KR100922826B1 - 약물 발견 방법 - Google Patents

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케뎀 바이오-사이언스 엘티디.
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Abstract

타겟 분자의 화학적 활성 영역에 대한 정보를 수집하는 방법으로서,
실질적으로 경질(rigid)인 화학적 게이지(gauge)의 세트를 제공하는 것;
상기 타겟과 상기 게이지 세트 중 복수의 게이지를 반응시키는 것;
상기 게이지와 상기 타겟의 결합을 측정하여 복수의 측정 결과를 수집하는 것; 그리고
상기 측정 결과를 분석하여 상기 화학적 활성 영역에 대한 정보를 수집하는 것을 포함하는 방법.

Description

약물 발견 방법 {DRUG DISCOVERY METHOD}
본 발명은, 예컨대, 신약의 발견에 사용하기 위한 분자 친화도 측정 방법에 관한 것이다.
1 이상의 공간적 화학적 배열이 신약의 개발은, 판매를 위한 준비의 개념으로부터, 통상적으로 수억 달러의 비용이 들고 그리고 수년이 소요된다. 개발 과정은 분자 (잠재적 약제)를 타겟에, 예컨대, 단백질을 인체 또는 미생물에 매칭시키는 단계로부터 출발한다. 약제에 대한 분자의 매칭은 약물의 개발을 유도할 수 있는 약물 리드(drug lead)로서 알려져 있다. 그 분자는 이후 더 활성으로, 더 선택적으로 및 더 약학적으로 허용가능하도록 (예컨대, 독성을 줄이고 더 용이하게 투여되도록) 변형된다. 이들 단계에서 실패율은 매우 높다.
조합 화학(combinatorial chemistry) 및 자동화 스크리닝 기술의 개발과 더불어, 새로운 약물 발견 방법이 개발되어 왔다. 이 새로운 방법은, 분자의 거대한 라이브러리가 타겟에 대해, 그 분자가 리드를 찾기 위한 출발 포인트로서 및/또는 리드로서 사용되는 최적의 매칭를 갖는지, 화학적으로 테스트된다. 이들 라이브러리의 일부는 경험적으로, 예컨대, 약제로서 유용한 분자 및/또는 약제로 작용하는 것으로 알려진 분자에 기초하여 구축된다. 다른 라이브러리는 상이한 분자의 가능한 넓은 범위를 갖도록 구축된다. 다른 라이브러리는 개별 분자가 타겟을 매칭하는데 있어 많은 기회를 갖도록 구축된다. 일반적으로, 분자들은 가능한 다양하도록 그리고 약과 유사하도록 (예컨대, 크기, 화학적 거동), 그것이 리드로서 작용할 수 있다는 것이 매칭으로부터 발견되도록 선택된다.
그런 라이브러리 및/또는 다른 발견 방법에 대한 일부 참고문헌은, Pickett S. D. at al., J. Chem. Inf. Comput. Sci. 36(6), p. 1214-23 (1996) 및 Ferguson A. M. et al. , J. Biomol. Scr. 1(2), p. 65 (1996), Bunin A. B. et. al., Proc. Natl. Acad. Sci. USA 91, p. 4708-12 (1994), Ellman J. et. al., Proc. Natl. Acad. Sci. USA 94, p. 2779-82 (1997) 및 Maly D. J. et. al., Proc. Natl. Acad. Sci. USA 97(6), p. 2419-24 (2000)을 포함하며, 이들의 개시 내용은 본원에 참고문헌으로 인용된다.
또한, 가상의, 구조에 근거한, 스크리닝 유형이 공지되어 있다. 가상의 방법에서, 타겟의 모델이 생성된다 (예컨대, x-선 결정학, 추정 3차 배열(estimated tertiary layout), 근사법(analogy)). 이후, 타겟 모델에서 분자 모델의 도킹(docking) 성향을 산출함으로써 다수의 분자들의 친화도가 측정된다. 분자 모델링의 상대적으로 원시적인 상태 및 결과적으로 모델의 유용성의 결함으로 인하여, 현재 이 방법은 성공적이지 않다.
그것의 개시 내용이 본원에 참고문헌으로 인용된, DJ Maly et al PNAS 97(6), p 2419-24 (2000)에서 Sunesis, inc.는 리드로서 분자의 거대 단편을 사용하는 것 그리고 매칭을 위해 테스트되는 더 거대한 리드로 발견된 그런 매칭 리드 와 함께 연결하는 것을 제안한다. 그 단편은 함께 연결되기 위해 미리 결정된 링커(linker)를 구비한다.
그것의 개시 내용이 본원에 참고문헌으로 인용된, PCT 출원 PCT/US99/06734 (WO 99/49314)에서 또한 단편을 사용하는 스킴(scheme), 및 이후 단편을 연결하여 리드를 제공하는 것을 기재하고 있다.
본 발명의 몇가지 구체예 중 하나의 태양은 타겟 특성화 방법에 관한 것이며, 여기서, 소수의 측정 분자는 타겟과 상호작용하고 그리고 그 타겟은 타겟과 분자의 상호작용의 측정을 분석한 것을 기초로 하는 것을 특징으로 한다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서 측정 분자 중 어느 것도 리드로서 사용되지 않으며, 그들의 약물-유형 다양성에 기초한 상호작용에 대해 선택되는 분자는 없다. 다만, 측정 분자는 타겟의 다양한 화학적 및/또는 물리적 디멘션을 측정하기 위한 그들의 기대되는 능력을 기초로 선택된다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 측정 분자의 수는 상대적으로 적지만 (예컨대, < 106), 이 숫자는 타겟 분자의 특정화의 공간을 차지하며 그리고 상대적으로 완전한 타겟의 특성화를 제공하기에 충분할 수 있다. 다른 구체예에서, 단지 부분적인 특성화가 필요하며 그리고/또는 얻어진다. 대안적으로 또는 부가적으로, 측정 분자는 스패닝 이유에 대해 선택되지만, 그들은 또한 리드로써 또는 리드의 단편으로써 사용된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 약물 발견의 완전한 과정은 다음을 포 함한다:
(a) 타겟을 선택하는 것;
(b) 선택적으로 타겟에 유용한 측정 분자의 세트를 선택하는 것, 또는 범용 라이브러리를 사용하는 것;
(c) 측정 분자의 세트를 사용하여 타겟을 특성화하는 것;
(d) 그 특성화에 기초하여 타겟의 약학적 모델을 재구축하는 것; 및
(e) 발견 과정에 대해 그 모델을 사용하는 것, 예컨대, 약물 리드를 선택하고, 배제하고, 여과하고 및/또는 디자인하는 것.
