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This work investigated the applicability of global pairwise sequence alignment to the detection of functional analogues in virtual screening. This variant of sequence comparison was developed for the identification of homologue proteins based on amino acid or nucleotide sequences. Because of the significant differences between biopolymers and small molecules several aspects of this approach for sequence comparison had to be adapted. All proposed concepts were implemented as the ‘Pharmacophore Alignment Search Tool’ (PhAST) and evaluated in retrospective experiments on the COBRA dataset in version 6.1. The aim to identify functional analogues raised the necessity for identification and classification of functional properties in molecular structures. This was realized by fragment-based atom-typing, where one out of nine functional properties was assigned to each non-hydrogen atom in a structure. These properties were pre-assigned to atoms in the fragments. Whenever a fragment matched a substructure in a molecule, the assigned properties were transferred from fragment atoms to structure atoms. Each functional property was represented by exactly one symbol. Unlike amino acid or nucleotide sequences, small drug-like molecules contain branches and cycles. This was a major obstacle in the application of sequence alignment to virtual screening, since this technique can only be applied to linear sequences of symbols. The best linearization technique was shown to be Minimum Volume Embedding. To the best of knowledge, this work represents the first application of dimensionality reduction to graph linearization. Sequence alignment relies on a scoring system that rates symbol equivalences (matches) and differences (mismatches) based on functional properties that correspond to rated symbols. Existing scoring schemes are applicable only to amino acids and nucleotides. In this work, scoring schemes for functional properties in drug-like molecules were developed based on property frequencies and isofunctionality judged from chemical experience, pairwise sequence alignments, pairwise kernel-based assignments and stochastic optimization. The scoring system based on property frequencies and isofunctionality proved to be the most powerful (measured in enrichment capability). All developed scoring systems performed superior compared to simple scoring approaches that rate matches and mismatches uniformly. The frameworks proposed for score calculations can be used to guide modifications to the atom-typing in promising directions. The scoring system was further modified to allow for emphasis on particular symbols in a sequence. It was proven that the application of weights to symbols that correspond to key interaction points important to receptor-ligand-interaction significantly improves screening capabilities of PhAST. It was demonstrated that the systematic application of weights to all sequence positions in retrospective experiments can be used for pharmacophore elucidation. A scoring system based on structural instead of functional similarity was investigated and found to be suitable for similarity searches in shape-constrained datasets. Three methods for similarity assessment based on alignments were evaluated: Sequence identity, alignment score and significance. PhAST achieved significantly higher enrichment with alignment scores compared to sequence identity. p-values as significance estimates were calculated in a combination of Marcov Chain Monte Carlo Simulation and Importance Sampling. p-values were adapted to library size in a Bonferroni correction, yielding E-values. A significance threshold of an E-value of 1*10-5 was proposed for the application in prospective screenings. PhAST was compared to state-of-the-art methods for virtual screening. The unweighted version was shown to exhibit comparable enrichment capabilities. Compound rankings obtained with PhAST were proven to be complementary to those of other methods. The application to three-dimensional instead of two-dimensional molecular representations resulted in altered compound rankings without increased enrichment. PhAST was employed in two prospective applications. A screening for non-nucleoside analogue inhibitors of bacterial thymidin kinase yielded a hit with a distinct structural framework but only weak activity. The search for drugs not member of the NSAID (non-steroidal anti-inflammatory drug) class as modulators of gamma-secretase resulted in a potent modulator with clear structural distiction from the reference compound. The calculation of significance estimates, emphasizing on key interactions, the pharmacophore elucidation capabilities and the unique compound rannkings set PhAST apart from other screening techniques.
Als zellulärer Sensor für Gallensäuren und als Regulator zahlreicher metabolischer und inflamma-torischer Gene stellt der nukleäre Farnesoid X Rezeptor (FXR) ein vielversprechendes neues Wirkstofftarget dar. Die Aktivierung von FXR mit natürlichen oder synthetischen Liganden führte in vitro und in vivo zu zahlreichen wünschenswerten Effekten wie gesteigerter Insulinfreisetzung, verringerter Insulinresistenz oder verbessertem Lipidprofil. Daneben stellt die Aktivierung von FXR ein Prinzip zur Behandlung von Lebererkrankungen wie nicht-alkoholischer Fettleber und primärer billiärer Zirrhose dar, das mit dem FXR-Agonisten Obeticholsäure bereits in klinischen Studien überprüft wird. Existierende synthetische FXR-Liganden sind Fettsäure- bzw. Gallensäuremimetika und imitieren die physiologischen FXR-Agonisten. Die meisten synthetischen FXR-Liganden sind jedoch aufgrund von Toxizität, geringer Selektivität oder schlechter Bioverfügbarkeit nicht zur wie-teren klinischen Entwicklung geeignet. Sie stellen außerdem vornehmlich vollagonistische FXR-Ligan-den dar, doch die klinischen Erfahrungen mit Liganden anderer nukleärer Rezeptoren wie den Peroxi-somen Proliferator-aktivierten Rezeptoren (PPAR) oder den Estrogenrezeptoren (ER) haben gezeigt, dass eine zu starke Aktivierung eines Ligand-aktivierten Transkriptionsfaktors Risiken erheblicher Nebenwirkungen bergen kann. Eine Möglichkeit, dieser Gefahr vorzubeugen, bietet die Entwicklung partialagonistischer FXR-Liganden, die den Rezeptor nur mit moderater Amplitude aktivieren.
