DE60114052T2 - Fokussierung von Komponentendatenbanken anhand von atomischen elektrotopologischen Werten - Google Patents

Fokussierung von Komponentendatenbanken anhand von atomischen elektrotopologischen Werten Download PDF

Info

Publication number
DE60114052T2
DE60114052T2 DE60114052T DE60114052T DE60114052T2 DE 60114052 T2 DE60114052 T2 DE 60114052T2 DE 60114052 T DE60114052 T DE 60114052T DE 60114052 T DE60114052 T DE 60114052T DE 60114052 T2 DE60114052 T2 DE 60114052T2
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
ligand
atomic
pharmacophores
compounds
database
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
DE60114052T
Other languages
English (en)
Other versions
DE60114052D1 (de
Inventor
Ola Engkvist
Paul Wrede
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Genetics Co Inc
Original Assignee
Genetics Co Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Genetics Co Inc filed Critical Genetics Co Inc
Application granted granted Critical
Publication of DE60114052D1 publication Critical patent/DE60114052D1/de
Publication of DE60114052T2 publication Critical patent/DE60114052T2/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/60In silico combinatorial chemistry
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B15/00ICT specially adapted for analysing two-dimensional or three-dimensional molecular structures, e.g. structural or functional relations or structure alignment
    • G16B15/30Drug targeting using structural data; Docking or binding prediction
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B35/00ICT specially adapted for in silico combinatorial libraries of nucleic acids, proteins or peptides
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/60In silico combinatorial chemistry
    • G16C20/62Design of libraries
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B15/00ICT specially adapted for analysing two-dimensional or three-dimensional molecular structures, e.g. structural or functional relations or structure alignment

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Herstellung einer fokussierten Verbindungsbibliothek, die eine angereicherte Menge von Ligandenverbindungen enthält, welche fähig sind, an einen vorbestimmten Rezeptor zu binden. Die Fokussierung der Bibliothek kann entsprechend den vorbestimmten biologischen Aktivitäten oder entsprechend den Eigenschaften der Verbindungen durchgeführt werden.
  • Hintergrund der Erfindung
  • Die Suche und Evaluierung neuer Wirkstoffe oder Wirkstoffzielstrukturen innerhalb knapper Zeiträumen erfordert in der pharmazeutischen Forschung die Verwendung von Hochdurchsatzscreening (HTS). Neben dem Screening realer Verbindungen ist es auch möglich, neue Wirkstoffzielstrukturen unter Verwendung rechenbasierter Screeningverfahren zu bestimmen. Die Anwendung rechenbasierten Screenings wird oft als virtuelles Screening bezeichnet.
  • Der Flaschenhals der gegenwärtigen Wirkstoffermittlung und Wirkstoffentwicklung liegt im großen Bedarf zur Durchmusterung von pharmazeutisch relevanten Zielstrukturen. Um diese Schwierigkeit zu umgehen, werden große Anstrengungen bei der Verbesserung effektiver, virtueller (Computer) Hilfsmittel zur Durchmusterung unternommen. Die gegenwärtige kombinatorische Chemie und Hochdurchsatzscreening sind bei der Suche nach neuen Leitstrukturen effektiv. Solche Verfahren sind jedoch noch immer sehr teuer und zeitintensiv. Deshalb können Computer-basierte Algorithmen eine signifikante Verbesserung bei der Minimierung von Kosten und Zeit darstellen.
  • Mit den gegenwärtigen Screeningverfahren kann eine Trefferrate von etwa 0,1 % erreicht werden. Daher ist eine Steigerung der Trefferrate, welche den Screeningprozess verbessert und Kosten sowie Zeit reduziert, wünschenswert.
  • In „Pharmacophore Perception, Development and Use in Drug Design", Osman F. Güner, Kapitel 5 „HipHop: Pharmacophores Based on Multiple Common-Feature Alignments", Seiten 70–77, O.O. Clement, A.T. Mehl, wird eine Methodik, die bei der automatisierten Erstellung von Pharmakophor-Modellen unter Verwendung des Katalysator/HipHop-Programms verwendet wird, beschrieben.
  • Hilfsmittel, mit denen Datenbanken nach Molekülen mit biologischer Aktivität durchmustert werden können, sind für die pharmazeutische und biotechnologische Industrie von enormem Wert. In einem üblichen Szenarium ist ein oder mehrere Moleküle mit biologischer Aktivität für eine spezifische Zielstruktur bekannt. Dieses/diese Moleküle) wird/werden verwendet, um eine Moleküldatenbank nach anderen Molekülen mit ähnlicher Aktivität durchzumustern. Verfahren, die beispielsweise auf diesem Gebiet entwickelt wurden, sind CATS (Schneider et al., Angewandte Chemie Int Ausg. 1999, 38, 2894–2896), CATALYST (Barnum et al., J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1996, 36, 563–571) und PHACIR (US-Anmeldung Nr. 09/634,586). Diese Verfahren verfügen über drei wesentliche Bestandteile: 1. Beschreibung der molekularen Geometrie. 2. Übersetzung der atomaren Eigenschaften des Moleküls in ein Pharmakophor-Modell. 3. Vergleiche der Pharmakophore für verschiedene Moleküle.
  • Bislang basieren viele Verfahren auf einer Suche nach einzelnen chemischen Strukturen als neue Wirkstoffleitverbindungen. Die verwendete Information wird entweder aus existierenden aktiven Verbindungen oder aus der Zielstruktur abgeleitet. Diese herkömmlichen Verfahren berücksichtigen jede Struktur einzeln und suchen nach Ähnlichkeiten mit der bekannten aktiven Verbindung oder nach Komplementaritäten gegenüber einer Zielbindungsstelle im Protein. Da die verwendeten Algorithmen ziemlich zeitaufwändig sind, können diese Verfahren jedoch nur gegenüber Datenbanken eingesetzt werden, die eine beschränkte Zahl an Elementen aufweisen. Indes kann jedoch eine steigende Anzahl möglicher Wirkstoff-Kandidaten synthetisiert werden, z.B. durch kombinatorische Chemie oder durch virtuelle Herstellung. Es ist erstrebenswert, Verfahren bereitzustellen, welche ein schnelles Durchmustern großer Datenbanken oder eine Reduzierung der Gesamtzahl der Datenbankelemente erlauben, während gleichzeitig der Prozentanteil an Treffern innerhalb der Datenbank erhöht wird.
  • Deshalb ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein Verfahren bereitzustellen, um das virtuelle Durchmustern von Datenbanken nach spezifischen Ligandenverbindungen zu verbessern und zu beschleunigen.
  • Es ist ferner eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein Verfahren bereitzustellen, welches die Herstellung einer fokussierten Verbindungsbibliothek erlaubt, die eine angereicherte Menge an Ligandenverbindungen enthält, die in der Lage sind, an einen vorbestimmten Rezeptor zu binden.