본 발명의 몇가지 구체예에서, 통상적인 측정 분자는 수회 측정 중 하나를 이룰 수 있으며, 그리고 그 분자들에 의해 이루어진 특정 측정을 추출하는데 있어 진행 방법, 예컨대 클러스터링(clustering)이 선택적으로 사용된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 측정 분자는 화학적 게이지의 세트이며, 이 중 일부는, 통상적으로 타겟의 1 또는 그 이상의 활성 부위인, 타겟에 결합하는 통상적으로 작은 수이다. 타겟에 대한 게이지의 결합은, 본 기술 분야에서 공지된 실질적으로 임의의 방법을 포함하는 다양한 분석 방법을 사용하여, 예컨대, 타겟의 화학적 또는 생물학적 성향의 변화를 검출함으로써 또는 시료 중 유리 게이지 분자의 수의 감소를 검출함으로써 측정될 수 있다. 특정 실시예에서, (예컨대, HIV 단백질의) 프로테아제에 대한 작용성 측정(functional assay)은 단백질 (또는 다른 펩티드) 상에 형광 분자를 연결하는 것을 포함한다. 그 포로테아제가 게이지와 반응하도록 허용되고, 그리고 이 상호작용이 단백질에 대한 그것의 친화도를 감소시키거나 (또는 향상시키거나) 또는 방해할 것으로 기대되며, 이런 친화도의 변화는 단백질과 프로테아제의 혼합물의 형광 성질 (예컨대, 편광)을 측정함으로써 검출될 수 있다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 각 게이지는 1 또는 그 이상의 특정 기하학적 배치에 대한 친화도를 갖도록 선택된다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 타겟 면적의 총 기하학은 복수의 게이지의 친화도 (및/또는 친화도 결함)의 측정으로부터 재구축된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 복수의 특정 화학적 모이어티(moiety)가 결합되는 스카폴드로부터 각 게이지가 구축된다. 3개의 그런 모이어티를 모이어티의 삼각형으로 정의하며 이는 꼭지점에서 그 모이어티의 정의 및 꼭지점 사이의 거리를 다 포함한다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 삼각형이 상대적으로 경질(rigid)이도록 스카폴드와 모이어티가 선택되지만, 다만, 어느 정도 삼각형 면의 길이 (모이어티간 거리)에 기여하는 것이 바람직할 수 있다.
그런 모이어티 삼각형 각각이 모이어티가 매칭되는 3개의 결합 부위의 특정 공간 배치와 매칭된다. 선택적으로, 모이어티 사이의 거리는 상이한 게이지에 대해 다양하며, 따라서 목적하는 다양한 모이어티의 조합을 갖는 삼각형의 범위 및 모이어티 사이의 거리가 제공된다. 이하에서 보여지는 바와 같이, 거리에 관하여 그리고 모이어티에 관하여 그런 삼각형의 스패닝 세트를 포함하는 게이지 라이브러리가 엄청나게 크지는 않다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 스카폴드 및/또는 모이어티가 최소의 가요성(flexibility)을 갖도록 선택되며, 따라서 그들은 그들이 매칭되는 기하학적 성질을 더 특이적으로 한정하게 된다.
선택적으로, 스카폴드 및/또는 모이어티는 낮은 분자량을 갖도록 선택되며, 따라서 게이지 및/또는 타겟의 낮은 친화도의 결합을 향상시키게 되며 아마도 그런 경우에 대한 정보를 제공하게 된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 측정 라이브러리에 대해 게이지를 선택할 때, 어느 정도 모이어티 삼각형의 중첩이 제공된다. 예컨대, 반복 중첩 팩터 2 또는 3이 아마도 제공된다 (예컨대, 각 삼각형은 적어도 2 또는 3 게이지로 드러난다). 이는, 특히 입체적 충돌, 화학적 미스매칭 및/또는 용해도와 같은 것이 발생할 수 있는 문제점의 관점에서, 결합하는 삼각형의 발견 확률이 증가할 것으로 기대된다. 통상적으로, 모이어티 삼각형의 정확한 반복은 유용하지 않으며, 따라서 거의 유사한 삼각형이 중첩을 제공하기 위해 사용된다. 어떤 경우에, 타겟 상에 모이어티의 적어도 일부의 쌍에 대해, 동일한 모이어티 사이에서 더 적은 거리를 갖는 삼각형 및 동일한 모이어티 사이에서 더 큰 거리를 갖는 삼각형 둘 다 결합에 유용하도록 삼각형이 선택된다. 이는 반복되지 않는 중첩 팩터를 제공한다. 대안적으로 2 또는 3, 더 낮거나 또는 더 높은 중첩 팩터, 예컨대 4 또는 6, 및/또는 아마도 분별 팩터 (예컨대, 평균 중첩)가 사용될 수 있다. 중첩은 라이브러리 상에서 균일할 수 있으며, 또는 어떤 삼각형 및/또는 분자에 대해서, 예컨대 스카폴드 및/또는 다른 모이어티에 의한 입체적 충돌의 더 큰 확률이 존재하는 분자에 대해, 또는 특정 게이지 및/또는 삼각형이 결합되기 어렵다는 것을 나타내는 실험 결과에 기초하여, 더 큰 중첩이 제공될 수 있다.
만약 분자가 결합하기 위해서 뒤틀림이 요구된다면, 그것의 결합 성향은 통상적으로 낮아진다는 것을 기억하여야 한다. 따라서, 두 게이지의 유사하지 않은 두 삼각형 사이의 실질적인 중첩은 균일하지 않을 수 있으며 전체 결합 확룰에 좌우된다. 일반적으로, 분석시 결합의 발견 확률이 무시할 수 있을 정도라면, 게이지가 결합하지 않을 것으로 추측된다. 이는 커버리지 및 중첩을 한정하는데 사용될 수 있는 비틀림의 범위를 한정하는 것을 돕는다. 본 발명의 어떤 구체예에서, 분자는 실질적으로 경질이며, 따라서 비틀림 각도의 한계(cut-off)는 더 명백하게 한정되며 제한된다.
본 발명의 예시적 구체예에 따른 특정 예시적 약물 발견 방법은 다음과 같다:
(a) 모든 가능한 3-포인트 파마코포어(pharmacophore) (3 원소 화학 모이어티 및 그들 사이의 거리의 모든 조합)를 포함하도록 디자인된 소형 분자의 라이브러리를 합성한다. 이는, 예컨대 ~100,000 화합물을 포함할 수 있는 유한 라이브러리이다. 이는, 소형 분자 약물이 디자인되는 타겟의 광범위를 맵핑하기 위해 (예컨대, 본 발명의 어떤 구체예에서) 사용되는 능력의 일반화된 성질 때문에, USL (범용 스크리닝 라이브러리, Universal Screening Library)로 불린다.
