@phdthesis{Diebold2023,
  author    = {Diebold, Mathias},
  title     = {Virtuelles Screening und Entwicklung selektiver Liganden des Aurora-A - MYCN Komplexes und computergest{\"u}tzte Methoden zur Analyse und Design von PROTACs},
  doi       = {10.25972/OPUS-31759},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-317594},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2023},
  abstract  = {Die Interaktion des onkogenen Transkriptionsfaktors MYCN mit der Ser/Thr Kinase Aurora-A verhindert dessen Abbau {\"u}ber das Ubiquitin Proteasomsystem indem die Rekrutierung des SCF FbxW7 Komplexes verhindert wird. Die Kinase nimmt mit der Bindung an MYCN eine aktive Konformation ein und erh{\"a}lt somit die F{\"a}higkeit zur Kinaseaktivit{\"a}t ohne die sonst notwendige Phosphorylierung von Thr288 oder die Anwesenheit eines Aktivators wie TPX2. Da hohe MYCN Konzentrationen Tumore wie Neuroblastome antreiben, ist die St{\"o}rung der Komplexbildung mit Aurora-A eine valide Strategie zur Entwicklung von Chemotherapeutika. Einige Inhibitoren von Aurora-A wie Alisertib (MLN8237) sind in der Lage, eine Konformations{\"a}nderung in der Kinase zu verursachen, die mit der Bindung von MYCN inkompatibel ist und auf diese Weise den Abbau des Transkriptionsfaktors induziert. Da Aurora-A wichtige Funktionen in der Mitose {\"u}bernimmt, k{\"o}nnte eine direkte Adressierung des Komplexes anstelle einer systemischen Inhibition der Kinase vielversprechender sein. Ziel des Projektes war die Identifizierung von Molek{\"u}len, die selektiv an das Interface des Aurora-A - MYCN Komplexes binden und weiter optimiert werden k{\"o}nnen, um einen gezielten Abbau des Transkriptionsfaktors {\"u}ber einen PROTAC Ansatz zu erm{\"o}glichen. Virtuelle Screenings und molekulardynamische Simulationen wurden durchgef{\"u}hrt, um kommerziell erh{\"a}ltliche Verbindungen zu identifizieren, welche mit einer Bindetasche des Komplexes interagieren, die nur zustande kommt, wenn beide Proteine miteinander interagieren. Aus einem ersten Set von zehn potentiellen Liganden wurde f{\"u}r vier eine selektive Interaktion mit dem Protein - Protein Komplex gegen{\"u}ber Aurora-A oder MYCN alleine in STD-NMR Experimenten best{\"a}tigt. Zwei der Hits besaßen ein identisches Grundger{\"u}st und wurden als Ausganspunkt f{\"u}r die Optimierung zu potenteren Liganden genutzt. Das Ger{\"u}st wurde fragmentweise vergr{\"o}ßert und in Richtung besserer in-silico Ergebnisse und Funktionalisierung zur Anbringung von E3-Ligase-Liganden optimiert. Neun dieser Liganden der zweiten Generation wurden synthetisiert. Um quantitative Bindungsdaten zu erhalten, wurde ein kovalent verkn{\"u}pftes Aurora-A - MYCN Konstrukt entworfen. Die strukturelle und funktionale Integrit{\"a}t wurde in STD-NMR und BLI Experimenten mit bekannten Aurora-A Inhibitoren best{\"a}tigt, sowie in NMR-basierten ATPase Assays. Zus{\"a}tzlich konnte die Kristallstruktur des Konstrukts gel{\"o}st und damit die Validit{\"a}t des Designs best{\"a}tigt werden. Quantitative Messungen der synthetisierten Molek{\"u}le identifizierten HD19S als Hit mit einer zehnfach h{\"o}heren Affinit{\"a}t f{\"u}r das Aurora-A - MYCN Konstrukt im Vergleich zu der Kinase allein. Zus{\"a}tzlich wurden in-silico Untersuchungen zu PROTACs der Aurora-A Kinase durchgef{\"u}hrt. Interaktionen zwischen Aurora-A, der E3-Ligase Cereblon und den Liganden wurden modelliert und f{\"u}r die Erkl{\"a}rung unterschiedlicher Aktivit{\"a}ten der eingesetzten PROTACs verwendet. Zudem zeigte das aktivste PROTAC eine hohe Selektivit{\"a}t f{\"u}r Aurora-A gegen{\"u}ber Aurora-B, obwohl die verwendete Erkennungseinheit (Alisertib) an beide Aurora-Proteine bindet. Dieser Umstand konnte durch energetische Analysen von molekulardynamischen Simulationen der tern{\"a}ren Komplexe erkl{\"a}rt werden. Optimierungsm{\"o}glichkeiten f{\"u}r eine effizientere Degradation von Aurora-A durch die PROTACs wurden basierend auf modifizierten Erkennungseinheiten und verbesserten Linkern untersucht.},
  subject      = {Arzneimitteldesign},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Bothe2021,
  author    = {Bothe, Sebastian Helmut},
  title     = {Fragmentbasiertes Design von p97-Liganden: Identifizierung von Startstrukturen zur Entwicklung von Protein-Protein-Interaktionsinhibitoren f{\"u}r die SHP-Bindestelle der AAA+ ATPase p97},
  doi       = {10.25972/OPUS-23911},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-239112},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2021},
  abstract  = {Die AAA+ ATPase p97 ist ein essenzielles Protein, das an einer Vielzahl zellul{\"a}rer Prozesse beteiligt ist und eine Schl{\"u}sselrolle in der Protein-Hom{\"o}ostase spielt. Die funktionale Diversit{\"a}t von p97 beruht auf der Interaktion zahlreicher unterschiedlicher Kofaktoren, die vorwiegend an die N-Dom{\"a}ne von p97 binden. Aufgrund seiner Bedeutung in der Regulierung diverser physiologischer und pathologischer Prozesse stellt p97 eine interessante Zielstruktur f{\"u}r die Entwicklung neuer Wirkstoffe dar, die insbesondere in der Krebstherapie von Bedeutung sein k{\"o}nnte. Bekannte p97-Inhibitoren greifen vor allem die ATPase-Funktion des Proteins an. Ein neuer pharmakologischer Ansatz stellt die Inhibierung der Kofaktorbindung an die N-Dom{\"a}ne dar. Ein solcher Protein-Protein-Interaktionsinhibitor w{\"a}re nicht nur von therapeutischem Interesse, sondern h{\"a}tte auch einen besonderen Nutzen f{\"u}r die Entschl{\"u}sselung molekularer und zellul{\"a}rer Funktionen von p97-Kofaktoren. In dieser Arbeit wurde ein fragmentbasierter Ansatz f{\"u}r die Identifizierung von chemischen Startstrukturen f{\"u}r die Entwicklung eines Protein-Protein- Interaktionsinhibitors verfolgt. Als Zielstruktur wurde die SHP-Bindestelle in der N-Dom{\"a}ne gew{\"a}hlt. Die Identifizierung von Liganden erfolgte sowohl durch computergest{\"u}tzte Methoden (insbesondere virtuelles Screening und Molekulardynamik-Simulationen) als auch experimentell