title: Development and prospective application of chemoinformatic tools to explore new ligand chemistry and protein biology
title: Entwicklung und prospektive Anwendung von chemoinformatischen Werkzeugen zur Entdeckung von neuer Ligandenchemie und Proteinbiologie
Creators: name: Gunera, Jakub
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2017
Subjects: Life sciences
Biowissenschaften, Biologie

description: Die Wirkstoffentwicklung ist ein
      mühsamer und teurer Prozess, dessen geringe Erfolgsaussichten
      die Entwicklung von neuartigen chemoinformatischen Ansätzen
      und Konzepten erfordern. Ihr gemeinsames Ziel ist die
      effiziente Identifizierung von vielversprechender chemischer
      Materie and die verlässliche Vorhersage ihrer Eigenschaften.
      Die computergestützte Wikstoffentwicklung und ihre
      vielseitigen Einsatzmöglichkeiten innerhalb der verschiedenen
      Phasen des Entwicklungsprozesses eines Wirkstoffs trägt
      signifikant zur Erweiterung der bekannten Hits, zum
      Verständnis ihrer Struktur-Aktivitäts-Beziehung und zu ihrer
      rationalen Diversifizierung bei. Sie senkt die
      Entwicklungskosten, verkürzt die Entwicklungszeit und
      unterstützt dabei die Suche nach der Nadel im Heuhaufen –
      einem potenten Hit. Die von dem Hochdurchsatz-Screening
      bestimmten Strategien der heutigen und ehemaligen
      Wirkstoffentwicklungskampagnen machen die Entwicklung von
      Konzepten und Algorithmen erforderlich, die mit dem
      Wikstoffentwicklungsprozess inteferieren und sein häufiges
      Scheitern verhindern. In der Einleitung beschreibe ich diesen
      Prozess und führe an, an welchen Stellen und wie
      computergestützte Methoden zum Erfolg einer Kampagne
      beitragen können. Im ersten Teil dieser Arbeit stelle ich
      eine neue Methode vor (RedFrag), die in der frühen Phase der
      Wirkstoffentwicklung zur Entdeckung weiterer Hits eingesetzt
      werden kann. Dabei handelt es sich um einen chimären
      Algorithmus, der fragmentbasierte Abstraktion oder Reduktion
      von Molekülen und eine auf Fingerprints basierende
      Ähnlichkeit mit graphtheoretischen Konzepten kombiniert.
      Dadurch wird die Entdeckung neuer chemischer Grundgerüste
      (Scaffolds) ermöglicht. RedFrag übersetzt Moleküle in ihre
      reduzierte Form, die im Gegensatz zu verwandten Methoden den
      Informationsverlust während der Reduktion gering hält und
      darüberhinaus ohne die aufwendige und rigide Kodierung von
      chemischen Epitopen, Substrukturen, auskommt. Die
      fragmentbasierte Reduktion der Moleküle stellt sicher, dass
      physikochemische Eigenschaften der Fragmente in Form von
      Fingerprints erhalten bleiben und die relative
      zweidimensionale Orientierung der Fragmente zueinander in die
      Berechnung der Ähnlichkeit einbezogen wird. Der zweite Teil
      beschäftigt sich mit PrenDB. Dabei handelt es sich um eine
      Zusammenstellung des Reaktionsraumes von Prenyltransferasen
      aus der Familie der Dimethylallylsynthasen (DMATS). Die
      Prenyltransferasen katalysieren die Anknüpfung eines
      Prenylrestes an kleine Moleküle und stellen dabei einen
      wichtigen Diversifizierungsschritt des molekularen Gerüsts