(b) 임의의 타겟에 대해, 약한 활성 화합물 (~100 마이크로M의 친화도)을 찾기 위해, 타겟에 대해 USL을 스크리닝한다. 이론적 고려 사항 및 실험 데이타는, 임의의 타겟에 대해 100-1000 히트가 기대되어야 한다는 것을 의미한다.
(c) 다음을 찾도록, 활성 화합물을 컴퓨터로 분석한다:
1. 히트의 결합에 관여하는 3-포인트-파마코포어 (3PP's).
2. 결합에 관여하는 화학적 모이어티의 측면에서 결합-부위 분포학(topography)의 재구축. 결합-부위의 완전한 파마코포어 (~10-20 포인트)의 생성.
(d) 전체 파마코포어의 충분히 큰 (예컨대, 나노몰 결합에 대해 6-8 포인트) 서브세트를 보완할 수 있는 분자를 컴퓨터로 식별한다. 선택적으로, 이들 분자의 어떤 부분이 결합에 직접 관여하지 않는지 알게 됨으로써, 사전 한정된 약물-유사 품질에 부합되도록 그들을 디자인한다 (예컨대 리핀스키 규칙(Lipinski's rule) 5를 이용).
(e) 잘 알려진 화학적 지식을 사용하여, 합성 및 다른 고려사항 (예컨대, 독성)에 가장 순응하는 그런 분자를 선택하고 그리고 가능한 약물 후보인 그런 것을 합성한다.
(f) 테스트 및 반복.
본 발명의 어떤 구체예의 하나의 태양은 타겟 분자 중에 결합 위치의 공간 배치를 추정하는 것과 관련된다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 타겟에 대한 복수의 소형 분자의 결합이, 예컨대 분석 방법을 사용하여 측정된다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 소형 분자는, 타겟에, 그 자신에 결합할 수 있는 기하학적 서브-구조의 세트를 갖도록 선택되거나 또는 그것으로서 각각 모델화된다. 하나의 실시예에서, 기하학적 서브-구조는 삼각형으로 배열되는 세개의 모이어티일 수 있다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 실질적으로 타겟 분자에 결합하는 소형 분자에서 다수의 기하학적 서브-구조를 측정하기 위해 측정 결과가 분석된다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 결합하는 그리고 유사한 기하학적 서브-구조를 가지는 분자와 함께 클러스터링함으로써, 결합하는 기하학적 서브-구조를 측정하는데 클러스터링 방법이 사용된다. 클러스터링 방법의 결과는 모든 가능한 결합하는 서브-구조의 목록일 수 있다. 선택적으로, 게이지의 분석 및 디자인을 위해 사용되는 서브-구조는 삼각형이다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 기하학적 서브-구조 (예컨대, 삼각형)의 목록을 완전한 기하학적 구조로 전환시키는데 있어,
(a) 서브-구조의 목록으로부터 가능한 구조를 생성시킴으로써;
(b) "정확성" 점수를 각 구조와 연관시킴으로써; 그리고
(c) 그들의 점수에 기초하여 구조들 사이에서 선택함으로써
점수에 기초한 방법이 사용된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 그 점수는 그 구조 중 일부를 분담하는 두 서브-구조의 확률을 나타내며 그리고, 선택적으로, 더 높은 점수는 분담된 일부가 더 응집성 구조를 나타내는 것인 구조를 제공한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 그 점수는 동일한 결합 위치에 결합된 두개의 상이한 모이어티를 나타내며, 그리고, 선택적으로, 더 많은 모이어티가 동일한 결합 위치를 분담한다면 더 높은 점수가 제공되고, 이는 최소로 요구되는 파마코포어 포인트의 최소화를 나타낸다. 다른 경험적 규칙이 또한 사용될 수 있다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 모든 잠재 모델의 세트가 실질적으로 구축되는 것은 아니다. 대신에, 모델의 공간에서 검색이 이루어지며 그리고 측정된 서브-구조에 기초하여 모델이 임시로(ad-hoc) 구축된다 (및/또는 배제된다).
본 발명의 대안적 구체예에서, 예컨대 다음을 포함하는 클러스터링 방법이 사용된다:
(a) 발견된 삼각형으로부터, 선택적으로 특정 구축 규칙을 사용하여 (모든) 가능한 구조를 생성시키는 것;
(b) 다중 구조로 분담되는 통상적인 대형 서브-구조를 발견하는 것; 그리고
(c) 특정 통상적인 서브-구조를, 선택적으로, 클러스터 크기, 모서리 크기 및 클러스터 크기의 역치와 같은 스코어링 방법을 사용하여 선택하는 것, 아마도 특정 역치를 통과하는 그런 모든 것으로부터 가장 통상적인 구조를 선택하는 것. 어떤 경우에서는, 결과적으로 1 이상의 최종 서브-구조가 제공될 것이다.
크기가 제한될 수 없으며 그리고 전체가 엄격히 제한되는 실질적인 파마코포어, 예컨대, 기술적으로 활성 영역의 외부인 포인트는, 그 포인트에 결합하는 소형 분자 약물이 기질과 상호작용하는 것으로부터 활성 영역을 차단하는 테일을 포함한다면, 파마코포어로 작용할 수 있다는 것을 주지하여야 한다. 그렇지만 종종, 결합 영역의 "연관성"은 활성 영역, 제어 영역 및/또는 적합성 변화 영역으로부터 그 영역이 멀어지면서 감소하게 된다. 게다가, 단백질의 결합 친화도는 종종 그런 영역보다 명백하게 더 적다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 클러스터링에 대한 구조는 다음과 같은 방식으로 생성된다:
(a) 베이스 서브-구조로서 하나의 삼각형이 선택되고;
(b) 만약 사면체로 한정되는 것으로서, 서브-구조 상에 하나의 삼각형과 함께 두 삼각형이 있다면, 하나의 포인트가 베이스 서브-구조에 추가되며; 그리고
(c) 사용되지 않는 삼각형이 추가되어 남지 않을 때까지 (b)가 반복된다.
