@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{Schaumloeffel2014, author = {Schauml{\"o}ffel, Anu Lena}, title = {Quantenchemische Studien der Chiroptischen Eigenschaften ausgedehnter π-Systeme sowie Beitr{\"a}ge zu SpecDis}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-108291}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2014}, abstract = {F{\"u}r die Aufkl{\"a}rung der absoluten Stereostruktur von chiralen Molek{\"u}len, die ein Chromophorsystem besitzen, hat sich die Kombination der experimentellen und theoretischen Spektroskopie des elektronischen Circulardichroismus (ECD) als Methode bew{\"a}hrt. In der vorliegenden Arbeit wurden die chiroptischen Eigenschaften von Bisbibenzyl-Makrocyclen, Mono- und Bis(cycloketo)porphyrinen, der Mohnbl{\"u}tenpigmente Nudicaulin I und II sowie von Bordipyrrol-Dimeren mit quantenchemischen Methoden untersucht. Zu diesem Zweck wurden verschiedene dichtefunktionaltheoretische (DFT) Ans{\"a}tze und post-HF-Methoden, wie z. B. der Coupled-Cluster-Ansatz RI-CC2, bez{\"u}glich ihrer Eignung, die Grund- und angeregten Zust{\"a}nde (UV/vis- und ECD-Eigenschaften) der einzelnen Verbindungen korrekt wiederzugeben, evaluiert. Da bei quantenchemischen UV- und ECD-Rechnungen an ausgedehnten π-Systemen aufgrund energetisch nah beieinander liegender Anregungen die Wahrscheinlichkeit f{\"u}r ghost states und charge-transfer-{\"U}berg{\"a}nge sowie Multireferenz-Problematiken steigt, wurden diese Aspekte genauer betrachtet. Die ersten zwei Ph{\"a}nomene lassen sich bereits auf TD-DFT-Niveau durch genaue Analyse der theoretischen spektroskopischen Daten ermitteln und unter Umst{\"a}nden durch entsprechend korrigierte Funktionale sogar sehr gut beschreiben. Im Gegensatz dazu k{\"o}nnen Doppelanregungsanteile {\"u}berhaupt erst durch Rechnungen mit geeigneten Methoden, wie z. B. das hier verwendete SORCI-Verfahren, erfasst werden. Zus{\"a}tzlich wurde das zur Auswertung von UV und ECD-Daten entwickelte Programm SpecDis um Funktionalit{\"a}ten erweitert, welche die Berechnung des {\"U}bereinstimmungsgrades zweier UV- bzw. ECD-Kurven erm{\"o}glichen, und dadurch ein zus{\"a}tzliches quantitatives Kriterium f{\"u}r die Verl{\"a}sslichkeit des Spektrenvergleichs und folglich f{\"u}r die Zuordnung der absoluten Konfiguration bieten.}, subject = {Chiralit{\"a}t }, language = {de} } @phdthesis{Zilian2014, author = {Zilian, David}, title = {Neuartige, empirische Scoring-Modelle f{\"u}r Protein-Ligand-Komplexe und computergest{\"u}tzte Entwicklung von Hsp70-Inhibitoren}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-105055}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2014}, abstract = {Techniken des computergest{\"u}tzten Wirkstoffdesigns spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung neuer Wirkstoffe. Die vorliegende Arbeit befasst sich sowohl mit der Entwicklung als auch mit der praktischen Anwendung von Methoden des strukturbasierten Wirkstoffdesigns. Die Arbeit glieder sich daher in zwei Teile. Der erste Teil besch{\"a}ftigt sich mit der Entwicklung von empirischen Scoring-Funktionen, die eine Schl{\"u}sselrolle im strukturbasierten computergest{\"u}tzen Wirkstoffdesign einnehmen. Grundlage dieser Arbeiten sind die empirischen Deskriptoren und Scoring-Funktionen aus dem SFCscore-Programmpaket. Dabei wurde zun{\"a}chst untersucht, wie sich die Zusammensetzung der Trainingsdaten auf die Vorhersagen von empirischen Scoring-Funktionen auswirkt. Durch die gezielte Zusammenstellung eines neuen Trainingsdatensatzes wurde versucht, die Spannweite der Vorhersagen zu vergr{\"o}ßern, um so vor allem eine bessere Erkennung von hoch- und niedrig-affinen Komplexen zu erreichen. Die resultierende Funktion erzielte vor allem im niedrig-affinen Bereich verbesserte Vorhersagen. Der zweite Themenkomplex besch{\"a}ftigt sich ebenfalls mit