  • Zusammenfassung der Erfindung
  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein neues Ligandendetektionssystem. Das erfindungsgemäße Verfahren identifiziert Liganden, welche fähig sind, an einen gegebenen Rezeptor oder an gegebene Proteindomänen spezifisch zu binden. Ein Algorithmus, vorzugsweise Computer-basiert, kann eine fokussierte Verbindungsbibliothek erzeugen, welche die aktiven Verbindungen anreichert. Ein Durchmustern einer solchen angereicherten Bibliothek führt zu einer signifikanten Steigerung der Trefferrate. Das grundlegende Konzept, welches dem verwendeten Algorithmen zugrunde liegt, ist ein neue Art und Weise zur Umwandlung der atomaren Information eines Moleküls in ein Pharmakophor-Modell.
  • Die übliche Art und Weise zur Umwandlung der Information über die Eigenschaften eines Moleküls in Pharmakophore ist es, Atome verschiedenen Atomtypen zuzuordnen, wobei herkömmlicherweise Atome als Wasserstoffbrücken-Donoren, als Wasserstoffbrücken-Akzeptoren, als lipophil, als aromatisch, als positiv oder negativ beschrieben wurden. Im Allgemeinen beschreibt ein Pharmakophor die dreidimensionale Anordnung aller Atome innerhalb eines Liganden, welche mit einem Rezeptor wechselwirken können (Böhm, H.-J., Klebe, G., Kubinyi, H.; Wirkstoffdesign, Spektrum Verlag, Heidelberg, 1996). Das Pharmakophor-Konzept, geeignete Arten von Wechselwirkungen und Abstandsbereiche werden beispielsweise beschrieben durch S.D. Pickett et al., J. Chem. Inf. Comput. Sci. 36 (1996), 1214–1232; H.-J. Böhm, G. Klebe, H. Kubinyi, Wirkstoffdesign, Spektrum Verlag Heidelberg, 1996; S.M. Brocklehurst et al., Creating Integrated Computer Systems for Target Discovery and Drug Discovery, Pharmainformatics Elsevier Science Ltd., (1999), Seiten 12–15 und J.S. Mason, Computational Screening: Largescale Drug Discovery, Pharmainformatics Elsevier Science Ltd., (1999), Seiten 34–36.
  • Die Erfindung schließt insbesondere die Anreicherung von biologisch aktiven Verbindungen in einer fokussierten Substanzbibliothek ein, welche aus gegebenen Ausgangsdatenbanken erhalten wird. Als erstes werden die relevanten biologischen Eigenschaften aus den Verbindungen mit bekannten biologischen Eigenschaften extrahiert und in Form von Pharmakophoren beschrieben. Auf diesem Weg hergestellte Pharmakophore können dann für die Extraktion ähnlicher Verbindungen aus einer Stoffbibliothek oder für die Fokussierung einer Datenbank in Übereinstimmung mit spezifischen Ähnlichkeitskriterien verwendet werden. Es ist sehr vorteilhaft, dass die Verwendung von Pharmakophoren ein sehr schnelles Durchmustern auch von großen Datenbanken ermöglicht. Während des Durchmusterungsverfahrens wird eine fokussierte Stoffbibliothek erzeugt, die kleiner als die ursprünglich verwendete Ausgangsdatenbank ist, und welche einen enorm gesteigerten Anteil an aktiven Substanzen im Vergleich zu der ursprünglichen Stoffbibliothek enthält.
  • Ein wesentliches Merkmal des erfindungsgemäßen Verfahrens ist die Erstellung von auf Atomtypen basierenden Pharmakophoren, welche unter Verwendung atomarer elektrotopologischer (AET) Werte erhalten wurden. Gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren, welches auch als PAHTS bezeichnet wird, werden die Pharmakophore in einer völlig anderen Weise wie im Stand der Technik evaluiert. Atomare elektrotopologische (AET) Werte werden für jedes Atom berechnet und als Atomtypen verwendet. AET-Werte liegen normalerweise zwischen –2 und 12. Atome mit AET-Werten zwischen zwei festgelegten Grenzen werden dem selben Atomtyp zugehörig zugeordnet. Das Verfahren zur Berechnung von AET-Werten ist von Kier & Hall entwickelt worden (Molecular Structure Description, The Electrotopological State, Academic Press, London, 2000). AET-Werte sind jedoch nie in Verbindung mit der molekularen Geometrie verwendet worden, um nach biologisch aktiven Molekülen zu durchmustern. Die Atomtypen werden anschließend verwendet, um ein Pharmakophor-Modell zu konzipieren. Der neue Weg zur Beschreibung der Atomtypen hat im Vergleich mit dem alten Weg mehrere Vorteile. Atomtypen werden durch den Computer automatisch zugeordnet, so dass kein Bedarf an einer Person besteht, um festzulegen, was ein Wasserstoffbrückenbindungsdonor, was ein lipophiles Atom usw. ist. Da die AET-Werte durch den Computer zugeordnet werden, ist es am wichtigsten, dass die Zahl der Atomtypen und die Grenzwerte zwischen verschiedenen Atomtypen für jede spezifische Zielstruktur optimiert werden können. Die Werte können für eine kleine Testbibliothek optimiert und anschließend verwendet werden, um große Datenbanken durchzumustern und um so neue Leitverbindungen zu finden. Dies bedeutet, dass anstelle der Verwendung desselben Pharmakophor-Modells für jede Zielstruktur wie in früheren Modellen ein spezifisches Pharmakophor-Modell für jeden Zielstrukturtyp entwickelt werden kann. Ein spezifisch gestaltetes Pharmakophor-Modell kann eine Datenbank effizienter nach aktiven Molekülen des spezifischen Zielstrukturtyps durchmustern. Berechnungen haben gezeigt, dass diese neue Art und Weise zur Erstellung eines Pharmakophor-Modells den herkömmlichen überlegen ist. Des Weiteren können mit dem erfindungsgemäßen Verfahren biologisch relevante Wechselwirkungen berücksichtigt werden.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren zur Erzeugung einer fokussierten Stoffbibliothek umfasst im Allgemeinen die folgenden Schritte:
    • 1. Die Moleküle (z.B. der/die bekannte(n) Ligand(en) und Verbindungen) einer Ausgangsdatenbank) werden mit einem Code in computerlesbarer Form beschrieben, z.B. dem SMILES-Code (D. Weinigner, J. Chem. Inf. Comput. Sci. 28 (1988), 31–36).
    • 2. Die Geometrie der Moleküle wird entweder durch ihre Bindungsabstandmatrix oder mit ihren dreidimensionalen Koordinaten beschrieben.
    • 3. Atomare elektrotopologische Indizes werden für jedes Atom evaluiert, wobei die Werte verwendet werden, um die Atome verschiedenen Atomtypen zuzuordnen.
    • 4. Das Molekül wird unter Verwendung dieser Atomtypen mit Pharmakophoren, z.B. Zwei-, Drei- oder Vierpunkt-Pharmakophoren, beschrieben.