본 발명의 일부 구체예의 하나의 태양은, 타겟 영역의 복수의 기하학적 및/또는 화학적 측정으로부터 타겟과 매칭될 것으로 기대되는 1 또는 그 이상의 분자 (예컨대, 약물 리드)를 발견하는 것에 관한 것이다. 측정은, 응용될 수 있는 다양한 모델의 진행 방법에 대해 타겟의 재구축 모델을 생성시키는데 있어, 예컨대 적절한 컴퓨터 하드웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 선택적으로 사용된다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 복수의 게이지 분자와 타겟을 상호반응시킴으로써 그리고 타겟에 대한 게이지 분자의 결합 정도를 측정함으로써 측정이 제공된다. 예컨대, 삼각형 기하학의 세트는 게이지 매칭에 의해 결정되며 그리고 타겟 영역의 3-차원 모델을 재생성시키기 위해 연관된다.
선택적으로, 타겟 영역은 공지의 약제 또는 약제 유사 물질, 예컨대 약물 리드 라이브러리의 구조와 비교된다. 대안적으로 또는 부가적으로, 타겟 영역의 기하학은 복수의 상대적으로 소형 물질로부터 가장 후보다운 것을 선택하는데 사용된다. 대안적으로 또는 부가적으로, 약물 개발 과정 동안 약물 리드를 선택하거나 또는, 타겟 영역 기하학과 매칭되거나 또는 매칭되지 않는 변형을 배제하는데 있어 매칭이 사용된다.
특정 실시예에서, 만약 H-결합 공여체/수용체를 더하거나 또는 제외시킴으로써 리핀스키의 규칙을 만족시키는 것을 목적한다면, 제거되지 않는 것이 결합에 있어 중요하다는 것을 의미한다는 것을 알게 되고, 그리고 결합을 손상시키지 않고 추가가 이루어질 수 있는 경우를 의미하는 경우에는 분자의 일부가 중요하지 않다는 것을 알게 된다.
본 발명의 일부 구체예에서 하나의 태양은 생화학적 타겟을 측정하기 위한 게이지의 라이브러리에 관한 것이다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 그 라이브러리는 스카폴드의 상대적으로 작은 수로 모이어티와 접촉함으로써 구축된 많은 수의 분자를 포함한다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 그 모이어티는 가능한 낮은 분자량을 갖도록 선택된다. 대안적으로 또는 부가적으로, 그 라이브러리는, 소정의 방식으로, 파라미터로 한정된 기하학적 서브-구조의 세트를 포함하도록 디자인된다. 아마도, 기하학적 서브-구조는 그들의 꼭지점에서 상이한 모이어티를 갖는 삼각형이다. 하나의 실시예에서, 상이한 삼각형 디멘션의 범위가 전적으로 커버된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 동일한 (중첩되는) 기하학적 서브-구조를 제공하도록, 수개의 스카폴드 및/또는 수개의 분자에 기초하여, 예컨대, 각 서브-구조가 2회 또는 3회 제공되도록, 라이브러리가 선택된다. 선택적으로, 입체적 충돌 및/또는 상이한 스카폴드 및/또는 게이지의 상이한 화학을 고려하도록 중첩이 디자인된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 스카폴드는 2 이상, 5 이상, 7 이상, 10 이상 또는 임의의 그 이상 또는 중간 수, 예컨대 다음과 같은 스카폴드의 적어도 전부를 포함하여 사용된다: 모노-카본(carbone); 피롤; 퀴놀린 피라지노퀴나졸 린; 이소인돌로인돌; 산소 모이어티가 결합된 이소인돌로인돌; 인돌로[2,3-b]퀴놀린; 피롤리진; 2,2'-비피롤론; 인돌리진; 티오펜; 1H-피롤; 퓨란; 벤젠; 피리딘; 피리미딘; 피라진; 6H-티에노[2,3-b]피롤; 1,6-디히드로-피롤로[2,3-b]피롤; 1H-인돌; 티에노[2,3-d]피리미딘; 6,7-디히드로-피라졸로[1,5-a]피리미딘; 퀴놀린; 이소퀴놀린; 퀴녹살린; 3,4-디히드로-벤조[e][1,4]디아제핀-5-온; 3,8-디히드로-4H-피롤로[2,3-e][1,4]디아제핀-5-온; 3,4-디히드로-티에노[2,3-e][1,4]디아제핀-5-온; 3,6-디히드로-4H-피롤로[3,2-e][1,4]디아제핀-5-온; 5H,11H-디벤조[b,f][1,5]디아조신-6,12-디온; 1,4-디히드로-10H-1,4,10-1,4,10-트리아자-벤조[a]시클로펜타[e]시클로옥텐-5,11-디온; 4H,10H-1-티아-4,10-디아자-벤조[a]시클로펜타[e]시클로옥텐-5,11-디온; 디피롤로[1,2-c;2',1'-e]이미다졸-5-온; 1,4,7,9-테트라히드로-1,4,6,9-테트라아자-디시클로펜타[a,e]시클로옥텐-5,10-디온; 4,7,9-트리히드로-1-티아-4,6,9-트리아자-디시클로펜타[a,e]시클로옥텐-5,10-디온; 2,4,9-트리히드로-1람다*4*,6-디티아-4,9-디아자-디시클로펜타[a,e]시클로옥텐-5,10-디온; 6,9-디히드로-5H-1-티아-5,8,9-트리아자-시클로펜타[a]아줄렌-4-온; 3,10-디히드로-4H-[1,4]디아제피노[5,6-b]인돌-5-온; 3,6-디히드로-4H-[1,4]디아제피노[6,5-b]인돌-5-온; 7,8-디히드로-1H-1,7,10-트리아자-시클로헵타[e]인덴-6-온; 8,9-디히드로-3H-3,6,9-트리아자-시클로헵타[e]인덴-10-온; 7,8-디히드로-1H-1,5,8-트리아자-시클로헵타[f]인덴-9-온; 8,9-디히드로-5,6,9,11-테트라아자-시클로헵트[b]나프탈렌-10-온; 3,4-디히드로-[1,4]디아제피노[5,6-b]퀴놀린-5-온; 8,9-디히드로-4,8,11-트리아자-시클로헵타[a]나프탈렌-7-온; 11H-10,11-디아자-벤조[b]플루오린; α-히드록 시산; α-아미노산; 코헬(cohels); 비시클로[2.2.2]옥탄; 2-메틸렌-2,3-디히드로벤조[1,4]디옥신; 6,7-디히드로-2H-피라지노[1,2-a]피라미딘; 9H-플루오렌; 1,4-디아자-비시클로[2.2.2]옥탄; 1-아자-비시클로[2.2.2]옥탄; 피리도[2,3-d]피리미딘; 5-메틸렌-1,5-디히드로-피롤-2-온; 벤조[4,5]이미다조[1,2-a]피리미딘; 