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Die Arachidonsäurekaskade spielt bei Entzündungsprozessen und der Schmerzentstehung eine wichtige Rolle. Deren primäre Produkte, die Leukotriene und die Prostaglandine, sind entzündungsfördernde Mediatoren und nehmen Einfluss auf den Entzündungs-auflösendenprozess und sind bei einer Dysregulation für diverse Erkrankungen wie z.B. Asthma bronchiale und allergische Rhinitis mitverantwortlich. Die Kaskade gliedert sich mit ihren beiden Hauptenzymen, Cyclooxygenase und 5-Lipoxygenase (5-LO), in zwei Wege auf. Beide Enzyme sind außerdem in der Lage entzündungsauflösenden Mediatoren zu bilden. Die Mediatoren wie z.B. Lipoxin können im Zellstoffwechsel einerseits über die Lipoxygenase-Route, oder andererseits wie „aspirin-triggered“-Lipoxin von der durch geeignete Wirkstoffe acetylierten Cyclooxygenase-2 (COX-2) katalysiert werden. Diese Mediatoren werden benötigt, um (chronische) Entzündungen und beschädigtes Gewebe zurück zur Homöostase zu führen.
Die Pharmakotherapie chronisch entzündlicher Erkrankungen mit guter Wirksamkeit und verträglichem Profil bei Langzeiteinnahme stellt jedoch eine Herausforderung dar. Die Therapie verzögern oft, z. B bei Einnahme von nicht-steroidalen Antirheumatika (NSAR), die Entzündungsauflösung, da die Bildung von entzündungshemmenden und entzündungs-auflösenden Lipidmediatoren gehemmt werden. Die gezielte Modulation und Einflussnahme auf die Arachidonsäurekaskade an einem der beiden Enzyme, stellt daher einen guten Ansatz für eine verbesserte Therapiemöglichkeit von (chronischen) entzündlichen Krankheiten dar. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Synthese von Modulatoren und Inhibitoren der Arachidonsäurekaskade. Zum einen befasst sie sich mit der Entwicklung von irreversiblen COX-2-acetylierenden Substanzen als neues anti-entzündliches und entzündungsauflösendes Prinzip. Zum anderen mit der Untersuchung der Struktur-Wirkungsbeziehung (SAR) von 2-Aminothiazolen als direkte 5-LO-Inhibitoren ausgehend von SKI-II, welches zuvor als Leitstruktur zur Entwicklung von 5-LO-Inhibitoren entdeckt wurde.
Als Leitstrukturen für die irreversiblen COX-2-acetylierenden Substanzen wurden bekannte COX-2 selektive Substanzen ausgewählt sowie vereinzelte nicht-selektive NSAR. Es wurden an der COX-2 Kristallstruktur Docking-Studien durchgeführt, um die geeignetsten Positionen für die Einführung einer (labilen) Acetylgruppe zu identifizieren. Aufgrund dieser Studien wurden drei Positionen ausgewählt zur Derivatisierung. Es wurden daraufhin zahlreiche Derivate synthetisiert von Celecoxib, Valdecoxib, Rofecoxib, Etericoxib, als Vertreter der (COX-2) selektive Inhibitoren, sowie von Acetylsalicylsäure, Diclofenac und Nimesulid-Analoga als Vertreter der nicht-selektiven NSARs. Zusätzlich wurden Derivate synthetisiert mit Michael-Akzeptoren als kovalente bindende Komponente. Alle synthetisierten Substanzen wurden sukzessiv auf ihre COX inhibitorischen Eigenschaften hin untersucht und auf COX-2 Selektivitäten überprüft. Weiterhin wurden von allen Derivaten Auswaschungs-Studien durchgeführt als Vorversuche welche Derivate eine irreversible COX-2-Inhibition hervorrufen. In den Vorversuchen zeigte die Verbindung ST-1650 am deutlichsten eine COX-2-Selektivität sowie eine starke irreversible Inhibition der COX-2. Die Verbindung ST-1650 wurde weiterhin auf indirekte Hinweise zur Entstehung von heilungsfördernden Mediatoren untersucht anhand von: M1-Macrophagen Polarisation und einem Schmerzmodell, dem Zymosan-Überempfindlichkeit Pfotenmodell. Im Makrophagen-Modell konnte ST-1650 keine Phänotypverschiebung hinzu entzündungsauflösenden M2-Makrophagen bewirken, sowie in den Schmerzmodellen leider keine schnellere Schmerzauflösung als die Kontrollgruppe. Ob diese Effekte durch mangelnde oder zu geringer Entstehung von entzündungshemmenden Mediatoren zurückzuführen ist, ist noch unklar.