    • 5. Die Sammlung der Pharmakophore wird unter Verwendung eines Ähnlichkeitsindex verglichen, z.B. mit dem Abstand zwischen zwei Vektoren oder mit dem Tanimoto-Koeffizienten.
  • Zur Erstellung der Pharmakophore werden insbesondere verwendet: eine oder mehrere Verbindungen mit bekannter biologischer Aktivität, eine oder mehrere Verbindungen, wobei jede Verbindung eine bekannte, aktive dreidimensionale Konformation aufweist, eine oder mehrere Verbindungen, deren intermolekulare Wechselwirkungen von bekannten Wechselwirkungen aus Ligand-Protein-Komplexen zusammen mit dem Rezeptor oder einem oder mehreren Rezeptoren mit bekannten dreidimensionalen Strukturen für jede gegebene biologisch relevante Eigenschaft, z.B. die Bindungsaffinität, gegenüber einem Rezeptor, abgeleitet ist/sind.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren kann zum virtuellen Durchmustern von Stoffbibliotheken verwendet werden und es kann insbesondere zur Entwicklung von Wirkstoffen oder biologisch aktiven Verbindungen benutzt werden. Es ist insbesondere für Anwendungen in der Human- oder Veterinärmedizin und im Pflanzenschutz geeignet. Beispiele für Indikationen sind Onkologie, kardiovaskuläre Erkrankungen, Neurologie, Stoffwechselerkrankungen, Infektionserkrankungen und Virologie. Das Verfahren kann auch zur Suche nach Stoffen benutzt werden, die zur Modulierung oder Inhibierung von Rezeptor-Ligand-Wechselwirkungen verwendet werden sollen. Die Erfindung kann daher insbesondere verwendet werden, um neue Leitstrukturen für pharmazeutische, biotechnologische und agrochemische Zielstrukturen zu finden.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt die Umwandlung einer Datenbank von beliebiger Größe in eine fokussierte Stoffdatenbank mit einer viel kleineren Größe, deren Elemente weiter evaluiert werden können, z.B. in experimentellen Untersuchungen. Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren wird eine Datenbank entsprechend anderen bindungsfähigen Stoffen, sortiert, wobei detektiert wurde, dass mehr als 40 % und insbesondere 60–80 % der tatsächlichen Treffer in der fokussierten Stoffbibliothek vorkommen. Wenn die Stoffe einer Datenbank unter Verwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens sortiert werden, kann eine Stoffbibliothek von beliebiger Größe erzeugt werden, z.B. durch Auswahl der 10 besten Treffer, der 20 % besten Treffer oder der 50 % besten Treffer. Vorzugsweise wird eine Verkleinerung der Ausgangsdatenbank auf weniger als 1/3 der ursprünglichen Größe, stärker bevorzugt auf weniger als 1/5 der ursprünglichen Größe durchgeführt. Aufgrund einer beschränkten Vorauswahl, z.B. unter Verwendung des Kriteriums 1 % der besten Treffer oder nur der allerbeste Treffer, ist es ferner möglich, auch komplizierte Strukturen aus dieser fokussierten Verbindungsbibliothek zu synthetisieren, wahlweise in einem mehrstufigen Verfahren, und sie anschließend experimentell zu untersuchen. Der Syntheseschritt erfordert im Vergleich mit herkömmlichen Ansätzen nur einen geringen Aufwand, wenn man die große Menge an Molekülen, die in der ursprünglichen Datenbank enthalten sind, und die große Menge an Molekülen, welche eine geringe oder keine Bindeaffinität aufweisen und darin vorkommen, berücksichtigt.
  • Die beschriebenen Verfahren zur virtuellen Durchmusterung sind einzigartig und innovativ und führen zu einer effizienten Sortierung von Datenbanken, was eine signifikante Anreicherung biologisch aktiver Moleküle sogar aus sehr großen Datenbanken erlaubt. Das erfindungsgemäße Verfahren stellt vorzugsweise eine Anreicherung des Anteils an Molekülen mit der gewünschten Aktivität oder den gewünschten Eigenschaften bereit. Die Anreicherung kann als Anreicherungsfaktor (enrichment factor; EF) beschrieben werden, der definiert ist als: EF = δ (fokussierte Bibliothek)/δ (gesamte Bibliothek) mit der Dichte δ = Zahl der aktiven Verbindungen/Gesamtzahl der Verbindungen. Der Anreicherungsfaktor El ist vorzugsweise größer als 2, stärker bevorzugt größer als 3.
  • Die virtuellen Durchmusterungsverfahren können auf Dreipunkt-Pharmakophore angewandt werden und können leicht auf Vierpunkt-Pharmakophore ausgeweitet werden, um in der Lage zu sein, die Chiralität der Moleküle zu berücksichtigen, welche eine zusätzliche Rolle für die Bindungsspezifität spielt.
  • Der Ausdruck „Pharmakophor", wie er hierin verwendet wird, bezieht sich auf die Summe aller Ligandenatome, welche intermolekulare Wechselwirkungen mit dem Rezeptor aufweisen.
  • Die Erfindung kann wie folgt zusammengefasst werden:
    Im Allgemeinen betrifft die Erfindung die Identifizierung biologisch aktiver Moleküle durch virtuelles Durchmustern unter Verwendung der folgenden Schritte:
    • – Beschreibung der Moleküle als computerlesbarer Code, z.B. ein SMILES-String.
    • – Beschreibung der Moleküle, z.B. mit ihrer dreidimensionalen Geometrie oder mit einer Bindungsabstandmatrix. Diese Information kann aus dem SMILES-Code gezogen werden.
    • – Beschreibung der Atome, basierend auf atomaren elektrotopologischen Werten. Die AET-Werte werden für jedes Atom berechnet und liegen normalerweise zwischen –2 und 12. Der AET-Werte ist in Abhängigkeit von der Umgebung/Umfeld des Atoms für jedes Atom spezifisch. Normalerweise werden innerhalb der Erfindung 3–5 verschiedene Atomtypen definiert. Das Gruppieren der AET-Werte in Atomtypen kann beispielsweise wie folgt durchgeführt werden. Atomtyp I entspricht AET-Werten von – ∞ bis < 0; Atomtyp II AET-Werten von 0 bis < 5; Atomtyp III entspricht AET-Werten von 5 bis < 10 und Atomtyp IV entspricht AET-Werten von 10 bis + ∞. Es sind jedoch auch andere Gruppierungen möglich und können sich für spezifische Zielstrukturtypen als vorteilhaft erweisen.
    • – Der Pharmakophor basiert auf diesen Atomtypen.
    • – Konstruktion und Aufzählung von Pharmakophoren, z.B. von allen möglichen Zwei-, Drei- oder Vierpunkt-Pharmakophoren.
    • – Wahlweise können die spezifischen atomaren elektrotopologischen Werte, die von einem Atomtyp umfasst sind und die Gesamtzahl der Atomtypen durch Durchmustern einer Testbibliothek, welche bekannte Binde(treffer) und Nicht-Bindestrukturen enthält, optimiert werden.
