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1. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 1
Modern Methods in Drug Discovery
Ziele dieser Vorlesung:
• Umfassende Kenntnisse der Vorgänge in einer drug discovery pipeline
• Im Besonderen die in silico Methoden des drug designs
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Informationsfluß in einer drug discovery pipeline
Bioinformatik
Stoff dieser Vorlesung
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Was diese Vorlesung nicht behandelt
Medizinische Chemie Organische SyntheseBiopharmazeutische Aspekte (Hautmodelle, nicht orale Applikationen)Klinische AspekteMolecular Modelling TheorieHomology Modelling TheorieDocking Grundlagen, AnwendungenComputational ChemistryGenom, Proteom, MetabolomBioethik und Patentrecht
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Vor
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1. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 4
Erforderliche Kenntnisse
Umgang mit Sequenzanalyse-Tools, z.B. BLAST, CLUSTALWUmgang mit Visualisierungs-Tools, z.B. RASMOL, BALL, VMDHomologymodelling, z.B. Swissmodel, WHATIF, …
Empfohlene Veranstaltungen:
Softwarewerkzeuge der BioinformatikComputational ChemistryBioinformatik I + II
Konkrete Anwendungen in den Übungen:
Multiples Alignment, Homologie in Sequenzen
Einfaches Homologymodelling
Protein-Ligand Wechselwirkungen
Suche in Datenbanken
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Was ist drug discovery ?
Gezielte Wirkstoffsuche
Therapeutic Target
Lead Discovery
Lead Optimization
Clinical Candidate
Commerical Drug
drug design
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Typische Targets
Anteil am menschlichen Genom und Pharmaka am Markt
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Typische Targets
Aufteilung der auf dem Markt befindlichen Pharmaka bezüglich ihrer biochemischen targets
drug targets by biochemical class
Ion Channels7%
GPCRs30%
Enzymes47%
Transporters4%
Nuclear Receptors
4%
DNA1%
Intergrins1%
Miscellaneous2% Other Receptors
4%
Quelle: Hopkins & Groom, Nat.Rev.Drug.Disc. 1 (2002) 727
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Vorlesungsplan1. Einleitung, Überblick
2. Typische Krankheiten
3. Wirkstoffeigenschaften
4. Substanzbibliotheken und Bioisostere
5. QSAR, Statistik und Deskriptoren
6. ADME-Modelle
7. Metabolismus und Toxikologie
8. Target Identification, Animal Models
9. Cytochrom P450,Polymorphismus,Transporter
10. Komplexe Krankheiten Malaria, Obesity
11. Vorhersage von Molekül-eigenschaften
12. Aktuelle Trends,disease vs. lifestyle drugsDoping
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DatenbankenVorhandene Substanzbibliotheken
ACD >100,000 chemicals
World Drug Index 58,000 compounds
USAN <10,000 in clinical trial
virtual library 100,000 compounds
Pubchem > 3,000,000 compounds
Investment per new chemical entity: >500,000 $New chemical entities per year: ca. 15
commercial
in house
NCBI
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Kominatorische Synthesemethoden für dasHigh Throughput Screening (HTS)
N N
S
R1
R2
H
H
R3
O
Cl
H R4 N
S
N
R1
R2
R4
R3+
H2O, HCl+
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Komponentenauswahl für dasHigh Throughput Screening (HTS)
N R3
R1 R2
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Predictive ADME
Absorption
Distribution
Metabolism
Elimination
Pharmacokinetic
Bioavailability
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Von der pipeline bis zur Marktzulassung
Rechnet man von den tatsächlich zugelassenen neuen Medikamenten (new chemical enitity, NCE) auf die Anzahl der in vitro gescreenten Verbindungen zurück, so kommt man auf über 1000 pro Medikament.
Ohne die verfügbaren computerbasierten ADMET Filter würde diese Zahl noch höher sein.
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Warum ist die Voraussage der ADME Parameter so wichtig ?
Gründe die zum Fehlschlag eines potentiellen Wirkstoffs führen
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Pharmakokinetik und Bioverfügbarkeit
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Molekülbasierte Deskriptoren zurVoraussage der ADME Eigenschaften
logP Wasser/Octanol Verteilungskoeffizient
Lipinski‘s rule of five
Topologische Indices
Polar surface area
Similarität / Dissimilarität
QSAR quantitative structure activity relationship
QSPR quantitative structure property rel.