1,4-디히드로-벤조[4,5]이미다조[1,2-a]피리미딘; 4,10-디히드로-1,4a,10-트리아자-페난트렌-9-온; 1,5-디히드로-이미다조[1,2-a]피리미딘-2-온; 1,2,3,5-테트라히드로-이미다조[1,2-a]피리미딘; 티아졸로[3,2-a]티에노[2,3-d]피리미딘-5-온; 1,9-디티아-4a,10-디아자-시클로펜타[b]플루오렌-4-온; 5,6-디히드로-1-티아-5,7,8,9a-테트라아자-시클로펜타[e]아줄렌-4-온; 6,10-디히드로-5H-1-티아-5,7,10a-트리아자-벤조[e]아줄렌-4-온; 4,5-디히드로-3-티아-4,5a,10-트리아자-시클로펜타[a]플루오린; 8H-1-티아-시클로펜타[a]인덴; 3-티아-4,5a,10-트리아자-시클로펜타[a]플루오린; 6,7,9,11-테트라히드로-10-티아-6,9-디아자-인데노[1,2-a]아줄렌-5,8-디온; 2,3,6,7,12a-헥사히드로피라지노[1',2':1,6]피리도[3,4-b]인돌-1,4-디온; 5,10-디히드로-4H-2,3a,10-트리아자-시클로펜타[a]플루오린; 5H-피리도[4,3-b]인돌; 11H-인돌리지노[1,2-b]퀴놀린-9-온; 1,2-디히드로-2,4a,9-트리아자-안트라센-3,10-디온; 6H-이소인돌로[2,1-a]인돌; 1,5-디히드로-벤조[b][1,4]디아제핀-2-온; 5,10-디히드로-디벤조[b,e][1,4]디아제핀-11-온; 5,11-디히드로-벤조[e]피리도[3,2-b][1,4]디아제핀-6-온; 4,9-디히드로-3-티아-4,9-디아자-벤조[f]아줄렌-10-온; 벤조[g]퀴녹살린; 피라지노[2,3-b]퀴녹살린; 피리도[2,1-b]퀴나졸린-11-온; 1-티아-4a,9-디아자-시클로펜타[b]나프탈렌-4-온; 2-메틸렌-4H-벤조[1,4]티아진-3-온.
일반적으로, 스카폴드의 수가 더 클수록, 게이지의 바른 크기를 발견하는 것이 더 용이해지며 또한 입체적 충돌 조건 및/또는 상이한 화학의 더 넓은 범위를 다루게 된다. 달리 말하면, 스카폴드의 수가 작을수록, 화학적 거동 및 합성 방법의 균일성에 기여하게 된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 모이어티는 2 이상, 4 이상, 6 이상, 또는 임의의 더 큰 수, 예컨대 다음과 같은 모이어티의 전부를 포함하여 사용된다: Me, Et, Pr, Ph, CO2H, OH, NH2, 케톤, Cl 또는 Br과 같은 할로겐화물, S03 H, PO3H2와 같은 다른 산, 및 NH-C=NH(-NH2) (구아니딘).
일반적으로, 더 많은 모이어티를 사용하는 것은 결합을 특성화하는데 있어, 가능한 라이브러리 크기에서 더 큰 정확성을 제공할 수 있다. 더 적은 모이어티를 사용하는 것은 또한 합성 방법을 더 간소화할 수 있다.
본 발명의 일부 구체예 중 하나의 태양은 타겟을 특성화하는데 사용하기 위한 게이지 라이브러리를 선택하는 것에 관한 것이다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 타겟의 기하학적 디멘션의 범위 뿐 아니라, 결합 위치의 결합 유형도 추정된다. 가능한 크기의 범위 및 결합 유형을 다 포함하는 분자의 세트가 분자의 유용한 더 큰 세트로부터 선택된다. 선택은, 예컨대, 선택에 대응하여 합성되는 선택된 분자와 더불어 전자적일 수 있거나 또는 이미 유용한 게이지 분자와 더불어 선택은 물리적이다. 선택적으로, 추측은 타겟에 대하여 공지된 다양한 정보를 사용한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 추측은 제1차 스크리닝 라이브러리를 사용하여 이루어지며, 그것은, 예컨대, 그것의 결합 유형의 친화도에 있어서 더 가요성이며 및/또는 더 가요성인 분자들을 사용한다.
선택적으로, 라이브러리가, 예컨대 입체적 충돌 및/또는 결합을 방해할 수 있는 분자의 다른 성질을 극복하기 위해, 충분한 반복을 갖도록 게이지가 선택된다. 선택적으로, 라이브러리는, 적어도 일부 물리적 기하, 예컨대, 삼각형 및 오각형에 대해 적어도 1 또는 가능하다면 1 이상의 다중-포인트 결합 기하를 포함한다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라, 그런 라이브러리는 다양하게 사용되기 위한 상이한 라이브러리 그 자체 또는 일부로서 사용될 수 있다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 라이브러리에서 임의의 게이지의 타겟, 바람직하게는, 상당한 수의 게이지에 대한 결합 확률을 증가시키기 위해 그런 스패닝 라이브러리가 사용된다. 표준 리드 라이브러리가 결합을 전혀 제공하지 않는 경우도 있다는 것을 주지하여야 한다. 선택적으로, 결합 결과는 타겟에 대한 정보, 특히 통계적 정보를 수집하는데 사용된다. 선택적으로, 통계적 정보는 타겟에 대한 구조적 정보를 제공하는데 사용된다. 선택적으로, 구조적 정보는 타겟의 특정 부분, 예컨대, 그것의 활성 영역의 화학적 및/또는 기하학적 구조를 포함한다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 일단 단일 결합이 발견되면, 타겟에 관한 유용한 정보가 얻어질 수 있으며 이러한 결합을 보장하는데 도움이 되는 임의의 라이브러리가 사용된다는 것은 주지되어야 한다.
본 발명의 일부 구체예의 하나의 태양은 기하학적 및/또는 화학적 특징에 의해 타겟 분자를 특성화하는데 사용하기 위한 게이지 라이브러리를 디자이닝하고 그 리고/또는 생성하는 것에 관한 것이다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 라이브러리 구축은 다음을 포함한다:
(a) 게이지로서 적절할 수 있는 분자를 식별하는 것;
(b) 그 식별된 분자가 필요한 게이지를 제공하는지 결정하는 것; 그리고
(c) 그 분자가 실현가능한 것인지, 예컨대 용이하게 합성되는지 및/또는 목적하는 화학적 거동을 갖는지를 평가하는 것. 이 순서는, 예컨대 이하에 보여지는 바와 같이 바뀔 수 있다는 것이 주지되어야 한다.
