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More and more newly registered drugs are proteins. Although many of them suffer from instabilities in aqueous media, the most common way of protein drug administration still is the injection of a solution. Numerous protein drugs require frequent administration, but suitable controlled release systems for proteins are rare. Chapter 1 presents current advances in the field of controlled delivery of particulate protein formulations. While the main focus lies on batch crystallized proteins, amorphous particulate proteins are also discussed in this work. The reason is that, on the one hand precipitated protein particles hold some of the advantages of crystalline proteins and on the other hand the physical state of the protein may simply be unknown for many drug delivery systems or semi-crystalline particles have been used. Crystallization and precipitations methods as well as controlled delivery methods with and without encapsulation in a polymeric delivery system are summarized and critically discussed.
In chapter 2 a novel way of protein crystal encapsulation by electrospinning is introduced. Electrospinning of proteins has been shown to be challenging via the use of organic solvents, frequently resulting in protein unfolding or aggregation. Encapsulation of protein crystals represents an attractive but largely unexplored alternative to established protein encapsulation techniques because of increased thermodynamic stability and improved solvent resistance of the crystalline state. We herein explore the electrospinning of protein crystal suspensions and establish basic design principles for this novel type of protein delivery system. Poly-ε-caprolactone (PCL) is an excellent polymer for electrospinning and matrix-controlled drug delivery combining optimal processability and good biocompatibility. PCL was deployed as a matrix, and lysozyme was used as a crystallizing model protein. By rational combination of lysozyme crystals with a diameter of 0.7 or 2.1 μm and a PCL fiber diameter between 1.6 and 10 μm, release within the first 24 h could be varied between approximately 10 and 100%. Lysozyme loading of PCL microfibers between 0.5 and 5% was achieved without affecting processability. While relative release was unaffected by loading percentage, the amount of lysozyme released could be tailored. PCL was blended with poly(ethylene glycol) and poly(lactic-co-glycolic acid) to further modify the release rate. Under optimized conditions, an almost constant lysozyme release over 11 weeks was achieved.
Chapter 3 takes on the findings made in chapter 2 and further modifies the properties of the nonwovens as protein crystal delivery system. Nonwoven scaffolds consisting of poly-ε-caprolactone (PCL), poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) and polidocanol (PD), and loaded with lysozyme crystals were prepared by electrospinning. The composition of the matrix was varied and the effect of PD content in binary mixtures, and of PD and PLGA content in ternary mixtures regarding processability, fiber morphology, water sorption, swelling and drug release was studied. Binary PCL/PD blend nonwovens showed a PD-dependent increase in swelling of up to 30% and of lysozyme burst release of up to 45% associated with changes of the fiber morphology. Furthermore, addition of free PD to the release medium resulted in a significant increase of lysozyme burst release from pure PCL nonwovens from approximately 2% to 35%. Using ternary PCL/PD/PLGA blends, matrix degradation could be significantly improved over PCL/PD blends, resulting in a biphasic release of lysozyme with constant release over 9 weeks, followed by constant release with a reduced rate over additional 4 weeks. Based on these results, protein release from PCL scaffolds is improved by blending with PD due to improved lysozyme desorption from the polymer surface and PD-dependent matrix swelling.
Chapter 4 gives deeper insight on lysozyme batch crystallization and shows the influences of the temperature on the precipitation excipients. Yet up to now protein crystallization in a pharmaceutical useful scale displays a challenge with crystal size and purity being important but difficult to control parameters. Some of these influences are being discussed here and a detailed description of crystallization methods and the achieved crystals are demonstrated.
Therapeutic use of such protein crystals may require further modification of the protein release rate through encapsulation. Silk fibroin (SF) harvested from the cocoons of Bombyx mori is a well-established protein suitable for encapsulation of small molecules as well as proteins for controlled drug delivery. This novel polymer was deployed for as carrier for the model drug crystals. Lysozyme again was used as a crystallizable protein and the effect of process- as well as formulation parameters of batch crystallization on crystal size were investigated using statistical design of experiments. Lysozyme crystal size depended on temperature and sodium chloride and poly(ethylenglycol) concentration of precipitant solution. Under optimized conditions, lysozyme crystals in a size range of approximately 0.3 to 10 µm were obtained. Furthermore, a solid-in-oil-in-water process for encapsulation of lysozyme crystals into SF was developed. Using this process, coating of protein crystals with another protein was achieved for the first time. Encapsulation resulted in a significant reduction of dissolution rate of lysozyme crystals, leading to prolonged release over up to 24 hours.