der verbesserten Separierung von aktiven und inaktiven Verbindungen. Durch den Einsatz der Machine Learning-Methode RandomForest wurden dazu Klassifizierungsmodelle abgeleitet, die im Unterschied zu den klassischen Scoring-Funktionen keinen genauen Score liefern, sondern die Verbindungen nach ihrer potentiellen Aktivit{\"a}t klassifizieren. Am Beispiel des mykobakteriellen Enzyms InhA konnte gezeigt werden, dass derartige Modelle den klassischen Scoring-Funktionen im Bezug auf die Erkennung von aktiven Verbindungen deutlich {\"u}berlegen sind. Der RandomForest-Algorithmus wurde im n{\"a}chsten Schritt auch verwendet, um eine neue Scoring-Funktion zur Vorhersage von Bindungsaffinit{\"a}ten abzuleiten. Diese Funktion wurde unter dem Namen SFCscoreRF in das SFCscore-Programmpaket implementiert. Die Funktion unterschiedet sich in einigen wesentlichen Punkten von den urspr{\"u}nglichen SFCscore-Funktionen. Zum einen handelt es sich beim RF-Algorithmus um eine nicht-lineare Methode, die im Unterschied zu den klassischen Methoden, die zur Ableitung von Scoring-Funktionen eingesetzt werden, nicht von der Additivit{\"a}t der einzelnen Deskriptoren ausgeht. Der Algorithmus erlaubt außerdem die Verwendung aller verf{\"u}gbaren SFCscore-Deskriptoren, was eine deutlich umfassendere Repr{\"a}sentation von Protein-Ligand-Komplexen als Grundlage des Scorings erm{\"o}glicht. F{\"u}r die Ableitung von SFCscoreRF wurden insgesamt 1005 Komplexe im Trainingsdatensatz verwendet. Dieser Datensatz ist somit einer der gr{\"o}ßten, die bisher f{\"u}r die Ableitung einer empirischen Scoring-Funktion verwendet wurden. Die Evaluierung gegen zwei Benchmark-Datens{\"a}tze ergab deutlich bessere Vorhersagen von SFCscoreRF im Vergleich zu den urspr{\"u}nglichen SFCscore-Funktionen. Auch im internationalen Vergleich mit anderen Scoring-Funktion konnten f{\"u}r beide Datens{\"a}tze Spitzenwerte erreicht werden. Weitere ausgiebige Testungen im Rahmen einer Leave-Cluster-Out-Validierung und die Teilnahme am CSAR 2012 Benchmark Exercise ergaben, dass auch SFCscoreRF Performanceschwankungen bei der Anwendung an proteinspezifischen Datens{\"a}tzen zeigt - ein Ph{\"a}nomen, dass bei Scoring-Funktionen immer beobachtet wird. Die Analyse der CSAR 2012-Datens{\"a}tze ergab dar{\"u}ber hinaus wichtige Erkenntnisse im Bezug auf Vorhersage von gedockten Posen sowie {\"u}ber die statistische Signifikanz bei der Evaluierung von Scoring-Funktionen. Die Tatsache, dass empirische Scoring-Funktionen innerhalb eines bestimmten chemischen Raums trainiert wurden, ist ein wichtiger Faktor f{\"u}r die protein-abh{\"a}ngigen Leistungsschwankungen, die in dieser Arbeit beobachtet wurden. Verl{\"a}ssliche Vorhersagen sind nur innerhalb des kalibrierten chemischen Raums m{\"o}glich. In dieser Arbeit wurden verschiedene Ans{\"a}tze untersucht, mit denen sich diese ``Applicability Domain'' f{\"u}r die SFCscore-Funktionen definieren l{\"a}sst. Mit Hilfe von PCA-Analysen ist es gelungen die ``Applicability Domain'' einzelner Funktionen zu visualisieren. Zus{\"a}tzlich wurden eine Reihe numerischer Deskriptoren getestet, mit den die Vorhersageverl{\"a}sslichkeit basierend auf der ``Applicability Domain'' abgesch{\"a}tzt werden k{\"o}nnte. Die RF-Proximity hat sich hier als vielversprechender Ausgangspunkt f{\"u}r weitere Entwicklungen erwiesen. Der zweite Teil der Arbeit besch{\"a}ftigt sich mit der Entwicklung neuer Inhibitoren f{\"u}r das Chaperon Hsp70, welches eine vielversprechende Zielstruktur f{\"u}r die Therapie des multiplen Myeloms darstellt. Grundlage dieser Arbeiten war eine Leitstruktur, die in einer vorhergehenden Arbeit entdeckt wurde und die vermutlich an einer neuartigen Bindestelle in der Interface-Region zwischen den beiden großen Dom{\"a}nen von Hsp70 angreift. Die Weiterentwicklung und Optimierung dieser Leitstruktur, eines