In dieser Arbeit wurde ausgehend von der in einem virtuellen Screening identifizierten Leitstruktur 1, durch medizinisch chemische Optimierung und Studien zu den Struktur-Wirkungs-Beziehungen (SAR) ein potenter und selektiver FXR-Partialagonist entwickelt. Die drei Molekülteile der Leitstruktur 1 (azide Kopfgruppe, zentraler Anthranilamidkörper und Acylsubstituent) wurden einzeln hinsichtlich ihrer Potenz an FXR untersucht und optimiert. In der Untersuchung der SAR des Acylsubstituenten zeigten sich ein 2-Naphthoyl- und ein 4-tert-Butylbenzoylsubstituent der in 1 enthaltenen 4-Methylbenzoylgruppe überlegen. Unter Beibehaltung des 2-Naphthoylsubstituenten wurde hierauf durch selektive Methylierung bzw. Reduktion die Notwendigkeit beider Amidbindungen der Subs-tanzklasse für Aktivität an FXR nachgewiesen. Durch Erweiterung der aziden Kopfgruppe um einen zusätzlichen aromatischen Ring gelang eine weitere Potenzsteigerung, die sich durch eine Methyl-gruppe an 6-Position dieses neu eingeführten Ringes noch erhöhen ließe. Andere Substituenten am aromatischen Ring der Kopfgruppe führten dagegen an keiner Position zu einer Aktivitätsverbes-serung. Der Austausch der freien Carbonsäure durch metabolisch stabilere Bioisostere wie ein Methylketon oder ein Nitril stellte sich als ohne Aktivitätsverlust möglich heraus, wobei das Tetrazol als klassisches Carbonsäurebioisoster eine Ausnahme mit geringerer Potenz bildete. Die entscheiden-de Steigerung der Aktivität der Acylanthranilamide an FXR resultierte aus der Einführung eines zusätzlichen Substituenten in 4-Position des zentralen aromatischen Ringes, wobei eine Methoxy-gruppe zur größten Potenz führte. Das resultierende Anthranilamid 2 stellt einen hochpotenten FXR-Partialagonisten mit einem EC50-Wert von 8±3 nM in einem flFXR-Reportergenassay bei 18±1% Maximalaktivierung dar und ist der Leitstruktur somit um mehr als einen Faktor 1000 überlegen.
Die optimierte Verbindung 2 wurde aufgrund ihrer großen Potenz ausführlich in vitro pharma-kologisch charakterisiert. Dabei stellte sich die Substanz als metabolisch sehr stabil, moderat löslich in Wasser und gemessen an ihrer hohen Aktivität an FXR als wenig toxisch heraus. Darüber hinaus er-wies sich 2 als selektiv für FXR über den membranständigen G-Protein-gekoppelten Gallen-säurerezeptor TGR5 (Faktor >1000) sowie über die nukleären Rezeptoren PPARα (>1000), PPARγ (~375) und PPARδ (>1000). Bei der Quantifizierung seiner Effekte auf die FXR-Targetgene SHP, CYP7A1, BSEP, OSTα und IBABP durch qRT-PCR übte 2 im Bereich 0,1 µM bis 10 µM einen konzen-trationsunabhängigen partialagonistischen Effekt von etwa 40% des Effektes des physiologischen FXR-Agonisten Chenodeoxycholsäure (CDCA) aus. Mit der Verbindung 2 wurde somit ein hochpotenter, selektiver und metabolisch stabiler FXR-Partialagonist entwickelt und charakterisiert, der sich für künftige in vitro und in vivo Studien zu partieller FXR-Aktivierung empfehlen kann.
