Farmakofory. metody QSAR

Transkrypt

1 Farmakofory metody QSAR

2 Strategie projektowania leków Ligand-based drug design nieznana Budowanie modelu miejsc aktywnych liganda (farmakofor) Przeszukiwanie baz danych (screening) Struktura celu molekularnego znana 1D i 3D QSAR (pseudoreceptory i pola molekularne) Dopasowanie ligandów do miejsca aktywnego receptora (dokowanie) Budowa nowych ligandów ab-initio Receptor-based drug design Dynamika kompleksu receptor-ligand

3 Definicja farmakoforu Farmakofor trójwymiarowe ułożenie grup chemicznych wspólnych dla związków aktywnych i niezbędnych dla ich aktywności biologicznej. 3

4 Poszukiwanie farmakoforu Pierwsza hipoteza Wiele hipotez 4

5 Poszukiwanie farmakoforu Więcej związków pozwala zidentyfikować właściwą hipotezę Identyfikacja sterycznych bumps w miejscu aktywnym 5

6 Pharmacophore-based drug design Założenie - związki działają według tego samego mechanizmu, tj. (1) wiążą się z tym samym celem molekularnym i (2) w tym samym miejscu wiążącym. 6

7 Podobieństwo molekularne związki różne chemicznie 2D 7

8 Podobieństwo molekularne związki różne chemicznie 3D 8

9 Nakładanie konformacji bioaktywnych Ważność oddziaływań hydrofobowych i grupy -OH. Brak nałożenia centralnych pierścieni. 9

10 Konformacje bioaktywne 12 kj/mol 3 kcal/mol Ograniczanie liczby konformacji 10

11 Poszukiwanie konformacji bioaktywnej GABA - neurotransmiter Me-GABA związek wciąż labilny agonista receptora GABA (kanał chlorkowy w synapsie) THIP - agonista receptora GABA 11

12 Nakładanie w przestrzeni właściwości = R substrat Inhibitor lek przeciwrakowy Struktura chemiczna inhibitora 12

13 Nakładanie w przestrzeni właściwości Nakładanie według struktur chemicznych Rzeczywiste nakładanie (według struktur krystalicznych) 13

14 Przykład identyfikacji farmakoforu Agoniści receptora dopaminowego Farmakofor: fenyloamina w konformacji rozciągniętej 14

15 Nieprawidłowe użycie informacji strukturalnej Oba związki są aktywne Nieprawidłowa konformacja bioaktywna zw. #2. Wiązanie podwójne jest płaskie 15

16 Pochodne fenylo-imidazolu Inhibitory bakteryjnego cytochromu P-450 Kamfora naturalny substrat 16

17 Nakładanie inhibitorów cytochromu Identyczny kształt Identyczne własności elektrostatyczne 17

18 Nakładanie inhibitorów cytochromu Rzeczywiste nałożenie (struktury krystaliczne z enzymem) Fragment miejsca aktywnego enzymu 18

19 Zasada aktywnych analogów Definiowanie miejsca aktywnego 19

20 Mapowanie receptora Agoniści receptora nikotynowego Ciasne miejsce wiążące i rola entropii 20

21 Dwie generacje farmakoforów I II 21

22 Analog design modyfikacje ligandów Grupy bioizosteryczne podobne własności fizykochemiczne 22

23 Budowanie łącznika do grup farmakoforowych 23

24 Konstrukcja w oparciu o farmakofor Farmakofor Dużo efektów ubocznych z powodu podobieństwa do struktury steroidu Wynik poszukiwań w bazie związków chemicznych 24

25 Równania QSAR 25

26 QSAR Quantitative Structure-Activity Relationship QSPR Property: rozpuszczalność, biodostępność, stabilność metaboliczna, przenikalność przez błony komórkowe, toksyczność, 26

27 Typy deskryptorów ligandów: 1D, 2D i 3D deskryptory 1D 2D związane z topologią (połączeniami między atomami) 3D związane z kształtem cząsteczki 27

28 Elektronowe efekty podstawnikowe Pochodne kwasu benzoesowego Ph-COOH (benzenokarboksylowego) K - stała dysocjacji kwasowej 28

29 Parametr x = log ( K X / K H ) = log K X - log K H Efekt zależny od położenia podstawnika w pierścieniu (dodatkowy efekt rezonansowy w położeniu para) 29