    • – Die optimierten Atomtypen können verwendet werden, um Pharmakophore zu konstruieren. Die optimierten Pharmakophor-Modelle können dann verwendet werden, um große Datenbanken nach aktiven Molekülen durchzumustern.
    • – Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren kann eine molekulare Datenbank im Hinblick auf Molekülähnlichkeiten und/oder gemäß der biologischen Aktivität sortiert werden.
    • – Das erfindungsgemäße Verfahren kann verwendet werden, um neue Leitstrukturen für pharmazeutische, biotechnologische und agrochemische Zielstrukturen zu finden.
  • Ausführliche Beschreibung der Erfindung
  • Die Erfindung kann verwendet werden, um eine fokussierte Bibliothek zu erstellen, wenn entweder nur Liganden bekannt sind, wenn die dreidimensionale Struktur eines Rezeptorligandkomplexes bekannt ist oder wenn allein die Rezeptorstruktur verfügbar ist.
  • Die Erfindung betrifft daher ein Verfahren zur Erzeugung einer fokussierten Verbindungsbibliothek aus einer Ausgangsverbindungsbibliothek, worin die fokussierte Verbindungsbibliothek eine angereicherte Menge an Ligandenverbindungen enthält, die in der Lage sind, an einen vorbestimmten Rezeptor zu binden, umfassend die Schritte
    • (a) Bereitstellen wenigstens einer Struktur eines Liganden, eines Ligand-Rezeptor-Komplexes oder einer Ligandenbindungsstellengeometrie für den vorbestimmten Rezeptor,
    • (b) Erstellen eines Computer-lesbaren Codes der wenigstens einen Struktur,
    • (c) Bereitstellen einer Beschreibung der wenigstens einen Struktur in Form ihrer dreidimensionalen Geometrie oder/und ihrer Bindungsabstandmatrix,
    • (d) Bereitstellen atomarer elektrotopologischer Werte für die Atome der wenigstens einen Struktur;
    • (e) Erstellen von Atomtypen, basierend auf den atomaren elektrotopologischen Werten,
    • (f) Erstellen von auf den Atomtypen basierenden Pharmakophoren,
    • (g) Sortieren einer Ausgangsdatenbank mit den Pharmakophoren, wobei ein Ähnlichkeitsindex verwendet wird, durch (g1) Bereitstellen einer Beschreibung der in der Struktur der Datenbank erhaltenen Verbindung in der Form ihrer dreidimensionalen Geometrie oder/und ihrer Bindungsabstandmatrix, (g2) Bereitstellen atomarer elektrotopologischer Werte für die Atome der wenigstens einen Struktur, (g3) Erstellen von auf den atomaren elektrotopologischen Werten basierenden Atomtypen, (g4) Erstellen von auf den Atomtypen basierenden Pharmakophoren, und (g5) Vergleichen der Pharmakophore der wenigstens einen Ligandenstruktur mit den Pharmakophoren der Verbindungen aus der Datenbank,
    • (h) Festlegen einer Rangliste der Verbindungen aus der Datenbank gemäß den festgestellten Ähnlichkeiten, und
    • (i) Erhalten einer fokussierten Verbindungsbibliothek mit einer angereicherten Menge an Ligandenverbindungen.
  • In einer ersten bevorzugten Ausführungsform umfasst die Erfindung ein Verfahren zur Erzeugung einer fokussierten Verbindungsbibliothek aus einer Ausgangsverbindungsbibliothek, worin die fokussierte Verbindungsbibliothek eine angereicherte Menge an Ligandenverbindungen enthält, die in der Lage sind, an einen vorbestimmten Rezeptor zu binden, umfassend die Schritte:
    • (a) Bereitstellen wenigstens einer Ligandenstruktur für den vorbestimmten Rezeptor,
    • (b) Erstellen einer vorbestimmten Anzahl von möglichen Ligandenkonformeren mit der Ligandenstruktur,
    • (c) Erstellen eines computerlesbaren Codes für die möglichen Ligandenkonformere,
    • (d) Bereitstellen einer Beschreibung der möglichen Ligandenkonformere in der Form ihrer dreidimensionalen Geometrie oder/und ihrer Bindungsabstandmatrix,
    • (e) Bereitstellen atomarer elektrotopologischer Werte für die Atome der möglichen Ligandenkonformere,
    • (f) Erstellen von auf den atomaren elektrotopologischen Werten basierenden Atomtypen,
    • (g) Erstellen von auf den Atomtypen basierenden Pharmakophoren,
    • (h) Sortieren einer Ausgangsdatenbank mit den Pharmakophoren unter Verwendung eines Ähnlichkeitsindex durch (h1) Erstellen einer vorbestimmten Anzahl an Konformeren für in der Datenbank enthaltenen Verbindungen, (h2) Bereitstellen einer Beschreibung der Struktur der Konformere in Form ihrer dreidimensionalen Geometrie oder/und ihrer Bindungsabstandmatrix, (h3) Bereitstellen atomarer elektrotopologischer Werte für die Atome der Konformere, (h4) Erstellen von auf den atomaren elektrotopologischen Werten basierenden Atomtypen, (h5) Erstellen von Pharmakophoren für die Konformere für die Verbindungen aus der Datenbank basierend auf den Atomtypen und (h6) Vergleichen der Pharmakophore der Ligandenstruktur mit den Pharmakophoren der Verbindungen aus der Datenbank und
    • (i) Festlegen einer Rangliste der Verbindungen aus der Datenbank gemäß den festgestellten Ähnlichkeiten,
    • (j) Erhalten einer fokussierten Verbindungsbibliothek mit einer angereicherten Menge an Ligandenverbindungen.
  • Der Ausgangspunkt in diesem Ansatz ist, dass einer oder mehrere Liganden für einen vorbestimmten Rezeptor, für welchen nach möglichen Ligandenverbindungen gesucht wird, bekannt ist. Eine gegebene Verbindungsbibliothek wird durch die Information, welche aus der/den bekannten Ligandstruktur(en) erhalten wird, durchmustert. In einem ersten Schritt wird eine Ligandenstruktur für den vorbestimmten Rezeptor bereitgestellt. Als nächstes wird gegebenenfalls eine gewisse vorherbestimmte Anzahl möglicher Ligandenkonformere der bekannten Ligandenstruktur erstellt. Vorzugsweise ist die vorherbestimmt Anzahl (m) der erstellten Konformere für die bekannte Ligandenstruktur wenigstens 1, stärker bevorzugt wenigstens 5 und am stärksten bevorzugt wenigstens 10. Der obere Wert für die vorherbestimmte Anzahl der möglichen Ligandenkonformere ist theoretisch nicht beschränkt und vorzugsweise niedriger als 1.000, stärker bevorzugt niedriger als 100 und am stärksten bevorzugt niedriger als 20. Die Konformere können durch Computerverfahren, wie zum Beispiel Kraftfeldverfahren, Regel-basierten Verfahren, semiempirischen oder Abinitio-Verfahren erstellt werden. Es ist jedoch auch möglich, experimentell bestimmte Konformerstrukturen der/des bekannten Ligand(en) zu verwenden.
