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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.
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.
Die Komplementarität der molekularen Oberflächen und der Pharmakophorpunkte ist ein verbreiteter Konzept im rechnergestützen Moleküldesign. Diesem Konzept folgend wurde die Software SQUIRREL neu entwickelt und in der Programmiersprache Java implemetiert. Die Software generiert die Vorschläge für den bioisosteren Ersatz von Molekülen und Molekülfragmenten. SQUIRREL kombiniert Oberflächen- und Pharmakophoreigenschaften bioaktiver Substanzen und kann im virtuellen Screening und fragment-basierten de novo Design eingesetzt werden. In einer prospektiven Studie wurde SQUIRREL verwendet, um neue selektive PPARalpha-Agonisten aus einer kommerziellen Moleküldatenbank zu identifizieren. Die Software lieferte eine potente Substanz (EC50 = 44 nM) mit über 100facher Selektivität gegenüber PPARgamma. In einer zweiten Studie wurde eine Leitstruktur de novo generiert und synthetisiert. Als Ausgangstruktur diente der bekannte PPARalpha-Agonist GW590735. Während des Designvorgangs wurden zwei Teilstrukturen, die für die Aktivität von GW590735 verantwortlich sind, durch bioisostere Gruppen ersetzt, die von SQUIRRELnovo vorgeschlagen wurden. Die neue Leitstruktur aktiviert PPARalpha in einem zellbasierten Reportergen-Testsystem bei einem EC50 von 0.51 µM.
Das Steroid-Hormon 17ß-Estradiol ist maßgeblich an der Entstehung und Entwicklung von Brustkrebs beteiligt. Die intrazelluläre Verfügbarkeit des aktiven Estrogens, 17ß-Estradiol, wird durch die 17ßHydroxysteroiddehydrogenase (17ßHSDl) reguliert, die die NADPH-abhängige Reduktion von Estron zu Estradiol katalysiert. Damit stellt die 17ßHSD1 einen interessanten Ansatzpunkt für die Entwicklung neuer Inhibitoren im Hinblick auf potente Wirkstoffe gegen Brustkrebs dar. Die 17ß-Hydroxysteroiddehydrogenase 2 bevorzugt hingegen die oxidative Aktivität und wandelt die biologisch aktiven Hydroxysteroide wie Estradiol in ihre inaktiven Ketoformen um. Ein möglicher Inhibitor der 17ß-HSD1 sollte demnach die Funktion der 17ß-HSD2 nicht beeinträchtigen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Strategien und Methoden entwickelt, die 17ßHSD1 durch heterologe Expression erstmals in E. coli darzustellen. Durch NMR-Spektroskopie in Kombination mit Docking konnten detaillierte Aussagen über die Bindungsepitope der untersuchten Liganden gemacht werden. Diese Informationen sind für eine gerichtete Optimierung von Leitstrukturen von großer Bedeutung.
Ibuprofen gehört zu den am meisten verwendeten nichtsteroidalen Antiphlogistika (NSAIDs) und ist in niedriger Dosierung von 200-400 mg als sogenanntes OTC (over the counter) Analgetikum frei erhältlich. Obwohl es in den meisten Fällen als razemische Mischung aus S- und R-Ibuprofen verabreicht wird, ist mittlerweile auch das reine S-Ibuprofen (Dexibuprofen) als Medikament erhältlich. Während S-Ibuprofen ein potenter COX-Inhibitor ist, zeigt R-Ibuprofen in den klinisch relevanten Konzentrationen keine COX-Hemmung. Seit längerem ist bekannt, dass NSAIDs bei einer kontinuierlichen Einnahme über mehrere Jahre die Initiierung und Proliferation von Tumoren hemmen. Die Hemmung der Cyclooxygenase wird dabei als ein wichtiger Mechanismus für die antikarzinogene Wirkung angesehen, doch für viele NSAIDs sind auch schon COX unabhängige Mechanismen beschrieben worden. In der vorliegenden Arbeit wurde unter Verwendung zweier Tumorzelllinien mit unterschiedlicher COX-2 Expression und dem Einsatz von beiden Ibuprofen Enantiomeren untersucht, inwieweit COX unabhängige Mechanismen für die antikarzinogenen Effekte von S- und R-Ibuprofen verantwortlich sind. Sowohl die COX-2 defizienten HCT-15 als auch die COX-2 exprimierenden HCA-7 Zellen wurden durch Behandlung mit S- oder R-Ibuprofen in ihrer Proliferaton gehemmt. Dabei führte die Behandlung mit S- und R-Ibuprofen für 24 h zu einem G1-Zellzyklusblock und nach 72 h zu einem signifikanten Anstieg von apoptotischen Zellen, was im Western-Blot Assay durch eine verminderte Cyclin A und B Expression, einer erhöhten Expression des Zellzyklusinhibitors p27KIP1 und PARP-Spaltung bestätigt wurde. Dabei zeigten beide Enantiomere in den Tumorzellen eine gleich starke antiproliferative und apoptotische Wirkung. Eine