Development of a computational method for reaction-driven de novo design of druglike compounds
(2010)
A new method for computer-based de novo design of drug candidate structures is proposed. DOGS (Design of Genuine Structures) features a ligand-based strategy to suggest new molecular structures. The quality of designed compounds is assessed by a graph kernel method measuring the distance of designed molecules to a known reference ligand. Two graph representations of molecules (molecular graph and reduced graph) are implemented to feature different levels of abstraction from the molecular structure. A fully deterministic construction procedure explicitly designed to facilitate synthesizability of proposed structures is realized: DOGS uses readily available synthesis building blocks and established reaction schemes to assemble new molecules. This approach enables the software to propose not only the final compounds, but also to give suggestions for synthesis routes to generate them at the bench. The set of synthesis schemes comprises about 83 chemical reactions. Special focus was put on ring closure reactions forming drug-like substructures. The library of building blocks consists of about 25,000 readily available synthesis building blocks. DOGS builds up new structures in a stepwise process. Each virtual synthesis step adds a fragment to the growing molecule until a stop criterion (upper threshold for molecular mass or number of synthesis steps) is fulfilled. In a theoretical evaluation, a set of ~1,800 molecules proposed by DOGS is analyzed for critical properties of de novo designed compounds. The software is able to suggest drug-like molecules (79% violate less than two of Lipinski’s ‘rule of five’). In addition, a trained classifier for drug-likeness assigns a score >0.8 to 51% of the designed molecules (with 1.0 being the top score). In addition, most of the DOGS molecules are deemed to be synthesizable by a retro-synthesis descriptor (77% of molecules score in the top 10% of the decriptor’s value range). Calculated logP(o/w) values of constructed molecules resemble a unimodal distribution centred close to the mean of logP(o/w) values calculated for the reference compounds. A structural analysis of selected designs reveals that DOGS is capable of constructing molecules reflecting the overall topological arrangement of pharmacophoric features found in the reference ligands. At the same time, the DOGS designs represent innovative compounds being structurally distinct from the references. Synthesis routes for these examples are short and seem feasible in most cases. Some reaction steps might need modification by using protecting groups to avoid unwanted side reactions. Plausible bioisosters for known privileged fragments addressing the S1 pocket of trypsin were proposed by DOGS in a case study. Three of them can be found in known trypsin inhibitors as S1-adressing side chains. The software was also tested in two prospective case studies to design bioactive compounds. DOGS was applied to design ligands for human gamma-secretase and human histamine receptor subtype 4 (hH4R). Two selected designs for gamma-secretase were readily synthesizable as suggested by the software in one-step reactions. Both compounds represent inverse modulators of the target molecule. In a second case study, a ligand candidate selected for hH4R was synthesized exactly following the three-step synthesis plan suggested by DOGS. This compound showed low activity on the target structure. The concept of DOGS is able to deliver synthesizable and bioactive compounds. Suggested synthesis plans of selected compounds were readily pursuable. DOGS can therefore serve as a valuable idea generator for the design of new pharmacological active compounds.
In silico Methoden spielen in der Wirkstoffentwicklung eine immer größere Bedeutung. Sie können eine Größe Hilfe in der Analyse des Targets oder beim Screening von neuen Liganden sein. Ihre Stärken liegen vorallem in der Zeit- und Kostenreduzierung während einer
Wirkstoffentwicklung.
Ziel der Arbeit war die Entwicklung neuer COX-2 Liganden mit Hilfe von in silico Methoden. Weil von der mCOX-2 keine Kristallstruktur in der PDB publiziert war, begann die Arbeit mit der Modellierung der mCOX-2. Dafür wurde aus der Sequenz der hCOX-2 aus UniProt mit der ID P35354 mit Hilfe der Kristallstruktur 3LN1 ein Homologie Modell entwickelt und im Anschluss über eine Validierungsmethode, den Ramachandran Plot, analysiert. Der Ramachandran Plot zeigte, dass 93.7% der Aminosäuren in favorisierten Regionen, 6.1% in
erlaubten Regionen, 0.2% in geduldeten Regionen und 0.0% in unerlaubten Regionen lagen. Mit diesem Modell wurde eine MD-Simulation durchgeführt, um die Energie des Modells zu
minimieren.
Die neuen Verbindungen wurden über drei verschiedene Ansätze designt. Im ersten Ansatz wurde die Software DOGS verwendet. Dabei handelt es sich um ein de novo Design Programm, welches nicht nur neue Verbindungen entwickelt, sondern auch deren Syntheseweg vorschlägt. Die vorgeschlagenen Verbindungen wurden über eine Docking-Studie analysiert, wobei die Verbindungen aus Abbildung 15 identifiziert werden konnten. Verbindung 22 wurde ohne weitere Variationen synthetisiert. Die Verbindungen 71 und 86 wurden aus der modellierten Verbindung 87, welche von DOGS vorgeschlagen wurde, weiterentwickelt. Dabei wurde Verbindung 71 als ein Fragment von Verbindung 85 entwickelt. Verbindung 86 wurde direkt aus Verbindung 87 entwickelt, wobei einige Variationen durchgenommen wurde. Hierbei sollte vorallem die Form von Verbindung 87 beibehalten werden.