  • In einem nächsten Schritt wird ein Pharmakophor für jeden der möglichen Ligandenkonformere erzeugt. Die Pharmakophore werden durch die aus den AET-Werten für jedes Atom erstellten Atomtypen beschrieben. Vorzugsweise basieren die Pharmakophore auf allen möglichen Ligandenatomen, welche intermolekulare Wechselwirkungen mit dem Rezeptor eingehen könnten und Abständen.
  • Erfindungsgemäß ist es bevorzugt, Dreipunkt-Pharmakophore zu verwenden. Es ist jedoch aus möglich, Zweipunkt- oder Vierpunkt-Pharmakophore oder Pharmakophore mit noch mehr Punkten zu verwenden.
  • Erfindungsgemäß können die Ligandenpharmakophore und vorzugsweise alle gefundenen Ligandenpharmakophore zu einem Fingerprint (FP) kombiniert werden. Dieser Fingerprint ist eine abstrakte binäre Darstellung der Pharmakophore bzw. eines gemeinsamen Pharmakophors. Das Fingerprintkonzept wird beispielsweise beschrieben in Vincent J. Van Geerestein, Hans Hamersma und Steven P. Van Helden: Exploiting Molecular Diversity: Pharmacophore Searching and Compound Clustering, in: Han van de Waterbeemd et al., Computer-Assisted Lead Finding and Optimization, Verlag Helvetica Chimica Acta Basel (1997), Seiten 159–178. Die Verwendung eines Fingerprints anstelle einer großen Zahl von Pharmakophoren zum Durchmustern verringert erheblich den zum Durchmustern einer großen Menge von Verbindungen in einer Datenbank notwendigen Aufwand. Innerhalb des Fingerprints werden die charakteristischen Merkmale der bekannten Strukturen in einer einfachen computerlesbaren binären Form, welche den Vergleich der bekannten Ligandenstruktur mit möglichen Ligandenkandidaten ermöglicht, dargestellt.
  • Die erstellten Pharmakophore und/oder der Fingerprint können dann für eine Ähnlichkeitssuche verwendet werden. Dabei kann eine Datenbank mit den Pharmakophoren oder/und dem aktiven Fingerprint als Abfrage sortiert werden. Zu diesem Zweck wird eine Ausgangsdatenbank, wie zum Beispiel eine Datenbank bekannter einzelner Verbindungen, eine Datenbank synthetisierter kombinatorischer Bibliotheken und/oder eine Datenbank virtueller kombinatorischer Bibliotheken, zuerst in eine Datenbank umgewandelt, welche durch Pharmakophore oder/und Fingerprints dargestellt wird. Zu diesem Zweck wird in einem ersten Schritt eine vorbestimmte maximale Zahl (m) von Konformeren für alle Verbindungen der Datenbank erstellt. Die vorbestimmte Zahl ist vorzugsweise wenigstens 1, stärker bevorzugt wenigstens 5 und am stärksten bevorzugt wenigstens 10. Während das Maximum der vorbestimmten Zahl theoretisch nicht beschränkt ist, ist es bevorzugt nicht mehr als 1.000, bevorzugt nicht mehr als 100, stärker bevorzugt nicht mehr als 50 und am stärksten bevorzugt nicht mehr als 20 Konformere für jede Verbindung der Datenbank zu erstellen.
  • Als nächstes wird ein möglicher Pharmakophor für die Konformere jeder Datenbankverbindung in der gleichen Weise wie oben im Hinblick auf die Erstellung von Pharmakophoren für eine bekannte Ligandenstruktur beschrieben, bestimmt. Wenn der Wunsch nach einer Fingerprintdatenbank besteht, werden Fingerprints für die Pharmakophore eines jeden Konformers der Datenbankverbindungen erzeugt und vorzugsweise für alle Pharmakophore eines jeden Konfomers der Datenbankverbindungen. Die Pharmakophore oder/und der aktive Fingerprint des Abfragemoleküls wird anschließend mit den Pharmakophoren oder/und den Fingerprints der Verbindungen aus der Bibliothek verglichen.
  • Ein Ähnlichkeitsindex, wie beispielsweise der Tanimoto-Coeffizient, der euklidische Abstand oder der Manhattan-Abstand, wird verwendet, um alle Bibliotheksverbindungen zu sortieren. Geeignete Änlichkeitsindizes werden beschrieben z.B. in Peter Willet, J.M. Barnard, G.M. Downs: Chemical Similarity Searching, J. Chem. Inf. Comput. Sci. 38 (1998), Seiten 983–996. Während dieses Schritts wird eine Rangliste der Datenbank gemäß den festgestellten Ähnlichkeiten aufgestellt und die Reihenfolge der Verbindungen kann gemäß ihrer Ähnlichkeit gegenüber der bekannten Ligandenstruktur festgelegt werden.
  • Es ist auch möglich, Vektoren für den Ähnlichkeitsvergleich zu verwenden. Das Prinzip der Verwendung von Vektoren wird im Folgenden an einem Beispiel erklärt, das ein Modell mit drei Atomtypen (abgeleitet aus den AET-Werten) und Bindungsabständen zwischen 1 und 10 und einem Zweipunkt-Pharmakophormodell umfasst. Aus den drei Atomtypen können sechs verschiedene Zweipunkt-Pharmakophore konstruiert werden, und beginnend mit Abständen von bis zu 10 Bindungslängen wird ein 60 (6*10) dimensionaler Vektor erhalten. Jede Dimension des Vektors beschreibt einen spezifischen Bindungsabstand zwischen zwei Atomen und den Atomtypen der zwei Atome. Alle möglichen Zweiatomkombinationen in einem Molekül werden berechnet und eine wird zu der Dimension hinzugefügt, die mit beiden Zweiatomkombinationen übereinstimmt. Alle Kombinationen werden summiert, wobei ein Vektor erhalten wird, der das Molekül beschreibt. Da verschiedene Moleküle verschiedene Strukturen und verschiedene Atomtypen aufweisen, sind die summierten Vektoren für zwei Moleküle unterschiedlich und der euklidische Abstand zwischen diesen zwei Vektoren kann berechnet werden. Wenn der Abstand zwischen den Vektoren kurz ist (insbesondere unter eine vorherbestimmten Grenze), werden die Moleküle als ähnlich zueinander eingestuft. Das heißt, dass einige Verbindungen der Bibliothek im Hinblick auf ihre Ähnlichkeit zu einem (oder mehreren) aktiven Molekülen) eingeordnet werden können.
  • Eine fokussierte Verbindungsbibliothek mit im Vergleich zu der Ausgangsdatenbank verringerten Anzahl an Gesamtelementen kann durch einfaches Auswählen einer bestimmten Anzahl, wie beispielsweise 1, 10, 100, 1.000 oder 2.000, oder einem bestimmten Prozentsatz, z.B. 10 % oder 20 % der ranglistengemäßen Verbindungen erhalten werden.