하나의 예에서, 기존 라이브러리 상에서 게이지 라이브러리의 적어도 일부에 기초할 때 이 방법이 사용된다. 일부 라이브러리에서, 라이브러리가 처음 구성될 때 이미 (c)가 수행된다. 또한, 어떤 경우, 분자를 선택하기 보다, 게이지를 선택하는 것 그리고 결합 친화도를 테스트하는 것 대신에, 특정 분자의 공지된 기존 결합 결과가 입력으로써 사용된다.
대안적으로, 예컨대, 라이브러리에 새로운 스카폴드가 추가될 때, 후보 게이지는 그룹으로써 제공될 수 있다. 스카폴드에 대한 상이한 모이어티의 접촉으로써, 이후 다수의 후보가 생긴다. 이 경우에, 그렇지만, 반대 단계가 수행될 수 있다 - 기존 게이지와 중첩되지 않는 임의의 (또는 충분한) 게이지가 추가되지 않기 때문에 스카폴드가 배제될 수 있다. 스패닝되는 공간의 일부에 대해, 소량의 게이지를 생성해내는 스카폴드가 적절할 수 있다.
대안적인 방법에서, 목적하는 성질 및/또는 기하학을 갖는 게이지 및/또는 스카폴드를 디자인하는데 있어, 예컨대, 측정 공간의 손실 공간을 채우는데 있어 화학적 디자인 방법론이 적용된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 다음 중 1 또는 그 이상의 게이지의 목적하는 성질로서 고려되며, 다만, 본 발명의 일부 구체예에 유용하게 되기 위하여, 게이지가 이하의 성질 모두 또는 그 중 임의의 성질을 가질 필요는 없다:
(a) 높은 경질(rigidity). 이는 측정을 더 정확하게 허용할 수 있지만, 그렇지만, 모든 공간을 완벽하게 커버할 수 있도록 약간의 가요성이 허용될 수 있다. 경질이라는 것은 결합의 길이 및/또는 상대적인 각도가 현저한 양으로 바뀌지 않는 것을 의미한다.
(b) 낮은 질량. 이는 심지어 친화도가 낮아도 그리고 단지 세 포인트가 게이지 상에 결합한다고 해도 결합 기회를 증가시킬 수 있다.
(c) 소형 크기. 이는 타겟이 더 용이하게 측정되도록 그리고 입체적 충돌이 더 용이하게 회피되도록 허용할 수 있다.
(d) 무독성. 이는 생물 세포 중에 게이지의 사용을 허용할 수 있다. 그렇지만, 상이한 세포의 상이한 민감도 때문에, 이는 종종 보장될 수 없다.
(e) 우수한 화학적 거동. 이는 게이지가 비틀리지 않거나 또는 알려진 양으로 비틀리는 조건 하에서 게이지가 가용성이고 그리고 결합된다는 것을 의미한다.
(f) 강한 결합. 이는 본 발명의 하나의 구체예에서, 예컨대, 1-100 마이크로몰을 의미하며, 이는 예컨대 용해도가 낮거나 또는 독성이 높은 경우에 유용하다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 다음 중 1 또는 그 이상이 스카폴드의 우수한 성질로써 고려되며, 다만, 본 발명의 일부 구체예에 유용하게 되기 위하여, 스카폴드가 이하의 성질을 모두 또는 그 중 임의의 것을 가질 필요는 없다:
(a) 모이어티와 접촉하는 것 (예컨대, 게이지를 합성하는 것) 및 특정 게이지의 순수한 용액을 얻는 것이 용이함.
(b) 광범위한 크기를 제공함.
(c) 다수의 (예컨대, > 3, 우수하게는 > 4, > 5) 결합 포인트를 가짐. 분자 중 모든 수소 원자가 잠재적으로 결합 포인트이며, 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 유용한 결합 포인트는 화학적 조작에 대해 접근 가능적이다.
(d) (다른 게이지에서는 상대적으로 드물지만) 어떤 화학 활률 및/또는 게이지 크기가 스카폴드를 포함함으로써, 라이브러리에 추가된다.
(e) 모든 조합이 모든 스카폴드와 작용하지 않도록, 모이어티의 다양한 조합의 결합을 허용함.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 다음 중 1 또는 그 이상이 게이지 라이브러리의 목적하는 성질로서 고려된다:
(a) 결합 사이의 거리 범위의 스패닝.
(b) 화학적 스패닝. 결합의 맞은편 말단 포인트에서, 광범위한 모이어티가 제공된다.
(c) 서브-구조 스패닝. 선택되는 서브-구조, 예컨대, 삼각형에 대해, 타겟 중에 모든 가능한 삼각형 구조가 라이브러리의 하나 이상의 게이지에 결합될 수 있다.
(d) 소형일 것. 라이브러리는 작을수록 좋다. 실질적인 이유로서, 라이브러 리는 너무 소형일 수는 없지만, 그렇지만, 아주 큰 라이브러리는 일반적으로 필요하지 않다.
(e) 게이지 밀도 범위, 예컨대, 손실되거나 또는 채워진 개별 결합을 커버하기 위한 덜 경질인 결합 길이와 매칭되는 라이브러리 내의 게이지의 편차.
(f) 균일한 적용범위. 다양한 유형의 균일성, 예컨대, 절대 크기에서의 균일성 또는 화학적 의존도를 보정한 균일성이 제공될 수 있다. 예컨대, 짧은 결합 길이에 대한 간격의 밀도가, 상이한 길이에 대해 동일하게 평준화된 밀도를 제공하는 긴 결합 길이보다 더 높다.
(g) 중첩의 정도 및 유형. 재구축 및 화학적 일반화에 대해 더 많은 중첩이 일반적으로 더 우수하지만, 그것은 종종 라이브러리 크기 및 비용의 소모를 가져온다. 세개의 중첩 (예컨대, 각 삼각형이 세개의 게이지를 구비함)이 예시적 절충안이다.
그렇지만, 일반적으로, 바람직한 성질은 응용되는 발견 방법의 타겟, 환경 및/또는 유형에 좌우될 수 있다. 구체적으로, 어떤 경우에 있어, 생성된 라이브러리는, 예컨대, 공간의 단지 일부를 커버하는, 타겟의 단지 일부에만 적절한, 더 낮은 분해능일 수 있는, 덜 중첩되는 (또는 중첩되지 않는) 및/또는 타겟의 일부 유형에 대해 실패할 경향이 있는 것인 단지 부분적이라는 것을 주지하여야 한다.
본 발명의 일부 구체예 중 광범위한 태양은, 게이지 및 스카폴드와 같은 분자 및 그들의 합성 방법에 관한 것이며, 본 발명의 예시적 구체예에 따른 라이브러리에 대해 사용을 발견할 수 있다.
