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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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.

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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

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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

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-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.

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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

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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.

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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/

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1. Übungsaufgabe (II)

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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