Tetrahydroisochinolinon-Derivats, stand zun{\"a}chst im Vordergrund. Anhand detaillierter Docking-Analysen wurde der potentielle Bindemodus der Leitstruktur in der Interfaceregion von Hsp70 untersucht. Basierend auf diesen Ergebnissen wurde eine Substanzbibliothek erstellt, die von Kooperationspartnern innerhalb der KFO 216 synthetisiert und biologisch getestet wurde. Die Struktur-Wirkungsbeziehungen, die sich aus diesen experimentellen Daten ableiten lassen, konnten teilweise gut mit den erstellten Docking-Modellen korreliert werden. Andere Effekte konnten anhand der Docking-Posen jedoch nicht erkl{\"a}rt werden. F{\"u}r die Entwicklung neuer Derivate ist deswegen eine umfassendere experimentelle Charakterisierung und darauf aufbauend eine Verfeinerung der Bindungsmodelle notwendig. Strukturell handelt es sich bei Hsp70 um ein Zwei-Dom{\"a}nen-System, dass verschiedene allostere Zust{\"a}nde einnehmen kann. Um die Auswirkungen der daraus folgenden Flexibilit{\"a}t auf die Stabilit{\"a}t der Struktur und die Bindung von Inhibitoren zu untersuchen, wurden molekulardynamische Simulationen f{\"u}r das Protein durchgef{\"u}hrt. Diese zeigen, dass das Protein tats{\"a}chlich eine {\"u}berdurchschnittlich hohe Flexibilit{\"a}t aufweist, die vor allem durch die relative Bewegung der beiden großen Dom{\"a}nen zueinander dominiert wird. Die Proteinkonformation die in der Kristallstruktur hscaz beobachtet wird, bleibt jedoch in ihrer Grundstruktur in allen vier durchgef{\"u}hrten Simulationen erhalten. Es konnten hingegen keine Hinweise daf{\"u}r gefunden werden, dass die Mutationen, welche die f{\"u}r die strukturbasierten Arbeiten verwendete Kristallstruktur im Vergleich zum Wildtyp aufweist, einen kritischen Einfluss auf die Gesamtstabilit{\"a}t des Systems haben. Obwohl die Interface-Region zwischen NBD und SBD also in allen Simulationen erhalten bleibt, wird die Konformation in diesem Bereich doch wesentlich durch die Dom{\"a}nenbewegung beeinflusst und variiert. Da dieser Proteinbereich den wahrscheinlichsten Angriffspunkt der Tetrahydroisochinolinone darstellt, wurde der Konformationsraum detailliert untersucht. Wie erwartet weist die Region eine nicht unerhebliche Flexibilit{\"a}t auf, welche zudem, im Sinne eines ``Induced-Fit''-Mechanismus, durch die Gegenwart eines Liganden (Apoptozol) stark beeinflusst wird. Es ist daher als sehr wahrscheinlich anzusehen, dass die Dynamik der Interface-Region auch einen wesentlichen Einfluss auf die Bindung der Tetrahydroisochinolinone hat. Molekuardynamische Berechnungen werden deswegen auch in zuk{\"u}nftige Arbeiten auf diesem Gebiet eine wichtige Rolle spielen. Die Analysen zeigen zudem, dass die Konformation der Interface-Region eng mit der Konformation des gesamten Proteins - vor allem im Bezug auf die relative Stellung von SBD und NBD zueinander - verkn{\"u}pft ist. Das untermauert die Hypothese, dass die Interface-Bindetasche einen Angriffspunkt f{\"u}r die Inhibtion des Proteins darstellt.}, subject = {Arzneimittelforschung}, 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{Schlee2011, author = {Schlee, Christoph}, title = {Untersuchungen zu Cyclodextrinkomplexen von Sulfonamidarzneistoffen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-64772}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2011}, abstract = {Als Hilfsstoffe in der Arzneimittelentwicklung k{\"o}nnen Cyclodextrine und ihre Derivate aufgrund der F{\"a}higkeit zur Bildung von Wirt-Gast-Komplexen mit organischen Molek{\"u}len zu unterschiedlichsten Zwecken verwendet werden. Ein Verst{\"a}ndnis aller Einflussfaktoren auf die Komplexbildung w{\"a}re von großem Wert, weil man so gegebenenfalls vorab entscheiden k{\"o}nnte, ob ein Einsatz von Cyclodextrinen {\"u}berhaupt in Betracht k{\"a}me, und wenn ja, welches Cyclodextrin den beabsichtigten Effekt br{\"a}chte. In