따라서 본 발명의 예시적 구체예에 따라, 타겟 분자의 화학적 활성 영역에 대한 정보를 수집하는 방법이 제공되며, 그 방법은 다음을 포함한다:
실질적으로 경질인 화학적 게이지의 세트를 제공하는 것;
상기 타겟과 상기 게이지 세트 중 복수의 게이지를 반응시키는 것;
상기 게이지와 상기 타겟의 결합을 측정하여 복수의 측정 결과를 수집하는 것; 그리고
상기 측정 결과를 분석하여 상기 화학적 활성 영역에 대한 정보를 수집하는 것. 선택적으로, 상기 게이지는 상기 게이지의 모이어티의 회전을 가능하게 한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 게이지는 경질 스카폴드를 사용하여 구축된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 게이지의 구성 원자는 게이지에 20Kcal/Mol 이상이 적용되지 않는 한 1 Å 이상 이동하지 않는다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 분석하는 것은 상기 타겟 활성 영역에서 공간적 및 화학적으로 특이적인 복수의 결합 배열을 식별하는 것을 포함한다.
선택적으로, 상기 배열은 삼각형 배열을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 식별하는 것은 결합된 게이지의 배열과 매칭되는 배열을 식별하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 식별하는 것은 결합된 게이지의 배열과 매칭되지 않는 배열을 식별하는 것을 포함한다. 선택적으로, 식별하는 것은 상기 측정 결과의 통계적 분석으로써 식별하는 것을 포함한다. 선택적으로, 식별하는 것은 클러스터링으로써 식별하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 식별하는 것은 각 게이지가 단일 배열 을 나타내는 것으로 가정하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 식별하는 것은 적어도 일부 게이지가 복수의 배열을 나타내는 것으로 가정하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 식별하는 것은 상기 배열의 꼭지점에서 화학적 모이어티에 의해 게이지를 분류하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 그 방법은, 2 이상의 상기 측정 결과로부터 상기 화학적 활성 영역의 적어도 일부(part)의 공간 지도를 재구축하는 것을 포함하며, 상기 일부는 4 이상의 화학적 결합 영역을 포함한다. 선택적으로, 상기 일부는 6 이상의 화학적 결합 영역을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 그 방법은, 2 이상의 상기 배열로부터 상기 화학적 활성 영역의 적어도 일부의 공간 지도를 재구축하는 것을 포함하며, 상기 일부는 4 이상의 화학적 결합 포인트를 포함한다. 선택적으로, 상기 일부는 6 이상의 화학적 결합 영역을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 재구축은 다음을 포함한다:
상기 배열로부터 복수의 공간 지도를 테스트-재구축하는 것;
상기 지도를 스코어링하는 것; 그리고
그것의 스코어에 기초하여 공간 지도가 선택된다. 대안적으로 또는 부가적으로, 재구축은 다음을 포함한다:
상기 배열로부터 복수의 공간 지도를 테스트-재구축하는 것;
통상적인 서브구조에 따라 상기 지도를 클러스터링하는 것; 그리고
그것이 속하는 클러스터의 상대적 특성에 기초하여 공간 지도를 선택된다. 선택적으로, 상기 상대적 특성은 크기를 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 공간 지도는 결합 포인트를 매칭시키는 화학적 프로파일을 갖는 소형 분자 약물의 결합을 보장하는데 충분한 결합 포인트를 포함한다. 선택적으로, 상기 공간 지도는 6 이상의 결합 포인트를 포함한다. 선택적으로, 상기 공간 지도는 8 이상의 결합 포인트를 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 게이지의 상기 세트는 10,000 게이지 이상으로 게이지의 세트를 포함한다. 선택적으로, 게이지의 상기 세트는 50,000 게이지 이상으로 게이지의 세트를 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 게이지는 공간적 배열 중에 배열된 모이어티를 포함하며 그리고 여기서 공간적 화학 배열의 가상의 공간을 스패닝하기 위해 상기 게이지가 선택된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 게이지에 의해 스패닝되는 실질적인 가상 공간의 각 포인트는 2 이상의 게이지에 의해 커버된다. 선택적으로, 상기 게이지에 의해 커버되는 실질적인 가상 공간의 각 포인트는 3 이상의 게이지에 의해 커버된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 게이지의 0.5% 이상이 상기 타겟과 결합한다. 선택적으로, 상기 게이지의 1% 이상이 상기 타겟과 결합한다. 선택적으로, 상기 게이지의 3% 상기 타겟과 결합한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 100 이하의 스카폴드의 세트에 모이어티를 추가함으로써 상기 게이지의 50% 이상이 한정된다. 선택적으로, 50 이하의 스 카폴드의 세트에 모이어티를 추가함으로써 상기 게이지의 50% 이상이 한정된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 적어도 상기 게이지의 세트는 상기 게이지의 화학적 거동을 한정하기 위해 15 이하의 상이한 화학적 모이어티를 사용한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 적어도 상기 게이지의 세트는 상기 게이지의 화학적 거동을 한정하기 위해 10 이하의 상이한 화학적 모이어티를 사용한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 분석은 작용성 측정이다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 분석은 결합 측정이다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 분석은 셀(cellular) 분석이다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 분석은 유동-투과(flow-through) 분석이다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 작용성 측정은 상기 타겟의 천연 기질의 존재하에서 수행된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 타겟은 기질에 들어맞도록 적응된 생화학적 활성 영역을 포함하는 단백질을 포함한다. 선택적으로, 상기 화학적 활성 영역은 상기 생화학적 활성 영역을 포함하는 영역을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 화학적 활성 영역은 상기 단백질의 조절 영역을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 분석하는 것은 60 이상의 게이지의 성공적인 결합을 분석하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 분석하는 것은 10 이상의 게이지의 성공적인 결합을 분석하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 분석하는 것은 100 이상의 게이지의 성공적인 결합을 분석하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 식별하는 것은 40 이상의 상이한 배열을 식별하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 식별하는 것은 10 이상의 상이한 배열을 식별하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 식별하는 것은 100 이상의 상이한 배열을 식별하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 방법은 다음을 포함한다:
상기 지도를 리드 데이타 베이스에 비교하는 것; 그리고
상기 리드와 지도 사이에 유사성 또는 유사성의 결함에 대응하여 추가로 사용하기 위하여 상기 데이타 베이스로부터 리드를 선택하는 것.
대안적으로 또는 부가적으로, 방법은 다음을 포함한다:
상기 지도를 리드 데이타 베이스에 비교하는 것; 그리고
상기 리드와 지도 사이에 유사성에 대응하여 추가로 사용하기 위하여 상기 데이타 베이스로부터 리드를 배제하는 것.