durch biophysikalische Techniken (wie Biolayer-Interferometrie, R{\"o}ntgenstrukturanalyse und ligandbasierte NMR-Techniken). Die Grundlage des computerbasierten Designs stellte eine Analyse der bekannten Kristallstrukturen der p97-Komplexe mit den SHP-Motiven der Kofaktoren UFD1 und Derlin-1 dar. Dar{\"u}ber hinaus dienten Molekulardynamik-Simulationen der Analyse der Wassereigenschaften innerhalb der SHP-Bindestelle. Darauf aufbauend wurden verschiedene Pharmakophormodelle entwickelt, die die Grundlage des im Anschluss durchgef{\"u}hrten virtuellen Screenings und Dockings bildeten. Anhand der Ergebnisse von Molekulardynamik-Simulationen wurden zehn Verbindungen f{\"u}r die experimentelle Validierung ausgew{\"a}hlt. Hiervon konnten zwei Fragmente in STD-NMR- und Biolayer-Interferometrie-Experimenten als Liganden best{\"a}tigt werden. In einem parallel durchgef{\"u}hrten biophysikalischen Fragmentscreening mittels Biolayer-Interferometrie wurden unter mehr als 650 Verbindungen 22 identifiziert, die an die N-Dom{\"a}ne binden. 15 dieser Fragmente wurden durch einen orthogonalen STD-NMR-Assay best{\"a}tigt. F{\"u}nf dieser Verbindungen zeigten Affinit{\"a}ten mit KD-Werten kleiner 500μMund g{\"u}nstigen Ligandeffizienzen. Des Weiteren konnte die Bindungskinetik und Affinit{\"a}t des in der Literatur als p97-Inhibitor berichteten Naturstoffes Xanthohumol bestimmt und eine Bindung an die N-Dom{\"a}ne best{\"a}tigt werden. Zur Identifizierung m{\"o}glicher Bindestellen dieser f{\"u}nf Fragmente wurden mixed-solvent Molekulardynamik-Simulationen durchgef{\"u}hrt. Diese ergaben, dass alle Verbindungen die SHP-Bindestelle in der N-Dom{\"a}ne adressieren. Die Regionen fielen mit hot spots der Kofaktorwechselwirkungen zusammen und stellen somit m{\"o}gliche Ankerpunkte f{\"u}r die Weiterentwicklung dar. F{\"u}r zwei Fragmente konnten die postulierten Bindestellen mittels R{\"o}ntgenstrukturanalyse bzw. STD-NMR-Messungen an p97-Alanin-Mutanten best{\"a}tigt werden. Die erhaltene R{\"o}ntgenstruktur ist die erste p97-Struktur, die ein gebundenes Fragment an der N-Dom{\"a}ne zeigt.},
  subject      = {Arzneimitteldesign},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Kuhn2019,
  author    = {Kuhn, Maximilian},
  title     = {Strukturbasiertes Design von MIP-Inhibitoren und computergest{\"u}tzte Selektivit{\"a}tsuntersuchung gegen{\"u}ber MIP- und humanen FKB-Proteinen},
  doi       = {10.25972/OPUS-16575},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-165757},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2019},
  abstract  = {Bakterielle und parasit{\"a}re MIP-Proteine stellen wichtige Virulenzfaktoren dar, deren Inhibition das {\"U}berleben der Erreger sowie deren Penetration in menschliche Zellen stark einschr{\"a}nken kann. In dieser Arbeit standen die MIP-Proteine von Burkholderia pseudomallei (Ausl{\"o}ser der Melioidose) und Legionella pneumophila (Legion{\"a}rskrankheit) im Fokus. Außerdem wurde das MIP-Protein von Trypanosoma cruzi (Chagas-Krankheit) untersucht. Die strukturverwandten humanen FKB-Proteine FKBP12 und FKBP52 sind relevante „off-targets", wie Experimente mit Knockout-M{\"a}usen gezeigt haben. Ziel dieser Arbeit war die Verbesserung von bekannten MIP-Inhibitoren im Hinblick auf ihre Affinit{\"a}t und Selektivit{\"a}t f{\"u}r MIP-Proteine gegen{\"u}ber den beiden genannten FKB-Proteinen bei gleichzeitig verbesserter L{\"o}slichkeit, mit Hilfe von in silico Methoden. Ausgangspunkt waren hierbei zwei von Dr. Christina Juli und Dr. Florian Seufert entwickelte Leitstrukturen, welche ein Pipecolins{\"a}uregrundger{\"u}st aufweisen. Diese Referenzliganden beinhalten einen 3,4,5-Trimethoxyphenylring (TMPR, vgl. Ref_t) bzw. einen Pyridinylring (Ref_p). Beim Vergleich von insgesamt 32 MIP- und FKB-Proteinen konnten in zwei Loop-Bereichen, welche 50er bzw. 80er Loop genannt werden, relevante Unterschiede in der Aminos{\"a}uresequenz identifiziert werden. Die Nummerierung bezieht sich stets auf FKBP12. Diese Unterschiede ließen sich zum Design von vergleichsweise selektiv an MIP-Proteine bindenden Molek{\"u}len nutzen. Der 50er Loop ist in nahezu allen MIP-Proteinen (jedoch nicht in BpsMIP) im Vergleich zu den FKB-Proteinen um zwei Aminos{\"a}uren verk{\"u}rzt. Dadurch befindet sich das Proteinr{\"u}ckgrat von LpnMIP (Gln49) und TcrMIP (Arg49) n{\"a}her am Zentrum der Bindetasche (definiert als Ile56, welches durch die Pipecolins{\"a}ureesterfunktion der Liganden adressiert wird). MD-Simulationen der beiden Apoproteine belegten, dass die geringere Distanz nicht durch Artefakte beim Modellieren der Strukturen bedingt ist. Aufbauend auf dieser Erkenntnis wurde gezeigt, dass der Pyridinylring von Ref_p eine Wasserstoffbr{\"u}cke zu Gln49 ausbildet. Experimentell wurde dieser Befund durch eine entsprechende chemische Verschiebung der Aminos{\"a}ure im NMR-Experiment von Dr. Kristian Schweimer best{\"a}tigt. Durch {\"U}berbr{\"u}ckung des Pipecolins{\"a}urerings (Ligand 6bp) konnte die Wasserstoffbr{\"u}cke in MD-Simulationen weiter stabilisiert werden. Durch Rechnungen zur Absch{\"a}tzung der freien Bindungsenthalpien (mittels LIE und MM/GBSA) wurde eine erh{\"o}hte Affinit{\"a}t von 6bp im Vergleich zu Ref_p in LpnMIP ermittelt. Im Laufe der Arbeit wurde anhand von pIC50-Werten, welche von Dr. Mathias Weiwad bestimmt wurden, erkannt, dass Liganden mit Pyridinylring oftmals eine bessere Affinit{\"a}t in LpnMIP aufweisen als die entsprechenden Liganden mit TMPR. Durch MD Simulationen wurde nachgewiesen, dass der TMPR in LpnMIP nur schwer an der in den anderen Proteinen bevorzugten Position binden kann. Grund hierf{\"u}r ist die Mutation einer Aminos{\"a}ure (zu Pro57) in diesem Bereich von LpnMIP: Diese verf{\"u}gt {\"u}ber eine wenig flexible Seiten-kette, an welche sich der TMPR auf Grund seiner Rigidit{\"a}t nicht anpassen kann, was die Interaktion zwischen Protein und Ligand st{\"o}rt. Der Pyridinylring von Ref_p ist hiervon nicht betroffen, da er bevorzugt an einer