30 Przewidywanie pk a na podstawie równania Hammetta - zależne od rodzaju reakcji chemicznej 30

31 Równanie Hammetta przewidywanie efektu podstawnikowego w reakcjach chemicznych Hydroliza estru Ph-COOEt > 0 dysocjacja kwasowa Ph-COOH (bez odjęcia log K H ) Podstawniki w pozycji orto - duże efekty steryczne Utlenianie tioanizolu Ph-S-Me < 0 dysocjacja kwasowa Ph-COOH 31

32 Współczynnik Hanscha rola hydrofobowości Efekt istotny przy przekraczaniu błon komórkowych przez lek 32

33 logp miara hydrofobowości 33

34 Przykład korelacji z logp Log(1/c) oznacza efekt biologiczny 34

35 Związek efektu biologicznego log(1/c) z potencjałem termodynamicznym [ES] = [E] dla 50 % inhibicji [S] - efektywne stężenie inhibitora IC 50 in vitro, EC 50 - in vivo C efektywne stężenie związku. Aktywności biologiczne powinny być dokładne i pokrywać 2-3 rzędy wielkości 35

36 Definicja deskryptora 36

37 Zależności liniowe i paraboliczne Niedostateczna liczba związków Wyznaczenie optymalnej hydrofobowości 37

38 Parametr steryczny Tafta (ES) Większe podstawniki dają niższe wartości ES (reakcja estryfikacji trudniej zachodzi) 38

39 Kroki analizy QSAR Wybór związków Wybór deskryptorów Budowanie modelu QSAR Walidacja modelu 39

40 Wybór związków i deskryptorów 40

41 Eliminacja obserwacji odstających (outliers) Outlier: inny mechanizm działania lub błędna wartość 41

42 Przykłady dobrych i złych regresji liniowych 42

43 Przykład deskryptorów skorelowanych Masa molekularna (MW) i liczba atomów węgla dla serii alkanów 43

44 Liczba deskryptorów w QSAR Liczba związków większa od liczby deskryptorów 3-5 razy 44

45 Wpływ złożoności równania na predyktywność Niebieski zbiór treningowy Żółty zbiór testowy 45

46 Przykład użycia QSAR r uzyskane współczynniki korelacji Dobre modele: r 2 > 0.5 (r > 0.71) Ocena ważności deskryptorów (w ilu % wyjaśniają efekt biologiczny) 46

47 Wadidacja równania QSAR metoda kros-walidacji Podział na N części i traktowanie jednej części (za każdym razem innej) jako zbioru testowego 47

48 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 48

49 3D-QSAR 49

50 3D-QSAR Quantitative Structure-Activity Relationship 3D-QSAR pozwala na uzyskanie korelacji pomiędzy polami oddziaływań molekularnych w otoczeniu ligandów a aktywnościami tych związków. Pola oddziaływań sterycznych i elektrostatycznych (korzystne i niekorzystne) 50

51 Różnice pomiędzy QSAR i 3D-QSAR MIF - Molecular Interactions Fields s steric es - electrostatic Deskryptory niezależne od (x,y,z) liczba wiązań rotowalnych, liczba donorów/akceptorów wiązań wodorowych, HOMO/LUMO, Wielkości mierzone w różnych punktach przestrzeni dużo więcej deskryptorów. 51

52 Wyznaczanie oddziaływań związków z sondami molekularnymi Sonda elektrostatyczna (ładunek punktowy H + ) tylko siły elektrostatyczne Sonda hydrofobowa (grupa metylowa atom C_sp 3 ) tylko siły van der Waalsa Sondy wieloatomowe -OH, -NH 2, -NH 3+, -COO, -COOH, H 2 O, siły van der Waalsa + siły elektrostatyczne (trzeba uwzględnić obroty sondy w celu znalezienia najlepszego oddziaływania z ligandem) 52

53 Wykorzystanie siatek (gridów) do umieszczania sond molekularnych Obliczenia przeprowadza się tylko dla sond umieszczonych w węzłach sieci. Ograniczenie tylko do pewnego obszaru w przestrzeni zmniejsza czas obliczeń. Liczba obliczeń = N probes * N grid points * N compounds 53

