title: Identification of Ligands with Tailored Selectivity: Strategies &amp; Application
title: Identifizierung von Liganden mit maßgeschneiderten Selektivitätsprofilen: Strategien &amp; Anwendung
Creators: name: Schmidt, Denis
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2015
Subjects: Docking, Selectivity
Medical sciences, Medicine
Medizin, Gesundheit
kinases, GPCRs
Arzneimitteldesign , Molekulardesign
modeling
computer-aided drug design

description: Im computer-gestützten
      Wirkstoffdesign zählt das Docking zu einer häufig genutzten
      Methoden, um die sterische und chemische Komplementarität
      zweier Moleküle zu bewerten. Dadurch kann beispielsweise die
      Bindung oder Nicht-Bindung eines Kleinmoleküls an ein Protein
      abgeschätzt werden. Gängigerweise versucht man durch das
      Docking von vielen Kleinmolekülen gegen ein Zielprotein
      diejenigen Molekülen zu finden, die an das Zielprotein binden
      und einen biologischen Effekt zeigen. Diese Anwendung von
      Docking gegen eine einzelne Zielstruktur kann als etabliert
      betrachtet werden. Im Gegensatz dazu steht der Ansatz, in
      mehrere Zielstrukturen zu docken. Mittels dieser Anwendung
      kann beispielsweise versucht werden, dass Bindeprofil eines
      Liganden für eine Reihe von Proteinen zu bestimmen. In dieser
      Arbeit wird die Anwendbarkeit von Docking in einem solchen
      Anwendungsfall untersucht, bei dem mehrere Ausgangsstrukturen
      genutzt werden. Als Zielproteine werden überwiegend G
      Protein-gekoppelte Rezeptoren verwendet. Diese Proteinfamilie
      ist sehr groß und viele GPCRs gelten als mögliche Ziele zur
      Behandlung von Krankheiten. Dementsprechend groß ist ihre
      Relevanz in der pharmazeutischen Forschung. Die genutzten
      Strukturen können in unterschiedlichen Zusammenhängen stehen
      und dadurch verschiedene Anwendungsszenarien repräsentieren.
      Im ersten Fallbeispiel werden die Strukturen von zwei
      unterschiedlichen Proteinen genutzt. Dadurch können neuartige
      Liganden für CXCR3 und CXCR4, einem Paar chemokiner GPCRs,
      bestimmt werden, die biologische Aktivität zeigen. Noch
      wichtiger ist jedoch, dass für jeden Liganden mittels Docking
      vorherberechnet werden konnte, ob er an einen der beiden
      Rezeptoren bindet oder an beide. Diese Anwendung belegt die
      Machbarkeit, um mittels Docking Moleküle auszuwählen, die
      maßgeschneiderte Selektivitäten aufweisen. Zusäzlich zeigen
      die neue Liganden sehr gute Bindeaffinitäten gegen ihr
      jeweiliges Ziel. In den beiden darauf folgenden Studien
      werden für jeweils ein Protein verschiedene Strukturen
      genutzt. Die erste Anwendung zielt darauf ab, selektiv
      bindende Moleküle für verschiedene Isoformen des CXC
      Rezeptors 4 aus dem Zebrafisch zu finden. Ferner werden
      unterschiedliche Konformationen des chemokinene Rezeptors
      CCR5 genutzt um zu zeigen, dass mit unterschiedlichen
      Ausgangsstrukturen unterschiedlich Liganden gefunden werden
      können. Auch hier konnten erfolgreich neue Moleküle gefunden
      werden, die einen biologischen Effekt zeigen. Neben der
      Identifizierung dieser Liganden wird aber auch darauf
      eingegangen, dass der experimentelle Nachweis dieser Moleküle
      mittels funktioneller Assays schwierig sein kann. Das ist dem
      Umstand geschuldet, dass die Bewertung durch Docking auf der
      strukturellen Komplementarität beruht und nicht die Stärke
      des Effekt diese Moleküls auf das Zielprotein vorhersagt.
      Zusätzlich dazu sind G Protein-gekoppelte Rezeptoren durch
      ihre komplexe Biologie sehr schwierige Zielproteine, da
      Liganden unterschiedliche Effekte hervorrufen können.
      Abschließend soll untersucht werden wie gut
      Mehrstruktur''-Docking generalisiert werden kann, indem die
      Anwendung auf eine große Zahl von Strukturen erweitert wird.