anderen Stelle (Gln49, s. o.) bindet. Der 80er Loop weist in vielen MIP-Proteinen deutlich hydrophobere Aminos{\"a}uren auf als in FKB-Proteinen. Von besonderem Interesse ist die Position 90, da hier in BpsMIP und LpnMIP sterisch weniger anspruchsvolle Aminos{\"a}uren (Val, Pro) vorliegen als in den bei-den FKB-Proteinen (Ile, Lys). Dieser Unterschied wurde mit kleinen hydrophoben Substituenten am Phenylring der Liganden adressiert. Bereits im Docking zeigten sich die positiven Effekte der para-Substitution durch Halogenatome oder eine Methylgruppe. Die von Dr. Mathias Weiwad und Dr. Mirella Vivoli ermittelten pIC50- bzw. pKi-Werte best{\"a}tigten diesen Trend. Zugleich nahm die Affinit{\"a}t zu FKBP12 deutlich ab. Bei der Untersuchung der Referenzliganden sowie deren Chlor- und Bromderivate in MD-Simulationen zeigte sich, dass der Phenylring der Liganden in den MIP-Proteinen bevorzugt in Richtung des 80er Loops orientiert ist; in den FKB-Proteinen liegt er hingegen um etwa 110° gedreht vor und kann somit schlechter mit der Bindetasche interagieren. Besonders ausgepr{\"a}gt ist dieser Effekt in FKBP12. Basierend auf diesen Ergebnissen wurde der Phenylring durch einen 4-Bromo-1H-imidazol-2-ylsubstituenten ersetzt (Ligand 8ap). Dieser ist in der Lage, in der erwarteten Orientierung im Bereich des 80er Loops von BpsMIP zu binden und gleichzeitig eine stabile Wasserstoffbr{\"u}cke zu Asp37 auszubilden. Hieraus resultiert f{\"u}r den Liganden eine deutlich h{\"o}here Affinit{\"a}t in LIE- und MM/GBSA-Rechnungen; in FKBP12 blieb sie auf Grund der dort instabilen Interaktion unver{\"a}ndert. Die berechneten Energien k{\"o}nnen unmittelbar f{\"u}r einen relativen Vergleich verschiedener Liganden in einer Bindetasche verwendet werden. F{\"u}r die Vorhersage von pKi- bzw. pIC50-Werten in den verschiedenen Proteinen ist eine Kalibrierung gegen die gemessenen Affinit{\"a}ten erforderlich. Dies wurde f{\"u}r BpsMIP durchgef{\"u}hrt, indem eine lineare Korrelation zwischen den pKi- bzw. pIC50-Werten und den mit MM/GBSA ermittelten Energien aufgestellt wurde. F{\"u}r LIE wurde auf publizierte Werte von Lamb et al. zur{\"u}ckgegriffen. Die berechneten Affinit{\"a}ten stimmen f{\"u}r die bereits getesteten Inhibitoren gut mit den experimentellen pKi- und pIC50-Werten {\"u}berein. Anhand der Modelle werden f{\"u}r 8ap Werte vorhergesagt, die besser als die experimentellen Affinit{\"a}ten bekannter Liganden sind. Idealerweise k{\"o}nnen auch aus den Scores, die durch Docking erhalten werden, bereits R{\"u}ckschl{\"u}sse auf die Affinit{\"a}ten der Liganden gezogen werden. F{\"u}r die untersuchten Proteine war dies, auf Grund des engen Bereichs der experimentell ermittelten pKi- und pIC50-Werte, nicht mit hinreichender Richtigkeit m{\"o}glich. Um die Scores dennoch f{\"u}r die Beurteilung neuer Liganden verwenden zu k{\"o}nnen, wurden logistische Regressionsmodelle erstellt. Anhand dieser kann abgesch{\"a}tzt werden, ob ein Molek{\"u}l in BpsMIP submikromolare Affinit{\"a}t aufweist. Die Richtigkeit dieser Vorhersagemodelle konnte durch die Ber{\"u}cksichtigung dreier weiterer Deskriptoren (Konfiguration am Stereozentrum der Pipecolins{\"a}ure, Molekulargewicht und logD-Wert) deutlich verbessert werden, wobei die AUC der entsprechenden ROC-Kurven Werte bis zu 0.9 erreichte. Diese Modelle k{\"o}nnen f{\"u}r die Postprozessierung eines Dockings angewendet werden, um die vielversprechendsten Kandidaten zu identifizieren und anschließend in rechnerisch anspruchsvolleren MD-Simulationen genauer zu untersuchen. Mit dieser Arbeit wurde zur Weiterentwicklung der Leitstrukturen Ref_t und Ref_p beigetragen. Viele der getesteten Derivate wiesen deutlich verbesserte L{\"o}slichkeit bei gleichbleibender Affinit{\"a}t auf. Ferner wurden erstmalig detailliert die Unterschiede in den Bindetaschen zwischen 32 MIP- und FKB-Proteinen evaluiert. Hiervon wurden f{\"u}nf in MD-Simulationen als Apoprotein und im Komplex mit verschiedenen Inhibitoren verglichen. Anhand dieser Simulationen wurde nachgewiesen, dass jeweils eine Aminos{\"a}ure in BpsMIP und LpnMIP im Vergleich zum wichtigsten „off-target" FKBP12 selektiv durch eine Wasserstoffbr{\"u}cke adressiert werden kann. Durch LIE- und MM/GBSA-Rechnungen konnte gezeigt werden, dass in diesen hochkonservierten Bindetaschen eine bedeutende Modulation der Affinit{\"a}t zugunsten von BpsMIP m{\"o}glich ist.},
  subject      = {Computational chemistry},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Hein2014,
  author    = {Hein, Michael},
  title     = {Entwicklung computergest{\"u}tzter Methoden zur Bewertung von Docking-L{\"o}sungen und Entwurf niedermolekularer MIP-Inhibitoren},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-101585},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2014},
  abstract  = {Dockingbasierte Ans{\"a}tze z{\"a}hlen zu den wichtigsten Komponenten im virtuellen Screening. Sie dienen der Vorhersage der Ligandposition und -konformation in der Bindetasche sowie der Absch{\"a}tzung der Bindungsaffinit{\"a}t zum Protein. Bis heute stellt die korrekte Identifizierung proteingebundener Ligandkonformationen ein noch nicht vollst{\"a}ndig gel{\"o}stes Problem f{\"u}r Scoringfunktionen dar. Der erste Teil der vorliegenden Arbeit ist daher der Entwicklung computergest{\"u}tzter Methoden zur Bewertung von Docking-L{\"o}sungen gewidmet. Der Fokus eines ersten Teilprojektes lag auf der Ber{\"u}cksichtigung der Abs{\"a}ttigung vergrabener Wasserstoffbr{\"u}ckenakzeptoren (HBA) und -donoren (HBD) bei der Bewertung von Docking-L{\"o}sungen. Nicht-abges{\"a}ttigte vergrabene HBA und HBD stellen einen der Bindungsaffinit{\"a}t abtr{\"a}glichen Beitrag dar, der bis dato aufgrund fehlender Struktur- bzw. Affinit{\"a}tsdaten in Scoringfunktionen vernachl{\"a}ssigt wird. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde auf der Basis einer detaillierten Untersuchung zur H{\"a}ufigkeit vergrabener nicht-abges{\"a}ttigter HBA und HBD in hochaufgel{\"o}sten Protein-Ligand-Komplexen des Hartshorn-Datensatzes eine empirische Filterfunktion („vnaHB"-Filterfunktion) entwickelt, die unerw{\"u}nschte Ligandbindeposen erkennt und von der Bewertung mittels Scoringfunktionen ausschließt. Der praktische Nutzen der empirischen Filterfunktion wurde f{\"u}r die Scoringfunktionen SFCscore und DSX anhand vorgenerierter Docking-L{\"o}sungen des Cheng-Datensatzes untersucht. Die H{\"a}ufigkeitsuntersuchung zeigt, dass eine Abs{\"a}ttigung vergrabener polarer Gruppen in Protein-Ligand-Komplexen f{\"u}r eine hochaffine Protein-Ligand-Bindung notwendig ist, da vergrabene nicht-abges{\"a}ttigte HBA und HBD nur selten auftreten. Eine vollst{\"a}ndige Abs{\"a}ttigung durch entsprechende Proteinpartner wird f{\"u}r ca. 48 \% der untersuchten Komplexe beobachtet, ca. 92 \% weisen weniger als drei haupts{\"a}chlich schwache, nicht-abges{\"a}ttigte HBA bzw. HBD (z. B. Etherfunktionen) auf. Unter Einbeziehung von Wassermolek{\"u}len in die H{\"a}ufigkeitsanalyse sind sogar f{\"u}r ca. 61 \% aller Komplexe alle wasserstoffbr{\"u}ckenbindenden Gruppen abges{\"a}ttigt. Im Gegensatz zu DSX werden f{\"u}r SFCscore nach Anwendung der empirischen Filterfunktion erh{\"o}hte Erfolgsraten f{\"u}r das Auffinden einer kristallnahen Pose (≤ 2.0 {\AA} Abweichung) unter den am besten bewerteten Docking-Posen erzielt. F{\"u}r die beste SFCscore-Funktion (SFCscore::229m) werden Steigerungen dieses als „Docking Power" bezeichneten Kriteriums f{\"u}r die Top-3-Posen (Erfolgsrate f{\"u}r die Identifizierung einer kristallnahen 2.0 {\AA} Pose unter den besten drei Docking-L{\"o}sungen) von 63.1 \% auf 64.2 \% beobachtet. In einem weiteren Teilprojekt wurden repulsive Protein-Ligand-Kontakte infolge sterischer {\"U}berlappungen der Bindungspartner bei der Bewertung von Docking-L{\"o}sungen ber{\"u}cksichtigt. Die ad{\"a}quate Einbeziehung solcher repulsiver Kontakte im Scoring ist f{\"u}r die Identifizierung proteingebundener Ligandkonformationen entscheidend, jedoch aufgrund fehlender Affinit{\"a}ts- bzw. Strukturdaten problematisch. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde auf der Basis des Lennard-Jones-Potentiales des AMBER-Kraftfeldes zun{\"a}chst ein neuer Deskriptor zur Beschreibung repulsiver Kontakte („Clash"-Deskriptor) entwickelt und zur Untersuchung der H{\"a}ufigkeit ung{\"u}nstiger Protein-Ligand-Kontakte in hochaufgel{\"o}sten Protein-Ligand-Komplexen des Hartshorn-Datensatzes herangezogen. Eine aus der H{\"a}ufigkeitsverteilung abgeleitete empirische Filterfunktion („Clash"-Filterfunktion) wurde anschließend der Bewertung von Docking-L{\"o}sungen des Cheng-Datensatzes mittels der Scoringfunktionen SFCscore und DSX vorgeschaltet, um unerw{\"u}nschte Ligandbindeposen auszuschließen. Die H{\"a}ufigkeitsuntersuchung zeigt, dass vorwiegend schwache repulsive Kontakte in Protein-Ligand-Komplexen auftreten. So werden in 75 \% der Komplexe des Hartshorn-Datensatzes abstoßende Potentiale unter 0.462 kcal/mol beobachtet. Zwar betragen die ung{\"u}nstigen Beitr{\"a}ge pro Komplex f{\"u}r 50 \% aller Strukturen ca. 0.8 kcal/mol bis 2.5 kcal/mol, jedoch k{\"o}nnen diese auf Ungenauigkeiten der Kristallstrukturen zur{\"u}ckzuf{\"u}hren sein bzw. durch g{\"u}nstige Protein-Ligand-Wechselwirkungen kompensiert werden. Die Anwendung der „Clash"-Filterfunktion zeigt signifikante Verbesserungen der Docking Power f{\"u}r SFCscore. F{\"u}r die beste SFCscore-Funktion (SFCscore::frag) werden Steigerungen der Erfolgsraten f{\"u}r das Auffinden einer kristallnahen Pose unter den drei am besten bewerteten Docking-L{\"o}sungen von 61.4 \% auf 86.9 \% erzielt, was an die Docking Power der bis dato besten Scoringfunktionen aus der Literatur (z. B. DSX, GlideScore::SP) heranreicht (Docking Power (DSX): 92.6 \%; Docking Power (GlideScore::SP): 86.9 \%). Die „Clash"-Filterfunktion allein ist auch der Kombination der „Clash"- und der „vnaHB"-Filterfunktion {\"u}berlegen. Ein weiterer Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit wurde auf die Einbeziehung von Decoy-Daten (Struktur- und Affinit{\"a}tsdaten schwach affiner und inaktiver Liganden) im Zuge der Entwicklung computergest{\"u}tzter Methoden zur Bewertung von Docking-L{\"o}sungen gelegt. Dadurch soll eine ad{\"a}quate Ber{\"u}cksichtigung ung{\"u}nstiger Beitr{\"a}ge zur Bindungsaffinit{\"a}t erm{\"o}glicht werden, die f{\"u}r die Richtigkeit und Zuverl{\"a}ssigkeit ermittelter Vorhersagen essentiell ist. In der vorliegenden Arbeit wurden bin{\"a}re Klassifizierungsmodelle zur Bewertung von Docking-L{\"o}sungen entwickelt, die die Einbeziehung von Decoy-Daten ohne die Verf{\"u}gbarkeit von Affinit{\"a}tsdaten erlauben. Der Random-Forest-Algorithmus (RF), SFCscore-Deskriptoren, der neu entwickelte „Clash"-Deskriptor, und die Decoy-Datens{\"a}tze von Cheng und Huang (Trainingsdaten) bilden die Grundlage des leistungsf{\"a}higsten Klassifizierungsmodells. Der praktische Nutzen des „besten" RF-Modells wurde nach Kombination mit der Scoringfunktion DSX anhand der Docking Power f{\"u}r das Auffinden einer kristallnahen Pose auf Rang 1 am unabh{\"a}ngigen Cheng-/Huang- (Komplexe, die nicht in den Trainingsdaten enthalten sind) und CSAR-2012-Testdatensatz untersucht. Gegen{\"u}ber einer alleinigen Anwendung von DSX werden an beiden Testdatens{\"a}tzen weitere Verbesserungen der Docking Power erzielt (Cheng-/Huang-Testdatensatz: DSX 84.24 \%, RF 87.27 \%; CSAR-2012-Testdatensatz: DSX 87.93 \%, RF 91.38 \%). Das „beste" Modell zeichnet sich durch die zuverl{\"a}ssige Vorhersage richtig-positiver Docking-L{\"o}sungen f{\"u}r einige wenige Komplexe aus, f{\"u}r die DSX keine kristallnahe Ligandkonformation identifizieren kann. Ein visueller Vergleich der jeweils am besten bewerteten RF- und DSX-Pose f{\"u}r diese Komplexe zeigt Vorteile des RF-Modells hinsichtlich der Erkennung f{\"u}r die Protein-Ligand-Bindung essentieller Wechselwirkungen. Die Untersuchung der Bedeutung einzelner SFCscore-Deskriptoren f{\"u}r die Klassifizierung von Docking-L{\"o}sungen sowie die Analyse der Misserfolge nach Anwendung des Modells geben wertvolle Hinweise zur weiteren Optimierung der bestehenden Methode. Hinsichtlich der zu bewertenden Eigenschaften ausgeglichenere Trainingsdaten, Weiterentwicklungen bestehender SFCscore-Deskriptoren sowie die Implementierung neuer Deskriptoren zur Beschreibung bis dato nicht-ber{\"u}cksichtigter Beitr{\"a}ge zur Bindungsaffinit{\"a}t stellen Ansatzpunkte zur Verbesserung dar. Der zweite Teil der vorliegenden Arbeit umfasst die Anwendung dockingbasierter Methoden im Rahmen der Entwicklung neuer Inhibitoren des „Macrophage Infectivity Potentiator"-(MIP)-Proteins von Legionella pneumophila und Burkholderia pseudomallei. Das MIP-Protein von Legionella pneumophila stellt einen wichtigen Virulenzfaktor und daher ein attraktives Zielprotein f{\"u}r die Therapie der Legionellose dar. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit erfolgten systematische Optimierungen des Pipecolins{\"a}ure-Sulfonamides 1, des bis dato besten niedermolekularen MIP-Inhibitors (IC50 (1): 9 ± 0.7 µM). Nach Hot-Spot-Analysen der Bindetasche wurden Docking-Studien zur Auswahl aussichtsreicher Kandidaten f{\"u}r die Synthese und Testung auf MIP-Inhibition durchgef{\"u}hrt. Die Ergebnisse der Hot-Spot-Analysen zeigen g{\"u}nstige Wechselwirkungsbereiche f{\"u}r Donorgruppen und hydrophobe Substituenten in meta-Position sowie Akzeptorgruppen in para-Position des Benzylringes von 1 auf. Die Einf{\"u}hrung einer Nitrofunktion in para-Position des Benzylringes von 1 (2h) resultiert in einer erh{\"o}hten MIP-Inhibition (IC50 (2h): 5 ± 1.5 µM), was wahrscheinlich auf die Ausbildung einer zus{\"a}tzlichen Wasserstoffbr{\"u}cke zu Gly116 zur{\"u}ckzuf{\"u}hren ist. Selektivit{\"a}tsverbesserungen gegen{\"u}ber dem strukturverwandten humanen FKBP12-Protein werden insbesondere f{\"u}r das para-Aminoderivat von 1 (2n) erzielt (Selektivit{\"a}tsindex (1): 45, Selektivit{\"a}tsindex (2n): 4.2; mit Selektivit{\"a}tsindex = IC50 (MIP)/IC50 (FKBP12)). Der Ersatz des hydrophoben Trimethoxyphenylrestes von 1 durch einen Pyridinring (2s) f{\"u}hrt zu einer verbesserten L{\"o}slichkeit bei vergleichbarer MIP-Inhibition. Das MIP-Protein von Burkholderia pseudomallei spielt eine wichtige Rolle in der Pathogenese der Melioidose und stellt daher ein attraktives Zielprotein f{\"u}r die Entwicklung neuer Arzneistoffe dar. In der vorliegenden Arbeit erfolgten Optimierungen des bis dato besten niedermolekularen MIP-Inhibitors 1. Ausgehend von einem Strukturvergleich von Burkholderia pseudomallei MIP mit Legionella pneumophila MIP und einer Hot-Spot-Analyse der Burkholderia pseudomallei MIP-Bindetasche wurden Docking-Studien zur Auswahl aussichtsreicher Kandidaten f{\"u}r die Synthese und Testung auf MIP-Inhibition durchgef{\"u}hrt. Der Strukturvergleich zeigt eine hohe Homologie beider Bindetaschen. Gr{\"o}ßere konformelle {\"A}nderungen werden lediglich f{\"u}r den von Ala94, Gly95, Val97 und Ile98 geformten Bindetaschenbereich beobachtet, was unterschiedliche Optimierungsstrategien f{\"u}r 1 erforderlich macht. G{\"u}nstige Wechselwirkungsbereiche der Burkholderia pseudomallei MIP-Bindetasche finden sich einerseits f{\"u}r Donorgruppen oder hydrophobe Substituenten in para-Position des Benzylringes (Region A) von 1, andererseits f{\"u}r Akzeptor- bzw. Donorgruppen in para- bzw. meta-/para-Position des Trimethoxyphenylringes (Region B). Anhand von Docking-Studien konnten sowohl f{\"u}r Variationen in Region A als auch in Region B aussichtsreiche Kandidaten identifiziert werden. Initiale MIP-Inhibitionsmessungen der bis dato synthetisierten Derivate deuten auf erh{\"o}hte Hemmungen im Vergleich zu 1 hin. Der Ersatz des hydrophoben Trimethoxyphenylrestes von 1 durch einen Pyridinring f{\"u}hrt auch hier zu vergleichbarer MIP-Inhibition bei verbesserter L{\"o}slichkeit. Derzeit sind weitere Synthesen und Testungen aussichtsreicher Liganden durch die Kooperationspartner geplant. Die Ergebnisse der Inhibitionsmessungen sollen deren Nutzen als MIP-Inhibitoren aufzeigen und wertvolle Informationen f{\"u}r weitere Zyklen des strukturbasierten Wirkstoffdesigns liefern.},
  subject      = {Arzneimitteldesign},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Topf2013,
  author    = {Topf, Christine},
  title     = {Design, Synthese und biologische Testung von KasA-Inhibitoren als potentielle Wirkstoffe gegen Mycobacterium tuberculosis},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-77865},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2013},
  abstract  = {Im Mittelpunkt dieser Arbeit stand die Entwicklung neuer Wirkstoffe gegen Tuberkulose, einer schwerwiegenden bakteriellen Infektionskrankheit, die am h{\"a}ufigsten die Lunge bef{\"a}llt. Die Entwicklung neuer Arzneistoffe gegen diese Erkrankung ist immens wichtig, da nach Angaben der WHO weltweit j{\"a}hrlich {\"u}ber 1 Million Menschen an den Folgen der Tuberkulose sterben, derzeit kein effizienter Impfstoff zur Verf{\"u}gung steht und sich die Therapiem{\"o}glichkeiten auf wenige Arzneistoffe beschr{\"a}nken. Zudem steigt weltweit das Auftreten von arzneistoff- und totalresistenten Tuberkuloseformen. Tuberkulose wird vorwiegend durch das Mycobacterium tuberculosis erregt. Eine Besonderheit des M. tuberculosis stellt die mykobakterielle Zellwand dar, da diese durch einen hohen Anteil an Fetts{\"a}uren besonders wachsartig und dick ist. Die mykobakterielle Fetts{\"a}uresynthese unterscheidet sich signifikant von der Synthese eukaryotischer Fetts{\"a}uren. Daher besteht die M{\"o}glichkeit, Inhibitoren der mykobakteriellen Fetts{\"a}uresynthese als effektive und selektive neue Antituberkulotika zu entwickeln. Zielstruktur dieser Arbeit ist KasA (β-Ketoacylsynthase), ein Enzym der mykobakteriellen Fetts{\"a}uresynthese II, das die Kondensation zwischen der wachsenden Fetts{\"a}urekette und Malonyl-ACP katalysiert. Ein literaturbekannter KasA-Inhibitor ist Thiolactomycin, ein Thiolacton-Derivat