      dar. Dadurch spielen sie eine elementare Rolle in der
      Biosynthese einer Vielfalt von sekundären Metaboliten,
      einschließlich von Indolalkaloiden. Der katalytische Transfer
      von Prenylresten an wirkstoffähnliche Moleküle verleiht den
      Prenyltransferasen eine besondere Signifikanz in Hinblick auf
      ihren Einsatz in der Diversifizierung von Molekülen und dem
      Zugang zur neuartiger Chemie, jenseits des Kanons der
      medizinal-chemischen Synthese. In PrenDB habe ich die
      Substrate, Produkte, Cofaktoren (Prenylrest-Donatoren) und
      Enzyme zusammengetragen und katalogisiert. Durch speziell
      entwickelte Algorithmen wurden die enzymatischen Reaktionen
      analysiert und die reaktiven chemischen Epitope
      identifiziert. Diese wurden verwendet, um mittels
      Substruktursuche neuartige Substrate für Prenyltransferasen
      vorherzusagen, den bestehenden Substratraum zu kategorisieren
      und ihn dem Benutzer, über eine Web-Oberfläche, zugänglich zu
      machen. Der dritte Teil dieser Arbeit umfasst eine
      Fallstudie, in der die Regioselektivität von fünf
      Prenyltransferasen bezüglich unnatürlicher
      Prenylrest-Donatoren untersucht wurde. Eine detaillierte
      biochemische Untersuchung offenbarte, dass sowohl die
      Umsatzraten als auch die Anknüpfungspunkte der verschiedenen
      Dimethylallylpyrophosphat-Analoga von der Kombination aus der
      jeweils eingesetzten Prenyltransferase und dem
      Prenylrest-Donator abhingen. Um die Ursachen dieser
      Abhängigkeit auf der atomistischen Ebene zu verstehen, habe
      ich Molkulardynamik-Simulationen eingesetzt und die zeitliche
      Entwicklung der Trajektorien der
      Enzym-Substrat-Prenyl-Donator-Systeme untersucht. Ich konnte
      zeigen, dass ein einfaches abstandbasiertes Model die
      Reaktivität der elektro- und nukleophilen Zentren eines
      Substrat-Prenyl-Donator-Paars und so die Regioselektivität
      der Reaktion erklärt. Diese Analyse stellt auch einen ersten
      Schritt dar, die Reaktivität der Prenytransferasen
      mechanistisch zu verstehen und unterstreicht den potentiellen
      Nutzen dieser Enzymfamilie als Biokatalysatoren für
      Friedel–Craft-Alkylierung. Im letzten Teil stelle ich am
      Beispiel des β2-adrenergen Rezeptors (β2AR) den
      synergetischen Einsatz von ligand- und strukturbasierten
      chemoinformatischen Methoden vor. Die Kombination aus
      fingerprintbasierter molekularer Ähnlichkeit,
      substrukturbasierter Suche und Dockingstudien ermöglichte uns
      13 Liganden für diesen guterforschten Rezeptor zu
      identifizieren. Diese Liganden, von denen zehn im Vergleich
      zur bekannten Ligaden als neu eingestuft werden können,
      wurden auf Grundlage von zwei in einer früheren Studie
      beschriebenen Liganden gefunden, die beide über ein
      einzigartiges Grundgerüst verfügten. In diesem Licht wird der
      erfolgreiche, aufeinander folgende oder auch parallele
      Einsatz von verschiedenen, sich konzeptionell
      unterscheidenden Screeningmethoden unterstrichen und der
      intrinsische komplementäre Charakter von ligand- und
      strukturbasierten Konzepten offensichtlich.