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Metabolismus (I)
(Bio-)chemische Reaktionen von Xenobiotica im Körper
Phase I:
Oxidation, Reduktion und Hydrolyse v.a. Cytochrom P450 Enzyme
Phase III:
Elimination durch Transporter
Phase II:
Konjugation mit kleinen Molekülen (z.B. Glutamin)
First pass effect:
Extensive Umsetzung von vorwiegend lipophilen Molekülen, solchen mit MW>500, oder die eine spezifische Affinität zu bestimmten Transportern haben,bei der ersten Passage durch die Leber
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Cytochrom P450 Enzyme (I)
Flavin Monooxygenase Isoenzme
Alkohol Dehydrogenase
Aldehyd Oxidase
Monoamin Dehydrogenase (MAO)
Die Redoxaktivität wird durch ein Eisenporphyrin im aktiven Zentrum ermöglicht
Drug-RCYP
+ O2Drug-OR + H2O
NADPH NADP
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Cytochrom P450 Gene families
CYP450
Human 14+
Plants 22
Insects 3
Fungi 11 Yeasts 2 Nematodes 3
Bacteria 18
Molluscs 1
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Cytochrom P450 Polymorphismus
„Jeder Mensch ist (mehr oder minder) anders“
D.h. der gleiche Genotyp läßt verschiedene Phänotypen zu
Der Genotyp widerum ist durch die individuelle DNA Sequenz bestimmt.
Der Phenotyp läßt sich anhand der tatsächlichen Aktivität oder der Menge des exprimierten Enzyms unterscheiden
Entsprechend der metabolischen Aktivität unterscheidet man bei CYP normale (extensive metabolizer), schwache (poor metabolizer), und verstärkte (ultra-rapid metabolizer) Umsetzer.
Lit: K. Nagata et al. Drug Metabol. Pharmacokin 3 (2002) 167
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Genotypisierung von CYP P450 AllelenDie Firma Affymetrix (USA) hat unter Verwendung von immobilisierten synthetischen Kopien von P450 Nukleotiden Microarrays (Gen Chips) entwickelt, die die Indentifizierung aller klinisch relevanten Allele erlauben.
1. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 22
Vorhersage von Moleküleigenschaften (I)
Leitmotiv beim rational drug design
Prinizipielle Frage ist:
Wie hängt der biologische Raum (Aktivität) mit dem chemischen Raum (Struktur) bei Verbindungen zusammen ?
Lassen sich aus der Struktur Voraussagen treffen ?
QSAR und QSRP
1. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 23
Vorhersage von Moleküleigenschaften (II)
Was sind Moleküleigenschaften ?
Molekülmasse MW (aus der Summenformel C12H11N3O2)
Schmelzpunkt
Siedepunkt
Dampfdruck
Wasserlöslichkeit
Ladung
Dipolmoment
Polarisierbarkeit
Ionisationspotential
Elektrostatisches Potential
Unmittelbar aus der Wellenfunktion des Moleküls berechenbar
Ob
serv
abl
en
1. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 24
-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5
observed logBB
-2.5
-1.5
-0.5
0.5
1.5
2.5
pred
icte
d lo
gBB
r2=0.866, adj. r2=0.844, se=0.308, n=90
BBB-Model mit 12 Deskriptoren
Lit: M. Hutter J.Comput.-Aided.Mol.Des. 17 (2003) 415.
Deskriptoren hauptsächlich aus QM Rechnungen: Elektrostatische Oberfläche, Hauptkomponenten der Geometrie,H-Brücken Eigenschaften
CNS–
CNS+
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Optimierungszyklus in derdrug discovery pipeline
Source: D.K. Agrafiotis et al. Nature.Rev.Drug.Discov. 1 (2002) 337.
1. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 26
Andrew R. Leach* Molecular Modelling. Principles and Applications 2nd edition, Prentice Hall, 2001
Rolf Knippers* Molekulare Genetik 8. Auflage, Thieme, 2001
The Merck Index* 13th edition, Merck & CO., Inc., 2001
J.M. Berg, L. Stryer Biochemie, Spektrum Verlag
*Im Semesterapparat vorhanden
Begleitendende und weiterführende Bücher
1. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 27
Voraussetzungen zum Erlangen des Scheins / der Leistungspunkte
1. 50% der erreichbaren Punkte aus den ÜbungsblätternZwei Drittel (66.7%) der Übungsblätter müssen abgegeben werden. Die Übungsblätter müssen bis zum Beginn der jeweils nächsten Übungseinheit eingereicht werden.
2. 50% der erreichbaren Punkte aus der Klausur. Termin gegen Ende des Vorlesungszeitraumes. Falls erforderlich Nachklausur oder mündliche Prüfung.
1. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 28
1. Übungsaufgabe (I)„Lesen Sie Packungsbeilage“ eines Medikamentes
Notieren Sie sich den wirksamen Bestandteil
Versuchen Sie dessen Molekülstruktur zu ermitteln :
http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
1. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 29
1. Übungsaufgabe (II)
1. Vorlesung Modern Methods in Drug Discovery WS05/06 30
1. Übungsaufgabe (III)
Überlegen Sie sich, warum das Medikament völlig anders benannt ist als der eigentliche Wirkstoff.
Versuchen Sie etwa über das zugehörige target herauszufinden:
z.B. über PubMed http://www.ncbi.nlm.nih.gov
Oder schlagen Sie im Merck Index nach