mit einer schwachen inhibitorischen Aktivit{\"a}t (IC50: 242 µM; Kd 226 µM), f{\"u}r den eine KasA-Komplexstruktur verf{\"u}gbar ist. Ziel der Arbeit war es, mittels computergest{\"u}tzten Wirkstoffdesigns neue Leitstrukturen f{\"u}r KasA-Inhibitoren zu entwickeln und davon abgeleitet Substanzbibliotheken kleiner Molek{\"u}le zu synthetisieren. Zur Bestimmung der In-vitro-Aktivit{\"a}ten sollte KasA exprimiert und ein Assay etabliert werden. Theoretische und experimentelle Affinit{\"a}ten sollten anschließend analysiert und bewertet werden. Zur Identifizierung neuer potenzieller KasA-Inhibitoren wurde mit Hilfe des Thiolactomycin-Bindemodus ein Pharmakophor-Modell erstellt. In diesem wurden die essentielle Wasserstoffbr{\"u}cke zwischen den Histidinen und dem Carbonyl-Sauerstoff des Thiolactonrings, zwei hydrophobe Bereiche und ein verbindendes Strukturelement definiert und das Volumen des Pharmakophors begrenzt. Das Screening der Datenbank erfolgte mit GOLD4.0 und GOLDscore. Zur Identifizierung der 16 aussichtsreichsten Verbindungen wurden Rescorings mit ChemScore und sfc_score290m durchgef{\"u}hrt, sowie verschiedene physikochemische Deskriptoren und der errechnete Bindungsmodus einbezogen. Ausgew{\"a}hlte Verbindungen des Screenings wurden synthetisiert. Weitere Variationen wurden durch Einf{\"u}hrung von Substituenten und Bromierung und Nitrierung der Grundger{\"u}ste erhalten. Zur biologischen Testung dieser Verbindungen konnte KasA in M. smegmatis exprimiert werden. Die Reinigung des Proteins erfolgte mittels Affinit{\"a}ts- und Gr{\"o}ßenausschlusschromatographie. Affinit{\"a}tswerte an KasA konnten mit einem Fluoreszenzassays bestimmt werden, da in jedem KasA-Monomer vier Tryptophane zur intrinsischen Fluoreszenz beitragen. Die Bindung eines Inhibitors in die TLM-Bindetasche f{\"u}hrte zum Quenching der Fluoreszenz von KasA und konnte unter Ber{\"u}cksichtigung von Verd{\"u}nnungs- und inneren Filtereffekten zur Berechnung der Dissoziationskonstante Kd herangezogen werden. Die In-vitro-Untersuchungen der Inhibitoren von KasA zeigten im Vergleich zu TLM eine Verbesserung der Affinit{\"a}t bis zu einem Faktor von 11, die beste Verbindung war das Nitroisatin-Derivat 2l (22.1 µM). Einen Hinweis auf Hemmung des Wachstums von Mykobakterien war f{\"u}r die Verbindungen 2e (5-Nitro-1-phenethyl-2,3-indolindion) und 3a (5,7-Dibrom-1-(4-chlorbenzyl)indolin-2,3-dion) ersichtlich. Die {\"u}brigen Verbindungen zeigten keine Aktivit{\"a}t, was dadurch bedingt sein kann, dass sie Substanzen nicht lipophil genug sind (clogP-Werte zwischen 1 und 3), um die mykobakterielle Zellwand zu durchdringen. Analog dem Docking im Rahmen des virtuellen Screenings wurde ein Docking mit GOLD4.0 und GOLDscore f{\"u}r die Substanzbibliothek durchgef{\"u}hrt. Verglichen mit den In-vitro-Affinit{\"a}ten konnte eine gute {\"U}bereinstimmung in der Differenzierung der Substanzklassen gefunden werden. Da kleine Molek{\"u}le mit großer biologischer Aktivit{\"a}t zu bevorzugen sind, wurde die „ligand efficiency", die inhibitorische Potenz unabh{\"a}ngig vom Molekulargewicht, f{\"u}r die Verbindungen berechnet. F{\"u}r die Substanzbibliothek wurde eine gute Korrelation von „ligand efficiency" und GOLDscore pro Schweratom erzielt (R2=0.65), beste Substanzgruppen waren monoalkylierte Uracil- und Isatin-Derivate. Der beste Wert wurde f{\"u}r das Isatin-Derivat 1a erzielt. Mit den erarbeiteten theoretischen und experimentellen Ergebnissen und den etablierten Methoden bietet diese Arbeit eine wichtige Grundlage, um erste „hits" von KasA-Inhibitoren zu neuen Leitstrukturen f{\"u}r Wirkstoffe gegen Mycobakterium tuberculosis zu entwickeln.},
  subject      = {Tuberkelbakterium},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Schaefer2012,
  author    = {Schaefer, Benjamin},
  title     = {Computergest{\"u}tzte Untersuchungen zur Inhibition und Dynamik der ß-Ketoacyl-ACP-Synthase I (KasA) aus Mycobacterium tuberculosis},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-74635},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2012},
  abstract  = {Die vorliegende Arbeit beschreibt die Durchf{\"u}hrung computergest{\"u}tzter Untersuchungen an den Wildtyp-Kristallstrukturen dieses Enzyms - einerseits zur Suche nach neuen Inhibitoren im Rahmen von virtuellen Screening- (VS-) Studien, andererseits zur Charakterisierung der strukturellen Flexibilit{\"a}t mit Hilfe von Molekulardynamik- (MD-) Simulationen. F{\"u}r ein erstes VS wurde zun{\"a}chst eine Datenbank von mehreren Millionen kommerziell erh{\"a}ltlichen Verbindungen mit Arzneistoff-{\"a}hnlichen physikochemischen Eigenschaften erstellt. Als Ausgangspunkt der Screening-Studie diente ein Teildatensatz, welcher mit Hilfe eines auf dem nativen Bindemodus des KasA-Inhibitors Thiolactomycin (TLM) beruhenden Pharmakophormodells erhalten wurde. Diese Verbindungen wurden in die Bindetasche von KasA gedockt und die Qualit{\"a}t der erhaltenen Posen in einem Re- und Konsensus-Scoring-Verfahren bewertet. Schließlich wurden 14 Substanzen k{\"a}uflich erworben und im Rahmen einer Fluoreszenz-Bindungsstudie experimentell getestet. F{\"u}r sechs Molek{\"u}le war gegen{\"u}ber KasA eine schwache, zu TLM vergleichbare Aktivit{\"a}t zu verzeichnen. Eine zweite VS-Studie befasste sich mit der Bewertung der Bindungsaffinit{\"a}t synthetisch leicht zug{\"a}nglicher Derivate von GS95, einem gegen{\"u}ber dem KasA-Wildtyp aktiven Molek{\"u}l mit einer 1-Benzyluracil-Grundstruktur. Anhand geeigneter Synthesebausteine wurde eine virtuelle Datenbank von insgesamt 16 Derivaten erstellt, welche in die Bindetasche des Enzyms gedockt wurden. F{\"u}r die vorhergesagten Bindemodi erfolgte dann eine Absch{\"a}tzung der freien Bindungsenthalpie. Nach einer Bewertung der Orientierungen auf Basis der errechneten ΔG-Werte sowie einer visuellen Analyse wurden schließlich elf Verbindungen synthetisiert und im Fluoreszenz-Experiment getestet, wobei f{\"u}r alle Uracilderivate eine Aktivit{\"a}t zu