Modellierung molekularer und makromolekularer Zustände im geleiteten strukturbasierten virtuellen Screening

Strukturbasierte virtuelle Screening-Methoden kommen in den fruhen Phasen des rationalen Wirkstoffentwurfs zum Einsatz. Sie setzen die dreidimensionale Struktur einer Proteinbindetasche voraus, fur die passende kleine Molekule aus einer Bibliothek identifiziert werden sollen. Bei der praktischen Anwendung sind neben der Zielstruktur haufig jedoch auch Liganden bekannt. Dieser Umstand stellt Erwartungen an das Screening-Resultat. Die erhaltenen Treffer sollen ein bereits bekanntes Bindungsmuster und/oder spezifische physikochemische Eigenschaften erfullen. Die vorliegende Arbeit beschreibt die Entwicklung von cRAISE, eine durch den Anwender kontrollierbare, strukturbasierte virtuelle Screening-Methode. Basierend auf dem Ansatz von RAISE (RApid Index-based Screening Engine) realisiert sie geleitetes Protein-Ligand-Docking, um den Inhalt einer Molekulbibliothek zu bewerten. Sie propagiert eine Pharmakophorhypothese und/oder ein Molekulprofil, um sich ausschlieslich auf Molekule zu konzentrieren, die den gegebenen Anforderungen gerecht werden. Ist die Hypothese adaquat formuliert, bietet der geleitete Ansatz neben einer drastischen Beschleunigung des Screening-Prozesses auch die Chance, Bindungsmodusvorhersagen und die Anreicherung aktiver Molekule entscheidend zu verbessern. Da Molekul- und Proteindateiformate nur einen von mehreren molekularen bzw. makromolekularen Zustanden darstellen konnen, sind insbesondere pharmakophorbasierte Docking-Strategien vom Eingabezustand abhangig. Sie reprasentieren beide Komponenten durch entscheidende, bindungsvermittelnde Merkmale, die durch Tautomerie und (De-)protonierung direkt beeinflusst sind. cRAISE integriert deshalb Protomerfreiheitsgrade von Protein und Ligand. Neben dem Bindungsmodus, sagt der neuartige Multizustandsansatz unabhangig von der Eingabe den angenommen Zustand im Protein-Ligand-Komplex voraus. Durch die indexbasierte Auswertung moglicher Protein-Ligand-Zustandskombinationen, bleibt die Methode trotz der erhohten Anzahl von Freiheitsgraden effizient zum strukturbasierten Screening umfangreicher Molekulbibliotheken anwendbar. Methods for structure-based virtual screening are employed in early stages of rational drug design. They require a threedimensional structure of a protein binding pocket in order to extract matching small molecules out of a library. In practical applications however, beyond the structure of the protein target there is often knowledge about its bound ligands. This circumstance requires screening results to satisfy initial expectations. The obtained hits have to fulfill an already known binding pattern and/or lie within a specific physico-chemical property range. This thesis describes the development of cRAISE, a structure-based virtual screening method which is controllable by the user. Based on the RAISE (RApid Index-based Screening Engine) approach, it implements guided protein-ligand docking to assess the library content. It propagates a given pharmacophore hypothesis and/or a library profile to focus solely on molecules that meet the given conditions. If the hypothesis is chosen appropriately, the guided approach offers the chance to drastically accellerate the screening process, to improve binding mode predictions and to significantly enhance the enrichment of active compounds. Since molecule and protein file formats depict only one of several possible molecular or macromolecular states, particularly, pharmacophore-based docking strategies depend on the input state. Such methods represent prote- ins and ligands by essential binding mediating features which are, however, under the influence of tautomerism and protonation. cRAISE integrates protomer degrees of freedom to resolve state dependencies. In addition to the binding mode, the novel multi-state docking approach independently predicts the adopted state in a protein-ligand complex. With the aid of an efficient index-based evaluation of possible receptor-ligand state combinations and despite an increased number of degrees of freedom, the approach remains practicable for the screening of large-scaled molecular libraries.