Für die SAR der 2-Aminothiazole als direkte 5-LO-Inhibitoren wurden über 60 Verbindungen synthetisiert und untersucht. Zu Beginn erfolgte eine Optimierung der Grundstruktur als 5-LO-Inhibitor. Es wurden die Einflüsse der Substituenten des Thiazolsrings und des Aminolinkers auf die 5-LO-Aktivität ermittelt, um die SAR initialer Arbeiten zu vertiefen. Nach der SAR-Untersuchung im intakten Zellsystem konnten durch Kombination bevorzugter Strukturelemente die zwei Verbindungen ST-1853 und ST-1906, als neue potente 5-LO-Inhibitoren entwickelt werden, die sich als nicht-toxisch herausstellten. Diese beiden 5-LO-Inhibitoren wirken um einen Faktor 10 potenter und sind weniger toxisch verglichen mit der Leitstruktur SKI-II. ST-1853 wurde innerhalb der Arachidonsäurekaskade auch auf Off-targets getestet, deren Aktivitäten sie erst bei 100-fach höherer Konzentration beeinflusst, sowie in humanem Vollblut, wo sie sich ihre 10-fach bessere Wirksamkeit im Vergleich zu SKI-II bestätigte. Darüber hinaus erwies sich ST-1853 bei den ersten Überprüfungen seiner Stabilität unter physiologischen Bedingungen wie bei der in vitro Metabolisierung durch Rattenlebermikrosomen als ausreichend stabil und daher zur weiteren Charakterisierung gut geeignet.
The aim of the thesis was to identify structure activity relationships (SAR) in the primary screening data of high-throughput screening (HTS) assays. The strategy was to perform a hierarchical clustering of the molecules, assign the primary screening data to the created clusters and derive models from the clusters. The models should serve to identify singletons, clusters enriched with actives, not confirmed hits and false-negatives. Two hierarchical clustering algorithms, NIPALSTREE and hierarchical k-means have been developed and adapted for this purpose, respectively. A graphical user interface (GUI) has been implemented to extract SAR from the clustering results. Retrospective and prospective applications of the clustering approach were performed. SAR models were created by combining the clustering results with different chemoinformatic methods. NIPALSTREE projects a data set onto one dimension using principle component analysis. The data set is sorted according to the scoring vector and split at the median position into two subsets. The algorithm is applied recursively onto the subsets. The hierarchical k-means recursively separates a data set into two clusters using the k-means algorithm. Both algorithms are capable of clustering large data sets with more than a million data points. They were validated and compared to each other on the basis of different structural classes. NIPALSTREE provided with the loading vectors first insights into SAR whereas the hierarchical k-means yielded superior results. A GUI was developed allowing the display of and the navigation in the clustering results. Functionalities were integrated to analyse the clusters in the dendrogram, molecules in a cluster, and physicochemical properties of a molecule. Measures were developed to identify clusters enriched with actives, to characterize singletons and to analyse selectivity and specificity. Different protease inhibitors of the COBRA database were examined using the hierarchical k-means algorithm. Supported by similarity searches and nearest neighbour analyses thrombin inhibitor singletons were quickly isolated and displayed in the dendrogram. By scaling enrichment factors to the logarithm of the dendrogram level, clusters enriched with different structural classes of factor Xa inhibitors were simultaneously identified. The observed co-clustering of other protease inhibitors provided a deeper insight into selectivity and specificity and shows the utility of the approach for constructing focussed screening libraries. Specificity was analyzed by extracting and clustering relative frequencies of the protease inhibitors from the clusters of dendrogram level 7. A unique ligand based point of view on the pocketome of the protease enzymes was obtained. To identify not confirmed hits and false-negatives in the primary screening data of HTS assays, three assays were retrospectively analysed with the hierarchical k-means algorithm. A rule catalogue was developed judging hits in terminal clusters based on the cluster size, the percent control values of the entries in a cluster, the overall hit rate, the hit rate in the cluster and the environment of a cluster in the dendrogram. It resulted in the identification of a high proportion of not confirmed hits and provided for each hit a rating in context of related non-hits. This allows prioritizing compounds for follow-up studies. Non-hits and hits were retrieved from terminal clusters containing hits. Molecules bearing false-negative scaffolds were co-extracted and enriched. To minimize the number of false-positives in the extracted lists, Bayesian regularized artificial neutral network classification models were trained with the data. Applying the models marked improvement of enrichment factors for the false-negatives was obtained. It proofs the scaffold-hopping potential of the approach. NIPALSTREE, the hierarchical k-means algorithm and self-organising maps were prospectively applied to identify novel lead candidates for dopamine D3 receptors. Compounds with novel scaffolds and low nanomolar binding affinity (65 nM, compound 42) were identified. To provide a deeper insight into the SAR of these molecules, different alternative computational methods were employed. Support vector-based regression and partial least squares were examined. Predictive models for dopamine D2 and D3 receptor binding affinity values were obtained. Important features explaining SAR were extracted from the models. The prospective application of the models to the diverse and novel virtual screening data was of limited success only. Docking studies were performed using a homology model of the dopamine D3 receptor. The visual inspection of the binding modes resulted in the hypothesis of two alternative binding pockets for the aryl moiety of dopamine D3 receptor antagonists. A pharmacophore model was created simultaneously requiring both aryl moieties. Virtual screening with the model identified a nanomolar hit (65 nM, compound 59) corroborating the hypothesis of the two binding pockets and providing a new lead structure for dopamine D3 receptors. The presented data shows that the combined approach of hierarchically clustering a data set in combination with the subsequent usage of the clusters for model generation is suited to extract SAR from screening data. The models are successful in identifying singletons, clusters enriched with actives, not confirmed hits and false-negative scaffolds.