beobachten war. Die Kd-Werte fallen jedoch {\"a}hnlich hoch aus wie bei GS95. Zur Untersuchung der Strukturdynamik des KasA-Wildtyps wurden drei MD-Simulationen des homodimeren Proteins von je 15 ns L{\"a}nge durchgef{\"u}hrt. Mit Hilfe von 2D-RMSD-Berechnungen und einer hierarchischen Clusteranalyse wurden aus den drei Simulationen insgesamt zehn repr{\"a}sentative Snapshots entnommen, welche die im Rahmen der Simulationszeit von insgesamt 90 ns produzierte strukturelle Vielfalt der Bindetasche von KasA wiedergeben. Wie die Analysen zeigen, wird ein dualer Charakter hinsichtlich der Flexibilit{\"a}t der unmittelbaren Taschenreste beobachtet. Hierbei zeigt Phe404 eine besonders ausgepr{\"a}gte strukturelle Vielfalt; diese Beobachtung deckt sich mit der gatekeeper-Rolle der Aminos{\"a}ure zwischen der Malonyl-Bindetasche und dem Acyl-Bindekanal, welcher f{\"u}r die Unterbringung der wachsenden Fetts{\"a}urekette im Enzym w{\"a}hrend der Katalyse verantwortlich zeichnet. Dar{\"u}ber hinaus erkl{\"a}rt die hohe Flexibilit{\"a}t von Phe404 m{\"o}glicherweise die recht schwache Bindungsaffinit{\"a}t von TLM gegen{\"u}ber dem Wildtyp von KasA, da die gatekeeper-Aminos{\"a}ure nur in der geschlossenen Form einen stabilisierenden Effekt auf den Liganden aus{\"u}bt. Besondere Bedeutung kommt hierbei einem Wassermolek{\"u}l zu, welches als eine Art molekularer Schalter f{\"u}r die Flexibilit{\"a}t von Phe404 betrachtet werden kann und somit die Fixierung von TLM in der Bindetasche maßgeblich beeinflusst. Des Weiteren wurden innerhalb der Tasche hohe Besetzungsraten f{\"u}r je ein Wassermolek{\"u}l identifiziert. Die aus den MD-Simulationen gewonnenen Erkenntnisse wurden anschließend zur Aufstellung von Empfehlungen f{\"u}r das Design neuartiger KasA-Inhibitoren verwendet. Des Weiteren wurde die Dynamik des oben erw{\"a}hnten Acyl-Bindekanals, welcher sich aus den Aminos{\"a}uren 115-147 zusammensetzt, n{\"a}her charakterisiert. Hierbei wurden die Reste 115-119 und insbesondere Leu116 als zweiter gatekeeper identifiziert, welcher die {\"O}ffnung des Acyl-Bindekanals zur Oberfl{\"a}che des Proteins reguliert und somit eine entscheidende Funktion bei der Unterbringung der langkettigen Fetts{\"a}uresubstrate {\"u}bernimmt. Schließlich wurden zwei repr{\"a}sentative Bindetaschenkonformationen aus den MD-Simulationen hinsichtlich einer Verwendung in strukturbasierten VS-Studien n{\"a}her untersucht. Mit Hilfe von hot spot Analysen und unter Ber{\"u}cksichtigung oben genannter Empfehlungen f{\"u}r das Design neuartiger KasA-Inhibitoren wurden verschiedene Pharmakophormodelle erstellt, welche nach Durchsuchung der zu Anfang dieses Kapitels erw{\"a}hnten virtuellen Molek{\"u}ldatenbank zwischen 149 und 420 verschiedene hit-Strukturen lieferten. Folglich scheint eine Adressierung der beiden Konformationen durch arzneistoffartige Verbindungen prinzipiell m{\"o}glich. Unter den erhaltenen Verbindungen herrscht eine hohe strukturelle Vielfalt; außerdem unterscheiden sich diese im Allgemeinen deutlich von den Molek{\"u}len aus den vorangegangenen VS Studien, was das Potential der beiden Bindetaschenkonformationen zur Identifizierung von potentiellen KasA-Inhibitoren mit neuartigen Grundstrukturen zum Ausdruck bringt.},
  subject      = {Tuberkelbakterium},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Scheiber2006,
  author    = {Scheiber, Josef Heinrich},
  title     = {Entwicklung, Validierung und Anwendung einer interpretierbaren und alignment-freien 4D-QSAR Methodik},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-21273},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2006},
  abstract  = {Die vorliegende Arbeit beschreibt die Entwicklung, Validierung und erfolgreiche Anwendung der interpretierbaren 4D-QSAR Methodik xMaP. Die neue Methode ben{\"o}tigt weder die Auswahl des vermuteten bioaktiven Konformers noch eine {\"U}berlagerung der Molek{\"u}le im Raum, sie ist also alignment-frei. xMaP ist invariant gegen{\"u}ber Rotation, Translation und kodiert die Flexibilit{\"a}t der Molek{\"u}le. Dadurch wird der Einfluss durch den Benutzer praktisch ausgeschaltet.},
  subject      = {QSAR},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Busemann2006,
  author    = {Busemann, Matthias},
  title     = {Entwicklung chemometrischer Methoden f{\"u}r das in-silico-Wirkstoffdesign},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-18777},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2006},
  abstract  = {Diese Dissertation beschreibt Methoden zur L{\"o}sung wichtiger anwendungsorientierter Aspekte des struktur- und ligandbasierten in-silico-Wirkstoffdesigns. Dabei liegt der Fokus auf der Entwicklung chemometrischer Verfahren und der {\"U}berpr{\"u}fung ihrer Leistungsf{\"a}higkeit. Die vorgeschlagenen Algorithmen werden mit entsprechenden etablierten Techniken verglichen. Die folgenden Abschnitte fassen die Vorgehensweisen und Resultate in den einzelnen Projektbereichen zusammen. Identifizierung von Outliern. Die Untersuchung eines QSAR-Datensatzes mit dem Ziel der Outlier-Identifizierung wird in der Praxis h{\"a}ufig vernachl{\"a}ssigt. Dabei ist es offensichtlich, daß kein QSAR-Modell auf jede nur denkbare chemische Verbindung anwendbar sein kann. Vielmehr handelt es sich um empirische mathematische Modelle, die nur innerhalb jenes Datenraums G{\"u}ltigkeit besitzen, der von den Trainingsobjekten aufgespannt wird. Daher ist jedes Modell auf gewisse Grenzen beschr{\"a}nkt, außerhalb derer eine verl{\"a}ßliche Vorhersage unm{\"o}glich ist. Die in dieser Arbeit entwickelte Methode ODD dient der Ermittlung dieser Grenzen und damit der Identifizierung von Outliern, also Objekten außerhalb des Anwendungsbereichs des Modells. Ziel der Entwicklung war ein nur auf den unabh{\"a}ngigen Variablen (X-Daten) basierendes Verfahren, das auch auf hochdimensionaleDatens{\"a}tze anwendbar ist undweitestgehend auf den Eingriff des Benutzers (etwa die Definition von Grenzwerten) verzichtet. Ebenfalls