  • Es wurde festgestellt, dass eine bemerkenswerte Menge dieser Treffer, wie beispielsweise wenigstens 30 %, stärker bevorzugt wenigstens 50 % und typischerweise zwischen 60 und 80 %, in einer solchen fokussierten Verbindungsbibliothek erhalten wird, was im Hinblick auf die biologisch aktiven Moleküle zu einer signifikanten Anreicherung führt.
  • Wenn mehr als ein Ligand mit der gleichen Funktion zur Verfügung steht, kann die Information aller Ligandenstrukturen verwendet werden. Wenn zwei oder mehr Ligandenstrukturen für den vorbestimmten Rezeptor bekannt sind, kann für jeden der N Liganden (worin N die Anzahl der bekannten Ligandenstrukturen ist) eine bestimmte maximale Anzahl (m) an Konformeren erstellt werden, z.B. durch Berechnung mit einem geeigneten, wie oben beschriebenen Verfahren. Als nächstes werden für jeden Konformer, wie oben beschrieben, die Pharmakophore erstellt. Die Pharmakophore können anschließend zu einem gemeinsamen Pharmakophor kombiniert werden, welcher in einer Abfrage gegenüber einer Ausgangsdatenbank verwendet wird. Alternativ kann ein Fingerprint für jeden Ligandkonformer erzeugt werden. Diese Fingerprints werden mit den logischen Operationen zu einem gemeinsamen Fingerprint kombiniert, wobei dieser eine Gruppe von Liganden für dieselbe Bindestelle repräsentiert. Eine Datenbank kann mit diesem gemeinsamen Fingerprint in der gleichen Weise, wie oben im Hinblick auf das Sortieren einer Datenbank mit Pharmakophoren beschrieben, sortiert werden.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren kann auch angewendet werden, wenn die dreidimensionale Struktur eines Ligand-Rezeptorkomplexes für den vorherbestimmten Rezeptor bekannt ist. Für die dreidimensionale Struktur des Liganden-Rezeptorkomplexes kann die Ligandstruktur abgeleitet werden und die Informationen zu den intermolekularen Wechselwirkungen zwischen Ligand und Rezeptor werden verwendet, um das Pharmakophor-Modell aufzubauen. Die Erstellung von Konformeren ist in diesem Fall nicht notwendig, da eine korrekte Struktur des Liganden bereits bekannt ist, und durch die Anordnung innerhalb des Ligand-Rezeptorkomplexes festgelegt ist. Die dreidimensionale Struktur kann aus experimentellen Daten, wie beispielsweise Röntgenbeugung, NMR, erhalten werden oder sie kann durch Berechnungsverfahren erhalten werden. Vorzugsweise wird die dreidimensionale Struktur aus experimentellen Ergebnissen abgeleitet.
  • Wenn mehr als eine dreidimensionale Ligand-Rezeptorkomplex-Strukturen bekannt ist, werden die Ligandstrukturen aus den dreidimensionalen Ligand-Rezeptorkomplex-Strukturen abgeleitet. Die Pharmakophore der Ligandstrukturen können basierend auf den intermolekularen Wechselwirkungen zwischen Ligand und Rezeptor erstellt werden, wobei AET-Werte für die beteiligten Atome berechnet werden, während es nicht nötig ist, mögliche Konformere zu erstellen. Die Information der mehreren dreidimensionalen Ligand-Rezeptorkomplex-Strukturen kann durch Kombination von wenigstens zwei und vorzugsweise allen einzelnen Pharmakophoren oder Fingerprints zu einem gemeinsamen Pharmakophor bzw. Fingerprint verwendet werden. Dieser gemeinsame Pharmakophor oder Fingerprint wird anschließend verwendet, um eine gegebene Datenbank, wie oben beschrieben, zu sortieren. Alternativ kann die Information der mehreren dreidimensionalen bekannten Ligand-Rezeptorkomplex-Strukturen verwendet werden, um einen gemeinsamen Pharmakophor von wenigstens zwei und vorzugsweise allen einzelnen Pharmakophoren aufzubauen, um die Information der verschiedenen Strukturen zu kombinieren. Ein gemeinsamer Fingerprint kann dann aus dem gemeinsamen Pharmakophor von wenigstens zwei und vorzugsweise von allen dieser bekannten dreidimensionalen Strukturen abgeleitet werden.
  • In einer weiteren Ausführungsform kann ein Pharmakophor-Modell aus einer bekannten Bindungsstellengeometrie des vorherbestimmten Rezeptors abgeleitet werden. In diesem Ansatz wird die Bindungsstellengeometrie des Rezeptors invertiert, um einen Pharmakophor zu erzeugen. Mit diesen Pharmakophoren kann wie oben beschrieben eine Ausgangsdatenbank sortiert werden.
  • Die Erfindung umfasst auch Systeme, Vorrichtungen, Disketten, Computer oder andere Hardware, welche angepaßt oder eingerichtet wurden, um ein erfindungsgemäßes Verfahren auszuführen oder zu kontrollieren.

Claims (10)

  1. Verfahren zur Herstellung einer fokussierten Verbindungsbibliothek aus einer Ausgangsverbindungsbibliothek, worin die fokussierte Verbindungsbibliothek eine angereicherte Menge an Ligandenverbindungen enthält, die in der Lage sind an einen vorbestimmten Rezeptor zu binden, umfassend die Schritte: (a) Bereitstellen wenigstens einer Struktur eines Liganden, eines Ligand-Rezeptor-Komplexes oder einer Ligandenbindungsstellengeometrie für den vorbestimmten Rezeptor, (b) Erstellen eines Computer-lesbaren Codes der wenigstens einen Struktur, (c) Bereitstellen einer Beschreibung der wenigstens einen Struktur in Form ihrer dreidimensionalen Geometrie oder/und ihrer Bindungsabstandmatrix, (d) Bereitstellen atomarer elektrotopologischer Werte für die Atome der wenigstens einen Struktur; (e) Erstellen von auf den atomaren elektrotopologischen Werten basierenden Atomtypen, worin Atome mit atomaren elektrotopologischen Werten zwischen zwei festgelegten Grenzen dem selben Atomtyp zugerechnet werden, (f) Erstellen von auf den Atomtypen basierenden Pharmakophoren, (g) Sortieren einer Ausgangsdatenbank unter Verwendung der Pharmakophore, wobei ein Ähnlichkeitsindex verwendet wird, durch (g1) Bereitstellen einer Beschreibung der Struktur der in der Datenbank enthaltenen Verbindungen in Form ihrer dreidimensionalen Geometrie oder/und ihrer Bindungsabstandmatrix, (g2) Bereitstellen atomarer elektrotopologischer Werte für die Atome der wenigstens einen Struktur, (g3) Erstellen von auf den atomaren elektrotopologischen Werten basierenden Atomtypen, (g4) Erstellen von auf den Atomtypen basierenden Pharmakophoren, und (g5) Vergleichen der Pharmakophore der wenigstens einen Ligandenstruktur mit den Pharmakophoren der Verbindungen aus der Datenbank, (h) Festlegen einer Rangliste der Verbindungen aus der Datenbank gemäß den festgestellten Ähnlichkeiten, und (i) Erhalten einer fokussierten Verbindungsbibliothek mit einer angereicherten Menge an Ligandenverbindungen.