Literatur verwendet, um ausgehend von den Verbindungen APHS und ASS neue COX-2 Inhibitoren zu entwickeln (siehe Abb. 16). Dabei wurden mehrere Verbindungen designt, wovon Verbindung 3 als ein leichter Inhibitor identifiziert werden konnte. 3 enthält keine für COX-Inhibitoren typische polare Gruppe, besitzt dafür aber eine Acetylgruppe, die gemäß in silico Untersuchungen in der Lage sein könnte, Ser530 in COX-2 zu acetylieren.
In der letzten Studie wurden mit Hilfe eines Fragment-basierten Designs neue Verbindungen entwickelt, wobei das Benzensulfonamid von Celecoxib aus der Kristallstruktur 1PTH extrahiert und mit kleinen Fragmente verknüpft wurde, welche zuvor über eine Docking-Studie analysiert wurden. Hieraus entwickelte sich Verbindung 35, die in einer kleinen SAR-Studie zu 70 optimiert werden konnte. Dabei konnte das Sulfonamid, welches typisch für Coxibe ist, gegen eine Carbonsäure ausgetauscht werden (69). Erst durch eine Vergrößerung der Verbindung um einen Benzyl-Rest am sekundären Amin von 69 führte zur potenten Verbindung 70.
Zusammenfassend konnten in dieser Arbeit fünf neue COX-2 Inhibitoren als Leitstrukturen entwickelt werden. Dabei kamen fortschrittliche in silico Methoden wie die De-Novo Design Software DOGS aber auch rationale Designmethoden zum Einsatz. Beide Methoden boten Vor- und Nachteile und haben jeweils zu guten Ergebnissen geführt. Bei der Entwicklung der vielversprechendsten Leitstrukturen 70 und 71 wurden die Vorteile beider Ansätze kombiniert.
Die vorliegende, in kumulativer Schreibweise verfasste Arbeit erläutert die Entwicklung, Charakterisierung und Optimierung zweier unterschiedlicher Leitstrukturen, die als Agonisten von Peroxisomen Proliferator-aktivierten Rezeptoren (PPAR) und gleichsam als duale Inhibitoren der mikrosomalen Prostaglandin E2 Synthase-1 (mPGES-1) und der 5-Lipoxygenase (5-LO) wirken. Chemisch betrachtet sind dies zum ersten die Gruppe der alpha-n-Hexyl-Pirinixinsäurederivate und zum zweiten die Gruppe der 2-(Phenylthio)-hexansäurederivate. Die Publikation zur Synthese und in vitro-pharmakologischen Charakterisierung der alpha-n-Hexyl-Pirinixinsäurederivate an PPAR (Zettl et al., QSAR & Combinatorial Science, 28:576–586, 2009) enthält einerseits die strukturelle Optimierung durch Variation der Aryl-Substitution des zentralen Pyrimidinringes der Leitstruktur und andererseits die durch Docking-Verfahren gestützte Untersuchung des Einflusses der Stereochemie auf die PPAR-Aktivierung. Letztlich konnte durch die Einführung von Biphenyl-Substituenten eine Verbesserung insbesondere der PPARalpha-Aktivität gegenüber der als strukturellen Referenz dienenden alpha-n-Hexyl-Pirinixinsäure (Rau et al., Archiv der Pharmazie, 341:191–195, 2008) erreicht werden. Mit Hilfe von präparativer enantioselektiver HPLC wurde eine ausgewählte Verbindung in ihre beiden Enantiomere getrennt. Deren in vitro-pharmakologische Charakterisierung ergab, dass das (R)-Enantiomer insbesondere bei PPARalpha als Eutomer fungiert. Dieses Ergebnis konnte mit Hilfe von Docking-Studien weiter untermauert werden. Hierbei wurde deutlich, dass die Besetzung der linken proximalen Bindetasche der PPARalpha-Liganden-Bindungs-Domäne durch den alpha-n-Hexyl-Rest lediglich im Fall einer (R)-Konfiguration optimal erfolgen kann. Die Synthese und die in vitro-pharmakologische Charakterisierung der Substanzklasse der 2-(Phenylthio)-hexansäurederivate an PPAR sind in Zettl et al., Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, 19: 4421-4426, 2009 zusammengefasst. Bei der Analyse der Struktur-Wirkungs-Beziehungen erwies sich die Leitstruktur als hochaktiv und sehr robust. Je nach Substitutionsmuster des lipophilen Molekülteils wurden potente selektive PPARalpha-Agonisten wie auch PPARalpha-präferenzielle duale PPARalpha/gamma-Agonisten dargestellt. Durch die Synthese von Kohlenstoff-Analoga und alpha-unsubstituierten Verbindungen wurde des Weiteren der Einfluss des Schwefelatoms und des n-Butylrestes in alpha-Position zur Carbonsäure auf die PPAR-Aktivität untersucht. Hierbei konnte gezeigt werden, dass beide Strukturelemente einen großen Beitrag zur hohen PPARalpha-Aktivität der Leitstruktur leisten. Wie auch bei den alpha-n-Hexyl-Pirinixinsäurederivaten wurde eine ausgewählte Verbindung in ihre Enantiomere getrennt und der Einfluss des Stereozentrums in alpha-Position zur Carbonsäure untersucht. Das Ergebnis bestätigte die Resultate der vorangegangenen Studie: Das (R)-Enantiomer wirkte als Eutomer, wobei der stereochemische Einfluss bei PPARalpha besonders deutlich war. Ausgewählte Synthesen und die in