w{\"u}nschenswert war die F{\"a}higkeit zur Identifikation von Inliern. Eine ausreichend hohe Geschwindigkeit sollte die Einsetzbarkeit im virtuellen Screening gew{\"a}hrleisten. Die Methode mußte der {\"U}berpr{\"u}fung standhalten, den Vorhersagefehler eines Modells bei Vorhandensein extremer Outlier zu reduzieren, gleichzeitig aber unkritische Datens{\"a}tze unbeeinflußt zu lassen. ODD basiert auf der Beurteilung der euklidischen Distanz eines Testobjekts zu seinem am n{\"a}chsten benachbarten Trainingsobjekt. Der Schwellenwert f{\"u}r die Betrachtung eines Objekts als Outlier wird dabei aus der Verteilung der N{\"a}chster-Nachbar-Distanzen der Trainingsobjekte berechnet. Durch dieses intrinsische Maß ergibt sich die gew{\"u}nschte Dimensionsunabh{\"a}ngigkeit und vor allem die automatische Anpassung des Grenzwerts an die Charakteristik des Kalibrierdatensatzes ohne Eingriff des Benutzers. Die Validierung zeigt, daß ODD extreme Outlier zuverl{\"a}ssig erkennt und sich gleichzeitig durch eine im Vergleich zu anderen gebr{\"a}uchlichen Verfahren geringere Anzahl falsch positiver Identifizierungen auszeichnet. Ensemble-Techniken. In einer vergleichenden Studie wurde die Leistungsf{\"a}higkeit verschiedener Ensemble-Techniken hinsichtlich ihres Einflusses auf den Vorhersagefehler untersucht. Dazu wurden umfangreiche Simulationen anhand mehrerer realer QSAR-Datens{\"a}tze durchgef{\"u}hrt. Die Verwendung von Ensembles (d. h. einer Sammlung vielerModelle, diemit geringf{\"u}gigmanipulierten Varianten des Trainingsdatensatzes kalibriert wurden) wirkt sich im allgemeinen positiv auf den Vorhersagefehler (RMSEP) aus. Diese Reduzierung des RMSEP wurde hier ermittelt und f{\"u}r verschiedenen Ans{\"a}tze zur Ensemble-Generierung verglichen. Insgesamt betrachtet erwiesen sich die Methoden der konvexen Pseudodaten und des Baggings als die effektivsten Verfahren zur Ensemble-Generierung, da sie den Vorhersagefehler am deutlichsten verbesserten. Die konvexen Pseudodaten wurden erstmalig zur Erzeugung von Ensembles in der QSAR-Analyse eingesetzt; sie werden als neuer Standard zur Reduzierung des RMSEP bei QSAR-Problemen vorgeschlagen, die Regressionsmodelle auf Basis von latenten Variablen verwenden. Dar{\"u}ber hinaus bieten die Studien eine Absch{\"a}tzung dermit Hilfe von Ensembles zu erzielenden Reduktion des Vorhersagefehlers bei typischen QSAR-Datens{\"a}tzen. Virtuelles Screening. Beim virtuellen Screening handelt es sich um eine Technik zum Durchsuchen großer (virtueller)Molek{\"u}lbibliotheken—oftmehrere Millionen Verbindungen — nach den aussichtsreichsten Wirkstoffkandidaten. Dies kann sowohl durch strukturbasierte als auch mit Hilfe ligandbasierter Verfahren geschehen. Es wurden umfangreiche Simulationen anhand sechs verschiedener Targets und einer Bibliothek von mehr als 90 000 Molek{\"u}len durchgef{\"u}hrt, um das Potential strukturbasierter (Docking mit FLEXX) und ligandbasierter ({\"A}hnlichkeitssuchemitmehreren Referenzen) Verfahren zu vergleichen. Dar{\"u}ber hinauswurde durch Berechnung von Interaktionsfingerprints eineM{\"o}glichkeit geschaffen, die Information der beiden sonst getrennten Herangehensweisen zu kombinieren. Um den Einfluß des Klassifizierungsalgorithmus zu untersuchen, wurden verschiedene statistische Methoden zur Datenauswertung herangezogen. Als Bewertungskriterium f{\"u}r die Leistungsf{\"a}higkeit eines Verfahrens diente jeweils die Anzahl der wiedergefundenen aktiven Molek{\"u}le in der simulierten Screeningdatenbank. Die Resultate f{\"u}hren zu dem Schluß, daß ligandbasierte Verfahren, die einfacher einzusetzen sind aber mehr a-priori -Information ben{\"o}tigen, dem strukturbasierten virtuellen Screening hinsichtlich der Datenbankanreicherung {\"u}berlegen sind. Weiterhin konnte gezeigt werden, wie nutzbringend die Zusammenf{\"u}hrung von strukturbasierter Information und solcher {\"u}ber das Interaktionsmuster bekanntermaßen aktiver Verbindungen f{\"u}r die Erh{\"o}hung der Wiederfindungsrate ist. Bei der Datenanalyse stellte sich heraus, daß im Mittel bestimmte statistische Methoden (minimale euklidische Distanz ED/Min bzw. Tanimoto-{\"A}hnlichkeit der Integer-Fingerprints Int/Min) zu bevorzugen sind. Kovalentes Docking von Cathepsin-Inhibitoren. Die Cysteinproteasen Cathepsin B und L sind interessante pharmakologische Targets. Geeignete Inhibitoren stammen u. a. aus der Strukturklasse der Aziridine. Ein nukleophiler Angriff des Cysteinrests des Enzyms auf den elektrophilen Aziridinring f{\"u}hrt hier zur Ausbildung einer kovalenten Ligand-Rezeptor-Bindung. Praktisch alle erh{\"a}ltlichen Dockingprogramme konzentrieren sich jedoch auf nicht-kovalente Ligand-Rezeptor-Interaktionen und lassen kein uneingeschr{\"a}nktes kovalentes Docking zu. Daher wurde f{\"u}r FLEXX ein Dockingprotokoll entworfen, das den entscheidenden nicht-kovalenten Zustand vor Ausbildung der kovalenten Bindung simulieren kann. Auf dieseWeise konnte untersucht werden, ob sich die Reaktionszentren von Ligand und Enzym ausreichend nahe f{\"u}r die Ausbildung einer kovalenten Bindung kommen. Der vorgestellte Ansatz l{\"a}ßt sich leicht auf andere kovalente Ligand-Rezeptor- Systeme {\"u}bertragen und bietet somit eine breite Anwendbarkeit. Weiterhin wurde die Parametrisierung der in FLEXX vorgesehenen Interaktionsgeometrien an die strukturellen Eigenheiten der zu dockenden Aziridide angepaßt. Diese weisen n{\"a}mlich formal eine Amidbindung auf, deren geometrische und elektronische Eigenschaften jedoch deutlich von den Werten eines typischen Amids abweichen. Die Ergebnisse der Dockingstudien liefern wertvolle Einblicke f{\"u}r das Verst{\"a}ndnis der Selektivit{\"a}t der untersuchten Liganden bez{\"u}glich Cathepsin B beziehungsweise L. Umgekehrt erbringt die gute {\"U}bereinstimmung der FLEXX-Resultate mit den experimentell bestimmten Inhibitionskonstanten den Nachweis f{\"u}r die Validit{\"a}t des verwendeten Dockingprotokolls.},
  subject      = {Arzneimitteldesign},
  language  = {de}
}