der vorliegenden Arbeit wurden mit Hilfe verschiedener Methoden Informationen zu den Einschlusskomplexen gesammelt, die nat{\"u}rliche Cyclodextrine mit einer Reihe typischer Arzneistoffmolek{\"u}le bilden. Als Modellsubstanzen wurden die Sulfonamide Sulfadiazin, Sulfadimidin, Sulfafurazol, Sulfaguanidin, Sulfamerazin, Sulfameter, Sulfamethoxazol, Sulfanilamid und Sulfathiazol gew{\"a}hlt. Aufgrund ihrer Molek{\"u}lgr{\"o}ße bilden die gew{\"a}hlten G{\"a}ste in w{\"a}ssriger L{\"o}sung bevorzugt mit dem siebengliedrigen β-Cyclodextrin Komplexe, die Wechselwirkungen sind im Vergleich mit anderen Gastmolek{\"u}len jedoch relativ schwach. Im Rahmen von L{\"o}slichkeitsstudien wurden verschiedene Einfl{\"u}sse (pH, Temperatur) auf die Komplexbildung in L{\"o}sung untersucht. Mit Hilfe von Van't Hoff Plots wurden die thermodynamischen Gr{\"o}ßen der Komplexbildung bestimmt, wo das Ph{\"a}nomen der Enthalpie-Entropie-Kompensation beobachtet werden konnte. Die St{\"o}chiometrie der Komplexe wurde unter anderem in Job's Plots mit Hilfe der 1H-NMR-Spektroskopie bestimmt. Die Komplexbildung geht im Fall der Sulfonamide meist nicht nur mit einer L{\"o}slichkeitssteigerung des Gastes, sondern auch des nur eingeschr{\"a}nkt wasserl{\"o}slichen β-Cyclodextrins einher. Dieser Effekt wurde bei verschiedenen pH-Werten quantifiziert und tritt bei allen Gastmolek{\"u}len, mit Ausnahme von Sulfathiazol, in vergleichbarem Umfang auf. Unter Ausnutzung dieses Ph{\"a}nomens kann je nach Gast eine Konzentration des Wirtes in L{\"o}sung erreicht werden, die ein Vielfaches seiner intrinsischen L{\"o}slichkeit betr{\"a}gt. Sowohl in L{\"o}sung als auch im Feststoff wurde die Struktur der Einschlusskomplexe mit spektroskopischen Verfahren untersucht. ROESY-Spektren zeigten, dass die chemisch sehr {\"a}hnlichen Gastmolek{\"u}le teilweise erheblich von einander abweichende Positionen und Orientierungen in der Kavit{\"a}t des Cyclodextrins einnehmen. FTIR-Spektren fester Komplexzubereitungen unterst{\"u}tzen die detaillierteren NMR-Ergebnisse f{\"u}r die meisten G{\"a}ste. Erg{\"a}nzend wurden mit Hilfe von molekularmechanischen Methoden theoretisch plausible Komplexstrukturen erstellt. Dabei wurde die Flexibilit{\"a}t der Cyclodextrinmolek{\"u}le und das m{\"o}gliche Auftreten eines induced-fit durch die Generierung verschiedenartiger Konformere des β-Cyclodextrins in einer Molekulardynamikstudie ber{\"u}cksichtigt. In Dockingstudien (Autodock 3.0) wurde nach dem Bindungsmodus gesucht. Unter den Versuchsbedingungen dominieren Orientierungen, bei denen die aromatische Aminogruppe und die schwefelgebundenen Sauerstoffatome mit den Hydroxylgruppen des Wirtes Wasserstoffbr{\"u}ckenbindungen aufbauen k{\"o}nnen. Die resultierende St{\"o}rung der intra- und intermolekularen Wechselwirkungen des Cyclodextrins stellt eine m{\"o}gliche Erkl{\"a}rung der synergistischen L{\"o}slichkeitseffekte zwischen Wirt und Gast dar. Die gewonnenen Daten stellen eine Grundlage zur Charakterisierung der Komplexbildung von Sulfonamiden mit nat{\"u}rlichen Cyclodextrinen dar. Alle Modellsubstanzen wurden mit denselben Methoden untersucht, was eine vergleichende Betrachtung erm{\"o}glicht. Insgesamt wurde durch die Betrachtung einer so großen Gruppe an Modellsubstanzen {\"a}hnlicher chemischer Eigenschaften und Molek{\"u}lstruktur ein Eindruck gewonnen, wie stark die Vorg{\"a}nge bei der Komplexbildung mit Cyclodextrinen schon innerhalb einer relativ homogenen Gruppe variieren k{\"o}nnen. Aus den Ergebnissen der vorliegenden Arbeit ist zu folgern, dass Vorhersagen zur Komplexbildung mit Cyclodextrinen anhand von Untersuchungen mit vergleichbaren Modellsubstanzen nicht endg{\"u}ltig zu treffen sind, sondern immer von einem vom Gastmolek{\"u}l abh{\"a}ngigen Einzelfall auszugehen ist.}, subject = {Cyclodextrine}, language = {de} }