title: In silico screening on the herg potassium channel
Creators: name: Schiesaro, Andrea
Publisher: name: :none
Year: 2011

description: Während des Arzneistoffentwicklungsprozesses scheitern fast 35% der Arzneistoffe wegen schlechter Absorption, Verteilung, Metabolismus, Ausscheidung und Toxizität (ADMET). Ein wichtiger Bestandteil dieses Scheiterns ist die Interaktion mit Anti-Target Proteinen wie Cytochrom P450, P-glycoprotein und dem hERG Kaliumkanal. Der hERG Kaliumkanal ist in vielen verschiedenen Zellen und Geweben wie dem Herz, Nerven und glatten Muskelzellen vorhanden. Im Herzen spielt der hERG Kanal während des Aktionspotentials in der dritten Phase der kardialen Repolarisierung wegen der Weiterleitung des schnellen Kalium Ausstroms (Ikr) eine wichtige Rolle. Ein Verzögern dieser Phase führt zum Long QT Syndrom (LQTs), das eine potenziell tödliche Arrhythmie verursachen kann. Viele Klassen von Medikamenten wurden wegen ihren Wechselwirkungen mit dem hERG Kanal in den letzten zehn Jahren vom Markt zurückgezogen. Wie auch andere Anti-Target Proteine, ist der hERG Kanal in der Ligandenerkennung unspezifisch, weshalb er mit vielen Klassen von Arzneistoffen wie Psychopharmaka, Antihistaminika, Antiarrhythmika und Antibiotika interagieren kann. Viele Studien zeigen, dass eine erhebliche Anzahl von Molekülen während der Schließung des Kanals nicht dissoziieren und im geschlossenen Zustand des hERG Kanals gefangen bleiben. In dieser Studie wurden Propafenon und dessen Derivate in ein Homologie-Modell des hERG Kanals im geschlossenen und geöffneten Zustand gedockt, um die hERG Hemmung und das „drug trapping“ besser verstehen zu können. Ziel war es, die Wechselwirkungen zwischen dem hERG Kanal im geschlossenen Zustand und den Liganden zu untersuchen. Aufgrund dessen wurde eine Serie von „trapped“ Propafenon- Derivaten im hERG Kanal, welcher sich im geschlossenen Zustand befand, mit Dock, einem Docking Modul des Programms MOE, und GLIDE, dem Docking-Programm von Schrödinger, gedockt. Es wurde ein svl-Skript, genannt ROTALI, verwendet, um RMSD Matrizen zu erstellen, mit welchen die Duplikate unter den Posen, die in Bezug auf die Central Cavity unterschiedlich positioniert waren, zu erkennen und zu löschen. In weiterer Forlge wurden die möglichen binding modes durch agglomeratives hierarchisches Clustering identifiziert. Die Analyse der Posen führte zur Identifizierung von zwei möglichen Binding Modes. Derselbe Prozess wurde angewandt, um eine Serie von Propafenon-Derivaten in ein Homologie- Modell des hERG Kanals im geöffneten Zustand zu docken. Drei mögliche Binding Modes wurden durch die agglomerative Cluster Analyse der RMSD Matrix identifiziert, welche durch das gemeinsame Gerüst der Propafenon Derivate und jenen Aminosäuren generiert wurde, die mit den Molekülen interagierten. Um die Flexibilität des Proteins zu berücksichtigen wurden die Propafenon Derivate zusätzlich in acht verschiedene Schnappschüsse einer Moleküldynamik des Homologie-Modelles des hERG Kanals im geöffneten Zustand gedockt. In diesem Fall wurden zwei Binding Modes selektiert. Interessanterweise war es durch das Einordnen der Posen der fünf oben genannten Cluster nach der potenziellen Energie des R1 Substituenten, geteilt durch die Anzahl an Schweratomen, möglich, zwischen den „Trapped“ und „non-Trapped“ Propafenon-Derivaten zu unterscheiden. Dieser Wert war bei den „non-Trapped“ Substanzen immer höher als bei den „Trapped“ Molekülen. Der Umstand, dass dies auch bei den Vertretern des fünften Clusters möglich ist, bei denen der R1 Substituent unterhalb der vier Phe656 zum Liegen kommt, deutet darauf hin, dass das Phänomen des Drug-Trappings mehr auf die inhärenten Eigenschaften des R1 Substituenten als auf seine Konformation zurückzuführen ist, wenn er mit dem hERG Kanal interagiert. Dies könnte bedeuten, dass die Starrheit und die Sperrigkeit der Substituenten bestimmt ob Propafenon und dessen Derivate „Trapped“ sind oder nicht, unabhängig vom Bindemodus im hERG Kanal.
