wykład 7

Oddziaływanie leków
z celami molekularnymi
cz. VII
Metody projektowania leków
i modelowanie molekularne
Prof. dr hab. Sławomir Filipek
Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii
1
Strategie projektowania leków
Ligand-based drug design
nieznana
• Budowanie modelu miejsc aktywnych
liganda (farmakofor)
• Przeszukiwanie baz danych (screening)
• 1D i 3D QSAR
(pseudoreceptory i pola molekularne)
Struktura
celu
molekularnego
• Dopasowanie ligandów do miejsca
aktywnego receptora (dokowanie)
znana
Receptor-based drug design
• Budowa nowych ligandów ab-initio
• Dynamika kompleksu receptor-ligand
1
Definicja farmakoforu
Farmakofor – trójwymiarowe ułożenie grup chemicznych wspólnych dla
związków aktywnych i niezbędnych dla ich aktywności biologicznej.
3
Poszukiwanie farmakoforu
Pierwsza hipoteza
Wiele hipotez
4
2
Poszukiwanie farmakoforu
Więcej związków pozwala zidentyfikować
właściwą hipotezę
Identyfikacja sterycznych „bumps”
w miejscu aktywnym
5
Badanie roli grup funkcyjnych
G.L. Patrick „An Introduction to Medicinal Chemistry”
3
Farmakofor
przykładowy farmakofor
Jak znaleźć
farmakofor?
•
Inhibitory
bakteryjnego
cytochromu
Ograniczenia metody farmakoforów
Nałożenie konformacji ze struktur
krystalicznych
4
Przykład użycia farmakofora
(giętkie ligandy)
wczesny lek antydepresyjny
(antagonista r. dopaminowego)
neurotransmiter
Użycie farmakofora do przeszukiwania
baz struktur 3D związków chemicznych
Poszukiwanie farmakoforów
Active analog approach:
kąty torsyjne wspólne dla wszystkich
związków są systematycznie zmieniane.
Farmakofor identifikuje się porównując
tabele odległości
Farmakofor oparty na agoniście
receptora dopaminowego D2
(pierścień nieistotny)
Wspólna przestrzeń
konformacyjna ligandów
Reprezentacja 4-punktowego
farmakofora.
Związek
w
odbiciu zwierciadlanym może
nie wiązać się celem mol.
Rozbudowany farmakofor
dla antagonistów receptora
serotoninowego (GPCR)
5
Farmakofory – dodatkowe cechy
Podział i kodowanie trzech cech
farmakofora na ciągi bitów z
zakresami odległości 1 Å
- do szybkiego przeszukiwania
baz danych
4-punktowy model farmakofora
z dodatkowymi ograniczeniami:
- Kąt między płaszczyznami
- Odległość do płaszczyzny
- Stożek wiązania wodorowego
QSAR - Quantitative Structure-Activity Relationship
• Równanie Hanscha
Log (1/c) = k1logP + k2 +k3Es + k4
P – hydrofobowość (współczynnik podziału w układzie oktanol/woda)
 - efekty elektronowe
Es - efekty steryczne
6
QSAR - inne zmienne (deskryptory)
STRUKTURALNE:
TERMODYNAMICZNE:
ELEKTRONOWE:
GEOMETRYCZNE
TOPOLOGICZNE
- Masa cząsteczki
- Powierzchnia cząsteczki
- Liczba wiązań rotowalnych
- HBA, HBD
- Objętość wspólna
- Liczba centrów chiralnych
- c log P
- Ciepło tworzenia
- Refrakcja molowa
- Ładunki cząstkowe na atomach
- Polaryzowalności atomowe
- Moment dipolowy
- Energia cząsteczki
- Energia orbitalu HOMO
- Energia orbitalu LUMO
Zbyt duża liczba zmiennych QSAR
Optymalnie: 3-5 związków na jeden parametr w równaniu QSAR
7
Wyznaczanie oddziaływań związków
z sondami molekularnymi
Sonda elektrostatyczna
(ładunek punktowy – H+)
– tylko siły elektrostatyczne
Sonda hydrofobowa
(grupa metylowa – atom C_sp3)
– tylko siły van der Waalsa
Sondy wieloatomowe
-OH, -NH2, -NH3+, -COO–, -COOH, H2O, …
– siły van der Waalsa + siły elektrostatyczne
(trzeba uwzględnić obroty sondy w celu znalezienia
najlepszego oddziaływania z ligandem)
15
3D-QSAR
•
Tabela QSAR
8
3D-QSAR
17
CoMFA
Comparative Molecular Field Analysis
• Mapa oddziaływań dla
sondy H+ i CH3
• Korzystne:
zielone - steryczne
niebieskie - elstat.
• Niekorzystne:
żółte - steryczne
czerwone - elstat.
9
Założenia metody CoMFA
• Taki sam mechanizm działania (ten sam cel molekularny)
• Wiązanie się do tego samego miejsca aktywnego
• Wiązanie się w ten sam sposób
• Podobne efekty entropowe dla wszystkich związków
(podobna giętkość związków)
• Podobne efekty desolwacyjne dla wszystkich związków
(podobna wielkość związków i podobny stosunek powierzchni lipofilowej
do hydrofilowej)
19
3D QSAR - Pseudoreceptory
Używane potencjały:
-
Hydrofobowy
Jonowy dodatni
Jonowy ujemny
Donor wiązania H
Akceptor wiązania H
Hydrofobowy dodatni
Hydrofobowy ujemny
10
3D QSAR - Minireceptory
Czynniki wpływające na skuteczność
metod QSAR
 solwatacja liganda i receptora
