Open Access

Daniel Moser

• Pharmakophore sind ein zentrales Konzept der medizinischen Chemie. Im Liganden-basierten Design abstrahieren sie physikochemische Eigenschaften einer Menge aktiver Liganden und lassen dadurch Rückschlüsse auf die möglichen Interaktionen mit einem Target zu. Umgekehrt werden im Struktur-basierten Design Kristallstrukturen von Proteinen genutzt um zu modellieren, welche Eigenschaften die Bindetasche besitzt und welche Eigenschaften das entsprechende Gegenstück möglicher Liganden habe sollte. Diese Informationen können genutzt werden, um neue Substanzen zu identifizieren, welche die im Pharmakophore-Modell modellierten Interaktionen mit dem Target eingehen können. Durch die Abstraktion können hierbei sowohl Verbindungen mit neuen Grundgerüsten (scaffold) als auch mit veränderten funktionellen Gruppen gefunden werden. Im ersten Fall spricht man dabei von „scaffold hopping“, der letzte Fall ist eng verbunden mit dem Konzept des bioisosteren Ersatzes. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Pharmakophore genutzt, um in drei Studien neue Inhibitoren der Arachidonsäurekaskade zu finden. Die Arachidonsäurekaskade ist ein Stoffwechselweg in der aus Arachidonsäure eine Reihe von Lipidmediatoren synthetisiert wird. Viele dieser Mediatoren spielen eine entscheidende Rolle in Entzündungsprozessen und damit einhergehenden Krankheitsbildern. Es wurde außerdem eine neue Methode zur automatischen Generierung von Pharmakophor-Modellen aus einer Menge bekannter Liganden entwickelt. In der ersten Studie wurde ein Struktur-basiertes Pharmakophor-Modell der Bindetasche der löslichen Epoxidhydrolase (sEH) erstellt, welches die möglichen, relevanten Interaktionsmöglichkeiten abbilden sollte. Dieses Pharmakophor-Modell wurde zum Screening einer Datenbank kommerziell erhältlicher Verbindungen genutzt und führte zu zwei Verbindungen mit IC50-Werten im niedrigen mikromolaren Bereich sowie einer dritten Verbindung mit einem bisher nicht für Inhibitoren der sEH beschriebenem Chemotyp. Zwar war diese Verbindung in höheren Konzentration unlöslich war, jedoch erreichten Derivate ebenfalls IC50-Werte im niedrigen mikromolaren Bereich und könnten als mögliche Startpunkte für eine neue Substanzklasse von sEH-Inhibitoren dienen. In einer zweiten Studie wurde ein Liganden-basierter Ansatz gewählt um neue Inhibitoren der Leukotrien-A4 Hydrolase (LTA4H) zu suchen. Im Rahmen dieser Studie wurde außerdem eine neue Methode zur automatischen Generierung von Pharmakophor-Modellen entwickelt, welche auf einem wachsenden neuronalen Gas basiert, einer Methode aus dem Bereich des maschinellen Lernens. Die Methode wurde retrospektiv anhand mehrerer Benchmark-Datensätze validiert. Unter anderem wurde überprüft, inwiefern die Methode in der Lage ist die bioaktive Konformation eines Liganden vorherzusagen. Hierzu wurden, ausgehend von co-kristallisierten Liganden, automatisch Modelle generiert, welche im Anschluss genutzt wurden um Konformations-Datenbanken der Liganden zu durchsuchen. Je näher die beste gefundene Konformation an der co-kristallisierten Konformation lag, desto besser war das erzeugte Modell. Die entwickelte Methode war in nahezu allen Fällen in der Lage ein Modell zu erzeugen, mit welchem die durchschnittliche Abweichung zwischen co-kristallisierter und gefundener Konformation unter 2 Å lag. Im Rahmen der Studie wurde die neu entwickelte Methode auch in einem prospektiven Virtual Screening nach neuen Liganden der LTA4H genutzt. Hierzu wurden basierend auf 24 Kristallstrukturen mehrere Pharmakophor-Modelle für LTA4H-Liganden erstellt. Durch zusätzliche Nutzung des ESshape3D Fingerprints konnte außerdem die Form der Bindetasche der LTA4H erfasst werden. Diese Modelle wurden anschließend eingesetzt um eine Datenbank kommerziell erhältlicher Verbindungen zu durchsuchen und führten zur Identifizierung von zwei Substanzen mit IC50-Werten im unteren mikromolaren Bereich. Des Weiteren war die neue Methode in der Lage, den Bindemodus des genutzten Referenzinhibitors vorherzusagen, welcher durch Röntgenstrukturanalyse bestätigt wurde. In zwei weiteren Studien wurde versucht, duale Inhibitoren der sEH und der 5-Lipoxygenase (5-LO) zu finden. Die erste dieser beiden Studien nutzte hierfür „duale“ Pharmakophor-Modelle: für beide Targets wurde basierend auf einer Vielzahl publizierter, aktiver Liganden eine Reihe von Pharmakophor-Modellen erstellt. Diese Modelle wurden paarweise miteinander verglichen; Modelle, welche eine ausreichend hohe Überlappung an Features besaßen, dienten als Ausgangspunkt für die Suche nach potentiell dualen Liganden. Durch die Suche in einer Fragment-Datenbank konnten neun Verbindungen identifiziert werden, welche eine Aktivität gegenüber einem der beiden Targets zeigten. Diese Verbindungen besaßen zum Teil noch nicht in der Literatur für sEH- oder 5 LO Inhibitoren beschriebene Strukturmerkmale. Eine der Verbindungen war außerdem in der Lage beide Targets im niedrigen mikromolaren Bereich zu inhibieren und könnte als Ausgangspunkt zur Entwicklung weiterer dualer 5-LO/sEH-Inhibitoren dienen. In der zweiten Studie wurde eine auf selbst-organisierenden Karten (SOM) basierende Methode genutzt um potentiell duale Liganden zu suchen. Hierzu wird je eine SOM mit repräsentativen (Sub-) Strukturen von Liganden beider Targets trainiert. Die DrugBank, eine Datenbank zugelassener Wirkstoffe, dient hierbei als Hintergrundverteilung und stellt den Raum wirkstoffartiger chemischer Strukturen dar. Durch einen automatischen Vergleich der trainierten SOMs können mögliche gemeinsame Substrukturen identifiziert werden. Die Anwendung dieser Methode auf bekannte Inhibitoren der sEH und der 5-LO identifizierte neun Fragmente, die auf einem der beiden Targets, sowie fünf Fragmente welche auf beiden Targets im niedrigen mikromolaren Bereich inhibierend wirken. Eine Substruktursuche nach einem dieser Fragmente in einer internen Datenbank lieferte eine Verbindung, welche beide Targets im nanomolaren Bereich inhibiert und eine vielversprechender Basis als Leitstruktur für die Entwicklung dualer 5-LO/sEH-Inhibitoren darstellt. Zusammenfassend wurden in dieser Arbeit mehrere Ansätze vorgestellt wie Pharmakophore in der Wirkstoffsuche eingesetzt werden können. Im Rahmen mehrerer Virtual Screenings konnten eine Reihe neuer Inhibitoren gefunden werden, einige mit nicht zuvor beschriebenen Strukturmerkmalen für das jeweilige Target. Es wurde außerdem eine neue Methode zur automatischen Generierung von Pharmakophor-Modellen entwickelt, welche sowohl retrospektiv als auch prospektiv validiert wurde.