vitro-pharmakologische Charakterisierung von Pirinixinsäurederivaten an mPGES-1, 5-LO sowie der Cyclooxygenase (COX) sind in Koeberle und Zettl et al., Journal of Medicinal Chemistry, 51:8068–8076, 2009 publiziert. Die Arbeit beinhaltet eine umfassende Reihe an Pirinixinsäurederivaten mit Strukturvariationen in alpha-Position zur Carbonsäure und im Aryl-Substitutionsmuster des Pyrimidinringes. Hinsichtlich der alpha-Substitution zeigte sich, dass für Alkylreste eine Kettenlänge von mindestens 6 Kohlenstoffatomen für einen dualen Wirkmechanismus erforderlich ist. Als Leitstruktur für duale mPGES-1/5-LO-Inhibitoren ergab sich somit alpha-n-Hexyl-substituierte Pirinixinsäure, deren Aryl-Substitutionsmuster am zentralen Pyrimidin weiter optimiert wurde. Als vorteilhaft erwies sich die Substitution mit Biphenylresten, wodurch die Darstellung von niedrig mikromolar aktiven dualen mPGES-1/5-LO-Inhibitoren gelang. Bei der Analyse der Strukur-Wirkungs-Beziehungen von unterschiedlichen Biphenylresten zeigte sich eine hohe strukturelle Toleranz hinsichtlich der dualen inhibitorischen Aktivität an der mPGES-1 und der 5-LO. Somit stellen die alpha-n-Hexyl-Pirinixinsäurederivate die ersten publizierten dualen mPGES-1/5-LO-Inhibitoren dar.
This study focuses on structural features of a particular GPCR type, the family C GPCRs. Structure- and ligand-based approaches were adopted for prediction of novel mGluR5 binding ligand and their binding modes. The objectives of this study were: 1. An analysis of function and structural implication of amino acids in the TM region of family C GPCRs. 2. The prediction of the TM domain structure of mGluR5. 3. The discovery of novel selective allosteric modulators of mGluR5 by virtual screening. 4. The prediction of a ligand binding mode for the allosteric binding site in mGluR5. GPCRs are a super-family of structurally related proteins although their primary amino acid sequence can be diverse. Using sequence information a conservation analysis of family C GPCRs should be applied to reveal characteristic differences and similarities with respect function, folding and ligand binding. Using experimental data and conservation analysis the allosteric binding site of mGluR5 should be characterized regarding NAM and PAM and selective ligand binding. For further evaluation experimental knowledge about family A GPCRs as well as conservation between vertebrate rhodopsins was planned to be compared to results obtained for family C GPCRs (Section 4.1 Conservation analysis of family C GPCRs). Since no receptor structure is available for any family C GPCR, discussion of conserved sequence positions between family A and C GPCRs requires the prediction of a receptor structure for mGluR5 using a family A receptor as template. In order to predict the mGluR5 structure a sequence alignment to a GPCR template protein will have to be proposed and GPCR specific features considered in structure calculation (Section 4.1.4 Structure prediction of mGluR5). The obtained structure was intended to be involved in ligand binding mode prediction of newly discovered active molecules. For discovery of novel selective mGluR modulators several ligand-based virtual screening protocols were adapted and evaluated. Prediction models were derived for selection of possibly active molecules using a diverse collection of known mGluR binding ligands. For that purpose a data collection of known mGluR binding ligands should be established and this reference collection analyzed with respect to different ligand activity classes, NAM or PAM and selective modulators. The prediction of novel NAMs and PAMs using several combinations of 2D-, 3D-, pharmacophore or molecule shape encoding methods with machine learning techniques and similarity determining methods should be tested in a prospective manner (Section 4.2 Virtual screening for novel mGluR modulators). In collaboration with Merz Pharmaceuticals (Merz GmbH & Co. KGaA, Frankfurt am Main, Germany) the modulating effect of a few hundred molecules should be approved in a functional cell-based assay. With the objective to predict a binding mode of the discovered active molecules, molecule docking should be applied using the allosteric binding site of the modeled mGluR5 structure (Section 4.2.4 Modeling of binding modes). Predicted ligand binding modes are to be correlated to conservation profiles that had resulted from the sequence-based entropy analysis and information from mutation experiments, and shall be compared to known ligand binding poses from crystal structures of family A GPCRs.