description: During the drug development process, almost 35% of the compounds fail due to poor absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity (ADMET). An important role on these failures is played by improper interactions with antitarget proteins, such as cytocrome P450, P-glycoprotein and the hERG potassium channel. The hERG potassium channel is expressed in various cells and tissues, such as heart, neurons and smooth muscle. In the heart, the hERG channel plays an important role in the third phase of heart repolarization, due to the conduction of the rapid delayed rectifier K+ current (Ikr). A delay of this phase of repolarization leads to a syndrome called Long QT syndrome (LQTs) which might cause a potentially fatal arrhythmia called Torsade de Pointes (TdP). Many different classes of compounds were withdrawn from the market in the past decade due to their interaction with the hERG channel. Similar to other antitarget proteins, the hERG channel is polyspecific in the ligand recognition, hence it can interact with many classes of compounds, such as psychiatric, antihistaminic, antiarrhytmic and antimicrobial drugs. Several studies show that some molecules do not dissociate during the channel gating and are trapped in the closed state of the hERG channel. In this study, propafenone and derivatives were docked into homology models of the hERG channel in the closed and open states to shed more light on hERG inhibition and on drug trapping. With the aim to investigate the interactions between the hERG channel in the closed state and the compounds investigated, a series of trapped propafenone derivatives were docked into the homology model of the hERG channel in the closed conformation using Dock, the docking tool of MOE, and Glide, the docking tool of Schrödinger. A svl script called ROTALI was used to generate RMSD matrices with which the duplicate poses lying in different directions of the central cavity were detected and deleted, thus allowing to identify possible binding modes through agglomerative hierarchical clustering. This analysis led to the identification of two possible binding modes. The same process was applied to the poses obtained by docking the propafenones into a homology model of the hERG channel in the open state. Three possible binding modes were selected through agglomerative cluster analysis of the RMSD matrix generated taking into account the propafenone derivatives’ common scaffold and the amino acids that might interact. Finally, in order to take into account protein flexibility, nine propafenone derivatives were docked into eight models of the hERG channel in the open state obtained from snapshots of molecular dynamics simulations. Clustering both according to the common scaffold RMSD and the RMSD matrix of the amino acids interacting with the poses, two binding modes were selected. Biological studies suggest that non-trapped propafenones hinder the hERG channel gating with a mechanism called “foot in the door”. In four out of the five selected clusters, it is possible to explain the “foot in the door” mechanism. Interestingly, ranking the poses of the five clusters above-mentioned according to the potential energy values of the R1 substituent, and according to this value divided by the number of heavy atoms, it is possible to distinguish between trapped and non-trapped propafenones. In the nontrapped compounds, this value is always higher than in the trapped ones. The fact that it works also in cluster five, where the R1 substituents are placed under the ring formed by the four Phe656, might indicate that drug trapping phenomena depend more on intrinsic properties of the R1 susbstituent rather than on its conformation when it interacts with the hERG channel. Hence, this might indicate that the rigidity and the bulkyness of the substituent determines whether a propafenone derivatives is trapped or not independently of the binding mode in the hERG channel.