description: Drug discovery and design is a
      tedious and expensive process whose small chances of success
      necessitates the development of novel chemoinformatic
      approaches and concepts. Their common goal is the efficient
      and robust identification of promising chemical matter and
      the reliable prediction of its properties. Computer-aided
      drug discovery and design (CADDD) and its multifarious
      installments throughout the different phases of the drug
      discovery pipeline contribute significantly to the expansion
      of the hits, the understanding of their structure-activity
      relationship and their rational diversification. They
      alleviate the development’s costs and its time-demand thus
      support the search for the needle in the haystack – a potent
      hit. The HTS-driven brute-force nature of current and of the
      decades’ past discovery and design strategies compelled
      researchers to develop ideas and algorithms in order to
      interfere with the pipeline and prevent its frequent
      failures. In the introduction, I describe the drug discovery
      and design pipeline and point out interfaces where CADDD
      contributes to its success. In Part 1 of this thesis, I
      present a novel methodology that supports the early-stage hit
      discovery processes through a fragment-based reduced graph
      similarity approach (RedFrag). It is a chimeric algorithm
      that combines fingerprint-based similarity calculation with
      scaffold-hopping-enabling graph isomorphism. We thoroughly
      investigated its performance retro- and prospectively. It
      uses a new type of reduced graph that does not suffer from
      information loss during its construction and bypasses the
      necessity of feature definitions. Built upon chemical
      epitopes resulting from molecule fragmentation, the reduced
      graph embodies physico-chemical and 2D-structural properties
      of a molecule. Reduced graphs are compared with a
      continuous-similarity-distance-driven maximal common subgraph
      algorithm, which calculates similarity at the fragmental and
      topological levels. The second chapter, Part 2, is dedicated
      to PrenDB: A digital compendium of the reaction space of
      prenyltransferases of the dimethylallyltryptophan synthase
      (DMATS) superfamily. Their catalytical transformations
      represent a major skeletal diversification step in the
      biosynthesis of secondary metabolites including the indole
      alkaloids. DMATS enzymes thus contribute significantly to the
      biological and pharmacological diversity of small molecule
      metabolites. The attachment of the prenyl donor to lead- or
      drug-like molecules renders the prenyltransferases useful in
      the access of chemical space that is difficult to reach by
      conventional synthesis. In PrenDB, we collected the
      substrates, enzymes and products. We then used a newly
      developed algorithm based on molecular fragmentation to
      automatically extract reactive chemical epitopes. The
      analysis of the collected data sheds light on the thus far
      explored substrate space of DMATS enzymes. We supplemented
      the browsable database with algorithmic prediction routines
      in order to assess the prenylability of novel compounds and
      did so for a set of 38 molecules. In a case study, Part 3, we
      investigated the regioselectivity of five prenyltransferases
      in the presence of unnatural prenyl donors. Detailed
      biochemical investigations revealed the acceptance of these
      dimethylallyl pyrophosphate (DMAPP) analogs by all tested
      enzymes with different relative activities and
      regioselectivities. In order to understand the activity
      profiles and their differences on a molecular level we
      investigated the interaction within the enzyme-prenyl
      donor-substrate system with molecular dynamics. Our
      experiments show that the reactivity of a prenyl donor
      strongly correlates with the distance of its electrophilic,
      reactive atom and the nucleophilic center of the substrate
      molecule. It renders the first step towards a better
      mechanistic understanding of the reactivity of
      prenyltransferases and expands significantly the potential
      usage and rational design of tryptophan prenylating enzymes
      as biocatalysts for Friedel–Crafts alkylation. Lastly, in
      Part 4, we present the synergistic potential of combined
      ligand- and structure-based drug discovery methodologies
      applied to the β2-adrenergic receptor (β2AR). The β2AR is a G
      protein-coupled receptor (GPCR) and a well-explored target.
      By the joint application of fingerprint-based similarity,
      substructure-based searches and docking we discovered 13
      ligands – ten of which were novel – of this particular GPCR.
      Of note, two of the molecules used as starting points for the
      similarity and substructure searches distinguish themselves
      from other β2AR antagonists by their unique scaffold. Thus,
      the usage of a multistep hierarchical or parallel screening
      approach enabled us to use these unique structural features
      and discover novel chemical matter beyond the bounds of the
      ligand space known so far and emphasize the intrinsic
      complementarity of ligand- and structure-based approaches.
      The molecules described in this work allow us to explore the
      ligand space around the previously reported molecules in
      greater detail, leading to insights into their
      structure-activity relationship. In addition, we also
      characterized our hits with experimental binding and
      selectivity data and discussed it based on their putative
      binding modes derived by docking.