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4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/061 Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (I) Automatisierter Test von >1000.

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1 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/061 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

2 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/062 Informationsfluß in einer drug discovery pipeline

3 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/063 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 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/064 Komponentenauswahl X-Ray mit Wirkstoff X-Ray des Proteins Reihe von wirksamen Verbindungen Wenige hits aus HTS Kenntnis der Enzymfunktion (z.B. Kinase, GPCR) Zunehmende Information eADME Filter Erstellen einer virtuellen Bibliothek combi chem active site QSAR, Pharmacophor erstellen DockingHTS Wieviel Information ist über das target vorhanden ?

5 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/065 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

6 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/066 Eigenschaften kombinatorischer Bibliotheken Je nach Anwendungszweck werden auch kombinatorsiche Bibliotheken maßgeschneidert: Random librariesdrug-like / diverse scaffolds Focused librarieslead-like / möglichst komplett für bestimmte Familie von Enzymen Targeted librariesbestimmtes Enzym / möglichst diverse Substituenten Chemogenomics Ziele: Diversität von Substanzbibliotheken Vermeidung von redundanten Verbindungen Verbesserte Trefferwahrscheinlichkeit im HTS

7 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/067 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.

8 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/068 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 Screening erfordern 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.

9 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/069 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.

10 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0610 Klassifizierung von Verbindungen (I) Wie kodiert man die Eigenschaften eines Moleküls zur Speicherung/Verarbeitung in einer Datenbank ? Binärer fingerprint eines Moleküls

11 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0611 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.

12 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0612 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.

13 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0613 Clustering in Datensätzen (II) Problem: Die Ähnlichkeit zweier Moleküle kann zwischen zwei verschiedenen Clustern größer sein als innerhalb desselben Clusters.

14 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0614 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.

15 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0615 Clustering Methoden (I) Es gibt zwei große Gruppen von Clustering Methoden: Hierarchische und Nicht-hierarchische Hierarachische Clustering Methoden bieten den Vorteil, daß auf jeder Aufteilungsebene Zugriff erfolgen kann. Alle Methoden zum Clustering sind rechenzeitintensiv ! Aufwand: O(nN) bis O(n 2 N) für n aus N Molekülen

16 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0616 Clustering Methoden ( II) Clustering von Clustering Methoden- ein Dendrogramm Quelle: John Barnard, Barnard Chemical Information Ltd

17 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0617 K-means with mobile centroid (I) Lit: D.Gorse et al. Drug Discovery Today 4 (1999) 257.

18 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0618 K-means with mobile centroid (II) Nachteil: kugelförmige Cluster oft nicht optimal angepaßt bezüglich der Verteilung der Moleküle im chemischen Raum

19 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0619 Mobile centres with Ward classification Lit: D.Gorse et al. Drug Discovery Today 4 (1999) Vorteil: Hierarchisch, angepasste Clusterform Die ähnlichsten Datenpunkte werden Schritt für Schritt zu Clustern zusammengefaßt

20 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0620 eADME Filter für das High Throughput Screening (HTS) Typischer eADME Filter

21 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0621 Absorption Wie 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.

22 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0622 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.

23 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0623 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

24 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0624 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

25 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0625 Bioisostere (I) Definition: Gleiche Anzahl und Anordnung der Elektronen (Langmuir 1919) z.B.N 2 COCN - CO 2 N 2 ON 3 - CNO - K + NH 4 + Ar Grimms Hybrid Austausch Gesetz (1925)

26 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0626 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-CF 3 -CN -NO 2 -COCH 3 -SO 2 CH 3 -CHCl 2 -CH 2 N 3

27 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0627 Bioisostere (III) Klassische (Bio-)isostere sind sterisch und elektronisch ähnlich Nicht-klassische Isostere: z.B. Austausch von cyclischen gegen acyclischen Strukturen Austauschbare Gruppen

28 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0628 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

29 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0629 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 (fehlende d-Orbitale)

30 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0630 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 Allerdings wird davon (bisher) nicht Gebrauch gemacht.

31 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0631 Monovalente Bioisostere (III) Austausch von -OH gegen –NH 2 Beide Gruppen haben ähnliche Größe und Geometrie Beide sind sowohl H-Brücken Donoren als auch Akzeptoren In heterocyclischen Ringen wird dasTautomerisierungs- gleichgewicht verschoben

32 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0632 Monovalente Bioisostere (IV) Austausch von -OH gegen –SH Schwefel ist sehr viel größer als Sauerstoff R vdw (O) = 1.4 ÅngstromR vdw (S) = 1.85 Ångstrom und weniger elektronegativ (ohne Dimension) O: 3.51S: 2.32 In heterocyclischen Ringen kann wie bei –NH 2 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.

33 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0633 Monovalente Bioisostere (V) Austausch von –CH 3 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

34 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0634 Monovalente Bioisostere (VI) Austausch von –CF 3 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

35 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0635 Divalente Bioisostere Austausch der –CH 2 – Gruppe Verbindungen mit BH oder SiH sind zu empfindlich gegenüber Hydrolyse

36 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0636 Trivalente Bioisostere Austausch der –CH= Gruppe durch –NH– Wichtig und erfolgreich vor allem in heterocyclischen Ringsystemen

37 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0637 Tetravalente Bioisostere

38 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0638 Divalente Ringäquivalente Austausch der –CH 2 – Gruppe Auch möglich bei größeren Ringsystemen (7-Ring etc, vgl. Benzodiazepine)

39 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0639 Trivalente Ringäquivalente Austausch der –CH= Gruppe Ermöglicht oft das Feintuning des Wirkungsprofils vgl. Sildenafil und Vardenafil

40 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0640 Nicht-Klassische Isostere (I) Austausch von cyclischen gegen acyclischen Strukturen Wichtig: Die entscheidende Funktionalität muß räumlich erhalten bleiben AcyclischCyclisch Ringerweiterung Ringverkleinerung

41 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0641 Nicht-Klassische Isostere (II) Ringöffnung Ringschluß Oft zum Einfrieren von aktiven Konformationen angewandt

42 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0642 Thermodynamische Effekte Ringöffnung: Erzeugt mehr Freiheitsgrade, dadurch Entropieverlust bei der Bindung ans Enzym Ringschluß: Weniger Entropieverlust bei der Bindung ans Enzym

43 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0643 Bioisosterer Austausch von Funktionellen Gruppen Hydroxylgruppe –OH Hier: Erhaltung der H-Brückeneigenschaften vorrangig

44 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0644 Beispiele für Isostere (I) Austausch Benzol-Thiophen Verhindert Epoxidierung des Benzolrings, dadurch verringerte Hepatotoxizität

45 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0645 Beispiele für Isostere (II) Austausch Carboxylat-Tetrazol Vergleichbare Azidität bei besserer Löslichkeit Lit. C.D. Siebert Chemie in unserer Zeit 38 (2004) 320.

46 4. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS05/0646 Systematische Variation – in silico Ansätze Analog 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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