      Da für GPCRs als Membranproteine vergleichsweise wenige
      Strukturen existieren, wird die Familie der Proteinkinasen
      genutzt. Zuerst wird ein Datensatz entwickelt, der einige
      hundert experimentelle Strukturen von Kinasen enthält, sowie
      eine Reihe von Kinaseinhibitoren. Diesen Datensatz zeichnet
      aus, dass für alle Protein-Ligand Kombinationen
      experimentelle Daten existieren, die zeigen ob der Ligand an
      das Protein bindet. Diese experimentellen Daten können mit
      den Ergebnissen des Dockings aller Liganden in alle
      Strukturen verglichen werden. Die Ergebnisse deuten darauf
      hin, dass die automatische und zuverlässige Berechnung von
      sehr großen Bindeprofilen jenseits der aktuellen
      Möglichkeiten ist. Es kann allerdings gezeigt werden, dass
      die Vorhersagegenauigkeit von Docking verbessert werden kann,
      indem man die Dockingbewertungen über verschiedene Liganden
      und Proteine hinweg normalisiert. Daraus wird unter anderem
      die Idee von Proteindecoys'' abgeleitet, die in Zukunft die
      Verlässlichkeit von Docking verbessern könnte.
description: In the field of computer-aided drug
      design, docking is a computational tool, often used to
      evaluate the sterical and chemical complementarity between
      two molecules. This technique can be used to estimate the
      binding or non-binding of a small molecule to a protein
      binding site. The classical application of docking is to find
      those molecules within a large set of molecules that bind a
      certain target protein and modulate its biological activity.
      This setup can be considered as established for a single
      target protein. In contrast to this, the docking to multiple
      target structures offers new possible applications. It can be
      used, for example, to assess the binding profile of a ligand
      against a number of proteins. In this work, the applicability
      of docking is assessed in such a scenario where multiple
      target structures are used. The corresponding proteins mostly
      belong to the family of G protein-coupled receptors. This
      protein family is very large and numerous GPCRs have been
      identified as potential drug targets, explaining the their
      relevance in pharmaceutical research. The protein structures
      used herein have different relationships and thus represent
      different application scenarios. The first case study uses
      two structures belonging to different proteins. These
      proteins are CXCR3 and CXCR4, a pair of chemokine GPCRs. In
      this chapter, new ligands are identified that bind to these
      proteins and modulate their biological activity. More
      importantly, for each of these newly identified ligands it
      could be predicted using docking, whether this ligand binds
      only to one of the two target proteins or to both. This study
      proves the applicability of docking to identify ligands with
      tailored selectivity. In addition, these ligands show
      excellent binding affinities to their respective target or
      targets. In the following two studies, the docking to
      different structures of the same target protein is
      investigated. The first application aims at identifying
      ligands selective for either one of two isoforms of the
      zebrafish CXC receptor 4. Subsequently, multiple
      conformations of the chemokine receptor CCR5 are used to show
      that different starting structures can identify different
      ligands. Next to the plain identification of chemically new
      ligands, experimental hurdles to prove the biological
      activity of these molecules in a functional assay is
      discussed. These difficulties are based on the fact that
      docking evaluates the structural complementarity between
      molecules and protein structures rather than predicting the
      effect of these molecules on the proteins. In addition, GPCRs
      form a challenging set of target proteins, since their
      ligands can induce a variety of different effects. Finally,
      the general applicability of multi-target docking to a very
      large number of structures is investigated. For this
      evaluation, kinases are used as protein family since many
      more structures have been experimentally determined for these
      proteins compared to GPCRs as membrane proteins. First, using
      published experimental data, a dataset is created consisting
      of several hundred kinase structures and a set of
      small-molecule kinase inhibitors. This dataset is
      characterised by the availability of experimental binding
      data for each single kinase-inhibitor combination. These
      experimental data were subsequently compared to the docking
      results of each ligand into each single kinase structure. The
      results indicate that a reliable selectivity prediction for a
      ligand is highly demanding in such a large-scale setup and
      beyond current possibilities. However, it can be shown that
      the prediction accuracy of docking can be improved by
      normalising the docking scores over multiple ligands and
      proteins. Based on these findings, the idea of "protein
      decoys" is developed, which might in the future allow more
      accurate predictions of selectivity profiles using
      docking.