Das Ziel des adaptiven Entwurfs von Substanzbibliotheken ist es, die vollständige biologische Testung einer molekularen Screeningbibliothek zu vermeiden. Stattdessen erfolgt, geleitet durch Optimierungsalgorithmen, eine "intelligente" Navigation durch den chemischen Raum, um so bevorzugt Substanzen mit gewünschten Eigenschaften auszuwählen. In einer retrospektiven Studie wurden die Optimierungsalgorithmen "Zufallssuche", "Simulated Annealing", "Evolutionsstrategie" und "Partikelschwarmoptimierung" im Hinblick auf den Entwurf von Bibliotheken von Serinproteaseinhibitoren systematischen verglichen. Die Gesamtzahl verfügbarer Substanztestungen wurde auf 300 beschränkt, um Laborbedingungen zu simulieren. Als Ergebnis zeigten sich besonders die Evolutionsstrategien für einen Einsatz in einer Niedrigdurchsatzscreening-Kampagne geeignet, da diese effizient mit großen Populationen und wenigen Iterationen arbeiteten. Der zweite Teil dieser Arbeit beschreibt den erfolgreichen Entwurf einer fokussierten Bibliothek von RNA-Liganden. In einer hybriden, prospektiven Optimierungsstudie wurden nach dem Vorbild einer iterativen Niedrigdurchsatzscreening-Kampagne vom Computer vorgeschlagene Moleküle im Labor getestet. Die Substanzen wurden auf Inhibition einer spezifischen molekularen Wechselwirkung im Replikationszyklus von HIV getestet (Tat-TAR-Interaktion). In vier Generationen wurden 9 von 170 untersuchten Verbindungen positiv auf Inhibition der Tat-TAR-Interaktion getestet (Trefferquote: 5,3%), wobei lediglich 0,089% der Verbindungen der Screeningbibliothek untersucht wurden. Die zwei potentesten Kandidaten wiesen einen IC50 von 51 uM bzw. 116 uM auf.
Die Identifizierung neuartiger Verbindungsklassen für ein pharmakologisches Zielsystem ist eine fordernde Aufgabe für die frühe präklinische Forschung, insbesondere wenn bereits vorherige umfangreiche Studien durchgeführt und viele Leitstrukturserien gefunden wurden. In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass Scaffold Hopping durch Methoden des Virtual Screenings auch für Systeme möglich ist, für die bereits eine Vielzahl von Referenzsubstanzen beschrieben ist und somit wenig freier chemischer Raum für Innovation zur Verfügung steht. Als Beispielsystem wurde die GlycinB-Bindungsstelle der NR1-Untereinheit des NMDA-Rezeptors betrachtet. Verschiedene zwei- und dreidimensionale Techniken des Virtual Screenings wurden einer umfangreichen retrospektiven Validierung unterworfen. Zur Durchführung der prospektiven Virtual-Screening-Studie wurde eine automatisierte in silico Plattform entwickelt, die 8,9 Millionen käufliche Substanzen aus 46 Substanzkatalogen von 33 verschiedenen Anbietern sammelte, um etwa 5 Millionen unterschiedliche Moleküle in zweidimensionaler Darstellung aufzuarbeiten. Diese Menge an Substanzen stellt den größten Teil der zurzeit kommerziell verfügbaren chemischen Verbindungen, also den „verfügbaren chemischen Raum“ dar. Anhand der retrospektiv validierten Virtual Screening Techniken konnten in einer prospektiven Suche 21 GlycinB-Antagonisten mit neuartigen, d.h. für GlycinB noch unbeschriebenen Scaffolds gefunden werden. Ausgehend von drei dieser Virtual Screening Hits wurden 53 weitere Verbindungen mit insgesamt fünf unterschiedlichen neuartigen Scaffolds und einem gemeinsamen Azo-Motiv identifiziert. Die Struktur-Wirkungsbeziehungen dieser fünf chemischen Serien wurden charakterisiert. Das Ergebnis dieser Arbeit zeigt eindeutig, dass es lohnend ist, alle vorhandenen Methoden