß man die enthaltenen Verbindungen zu Clustern gruppieren.
Die Zuteilung der Moleküle erfolgt anhand ihrer gegenseitigen Ähnlichkeit (Similarität).
diverse library
Ein Molekül aus jedem Cluster für HTS
Von einem hit im HTS weitere Moleküle desselben Clusters testen.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 10
Klassifizierung von Verbindungen (I)
Wie kodiert man die Eigenschaften eines Moleküls zur Speicherung/Verarbeitung in einer Datenbank ?
Binärer fingerprint eines Moleküls
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 11
Klassifizierung von Verbindungen (II)
Ermöglicht die Suche nach chemisch ähnlichen Verbindungen in großen virtuellen Substanzdatenbanken
Lit. M.Rarey & J.S.Dixon J.Comput.-Aided Mol.Des. 12 (1998) 471.
Vergleich von fingerprints:Lit. H.Briem & U.Lessel Persp.Drug Discov.Des. 20 (2000) 231.
Häufig angewandete fingerprint sind die Konzepte:• Daylight fingerprint (1024 bits)• ISIS MOLSKEYS (Atomtypen, Molekülfragmente)• FTREES Feature trees Jeder Knoten repräsentiert ein chemisches features
Lit. M.Rarey & M.Stahl J.Comput.-Aided Mol.Des. 15 (2001) 497.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 12
Similarität zwischen Verbindungen
Die Ähnlichkeit zweier Moleküle zueinander kann über Similaritätsindices ihrer binären fingerprints ausgedrückt werden.
Der Vergleich von binären Daten ist rechentechnisch sehr einfach, aber es existieren eine Reihe von verschiedenen Similaritätsindices von denen zum Vergleich von Molekülen der Tanimotoindex am häufigsten angewandt wird.
Mehr zu Similaritätsindices in Vorlesung 6
Lit. D.R.Flower J.Chem.Inf.Comput.Sci. 38 (1998) 379.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 13
Clustering in Datensätzen (II)
Problem: Die Ähnlichkeit zweier Moleküle kann zwischen zwei verschiedenen Clustern größer sein als innerhalb desselben Clusters.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 14
Clustering in Datensätzen (III)Generell gilt: Verschiedene Algorithmen zur Erzeugung der Cluster werden unterschiedliche Cluster erzeugen.
Wenn die erhaltenen Cluster aus verschiedenen Methoden sehr ähnlich zueinander sind, dann weist der Datensatz eine „natürliche“ Clusterung auf.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 15
Clustering Methoden (I)Es gibt zwei große Gruppen von Clustering Methoden: Hierarchische und Nicht-hierarchische
3 42 5 6 7 81 3 42 5 6 7 81
Hierarachische Clustering Methoden bieten den Vorteil, daß auf jeder Aufteilungsebene Zugriff erfolgen kann.
Alle Methoden zum Clustering sind rechenzeitintensiv !
Aufwand: O(nN) bis O(n2N) für n aus N Molekülen
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 16
Clustering Methoden (II)„Clustering von Clustering Methoden“- ein Dendrogramm
H ier ar chical N on- hier ar chical
Divisive
M onot het ic
S inglePass
N ear estN e ighbour
M ix t ur eM odel
Re locat ion Densit y-Based
A gglomer at ive
Co
mple
te Link
Ward
Gro
up Ave
rage
We
ighted
Ave
rage
Single
Link
PAM
CLA
RA
CLA
RA
NS
Jarvis-Patrick
Lead
er algo
rithm
K-m
eans
Ex
pectatio
nm
axim
isation
DB
SC
AN
OPT
ICS
CLIQ
UE
PRO
CLU
S
CH
AM
ELE
ON
CU
RE
Po lyt het ic
Gue
noche
Bise
cting Km
eans
Quelle: John Barnard, Barnard Chemical Information Ltd
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 17
K-means with mobile centroid (I)
Lit: D.Gorse et al. Drug Discovery Today 4 (1999) 257.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 18
K-means with mobile centroid (II)
Nachteil: kugelförmige Cluster oft nicht optimal angepaßt bezüglich der Verteilung der Moleküle im chemischen Raum
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 19
Mobile centres with Ward classification
Lit: D.Gorse et al. Drug Discovery Today 4 (1999) 257.
1.
2.
3.
4.
Vorteil: Hierarchisch, angepasste Clusterform
Die ähnlichsten Datenpunkte werden Schritt für Schritt zu Clustern zusammengefaßt
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 20
eADME Filter für dasHigh Throughput Screening (HTS)
N R3
R1 R2
Typischer eADME Filter
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 21
AbsorptionWie gelangt der Wirkstoff zum Bestimmungsort ?
