Identification of Ligands with Tailored Selectivity: Strategies & Application

Im computer-gestützten Wirkstoffdesign zählt das Docking zu einer häufig genutzten Methoden, um die sterische und chemische Komplementarität zweier Moleküle zu bewerten. Dadurch kann beispielsweise die Bindung oder Nicht-Bindung eines Kleinmoleküls an ein Protein abgeschätzt werden. Gängigerweise versucht man durch das Docking von vielen Kleinmolekülen gegen ein Zielprotein diejenigen Molekülen zu finden, die an das Zielprotein binden und einen biologischen Effekt zeigen. Diese Anwendung von Docking gegen eine einzelne Zielstruktur kann als etabliert betrachtet werden. Im Gegensatz dazu steht der Ansatz, in mehrere Zielstrukturen zu docken. Mittels dieser Anwendung kann beispielsweise versucht werden, dass Bindeprofil eines Liganden für eine Reihe von Proteinen zu bestimmen. In dieser Arbeit wird die Anwendbarkeit von Docking in einem solchen Anwendungsfall untersucht, bei dem mehrere Ausgangsstrukturen genutzt werden. Als Zielproteine werden überwiegend G Protein-gekoppelte Rezeptoren verwendet. Diese Proteinfamilie ist sehr groß und viele GPCRs gelten als mögliche Ziele zur Behandlung von Krankheiten. Dementsprechend groß ist ihre Relevanz in der pharmazeutischen Forschung. Die genutzten Strukturen können in unterschiedlichen Zusammenhängen stehen und dadurch verschiedene Anwendungsszenarien repräsentieren. Im ersten Fallbeispiel werden die Strukturen von zwei unterschiedlichen Proteinen genutzt. Dadurch können neuartige Liganden für CXCR3 und CXCR4, einem Paar chemokiner GPCRs, bestimmt werden, die biologische Aktivität zeigen. Noch wichtiger ist jedoch, dass für jeden Liganden mittels Docking vorherberechnet werden konnte, ob er an einen der beiden Rezeptoren bindet oder an beide. Diese Anwendung belegt die Machbarkeit, um mittels Docking Moleküle auszuwählen, die maßgeschneiderte Selektivitäten aufweisen. Zusäzlich zeigen die neue Liganden sehr gute Bindeaffinitäten gegen ihr jeweiliges Ziel. In den beiden darauf folgenden Studien werden für jeweils ein Protein verschiedene Strukturen genutzt. Die erste Anwendung zielt darauf ab, selektiv bindende Moleküle für verschiedene Isoformen des CXC Rezeptors 4 aus dem Zebrafisch zu finden. Ferner werden unterschiedliche Konformationen des chemokinene Rezeptors CCR5 genutzt um zu zeigen, dass mit unterschiedlichen Ausgangsstrukturen unterschiedlich Liganden gefunden werden können. Auch hier konnten erfolgreich neue Moleküle gefunden werden, die einen biologischen Effekt zeigen. Neben der Identifizierung dieser Liganden wird aber auch darauf eingegangen, dass der experimentelle Nachweis dieser Moleküle mittels funktioneller Assays schwierig sein kann. Das ist dem Umstand geschuldet, dass die Bewertung durch Docking auf der strukturellen Komplementarität beruht und nicht die Stärke des Effekt diese Moleküls auf das Zielprotein vorhersagt. Zusätzlich dazu sind G Protein-gekoppelte Rezeptoren durch ihre komplexe Biologie sehr schwierige Zielproteine, da Liganden unterschiedliche Effekte hervorrufen können. Abschließend soll untersucht werden wie gut Mehrstruktur''-Docking generalisiert werden kann, indem die Anwendung auf eine große Zahl von Strukturen erweitert wird. Da für GPCRs als Membranproteine vergleichsweise wenige Strukturen existieren, wird die Familie der Proteinkinasen genutzt. Zuerst wird ein Datensatz entwickelt, der einige hundert experimentelle Strukturen von Kinasen enthält, sowie eine Reihe von Kinaseinhibitoren. Diesen Datensatz zeichnet aus, dass für alle Protein-Ligand Kombinationen experimentelle Daten existieren, die zeigen ob der Ligand an das Protein bindet. Diese experimentellen Daten können mit den Ergebnissen des Dockings aller Liganden in alle Strukturen verglichen werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die automatische und zuverlässige Berechnung von sehr großen Bindeprofilen jenseits der aktuellen Möglichkeiten ist. Es kann allerdings gezeigt werden, dass die Vorhersagegenauigkeit von Docking verbessert werden kann, indem man die Dockingbewertungen über verschiedene Liganden und Proteine hinweg normalisiert. Daraus wird unter anderem die Idee von Proteindecoys'' abgeleitet, die in Zukunft die Verlässlichkeit von Docking verbessern könnte.