54 Obliczanie pól elektrostatycznych prawo Coulomba 54

55 Obliczanie pól sterycznych potencjał 6-12 Lennarda-Jonesa 55

56 Elementy pola siłowego

57 Rodzaje pól molekularnych Elektrostatyczne (jednoatomowa sonda H + ) Steryczne (jednoatomowa sonda -CH 3 ) HB donorowe (jednoatomowa sonda amidowy wodór N-H*) HB akceptorowe (jednoatomowa sonda karbonylowy tlen C=O*) Hydrofobowe (sonda H 2 O) Grup funkcyjnych (wieloatomowe sondy dla naładowanych lub obojętnych grup: -NH 2, -NH 3+, -COO, -COOH, ) 57

58 Wykorzystanie pól molekularnych GRID wartości oddziaływań dla pojedynczych ligandów dla różnych sond analiza korelacji pól molekularnych z aktywnościami biologicznymi związków z wykorzystaniem wizualizacji 3D 58

59 CoMFA Comparative Molecular Field Analysis Pierwsza metoda MFA R. D. Cramer 1988 Założenia: (1) związki w konformacjach bioaktywnych (2) nałożone na siebie tak jak w miejscu aktywnym 59

60 Poszukiwanie korelacji z polami molekularnymi IC 50 half maximal inhibitory concentration Można wyznaczyć jako stężenie badanego związku przy 50% wyparcia związku odnośnikowego z celu molekularnego 60

61 Ogólny schemat metody CoMFA 61

62 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) 62

63 Zależność wyników od nałożenia związków w ich konformacjach bioaktywnych Rzeczywiste nałożenie (struktury krystaliczne z enzymem CP450-cam) Rzeczywiste nałożenie w miejscu aktywnym może być różne nawet dla bardzo podobnych związków 63

64 Sposoby nakładania związków Nakładanie odpowiadających sobie atomów i/lub pseudoatomów ze wspólnego szkieletu molekularnego Nakładanie grup farmakoforowych 64

65 Sposoby nakładania związków Nakładanie według obliczonych pól molekularnych (nie wymaga znajdowania odpowiadających sobie atomów) Nakładanie według kształtu związków Niebieski potencjał el-stat. dodatni Czerwony potencjał el-stat. ujemny 65

66 Sposoby nakładania związków Nakładanie według kształtu potencjału elektrostatycznego Niebieski potencjał el-stat. dodatni Czerwony potencjał el-stat. ujemny Nakładanie według dokładnych orientacji związków (ze struktur krystalicznych lub dokowania) Jest to sposób idealny 66

67 Równanie QSAR w CoMFA 67

68 Problem nadmiaru deskryptorów w stosunku do liczby związków Dla uzyskania dobrej statystyki potrzeba aby liczba związków była 3-5 razy większa niż liczba deskryptorów 68

69 Metoda (częściowych) najmniejszych kwadratów PLS Partial Least Squares Klasyczna metoda najmniejszych kwadratów (najmniejsze pole sumy kwadratów) Eliminacja deskryptorów skorelowanych - nowe nieskorelowane deskryptory t 1, t 2, 69

70 Redukcja liczby deskryptorów Jeden deskryptor zamiast trzech Uzyskiwanie pierwszego głównego czynnika t 1 : najlepiej opisuje rozmieszczenie punktów w przestrzeni X 70

71 Analiza czynnikowa czynniki t 1, t 2, nie mają znaczenia strukturalnego Kolejny czynnik główny musi być prostopadły do pierwszego (tylko wtedy brak korelacji między nimi) Nowe równanie QSAR: activity = c 1 t 1 + c 2 t 2 + c n t n + k activity = log (1/c) 71

72 Przewidywanie aktywności nowych związków Przewidywanie wykonuje się na podstawie uzyskanego równania regresji i nowych wartości czynników t. Do otrzymania równania regresji oprócz PLS wykorzystuje się także: (1) algorytmy genetyczne i (2) metodę sieci neuronalnych 72

73 Działanie Algorytmów Genetycznych 73

74 Działanie Sieci Neuronalnych 74

75 Powrót do oryginalnych czynników s i, e i - czynniki nieortogonalne t i - czynniki ortogonalne 75

76 Mapy konturowe CoMFA Pole oddziaływań sterycznych Pole oddziaływań elektrostatycznych 76

77 Znaczenie kolorów do opisu map CoMFA Zielony: steryczne - korzystne Żółty: steryczne - niekorzystne Niebieski: dodatni ładunek i HB donor - korzystne ujemny ładunek i HB akceptor - niekorzystne Czerwony: ujemny ładunek i HB akceptor - korzystne dodatni ładunek i HB donor - niekorzystne Brak mapy CoMFA dla tego rejonu odpowiada brakowi zmienności związków w tym rejonie W klasycznym CoMFA są używane tylko dwie sondy: do oddziaływań sterycznych i elektrostatycznych 77