Beim HTS wird zunächst die Bioverfügbarkeit vernachlässigt und die volle Dosis der Verbindung im Essay gewährleistet. Dazu werden die Verbindungen in DMSO gelöst.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 22
Auswertung von HTS Ergebnissen
Unsicherheitsfaktoren sind:
Reinheit und Zuverlässigkeit der Verbindungen (falsch negative)
Gefärbte Verbindungen (falsch positive)
Unspezifisch bindende Verbindungen (falsch positive)
Urspüngliche Idee: Automatisierter Test von >1000 Verbindungen am target
Erfordert die Synthese von entsprechend vielen Verbindungen und die Handhabung der Ergebnisse.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 23
Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (V)
3. Schritt: wenn ja, Erzeugung einer virtuellen Bibliothek ausgehend von der Leitstruktur
Systematische Variation der Leitstruktur:
Gerüst
Seitenketten
Bioisostere
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 24
Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (VI)
Im Verlauf der Optimierung von der Leitstruktur zum klinischen Wirkstoff werden die Moleküle zumeist größer und lipophiler (füllen die Bindungstasche präziser aus).
Deshalb sind folgenden Eigenschaften von Leitstrukturähnlichen Verbindungen wünschenswert:
Molekülgewicht < 250
Niedrige Lipophilie (logP<3) bei oraler Dareichung
Genügend Möglichkeiten für Seitenketten
Ausreichende Affinität und Selektivität
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 25
Bioisostere (I)Definition: Gleiche Anzahl und Anordnung der Elektronen
(Langmuir 1919)
z.B. N2 CO CN-
CO2 N2O N3- CNO-
K+ NH4+ Ar
Grimms Hybrid Austausch Gesetz (1925)
C N O F
C H N
H
O
H
CH2 NH2
CH3
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 26
Bioisostere (II)
Definition:
Compounds or groups that possess near-equal, molecular shapes and volumes, approximately the same desitribution of electrons, and which exhibit similar physical properties.
(A. Burger1970)
z.B. -Cl -CF3 -CN
-NO2 -COCH3 -SO2CH3
-CHCl2 -CH2N3
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 27
Bioisostere (III)
Klassische (Bio-)isostere sind sterisch und elektronisch ähnlich
Br CN CF3 C(CN)3
OCN
CNSO2
O
OH
O
N CN
H
O
N OH
H
S
O
OH
O
O
N
H
O
N
CH3
S
N
H
CH2
N
H
S
O
N H
H
O
ClHalogen
Carbonyl
Carbonsäure
Amid
Nicht-klassische Isostere:
z.B. Austausch von cyclischen gegen acyclischen Strukturen
Austauschbare Gruppen
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 28
Bioisostere (IV)
In den seltensten Fällen haben Bioisostere (chemical space) dasselbe Wirkungsprofil (biological space) wie die Verbindung von der sie abgeleitet wurden
Angestrebt werden dabei folgende Eigenschaften:
Bessere Wirkung
Höhere Selektivität
Erhöhte Bioverfügbarkeit
Geringere Toxizität
Weniger Nebenwirkungen
Ermöglicht niedrigere Dosierung
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 29
Monovalente Bioisostere (I)
Austausch von F gegen H
Fluor besitzt einen ähnlichen van der Waals Radius wie Wasserstoff und ist deshalb gleich groß. Die Lipophilie bleibt ebenfalls erhalten
Fluor ist am elektronegativsten, dadurch induktiver Effekt auf das benachbarte C-Atom. Im Gegensatz zu anderen Halogenen jedoch keine Mesomeren möglich (fehlended-Orbitale)
Cl O
H
Cl O
H
+
F O
H
F O
H
+
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 30
Monovalente Bioisostere (II)
Austausch von F gegen H
Die C-F Bindung ist stärker als die entsprechenden C-H, C-Cl, C-Br und C-I Bindungen, und damit auch metabolisch stabilier.
Fluor ist aufgrund seiner Elektronegativität vom Prinzip her ein starker H-Brücken Akzeptor
R H H N
R F H N
Allerdings wird davon (bisher) nicht Gebrauch gemacht.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 31
Monovalente Bioisostere (III)
Austausch von -OH gegen –NH2
Beide Gruppen haben ähnliche Größe und Geometrie
Beide sind sowohl H-Brücken Donoren als auch Akzeptoren
C N
O H
C N
OH
C N
NH H
C N
NH2
aber
In heterocyclischen Ringen wird dasTautomerisierungs-gleichgewicht verschoben
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 32
Monovalente Bioisostere (IV)
Austausch von -OH gegen –SH
Schwefel ist sehr viel größer als Sauerstoff
Rvdw(O) = 1.4 Ångstrom Rvdw(S) = 1.85 Ångstrom
und weniger elektronegativ (ohne Dimension)
O: 3.51 S: 2.32
In heterocyclischen Ringen kann wie bei –NH2 durch Tautomerisierung das entsprechende Thiol entstehen
Deshalb sind die H-Brücken von –SH schächer
Trotzdem sind Thiole sauerer und stärker dissoziert als die entsprechenden Alkohole.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 33
Monovalente Bioisostere (V)
Austausch von –CH3 gegen –Cl
Die Methylgruppe und Chlor haben die gleiche Größe und lipophilen Eigenschaften.
