Lead optimization for new antimalarials and Successful lead identification for metalloproteinases: A Fragment-based approach Using Virtual Screening

Lead optimization for new antimalarials and Successful lead identification for metalloproteinases: A Fragment-based approach Using Virtual Screening Computer-aided drug design is an essential part of the modern medicinal chemistry, and has led to the acceleration of many projects. The herein d...

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Main Author: Silber, Katrin
Contributors: Klebe, Gerhard (Prof.) (Thesis advisor)
Format: Dissertation
Language:English
Published: Philipps-Universität Marburg 2007
Pharmazeutische Chemie
Subjects:
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Table of Contents: Leitstrukturoptimierung für Antiprotozoika und Erfolgreiche Leitstruktursuche für Metalloproteinasen: Ein Fragment-basiertes Virtuelles Screening Verfahren Computergestütztes Wirkstoffdesign ist ein fester Bestandteil der modernen medizinischen Chemie und wird erfolgreich zur Unterstützung der Arzneistoffforschung eingesetzt. Die hier vorliegende Arbeit beschreibt verschiedene Ansätze zur Anwendung des computergestützten Wirkstoffdesigns am Beispiel dreier Metalloproteine. DOXP-Reduktoisomerase ist ein Schlüsselenzym der Mevalonat-unabhängigen Isoprenoid-Biosynthese. Diese Syntheseroute existiert nicht im Menschen aber in Protozoen, zu denen auch Plasmodium falciparum, der Erreger der Malaria tropica gehört. Aufgrund dieser Unterschiede stellen die Enzyme der plasmodialen Isoprenoidsynthese viel versprechende Zielstrukturen für neue antiprotozoische Arzneistoffe dar. Fosmidomycin, ein bekannter, DOXP-Reduktoisomerase Inhibitor, besitzt eine kurze Plasmahalbwertszeit und eine mäßige Resorptionsrate. Für Fosmidomycin ähnliche Verbindungen wurden in der vorliegenden Arbeit Struktur-Wirkungsbeziehungen erstellt. Unter Berücksichtigung der Fosmidomycin Komplexstruktur wurden Protein-basierte Docking, Ligand-basierte 3D QSAR und das beide Ansätze kombinierende AFMoC Verfahren verglichen. Eine hohe Flexibilität der Bindetaschenstruktur erschwert Docking und die geringe Anzahl Ligandstrukturen beeinträchtigt die statistische Relevanz abgeleiteter QSAR Modelle. Die durch AFMoC erzielten Ergebnisse ergaben im Vergleich zu reinem Protein-basiertem Docking oder Ligand-basierten 3D QSAR Verfahren ein verbessertes und verlässliches Modell zur Affinitätsvorhersage neuer, nicht im Trainingsdatensatz des Modells erhaltener Verbindungen. Farnesyltransferase ist ein Zinkprotein, das die Übertragung einer Farnesylgruppe von Farnesylpyrophosphat auf eine Cysteinseitenkette des Carboxyterminus verschiedener Proteine katalysiert. Neben seiner validierten Eignung als Zielprotein in der Onkologie wird es auch für antiparasitäre Wirkstoffe erforscht. Eine Serie von Benzophenon-basierten Farnesyltransferase Inhibitoren wurde mit Dockingverfahren in die Protein-Bindetasche eingepasst. Die Lösungen ermöglichen Rückschlüsse auf die Beiträge zur Affinität der Ligandfragmente. Zur Adressierung der fernen Aryl-Bindetasche und der Spezifitätstasche wurden ausführlich Substituenten variiert. Das dritte Beispiel adressiert die effektive Leitstruktursuche. Aufgrund Größe und Diversität des chemischen Raumes ist es schwierig, geeignete Leitstrukturen direkt in einem Primär-Hochdurchsatz Screening zu ermitteln. Fragment-basierte Verfahren beruhen auf dem Ansatz, kleine, schwach aktive Verbindungen zu detektieren und anschließend zu hochaffinen Liganden zusammenzusetzen. In der vorliegenden Arbeit wurden zur Thermolysin Inhibition geeignete Fragmente durch Virtuelles Screening aus einem großen Datensatz selektiert. Drei Moleküldatensätze wurden zusammengestellt: (I) Fragmente aus Liganden bekannter Ligand-Thermolysin Komplexstrukturen, (II) Fragmente aus Wirkstoffen des „World Drug Indexes“ und (III) kommerziell erhältliche Verbindungen. Physiko-chemische Parameter der Verbindungen, eine Analyse zu Metall komplexierenden funktionellen Gruppen in Protein-Ligand Komplexen und die Beschaffenheit der Selektivitätstasche in Thermolysin dienten als Filterkriterien für eine schrittweise Selektion. Die Suche ergab eine Schnittmenge von 112 Verbindungen für den Bereich der Zinkbindung und 75 für die Selektivitätstasche. Anhand bekannter Ligand-Thermolysin Strukturen wurde das Dockingprogramm AutoDock als geeignet validiert und für das Docking der Testfragmente leicht modifiziert. Nach visueller Begutachtung der generierten Ligandkonformation, Zink-Wechselwirkung, Wasserstoffbrückenbindungen und Adressierung der Selektivitätstasche wurden 14 Verbindungen zur experimentellen Validierung per Röntgenkristallographie ausgewählt. 3-Methylaspirin konnte als Thermolysin Inhibitor ermittelt werden, induziert jedoch eine unerwartete konformationelle Änderung der Protein-Bindetasche im Bereich der Aminosäure Asn112. Zur Analyse der Unterschiede zwischen Aspirin und 3-Methylaspirin wurde zusätzlich 3-Chlor-Aspirin untersucht. In der biochemischen Prüfung konnten die Affinitäten auf 2,42 mM; 1,73 mM und 522 μM bestimmt werden. Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass computergestützte Verfahren erfolgreich zur Unterstützung der Projekte im Bereich der Leitstruktursuche und Optimierung eingesetzt werden können.