  2. Verfahren gemäß Anspruch 1 zur Herstellung einer fokussierten Verbindungsbibliothek aus einer Ausgangsverbindungsbibliothek, worin die fokussierte Verbindungsbibliothek eine angereicherte Menge an Ligandenverbindungen enthält, die in der Lage sind an einen vorbestimmten Rezeptor zu binden, umfassend die Schritte: (a) Bereitstellen wenigstens einer Ligandenstruktur für den vorbestimmten Rezeptor, (b) Erstellen einer vorbestimmten Anzahl an möglichen Ligandenkonformeren der Ligandenstruktur, (c) Erstellen eines Computer-lesbaren Codes der möglichen Ligandenkonformere, (d) Bereitstellen einer Beschreibung der möglichen Ligandenkonformere in Form ihrer dreidimensionalen Geometrie oder/und ihrer Bindungsabstandmatrix, (e) Bereitstellen atomarer elektrotopologischer Werte für die Atome der möglichen Ligandenkonformere, (f) Erstellen von auf den atomaren elektrotopologischen Werten basierenden Atomtypen, worin Atome mit atomaren elektrotopologischen Werten zwischen zwei festgelegten Grenzen dem selben Atomtyp zugerechnet werden, (g) Erstellen von auf den Atomtypen basierenden Pharmakophoren, (h) Sortieren einer Ausgangsdatenbank unter Verwendung der Pharmakophore, wobei ein Ähnlichkeitsindex verwendet wird, durch (h1) Erstellen einer vorbestimmten Anzahl an Konformeren für die in der Datenbank enthaltenen Verbindungen, (h2) Bereitstellen einer Beschreibung der Struktur der Konformere in Form ihrer dreidimensionalen Geometrie oder/und ihrer Bindungsabstandmatrix, (h3) Bereitstellen atomarer elektrotopologischer Werte für die Atome der Konformere, (h4) Erstellen von auf den atomaren elektrotopologischen Werten basierenden Atomtypen, (h5) Erstellen von Pharmakophoren für die Konformere für die Verbindungen aus der Datenbank basierend auf den Atomtypen und (h6) Vergleichen der Pharmakophore der Ligandenstruktur mit den Pharmakophoren der Verbindungen aus der Datenbank und (i) Festlegen einer Rangliste der Verbindungen aus der Datenbank gemäß den festgestellten Ähnlichkeiten, (j) Erhalten einer fokussierten Verbindungsbibliothek mit einer angereicherten Menge an Ligandenverbindungen.
  3. Verfahren gemäß Anspruch 1, worin der Ähnlichkeitsindex, der zur Sortierung aus der Datenbank verwendet wird, ausgewählt ist aus der Gruppe, die besteht aus Tanimoto-Koeffizient, euklidischer Abstand, Manhatten Abstand und jede beliebige Kombination davon.
  4. Verfahren gemäß Anspruch 1, worin Zweipunkt-Pharmakophore (2PP), Dreipunkt-Pharmakophore (3PP) und/oder Vierpunkt-Pharmakophore (4PP) erzeugt werden.
  5. Verfahren gemäß Anspruch 2, worin die Konformere durch Kraftfeld-Verfahren oder regelbasierte Verfahren oder Kombinationen davon erzeugt werden.
  6. Verfahren gemäß Anspruch 2, worin die vorbestimmte Anzahl der Konformere eine Zahl zwischen 5 und 20 ist.
  7. Verfahren gemäß Anspruch 1, worin die Ausgangsverbindungsbibliothek ausgewählt ist aus einer Datenbank bekannter einzelner Verbindungen, einer Datenbank synthetisierter kombinatorischer Bibliotheken und/oder einer Datenbank virtueller kombinatorischer Bibliotheken.
  8. Verfahren gemäß Anspruch 1, worin spezifische atomare elektrotopologische Werte, die bei einem Atomtyp und/oder der gesamten Anzahl an Atomtypen berücksichtigt werden, durch Durchmusterung einer Testbibliothek optimiert sind.
  9. Verfahren gemäß Anspruch 1 zur Herstellung einer fokussierten Verbindungsbibliothek aus einer Ausgangsverbindungsbibliothek, worin die fokussierte Verbindungsbibliothek eine angereicherte Menge an Ligandenverbindungen enthält, die in der Lage sind an einen vorbestimmten Rezeptor zu binden, umfassend die Schritte: (a) Bereitstellen einer dreidimensionalen Ligand-Rezeptor-Komplexstruktur für den vorbestimmten Rezeptor, (b) Ableiten der Ligandenstruktur aus der dreidimensionalen Ligand-Rezeptor-Komplexstruktur, (c) Erstellen eines Computer-lesbaren Codes der Ligandenstruktur, (d) Bereitstellen einer Beschreibung der Ligandenstruktur in der Form ihrer dreidimensionalen Geometrie oder/und ihrer Bindungsabstandmatrix, (e) Bereitstellen atomarer elektrotopologischer Werte für die Atome der Ligandenstruktur, (f) Erstellen von auf den atomaren elektrotopologischen Werten basierenden Atomtypen, worin Atome mit atomaren elektrotopologischen Werten zwischen zwei festgelegten Grenzen dem selben Atomtyp zugerechnet werden, (g) Erstellen von auf den Atomtypen und intermolekularen Wechselwirkungen zwischen Ligand und Rezeptor basierenden Pharmakophoren der Ligandenstruktur, (h) Sortieren einer Ausgangsdatenbank unter Verwendung der Pharmakophore unter Verwendung eines Ähnlichkeitsindex durch (h1) Erstellen einer vorbestimmten Anzahl an Konformeren für die in der Datenbank enthaltenen Verbindungen, (h2) Bestimmen der Pharmakophore der Konformere der Verbindungen aus der Datenbank basierend auf Atomtypen, die unter Verwendung atomarer elektrotopologischer Werte erzeugt wurden, und (h3) Vergleichen der Pharmakophore der Ligandenstruktur mit den Pharmakophoren der Verbindungen aus der Datenbank und (i) Festlegen einer Rangliste der Verbindungen aus der Datenbank gemäß den festgestellten Ähnlichkeiten und (j) Erhalten einer fokussierten Verbindungsbibliothek mit einer angereicherten Menge an Ligandenverbindungen.
