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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.
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Hintergrund
der Erfindung
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Zusammenfassung der Erfindung
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Der
Ausdruck „Pharmakophor", wie er hierin verwendet
wird, bezieht sich auf die Summe aller Ligandenatome, welche intermolekulare
Wechselwirkungen mit dem Rezeptor aufweisen.
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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.
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Ausführliche
Beschreibung der Erfindung
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Die
Erfindung umfasst auch Systeme, Vorrichtungen, Disketten, Computer
oder andere Hardware, welche angepaßt oder eingerichtet wurden,
um ein erfindungsgemäßes Verfahren
auszuführen
oder zu kontrollieren.