 farmakokinetyka leku:
 ADMET – absorption, distribution, metabolism, excretion,
toxicity
Reguła „5” Lipinskiego (pasywna absorpcja jelitowa )
związek nie będzie dobrym lekiem gdy:
• MW > 500 [g/mol lub Da]
• clog P > 5 (calculated logP)
• HBA (N, O) > 10
• HBD (N-H, O-H) > 5
22
11
QSPR - predykcja własności ADMET
23
SYBYL / Tripos Inc.
Strategie projektowania leków
Ligand-based drug design
nieznana
• Budowanie modelu miejsc aktywnych
liganda (farmakofor)
• Przeszukiwanie baz danych (screening)
• 1D i 3D QSAR
(pseudoreceptory i pola molekularne)
Struktura
celu
molekularnego
• Dopasowanie ligandów do miejsca
aktywnego receptora (dokowanie)
znana
Receptor-based drug design
• Budowa nowych ligandów ab-initio
• Dynamika kompleksu receptor-ligand
12
Kroki w structure-based drug design
Struktura 3D białka
Identyfikacja miejsca aktywnego
Analiza dopasowania
ligand-receptor
Dokowanie lub budowa
nowych związków
Rozdzielczość w krystalografii
Rozdzielczość a gęstość elektronowa
Przykład złego i dobrego kryształu
Białka w krysztale mogą tworzyć
kanały wodne
13
Identyfikacja miejsc wiążących
i dokowanie ligandów
•
Komplementarność powierzchni awidyny (fiolet) i biotyny (białe)
• DOCK
sztywne/giętkie cząsteczki
metoda Monte Carlo - ustawianie
metoda MD - wygładzanie
Metody optymalizacyjne znajdowania
najlepszego dopasowania
• Genetic Algorithms
• Tabu Search
• Monte Carlo
• Simulated Annealing
14
Przykład rozbudowy ligandów
Sposoby łączenia ligandów
Wykorzystanie alternatywnych
sposobów wiązania leków z białkiem
Optymalizacja struktury leku
przy dwu miejscach wiązania
Przewidywanie siły wiązania ligandów
Cykl termodynamiczny dla obliczania wymiany liganda w białku
(FEP – Free Energy Perturbation)
GX + GC = GF + GY
(Gwymiany liganda) = GX - GY = GF - GC
15
Programy do dokowania ligandów
AUTODOCK – znakomity darmowy program
Adaptacja enzymu do związanego inhibitora
Phenylethanolamine N-methyltransferase (PNMT) – katalizuje N-metylację norepinefryny
16
Indukowane dopasowanie wyjaśnia duże
różnice w wiązaniu podobnych ligandów
Przykłady dopasowań
dla leków przeciwnowotworowych
Imatinib (Gleevec)
Kinaza ABL
Widoczna duża zmiana w
położeniu pętli
struktury
krystaliczne
– niedostępne dla
większości programów
dokujących
(dopasowanie indukcyjne)
17
Analiza oddziaływań
w kompleksie biotyna-streptoawidyna
Silne wiązanie biotyny (witamina B7)
KD  10-14 mol/dm3 (0.01 pM)
Streptoawidyna jest uzyskiwana
z bakterii Streptomyces avidinii.
Znalazła zastosowanie w biotechnologii do
oczyszczania białek (pI 7 więc nie wiąże
się niespecyficznie z innymi białkami).
Biotyna-awidyna nawet 0.001 pM ale dla
awidyny pI 10.
Awidyna (antywitamina) - składnik jaj
ptaków – unieczynniana przez gotowanie.
 Yasara
Budowanie ligandu de novo z fragmentów
• Outside in
• Inside out
18
Metoda budowania na siatce
37
Automatyczna
metoda
generowania
struktur ligandów
z fragmentów
38
19
G. Schneider
Goethe-University, Frankfurt
39
8 głównych reguł strukturalnego
projektowania leków
2. Wykorzystać oddziaływania
hydrofobowe
1. Związać ligand z głównymi
punktami zaczepienia
(oddziaływania HB i el-stat)
3. Wykorzystać wiązania wodorowe
do łańcucha głównego w białku i
łańcuchów bocznych aa
20
8 głównych reguł projektowania leków
6. Optymalizować kontakty van der
Waalsa i unikać nachodzenia na
siebie liganda i białka (bumps)
4. Wykorzystać oddziaływania
jonowe (z naładowanymi aa)
5. Unikać naprężeń w ligandzie
i w białku
8 głównych reguł projektowania leków
7. Wykorzystać strukturalną
wodę
8. Uwzględnić efekty entropowe
(ligand bardziej sztywny)
21
Projektowanie inhibitora proteazy wirusa HIV-1
DuPont Merck
Struktura krystaliczna proteazy z ligandem
Projektowanie inhibitora proteazy wirusa HIV-1
• Symetryczny diol
• Farmakofor
•
Wynik poszukiwania w
bazach danych
• Wymiana benzenu na
cykloheksanon
22
Projektowanie inhibitora proteazy wirusa HIV-1
• Zwiększenie pierścienia
• Dodatkowe podstawniki
• Produkt końcowy
 XK263
Zastosowanie dynamiki molekularnej
Proteaza wirusa HIV z ligandem.
Indukowane inhibitorem zamykanie klap proteazy
23
Modelowanie molekularne
Modelowanie - elementy pola siłowego
U bond   kibond (ri  r0i ) 2 ,
i
U angle   kiangle ( i   0i ) 2 ,
i
U tors   kitors [1  cos(ni )]
i
U Coulomb  
i
j i
qi q j
4 0 rij
 