Messung der intrazellulären S- und R-Ibuprofen Konzentrationen ergab außerdem, dass in den verwendeten Tumorzellen keine unidirektionale Konfigurationsinversion von R- zu S-Ibuprofen stattgefunden hat. In den COX-2 exprimierenden HCA-7 Zellen waren die antikarzinogenen Effekte von S- und R-Ibuprofen schwächer ausgeprägt als in den HCT-15 Zellen, was jedoch auf eine niedrigere intrazelluläre S- bzw. R-Ibuprofen Konzentration zurückzuführen war. Diese Ergebnisse zeigen auf jeden Fall, dass COX unabhängige Mechanismen bei der antikarzinogenen Wirkung von S- und R- Ibuprofen eine Rolle spielen. Dass auch COX abhängige Mechanismen an der antikarzinogenen Wirkung von Ibuprofen beteiligt sind, konnte in verschiedenen Studien gezeigt werden. In der vorliegenden Arbeit wurde eine Abnahme an PGE2 nach S-Ibuprofen Behandlung in den COX-2 exprimierenden Tumorzellen beobachtet. In welchem Ausmaß aber die COX Hemmung an der antikarzinogenen Wirkung von S-Ibuprofen in den COX-2 exprimierenden (Hemmung der PGE2 Synthese) und möglicherweise auch in den COX-2 defizienten Zellen (Anstieg an Arachidonsäure und daraus resultierend an Ceramid) beteiligt war, konnte anhand der Ergebnisse nicht geklärt werden. Es kann jedoch angenommen werden, dass S-Ibuprofen zumindest in den COX exprimierenden HCA-7 Zellen sowohl über COX Hemmung als auch über COX unabhängige Mechanismen antiproliferativ und apoptotisch wirkt. Auch im Tumormodell der Maus wurde bei einer täglichen i.p. Applikation von 15 mg/kg S- oder R-Ibuprofen eine Hemmung des Tumorwachstums beobachtet. Dabei betrug die unidirektionale Inversion von R- zu S-Ibuprofen ca. 54 %. Die Inkubation mit S- bzw. R-Ibuprofen führte in beiden Zelllinien außerdem zu einer Akkumulation des Tumorsuppressors p53, der an der Regulierung von Zellzyklus und Apoptose beteiligt ist. Daher wurde im zweiten Teil der Arbeit untersucht, ob S- und R-Ibuprofen die Induktion von Apoptose und Zellzyklusarrest über die Aktivierung des Transkriptionsfaktors p53 und dessen Zielgene vermitteln. Verwendet wurde eine HCT-116 Zelllinien, in der beide p53 Allele durch homologe Rekombination inaktiviert waren (p53-/-). Im Gegensatz zu den HCT-116 p53wt Zellen führte die Behandlung mit S- bzw. R-Ibuprofen in den p53 defizienten Zellen zu keinem signifikanten G1-Zellzyklusblock und auch die Apoptoserate war in diesen Zellen deutlich geringer als in p53wt Zellen. In vivo zeigte eine tägliche i.p. Injektion von 15 mg/kg S- bzw. R-Ibuprofen bei den Mäusen mit p53-/- Tumoren keine signifikante Wachstumshemmung. Im Vergleich dazu wurde die Proliferation der HCT-116 p53wt Tumore durch die R-Ibuprofen Behandlung signifikant gehemmt, und auch die mit S-Ibuprofen behandelten Tieren zeigten deutlich kleinere Tumore als die Gruppe mit den p53 defizienten Tumoren. Nach der Inkubation mit S- bzw. R-Ibuprofen wurde in beiden HCT-116 Zelllinien eine erhöhte Expression des Membranrezeptors p75NTR beobachtet. Außerdem führte die Behandlung mit S- bzw. R-Ibuprofen in den p53wt Zellen, im Gegensatz zu den p53 defizienten Zellen, zu einer vermehrten Bax Expression und einem Anstieg an Bax Protein in der mitochondrialen Fraktion. Schließlich wurde gezeigt, dass die erhöhte p53 Konzentration in den Zellen zumindest teilweise über den p75NTR Rezeptor reguliert wird, da durch die externe Zugabe des Liganden NGF die Ibuprofen induzierte Akkumulation von p53 in den HCT-116 p53wt Zellen wieder aufgehoben wurde. Da in vitro in den HCA-7 Zellen nicht nur die Behandlung mit S-Ibuprofen, sondern auch die mit R-Ibuprofen zu einer Hemmung der PGE2 Synthese führte, wurde im dritten Teil der Arbeit die Wirkung von S- und R-Ibuprofen auf die Expression der PGE-Synthasen und auf die mPGES-1 Aktivität untersucht. Dabei wurden HeLa Zellen verwendet, deren mPGES-1 Expression durch die Zugabe von IL-1ß und TNF-alpha stimmuliert wurde. Nach gleichzeitiger Inkubation mit S- bzw. R-Ibuprofen wurde keine Inhibierung der mPGES-1, mPGES-2 oder cPGES Expression beobachtet. Auch die Enzymaktivität von mPGES-1 wurde weder durch die Inkubation mit S-Ibuprofen noch mit R-Ibuprofen beeinflußt. Die bei der Inkubation mit R-Ibuprofen auftretende Hemmung der PGE2 Synthese konnte in der vorliegenden Arbeit nicht abschließend erklärt werden und bietet somit einen interessanten Ansatzpunkt für weitere Untersuchungen.