auszuschöpfen, da sich die validierten Methoden komplementär zueinander verhielten und kein Virtual Screening Hit von mehr als einer Technik gefunden wurde. Die Flexibilität von Proteinen als Antwort auf die Bindung unterschiedlicher Liganden stellt ein bislang ungelöstes chemieinformatisches Problem dar, welches auch grundlegende pharmakologische Bedeutung hat. So verursachen z.B. bei NMDA/GlycinB agonistische Liganden eine Konformationsänderung des Rezeptors. Diese ruft dann eine direkte funktionale Antwort in Form der Öffnung des Ionenkanals hervor. Auch der Bindungsmodus der Antagonisten von GlycinB ist trotz Vorhandenseins von zwei Kristallstrukturen und mehreren Hundert zum Teil hochaffiner Referenzstrukturen zum großen Teil ungeklärt. Im zweiten Teil dieser Arbeit wurde ein auf Moleküldynamiksimulationen basierendes Verfahren entwickelt, welches flexible Aminosäurereste im Rezeptor und damit induzierbare Bewegungen des Proteinrückgrates bestimmt. Die so identifizierten Reste wurden dann in einem erweiterten Verfahren des Induced-Fit-Dockings als explizit flexibel betrachtet. Hierdurch war die Berechnung verschiedener Bindungsmodi von Antagonisten möglich, die aufgrund ihrer Form und Größe nicht in die verfügbaren Kristallstrukturen von GlycinB passten. Diese benötigten somit einen Induced-Fit-Effekt des Rezeptors, um eine Bindung einzugehen. Für die im ersten Teil dieser Arbeit identifizierten Azo-Liganden wurde auf Basis dieser Methode ein gemeinsamer Bindungsmodus vorgeschlagen. Ebenso konnte anhand der Methodik eine Aussage über die funktionale Auswirkung der Proteinflexibilität beim Übergang vom antagonistischen zum agonistischen Rezeptorzustand von GlycinB getroffen werden. Ein großes Problem aktueller Dockingverfahren ist die mangelnde Verfügbarkeit von Scoringfunktionen, welche die tatsächliche biologische Bindungsaffinität eines Liganden berechnen. Hier wurde ein Verfahren für das Zielsystem GlycinB gezeigt, welches aufgrund der Berechnung des thermodynamischen Entropie- und Enthalpiegewinns durch Verdrängung von hydrophob eingeschlossenen Wasser aus der Bindungsstelle durch den Liganden eine Aussage über dessen zu erwartende Bindungsaffinität trifft. Dieses neuartige Scoringsystem wurde auf die im Virtual Screening identifizierten Serie von Azo-Liganden angewandt und verfügte über eine im Vergleich zu klassischen Scoringfunktionen des Molecular Dockings verbesserte Vorhersagekraft der biologischen Bindungsaffinität.
Eine verzögerte und mitunter unvollständige Immunrekonstitution nach allogener Stammzelltransplantation (SZT) birgt ein erhöhtes Risiko für Infektionen und das Auftreten eines Rezidivs. Adoptive Immuntherapien können dazu beitragen, die Immunrekonstitution zu beschleunigen. Die Indikation hierzu ist jedoch streng geregelt, da eine zusätzliche Immuntherapie mit Risiken, wie z.B. dem Auftreten einer Graft-versus-Host-Disease (GvHD), verbunden ist. Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht die Untersuchung der Immunrekonstitution im Hinblick auf das Auftreten von Komplikationen und das Überleben nach SZT. Dazu wurde ein multivariates Normwertmodell entwickelt, das die Beurteilung der Rekonstitution verschiedener Leukozytensubpopulationen ermöglicht. Der Einfluss der Regeneration spezifischer Immunzellen wie Cytomegalievirus-spezifischer T-Zellen (CMV-CTLs) und regulatorischer T-Zellen (Tregs) auf den Verlauf nach SZT wurde insbesondere hinsichtlich CMV-bedingter Komplikationen, GvHD und Rezidiv untersucht.