ij
U vdW   4 ij 
 rij
i j i

Oddziaływania wiążące
12
,


   ij

r

 ij




6

,


Oddziaływania niewiążące
24
Elementy pola siłowego
Dynamika molekularna
obliczenia dla jednego kroku dynamiki
II zasada ruchu Newtona
F(t)i = mi * a(t)i
t = 1 fs = 10-15 s
a(t)i = F(t)i / mi
Czas pojedynczego kroku
a(t)i  v(t)i  r(t+t)i
r(t+t)i  F(t+t)i
25
Długości symulacji w zależności od rodzajów ruchów
Akwaporyna – selektywny przepływ wody
topologia białka z
glicerolem
Pełnoatomowa
symulacja
przepływu
cząsteczek
wody
26
Symulacje w środowiskach implicite
Lazaridis, Proteins 2003
Im & Brooks, PNAS 2005
Mapowanie pola siłowego pełnoatomowego
(all-atom) na gruboziarniste (coarse-grain)
„Gruboziarnista” cząsteczka
rozpuszczalnika
Krok czasowy obliczeń = 20 - 40 fs
mapowanie 4 to 1 (średnio)
Polar (P), nonpolar (N), apolar (C), charged (Q)
1 - 5 : low - high polarity
d - donor, a - acceptor, da - both, 0 - none
Marrink et al., J. Phys. Chem. B 2007
27
Gruboziarnista reprezentacja aminokwasów
Porównanie wyników symulacji:
all-atom (50 ns GROMACS ffgmx)
i coarse-grain (4 μs CHARMM martini)
Monticelli et al., J. Chem. Theory and Comput. 2007
Samorzutne tworzenie dwuwarstwy lipidowej
Samoorganizacja błony DPPC
ze wstawieniem białka OmpA
(poryna)
Samoorganizacja błony DPPC i
utworzenie dimeru glikoforyny
Bond & Sansom, JACS 2006
28
Formowanie się domen z różnych rodzajów lipidów
skala
5 nm
2x2
2x2
0.42 : 0.28 : 0.3
0.28 : 0.42 : 0.3
diC16-PC / diC18:2-PC / cholesterol
Risselada et al. (Marrink group), PNAS 2008
Usuwanie lipidów z krwi przez granule HDL
symulacja gruboziarnista
AY Shih et al. (Schulten group), J. Struct. Biol. 2007
29