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5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/051 Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (I) Automatisierter Test von >1000.

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1 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/051 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 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/052 Informationsfluß in einer drug discovery pipeline

3 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/053 Substanzauswahl für das HTS (I) Diversität von Substanzbibliotheken Vermeidung von redundanten Verbindungen Verbesserte Trefferwahrscheinlichkeit im HTS Verschiedene Substanzbibliotheken: generalz.B. gegen ganzes Zellassay focusedbestimmte Familie von Enzymen targetedein bestimmtes Enzym

4 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/054 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 ?

5 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/055 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 ?

6 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/056 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

7 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/057 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.

8 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/058 Klassifizierung von Verbindungen (I) Wie kodiert man die Eigenschaften eines Moleküls zur Speicherung/Verarbeitung in einer Datenbank ? Binärer fingerprint eines Moleküls

9 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/059 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) FTREES Feature trees Jeder Knoten repräsentiert ein chemisches features Lit. M.Rarey & M.Stahl J.Comput.-Aided Mol.Des. 15 (2001) 497.

10 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0510 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.

11 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0511 Clustering in Datensätzen (II) Problem: Die Ähnlichkeit zweier Moleküle kann innerhalb eines Clusters größer sein, als zwischen zwei verschiedenen Clustern.

12 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0512 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.

13 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0513 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

14 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0514 Clustering Methoden ( II) Clustering von Clustering Methoden- ein Dendrogramm Quelle: John Barnard, Barnard Chemical Information Ltd

15 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0515 K-means with mobile centroid (I) Lit: D.Gorse et al. Drug Discovery Today 4 (1999) 257.

16 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0516 K-means with mobile centroid (II) Nachteil: kugelförmige Cluster oft nicht optimal angepaßt bezüglich der Verteilung der Moleküle im chemischen Raum

17 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0517 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

18 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0518 eADME Filter für das High Throughput Screening (HTS) Typischer eADME Filter

19 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0519 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.

20 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0520 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.

21 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0521 Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (IV) 3.Schritt: wenn ja, Erzeugung einer virtuellen Bibliothek ausgehend von der Leitstruktur Systematische Variation der Leitstruktur: Gerüst Seitenketten Bioisostere

22 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0522 Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (V) 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

23 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0523 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)

24 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0524 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

25 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0525 Bioisostere (III) Klassische (Bio-)isostere sind sterisch und elektronisch ähnlich Nicht-klassische Isostere: z.B. Austausch von cyclischen gegen acyclischen Strukturen Austauschbare Gruppen

26 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0526 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

27 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0527 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)

28 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0528 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 ein starker H- Brücken Akzeptor

29 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0529 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

30 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0530 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.

31 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0531 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

32 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0532 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

33 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0533 Divalente Bioisostere Austausch der –CH 2 – Gruppe Verbindungen mit BH oder SiH sind zu hydrolyseempfinglich

34 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0534 Trivalente Bioisostere Austausch der –CH= Gruppe durch –NH– Wichtig und erfolgreich vor allem in heterocyclischen Ringsystemen

35 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0535 Tetravalente Bioisostere

36 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0536 Divalente Ringäquivalente Austausch der –CH 2 – Gruppe Auch möglich bei größeren Ringsystemen (7-Ring etc, vgl. Benzodiazepine)

37 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0537 Trivalente Ringäquivalente Austausch der –CH= Gruppe Ermöglicht oft das Feintuning des Wirkungsprofils vgl. Sildenafil und Vardenafil

38 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0538 Nicht-Klassische Isostere (I) Austausch von cyclischen gegen acyclischen Strukturen Wichtig: Die entscheidende Funktionalität muß räumlich erhalten bleiben AcyclischCyclisch Ringerweiterung Ringverkleinerung

39 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0539 Nicht-Klassische Isostere (II) Ringöffnung Ringschluß Oft zum Einfrieren von aktiven Konformationen angewandt

40 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0540 Thermodynamische Effekte Ringöffnung: Erzeugt mehr Freiheitsgrade, dadurch Entropieverlust bei der Bindung ans Enzym Ringschluß: Weniger Entropieverlust bei der Bindung ans Enzym

41 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0541 Bioisosterer Austausch von Funktionellen Gruppen Hydroxylgruppe –OH Hier: Erhaltung der H-Brückeneigenschaften vorrangig

42 5. VorlesungModern Methods in Drug Discovery WS04/0542 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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