Ziel der Arbeit war die Analyse von langen eukaryotischen Signalpeptiden, mit einer Länge von mindestens 40 Aminosäuren, und ihre Diskriminierung zu kurzen SP. Signalpeptide sind notwendig, um die im Cytosol translatierten Proteine zum Ort ihrer Funktion zu dirigieren. Sie spielen dadurch eine fundamentale Rolle bei der Entwicklung von Zellen. Signalpeptide weisen keine Sequenzhomologie, aber einen typischen, in drei Regionen gegliederten Aufbau (n-, h-, c-Region) auf. In den letzten Jahren wurden zunehmend Beispiele von Signalpeptiden gefunden, die neben dem Targeting zum endoplasmatischen Retikulum weitere Post-Targeting-Funktionen aufweisen. Auffällig ist hier die besondere Länge der Signalpeptide. Für die Analyse dieser langen Signalpeptide standen bis jetzt keine gezielt entwickelten Vorhersageprogramme zur Verfügung. Im Rahmen dieser Arbeit wurde diese Gruppe langer Signalpeptide untersucht und ein Modell zu deren interner Organisation entwickelt. Das entwickelte „NtraC“-Modell erweitert etablierte sequenzbasierte Ansätze für kurze SP um eine Sekundärstruktur-motivierte Perspektive für lange Sinalpeptide. Zuerst wird dabei ein Übergangsbereich (transition area, N„tra“C), der potentiell β-Turn bildende Aminosäuren enthält, identifiziert. Dieser dient im Modell zur Zerlegung des SP in zwei hinsichtlich ihrer Funktion unabhängige Domänen: eine N-terminale N-Domäne (‚N’traC) und eine C-terminale C-Domäne (Ntra‚C’). Diese mit bekannten Vorhersageprogrammen nicht identifizierbaren „kryptischen“ Domänen innerhalb der Signalpeptid-Sequenz können unterschiedliche Targeting-Kapazitäten aufweisen und entsprechen für sich genommen eigenständigen Protein-Targeting-Signalen. Im Fall einer ER-Targeting Kapazität z.B. weist eine Domäne für sich genommen eine n-, h-, und c-Region auf. 63% aller Vertebrata-Signalpeptide entsprechen der in dieser Arbeit vorgeschlagenen NtraC-Organisation. Eine basierend auf dem NtraC-Modell vorgeschlagene Architektur für die langen Signalpeptide von shrew-1 (43 Aminosäuren), DCBD2 (66 Aminosäuren) und RGMA (47 Aminosäuren) wurde vom Autor selbst in vitro überprüft. Für alle drei Proteine wurden eine N-Domäne mit mitochondrialer Targeting-Funktion und eine C-Domäne mit Signalpeptid-Funktion vorhergesagt. Die langen Signalpeptide der Proteine wurden bisher als reine ER-Targeting-Signale betrachtet. Die vorliegende Studie zeigt jedoch, dass in diesen langen Signalpeptiden multiple Targetingsignale kodiert sind. Die ER-Targeting-Kapazität der C-Domänen wurde durch SEAP-Assays überprüft, die mTP-Funktion der N-Domäne durch biochemische Aufreinigung von Mitochondrien. Die in silico-Vorhersagen konnten in vollem Umfang für alle drei Proteine in vitro bestätigt werden. Eine Untersuchung der semantischen Wolke aller Proteine mit NtraC-organisiertem Signalpeptid zeigte, dass eine NtraC-Organisation in mehr als 50% der Fälle im Zusammenhang mit Typ-I Transmembranproteinen auftritt. Auch die Proteine der hier experimentell untersuchten Signalpeptide von shrew-1, DCBD2, RGMA sind Typ-I Transmembranproteine. Des Weiteren weisen 15% aller langen Vertebrata-Signalpeptide eine Domänen-Kombination analog zu shrew-1, DCBD2 und RGMA auf. Der gefundene analoge Aufbau der langen Signalpeptide könnte somit funktionelle Gruppen von Proteinen zusammenführen, die bisher anderweitig nicht gruppiert werden konnten. Es konnte weiterhin gezeigt werden, dass bakterielle Autotransporter Gram-negativer Bakterien in Variation ebenfalls eine NtraC-Organisation in ihren Signalpeptiden aufweisen. Gleiches konnte für Gruppen langer viraler Signalpeptide gezeigt werden. Das NtraC-Modell ist somit nicht auf Vertebrata-Signalpeptide beschränkt. In der vorliegenden Arbeit wurde ein Modell zur Domänen-Architektur langer Signalpeptide entwickelt und erfolgreich angewendet: das NtraC-Modell. Ein Vorhersage-Algorithmus zur in silico-Untersuchung langer Signalpeptide wurde implementiert und in einer webbasierten Benutzeroberfläche öffentlich zugänglich gemacht. Das Modell trifft auf 63% der annotierten langen Vertebrata-Signalpeptide zu. Des Weiteren wurden, basierend auf dem NtraC-Modell, für die langen Signalpeptide von drei Proteinen (shrew-1, DCBD2, RGMA) in vitro-Versuche durchgeführt. Die erhaltenen in vitro-Ergebnisse unterstützen klar die These, dass lange Signalpeptide eine aus definierten Domänen bestehende Organisation aufweisen können.