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. Schritt: Auswahl des target 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Informationsfluß in einer drug discovery pipeline 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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. 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

Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 Komponentenauswahl Wieviel Information ist über das target vorhanden ? X-Ray mit Wirkstoff Docking HTS X-Ray des Proteins active site Reihe von wirksamen Verbindungen QSAR, Pharmacophor erstellen Zunehmende Information Wenige hits aus HTS eADME Filter Kenntnis der Enzymfunktion (z.B. Kinase, GPCR) combi chem Erstellen einer virtuellen Bibliothek 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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. Schritt: Auswahl des target Schritt: Wieviel Information ist über das target vorhanden ? Gibt es bereits lead compounds ? Schritt: wenn ja, Erzeugung einer virtuellen Bibliothek ausgehend von der Leitstruktur 4. Schritt: Syntheseplanung 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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

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

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.“ 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Clustering in Datensätzen (I) Um die Diversität eines Datensatzes bzw. einer erstellten Substanzbibliothek zu berurteilen, muß man die enthaltenen Verbindungen zu Clustern gruppieren. diverse library Von einem hit im HTS weitere Moleküle desselben Clusters testen. Ein Molekül aus jedem Cluster für HTS Die Zuteilung der Moleküle erfolgt anhand ihrer gegenseitigen Ähnlichkeit (Similarität). 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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

Klassifizierung von Verbindungen (II) 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 & J.S.Dixon J.Comput.-Aided Mol.Des. 12 (1998) 471. Ermöglicht die Suche nach chemisch ähnlichen Verbindungen in großen virtuellen Substanzdatenbanken Lit. M.Rarey & M.Stahl J.Comput.-Aided Mol.Des. 15 (2001) 497. Vergleich von fingerprints: Lit. H.Briem & U.Lessel Persp.Drug Discov.Des. 20 (2000) 231. 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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

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

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

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(n2N) für n aus N Molekülen 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Clustering Methoden (II) „Clustering von Clustering Methoden“- ein Dendrogramm Quelle: John Barnard, Barnard Chemical Information Ltd 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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

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

Mobile centres with Ward classification 1. 3. 2. 4. Die ähnlichsten Datenpunkte werden Schritt für Schritt zu Clustern zusammengefaßt Vorteil: Hierarchisch, angepasste Clusterform Lit: D.Gorse et al. Drug Discovery Today 4 (1999) 257. 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

eADME Filter für das High Throughput Screening (HTS) Typischer eADME Filter 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 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. 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Auswertung von HTS Ergebnissen Urspüngliche Idee: Automatisierter Test von >1000 Verbindungen am target Erfordert die Synthese von entsprechend vielen Verbindungen und die Handhabung der Ergebnisse. Unsicherheitsfaktoren sind: Reinheit und Zuverlässigkeit der Verbindungen (falsch negative) Gefärbte Verbindungen (falsch positive) Unspezifisch bindende Verbindungen (falsch positive) 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Aufbau von Substanzbibliotheken für das High thoughput screening (V) 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

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

Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 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) Siehe auch C.S.Siebert Ch.i.u.Zeit 38 (2004) 320 Benzol => Thiophen (S entspricht räumlich C=C) Tetrazol = COOH , 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 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

Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 Bioisostere (III) Klassische (Bio-)isostere sind sterisch und elektronisch ähnlich Nicht-klassische Isostere: z.B. Austausch von cyclischen gegen acyclischen Strukturen Austauschbare Gruppen 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 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

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) 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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. 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Monovalente Bioisostere (III) Austausch von -OH gegen –NH2 Beide Gruppen haben ähnliche Größe und Geometrie Beide sind sowohl H-Brücken Donoren als auch Akzeptoren In heterocyclischen Ringen wird dasTautomerisierungs-gleichgewicht verschoben 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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 Deshalb sind die H-Brücken von –SH schächer Trotzdem sind Thiole sauerer und stärker dissoziert als die entsprechenden Alkohole. In heterocyclischen Ringen kann wie bei –NH2 durch Tautomerisierung das entsprechende Thiol entstehen 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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

Divalente Bioisostere Austausch der –CH2– Gruppe Verbindungen mit BH oder SiH sind zu empfindlich gegenüber Hydrolyse 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Trivalente Bioisostere Austausch der –CH= Gruppe durch –NH– Wichtig und erfolgreich vor allem in heterocyclischen Ringsystemen 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Tetravalente Bioisostere 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Divalente Ringäquivalente Austausch der –CH2– Gruppe Auch möglich bei größeren Ringsystemen (7-Ring etc, vgl. Benzodiazepine) 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Trivalente Ringäquivalente Austausch der –CH= Gruppe Ermöglicht oft das Feintuning des Wirkungsprofils vgl. Sildenafil und Vardenafil 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Nicht-Klassische Isostere (I) Austausch von cyclischen gegen acyclischen Strukturen Wichtig: Die entscheidende Funktionalität muß räumlich erhalten bleiben Ringerweiterung Acyclisch Cyclisch Ringverkleinerung 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Nicht-Klassische Isostere (II) Ringöffnung Ringschluß Oft zum Einfrieren von aktiven Konformationen angewandt 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Thermodynamische Effekte Ringöffnung: Erzeugt mehr Freiheitsgrade, dadurch Entropieverlust bei der Bindung ans Enzym Ringschluß: Weniger Entropieverlust bei der Bindung ans Enzym 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Bioisosterer Austausch von Funktionellen Gruppen Hydroxylgruppe –OH Hier: Erhaltung der H-Brückeneigenschaften vorrangig 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Beispiele für Isostere (I) Austausch Benzol-Thiophen Verhindert Epoxidierung des Benzolrings, dadurch verringerte Hepatotoxizität 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

Beispiele für Isostere (II) Austausch Carboxylat-Tetrazol Vergleichbare Azidität bei besserer Löslichkeit Lit. C.D. Siebert Chemie in unserer Zeit 38 (2004) 320. 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06

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. 4. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06