Techniken des computergestützten 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 beschäftigt sich mit der Entwicklung von empirischen Scoring-Funktionen, die eine Schlüsselrolle im strukturbasierten computergestützen Wirkstoffdesign einnehmen. Grundlage dieser Arbeiten sind die empirischen Deskriptoren und Scoring-Funktionen aus dem SFCscore-Programmpaket.
Dabei wurde zunächst 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 vergrößern, 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 beschäftigt 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 Aktivität 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 überlegen sind.
Der RandomForest-Algorithmus wurde im nächsten Schritt auch verwendet, um eine neue Scoring-Funktion zur Vorhersage von Bindungsaffinitäten abzuleiten. Diese Funktion wurde unter dem Namen SFCscoreRF in das SFCscore-Programmpaket implementiert. Die Funktion unterschiedet sich in einigen wesentlichen Punkten von den ursprünglichen 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 Additivität der einzelnen Deskriptoren ausgeht. Der Algorithmus erlaubt außerdem die Verwendung aller verfügbaren SFCscore-Deskriptoren, was eine deutlich umfassendere Repräsentation von Protein-Ligand-Komplexen als Grundlage des Scorings ermöglicht. Für die Ableitung von SFCscoreRF wurden insgesamt 1005 Komplexe im Trainingsdatensatz verwendet. Dieser Datensatz ist somit einer der größten, die bisher für die Ableitung einer empirischen Scoring-Funktion verwendet wurden.
Die Evaluierung gegen zwei Benchmark-Datensätze ergab deutlich bessere Vorhersagen von SFCscoreRF im Vergleich zu den ursprünglichen SFCscore-Funktionen. Auch im internationalen Vergleich mit anderen Scoring-Funktion konnten für beide Datensätze 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 Datensätzen zeigt - ein Phänomen, dass bei Scoring-Funktionen immer beobachtet wird. Die Analyse der CSAR 2012-Datensätze ergab darüber hinaus wichtige Erkenntnisse im Bezug auf Vorhersage von gedockten Posen sowie über 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 für die protein-abhängigen Leistungsschwankungen, die in dieser Arbeit beobachtet wurden. Verlässliche Vorhersagen sind nur innerhalb des kalibrierten chemischen Raums möglich. In dieser Arbeit wurden verschiedene Ansätze untersucht, mit denen sich diese ``Applicability Domain'' für die SFCscore-Funktionen definieren lässt. Mit Hilfe von PCA-Analysen ist es gelungen die ``Applicability Domain'' einzelner Funktionen zu visualisieren. Zusätzlich wurden eine Reihe numerischer Deskriptoren getestet, mit den die Vorhersageverlässlichkeit basierend auf der ``Applicability Domain'' abgeschätzt werden könnte. Die RF-Proximity hat sich hier als vielversprechender Ausgangspunkt für weitere Entwicklungen erwiesen.
Der zweite Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung neuer Inhibitoren für das Chaperon Hsp70, welches eine vielversprechende Zielstruktur für 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 Domänen von Hsp70 angreift.
Die Weiterentwicklung und Optimierung dieser Leitstruktur, eines Tetrahydroisochinolinon-Derivats, stand zunächst 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 erklärt werden. Für 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-Domänen-System, dass verschiedene allostere Zustände einnehmen kann. Um die Auswirkungen der daraus folgenden Flexibilität auf die Stabilität der Struktur und die Bindung von Inhibitoren zu untersuchen, wurden molekulardynamische Simulationen für das Protein durchgeführt.
Diese zeigen, dass das Protein tatsächlich eine überdurchschnittlich hohe Flexibilität aufweist, die vor allem durch die relative Bewegung der beiden großen Domänen zueinander dominiert wird. Die Proteinkonformation die in der Kristallstruktur hscaz beobachtet wird, bleibt jedoch in ihrer Grundstruktur in allen vier durchgeführten Simulationen erhalten. Es konnten hingegen keine Hinweise dafür gefunden werden, dass die Mutationen, welche die für die strukturbasierten Arbeiten verwendete Kristallstruktur im Vergleich zum Wildtyp aufweist, einen kritischen Einfluss auf die Gesamtstabilität 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 Domänenbewegung 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 Flexibilität 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 zukünftige 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 - verknüpft ist. Das untermauert die Hypothese, dass die Interface-Bindetasche einen Angriffspunkt für die Inhibtion des Proteins darstellt.