  10. Verfahren gemäß Anspruch 1 zur Herstellung einer fokussierten Verbindungsbibliothek aus einer Ausgangsverbindungsbibliothek, worin die fokussierte Verbindungsbibliothek eine angereicherte Menge an Ligandenverbindungen enthält, die in der Lage sind an einen vorbestimmten Rezeptor zu binden, umfassend die Schritte: (a) Bereitstellen einer Geometrie einer Bindungsstelle für den vorbestimmten Rezeptor, (b) Invertieren der Geometrie der Bindungsstelle des Rezeptors, um einen Ligandenkandidaten zu erstellen, (c) Erstellen eines Computer-lesbaren Codes des Ligandenkandidaten, (d) Bereitstellen einer Beschreibung des Ligandenkandidaten in der Form seiner dreidimensionalen Geometrie oder/und seiner Bindungsabstandmatrix, (e) Erstellen einer vorbestimmten Anzahl an möglichen Ligandenkonformeren für die Struktur des Ligandenkandidaten, (f) Bereitstellen atomarer elektrotopologischer Werte für die Atome der Struktur des Ligandenkandidaten, (g) Erstellen von auf den atomaren elektrotopologischen Werten basierenden Atomtypen, worin Atome mit atomaren elektrotopologischen Werten zwischen zwei festgelegten Grenzen dem selben Atomtyp zugerechnet werden, (h) Erstellen von auf den Atomtypen basierenden Pharmakophoren der Ligandenkandidaten, (i) Sortieren einer Ausgangsdatenbank unter Verwendung der Pharmakophore unter Verwendung eines Ähnlichkeitsindex durch (i1) Erstellen einer vorbestimmten Anzahl an Konformeren für die in der Datenbank enthaltenen Verbindungen, (i2) Bestimmen der Pharmakophore der Konformere der Verbindungen aus der Datenbank basierend auf Atomtypen, die unter Verwendung atomarer elektrotopologischer Werte erzeugt wurden, und (i3) Vergleichen der Pharmakophore der Ligandenstruktur mit den Pharmakophoren der Verbindungen aus der Datenbank, (j) Festlegen einer Rangliste der Verbindungen aus der Datenbank gemäß den festgestellten Ähnlichkeiten und (k) Erhalten einer fokussierten Verbindungsbibliothek mit einer angereicherten Menge an Ligandenverbindungen.
DE60114052T 2000-12-15 2001-12-14 Fokussierung von Komponentendatenbanken anhand von atomischen elektrotopologischen Werten Expired - Fee Related DE60114052T2 (de)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US25544900P 2000-12-15 2000-12-15
US255449P 2000-12-15
PCT/EP2001/014807 WO2002048389A2 (en) 2000-12-15 2001-12-14 Focussing of compound libraries using atomic electrotopological values

Publications (2)

Publication Number Publication Date
DE60114052D1 DE60114052D1 (de) 2005-11-17
DE60114052T2 true DE60114052T2 (de) 2006-05-18

Family

ID=22968381

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE60114052T Expired - Fee Related DE60114052T2 (de) 2000-12-15 2001-12-14 Fokussierung von Komponentendatenbanken anhand von atomischen elektrotopologischen Werten

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20050009093A1 (de)
EP (1) EP1410245B1 (de)
AT (1) ATE306692T1 (de)
AU (1) AU2002216114A1 (de)
DE (1) DE60114052T2 (de)
WO (1) WO2002048389A2 (de)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010045510A2 (en) 2008-10-15 2010-04-22 Ohio Norther University A model for glutamate racemase inhibitors and glutamate racemase antibacterial agents
US8236849B2 (en) * 2008-10-15 2012-08-07 Ohio Northern University Model for glutamate racemase inhibitors and glutamate racemase antibacterial agents
KR101684742B1 (ko) * 2014-11-27 2016-12-09 이화여자대학교 산학협력단 약물 가상 탐색 방법과 집중 탐색 라이브러리 구축 방법 및 이를 위한 시스템
US10385829B2 (en) * 2016-05-11 2019-08-20 General Electric Company System and method for validating optimization of a wind farm
US10283320B2 (en) 2016-11-11 2019-05-07 Applied Materials, Inc. Processing chamber hardware fault detection using spectral radio frequency analysis
CN109637673A (zh) * 2018-12-18 2019-04-16 广州市爱菩新医药科技有限公司 一种药物虚拟筛选方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20050009093A1 (en) 2005-01-13
EP1410245A2 (de) 2004-04-21
EP1410245B1 (de) 2005-10-12
AU2002216114A1 (en) 2002-06-24
ATE306692T1 (de) 2005-10-15
DE60114052D1 (de) 2005-11-17
WO2002048389A2 (en) 2002-06-20
WO2002048389A3 (en) 2004-02-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE69823206T2 (de) Verfahren zur herstellung einer bio-informatik-datenbank
DE69721234T2 (de) Verfahren und systeme zur dokumentenverwaltung in industriellen prozesssteuerungssystemen
DE68927196T2 (de) System zur Vereinfachung der Tätigkeitkoordinierung bei mehreren Tätern
DE60114052T2 (de) Fokussierung von Komponentendatenbanken anhand von atomischen elektrotopologischen Werten
DE69814443T2 (de) Verfahren zum virtuellen wiederauffinden von analoga von führungsverbindungen
EP1966733A2 (de) Screening-verfahren
DE102012025349B4 (de) Bestimmung eines Ähnlichkeitsmaßes und Verarbeitung von Dokumenten
DE60033804T2 (de) Verfahren zum kopieren von daten in einer graphischen benutzeroberfläche
WO2005086039A2 (de) Verfahren zur bereitstellung mit strukturierter information bespielter, beliebiger speichermedien
WO2000038084A2 (de) Verfahren zur behandlung von datenobjekten
DE69815718T2 (de) Verfahren zur vorhersage, identifizierung und beschreibung von molekülen die ein gewünschtes verhalten aufweisen, inbesondere im pharmazeutischen sektor und derart hergestellte moleküle
DE60212830T2 (de) Surf2lead
DE60026847T2 (de) Verfahren, einem objekt in einer datenbank eine identität zuzuweisen
EP1027669B1 (de) Verfahren zur eingruppierung von sequenzen in familien
WO2021048372A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur unterstützung der herstellung eines funktionsmaterials
Dork et al. 4.2 Molecular Taxonomy by Correspondence Factorial Analysis (CFA)
EP1451750B1 (de) Verfahren zur identifikation von pharmakophoren
DE10350525A1 (de) Verfahren zur Visualisierung der ADME-Eigenschaften chemischer Substanzen
DE69126362T2 (de) Bedingte Vorgriffsbestimmung der gültigen Option
EP1094415A2 (de) Verfahren zur Identifizierung von Kandidatenmolekülen
DE102017103394A1 (de) Verfahren zum computergestützten Verarbeiten von Dokumenten
DE3588007T2 (de) Verwaltungssystem für relationale datenbank.
WO2002037339A2 (de) System, verfahren und computerprogramm zur konfiguration von objekten
Eckstein et al. Post-bureaucracy and the agile absorption of uncertainty through interaction
WO2004010347A2 (de) Verfahren und anlage zur lösung von aufgaben der adaptiven chemie

Legal Events

Date Code Title Description
8364 No opposition during term of opposition
8339 Ceased/non-payment of the annual fee