Im Gegensatz zu Chlor wird die Methylgruppe aber schneller metabolisch abgebaut und ausgeschieden
CH3 COOHO N
H
COOH
phase I phase II
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 34
Monovalente Bioisostere (VI)
Austausch von –CF3 oder –CN gegen –Br
Die Trifluormethyl- und die Cyanatgruppe haben dieselben elektronischen Eigenschaften, aber die –CN Gruppe ist sehr viel hydrophiler
Faustregel zur Bioverfügbarkeit:
Lipophile Verbindungen werden schlechter aufgenommen und verstärkt in der Leber metabolisiert.
Üblicherweise werden hydrophilere Verbindungen leicher aufgenommen aber ebenfalls schneller renal ausgeschieden.
Meßgröße: logP
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 35
Divalente Bioisostere
Austausch der –CH2– Gruppe
CH2
O
NH
S
S
O
SO O
hydrophiler
noch hydrophiler
metabolischeOxidation vonthio-Verbindungen
lipophil thio-
sulfoxid-
sulfon-
Verbindungen mit BH oder SiH sind zu empfindlich gegenüber Hydrolyse
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 36
Trivalente Bioisostere
Austausch der –CH= Gruppe durch –NH–
C
H
N
lipophil
hydrophiler, H-Brücken Akzeptor
Wichtig und erfolgreich vor allem in heterocyclischen Ringsystemen
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 37
Tetravalente Bioisostere
N+
C
Si
P+
CH3
CH3
CH3 As+
CH3
CH3
CH3
sehr viellipophiler
hydrolyseempfindlichSi-C Bindung 20 % länger
meistens toxisch
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 38
Divalente Ringäquivalente
Austausch der –CH2– Gruppe
CH2 NH O C O S O
Auch möglich bei größeren Ringsystemen (7-Ring etc, vgl. Benzodiazepine)
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 39
Trivalente Ringäquivalente
Austausch der –CH= Gruppe
Ermöglicht oft das Feintuning des Wirkungsprofilsvgl. Sildenafil und Vardenafil
N
N
N
N
N
N N
O N
S
N N
S
N N
O
N
H
Phenyl Pyridin Pyrazin Pyrimidin Pyridazin
Furan Thiazol Thiadiazol ThiadiazolPyrrol
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 40
Nicht-Klassische Isostere (I)
Austausch von cyclischen gegen acyclischen Strukturen
Wichtig: Die entscheidende Funktionalität muß räumlich erhalten bleiben
Acyclisch Cyclisch
Ringerweiterung
Ringverkleinerung
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 41
Nicht-Klassische Isostere (II)
Ringöffnung
OH
OH
OH
OH
Estradiol Diethylstilbestrol
Ringschluß
N
CH3
O
OCH3
N
CH3
N
O
N
R
N
CH3
N
S
N
R
Oft zum Einfrieren von aktiven Konformationen angewandt
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 42
Thermodynamische Effekte
Ringöffnung: Erzeugt mehr Freiheitsgrade, dadurch Entropieverlust bei der Bindung ans Enzym
OH
OH
OH
OH
Estradiol Diethylstilbestrol
Ringschluß: Weniger Entropieverlust bei der Bindung ans Enzym
N
CH3
O
OCH3
N
CH3
N
O
N
R
N
CH3
N
S
N
R
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 43
Bioisosterer Austausch von Funktionellen Gruppen
Hydroxylgruppe –OH
Hier: Erhaltung der H-Brückeneigenschaften vorrangig
OH
OH
NH
O
NH2
NH
O
CH3
NH
SO
CH3
O
NH
C
N
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 44
Beispiele für Isostere (I)
Austausch Benzol-Thiophen
Verhindert Epoxidierung des Benzolrings, dadurch verringerte Hepatotoxizität
N
N
H
Cl
N
N
CH3
N
N
H
N
N
CH3
SCH3
Clozapin Olanzapin
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 45
Beispiele für Isostere (II)
Austausch Carboxylat-Tetrazol
Vergleichbare Azidität bei besserer Löslichkeit
N
N
CH3
N
N
CH3
CH3
OOH
N
NO
CH3
O OH
N
N NN H
Telmisartan Candesartan
Lit. C.D. Siebert Chemie in unserer Zeit 38 (2004) 320.
4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 46
Systematische Variation – in silico AnsätzeAnalog dem Ansatz bei den Feature Trees teilt man das Molekül in nodes und linker ein. Jeder node entspricht einer chemischen Gruppe und jeder linker einer Bindung zwischen solchen Gruppen.
Durch definierte Typen der Bindungsspaltung lassen sich jeweils passende Fragemente in Datenbanken suchen und neu zusammenstellen.
RECAP Konzept:Lit. X.Q.Lewell et al. J.Chem.Inf.Comput.Sci. 38 (1998) 511.
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