78 Problem stabilności map CoMFA Małe zmiany w nałożeniu związków mogą prowadzić do dużych zmian w mapach 78

79 Związki referencyjne steroidy Cramer steroidów 79

80 Inne metody 3D-QSAR Nie ma najlepszej metody wybór zależy od zestawu związków do analizy 80

81 Omówienie niektórych metod 3D-QSAR 1/2 CoMSIA (comparative molecular similarity index analysis G. Klebe): potencjały zmiękczane przez funkcje Gaussa na atomach i przez to mniej czuła na zmiany w nałożeniu związków i orientacji siatki. Dodatkowe sondy: HB donor i HB akceptor, hydrofobowa. HQSAR (Hologram QSAR T. Heritage): struktury związków zakodowane jako ciągi binarne. Nie wymaga nakładania molekuł może analizować duże zbiory danych. Obecność grup funkcyjnych lub fragmentów molekularnych w danym miejscu tworzy deskryptor. GRIND (Grid INdependent Descriptors G. Gruciani): Używa kombinacji kilku uproszczonych pól molekularnych. Deskryptory oparte na strukturach 3D ale niezależne od orientacji związków w przestrzeni. 81

82 Omówienie niektórych metod 3D-QSAR 2/2 QuaSAR (Quasi-atomistic SAR A. Vedani) pseudoreceptory: powłoka pseudoatomów wokół nałożonych związków (brak siatki). Nowe typy pseudoatomów np. HB flip/flop. Możliwe efekty dopasowania indukcyjnego dopasowanie kształtu powłoki. 4D,5D,6D-QSAR (wielowymiarowe QSAR A. Vedani): uwzględnia wiele konformacji i stanów protonacyjnych tego samego liganda (4D); + hipotetyczne stany dopasowania liganda i receptora (5D); + hipotetyczne stany liganda uwzględniające efekty rozpuszczalnikowe (6D). RD-QSAR (Receptor-Dependent QSAR): uwzględnia strukturę receptora; np. z danymi strukturalnymi receptora estrogenowego, androgenowego i cytochromu P450 do prognozowania toksyczności związków. Wykorzystuje metodę 5D-QSAR: efekty indukcyjne dopasowania ligand-receptor są bardziej realistyczne. 82

83 Pseudoreceptory (QuaSAR) Używane potencjały: Hydrofobowy Jonowy dodatni Jonowy ujemny Donor wiązania H Akceptor wiązania H Hydrofobowy dodatni Hydrofobowy ujemny Powierzchnia molekularna zamiast gridu 83

84 Pseudoreceptory Pseudoreceptor i tworzące go ligandy Oddziaływanie badanej cząsteczki z pseudoreceptorem 84

85 Pseudoreceptory Optymalizacja wewnątrz pseudoreceptora 4 najbardziej aktywne ligandy wszystkie ligandy ligandy po optymalizacji 85

86 Peptydomimetyki 86

87 Leki peptydowe Bardzo dobre działanie w testach in vitro zarówno na izolowanych receptorach i całych komórkach Niedobre własności w testach klinicznych: Szybka proteoliza (rozkład na aminokwasy) Szybki metabolizm (przetwarzanie) Słabe własności transportowe Szybkie wydalanie 87

88 Strukturalne modyfikacje peptydów Peptyd - Modyfikacje łańcuchów bocznych - Mostkowanie - Cyklizacja Związek mniej peptydowy - Modyfikacja węgli C - Modyfikacja wiązań peptydowych Związek niepeptydowy - Nowa główna struktura chemiczna (modelowanie de novo) 88

89 Modyfikacje łańcuchów bocznych Przykłady modyfikacji 89

90 Cyklizacja krótkozasięgowa - mostkowanie Mostkowanie ogranicza liczbę konformacji - konieczność dopasowania do konformacji bioaktywnych 90

91 Cyklizacja łańcucha peptydowego 91

92 Modyfikacje wiązania peptydowego Modyfikacje grupy C=O 92

93 Modyfikacje węgla C Naturalna konf. -turn azapeptydy borapeptydy 93

94 Wydłużanie łańcucha głównego 94

95 Modelowanie de novo Thyrotropin-Releasing Hormone (TRH) nowy szkielet molekularny 95