대안적으로 또는 부가적으로, 방법은 다음을 포함한다:
상기 지도에 대하여 유사성을 갖도록 리드를 구축하는 것. 선택적으로, 구축하는 것은 상기 게이지 또는 상기 게이지를 한정하는데 사용된 스카폴드를 사용하여 구축하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 방법은 다음을 포함한다:
상기 배열을 리드 데이타 베이스에 비교하는 것; 그리고
상기 리드에 대한 상기 배열의 매칭에 대응하여 추가로 사용되기 위하여 상기 데이타 베이스로부터 리드를 선택하는 것.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 방법은 상기 배열에 기초한 리드를 구축하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 방법은 약물을 발견하기 위한 리드로서 1 이상의 상기 게이지를 선택하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 그 방법은
게이지의 결합을 유사한 결합 기하학에 비교하여 입체적 충돌 데이타를 얻는 것; 그리고
상기 입체적 충돌 데이타를 분석하여 상기 타겟에 대한 기하학적 정보를 제공하는 것을 포함한다.
또한 본 발명의 구체예에 따라, 타겟에서 복수의 화학적-공간적 배열의 존재를 식별하는 방법이 제공되며, 그 방법은 다음을 포함한다:
그것의 꼭지점에서 공지된 화학적-공간적 배열을 갖는 복수의 게이지로 타겟을 측정하여 복수의 측정 결과를 제공하는 것;
각 배열의 꼭지점의 화학적 거동의 각 세트에 대한 하나의 공간으로서 공간의 배열을 한정하는 것;
상기 공간에 따라 상기 결과를 지시하여 클러스터를 생성시키는 것; 그리고
상기 클러스터로부터 상기 타겟에서 배열의 존재를 식별하는 것. 선택적으로, 지시하는 것은 스프레딩 기능에 대한 지시 반응을 스프레딩하는 것을 포함한 다. 선택적으로, 상기 스프레딩 기능은 상기 타겟에 대한 결합의 추정 에너지에 좌우된다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라, 각각이 상기 결합 배열의 일부를 지시하는 서브-형상의 세트로부터, 타겟의 화학적 결합 배열의 공간 형상을 재구축하는 방법이 또한 제공되며, 이 방법은 다음을 포함한다:
상기 서브-형상으로부터 베이스를 선택하는 것;
그것의 적어도 한 면을 따라 그들이 서로 매칭되고 그리고 그것의 다른 면을 따라 상기 베이스와 매칭되는 특성을 갖는 2 이상의 서브-형상을 선택하는 것;
상기 서브-형상을 상기 베이스에 축적하는 것; 그리고
상기 서브-형상 모두가 사용되거나 또는 사용될 수 없을 때까지 상기 선택하는 것 및 축적하는 것을 반복하고, 그럼으로써 상기 타겟의 결합 배열의 형상을 제공하는 것. 선택적으로, 그 방법은 서브-형상의 상이한 선택의 순서를 사용하여 상기 선택하는 것, 축적하는 것 및 반복하는 것을 변분적으로(variationally) 반복하는 것을 포함한다. 선택적으로, 그 방법은 상기 베이스를 선택하는 것을 반복하는 것 그리고 복수의 상이한 베이스 선택을 위해 변분적으로 반복하는 것을 포함한다. 선택적으로, 그 방법은 공유되는 서브-성분 형상에 따라 복수의 그런 형상을 클러스터링하는 것을 포함한다. 선택적으로, 그 방법은 상기 클러스터링에 기초하여 제조된 형상으로써 서브-성분 형상을 선택하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 서브-형상은 삼각형을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 서브-형상은 그들의 꼭지점에서 화학적 거동을 한정하며 그리고 여기서 그들의 꼭지점에서 화학적 거동이 매칭된다면 두 면은 매칭된다고 한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 그들의 길이가 유사하다면 두 면은 매칭된다고 한다.
본 발명의 예시저 구체예에 따라, 스크리닝 라이브러리의 일부를 생성시키는데 사용하기 위한 스카폴드를 선택하는 방법이 제공되며, 그 방법은 다음을 포함한다:
모이어티에 대한 복수의 가능한 접촉 포인트를 포함하는 잠재적 스카폴드 분자를 제공하는 것;
분자의 경질도를 측정하는 것; 그리고
상기 스카폴드의 경질도의 결함에 대한 반응으로써 상기 잠재적 스카폴드 분자를 밀어내는 것. 선택적으로, 경질도의 결함은 절대적이다. 대안적으로, 상기 경질도의 결함은 다른 잠재적 스카폴드에 대해 상대적이다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 그 방법은 그것의 몇개의 고리에 기초하여 스카폴드를 선택하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 그 방법은 다음을 포함한다:
상기 잠재적 스카폴드 분자에 대해 모이어티를 추가함으로써 생성될 수 있는 복수의 게이지 분자를 결정하는 것;
기존 라이브러리 부분에 대해 어떤 공간적 화학적 배열이 상기 분자에 의해 추가되는지 결정하는 것; 그리고
상기 라이브러리 부분에 1 또는 그 이상의 현저한 공간적 화학적 배열이 그것에 의해 추가될 수 있는 지 상기 잠재적 스카폴드 분자를 선택하는 것. 선택적으로, 그 방법은 상기 스카폴드에 의해 추가되는 몇개의 배열에 기초하여 스카폴드를 선택하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 현저한 공간적 배열은 사전에 제공되거나 또는 중첩되지 않는 배열이다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 스크리닝 라이브러리에 추가되는 게이지 분자를 선택하는 방법이 제공되며, 이 방법은 다음을 포함한다:
화학적 분자의 세트 및 스크리닝 라이브러리의 적어도 일부를 제공하는 것;
상기 화학적 분자의 세트로부터 잠재적 게이지 분자를 선택하는 것;
상기 잠재적 게이지 분자의 경질도를 결정하는 것; 그리고
상기 게이지 분자의 경질도의 결함에 대한 반응으로 상기 잠재적 게이지 분자를 배제하는 것. 선택적으로, 경질도의 결함은 절대적이다. 대안적으로, 상기 경질도의 결함은 다른 잠재적 스카폴드에 대해 상대적이다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 그 방법은 다음을 포함한다:
화학적 배열 공간에서, 상기 스크리닝 라이브러리의 일부의 스패닝을 결정하는 것;
상기 잠재적 분자의 1 이상의 공간적 화학적 배열을 결정하는 것; 및
상기 스크리닝 라이브러리에 대해 1 이상의 현저한 공간적 화학적 배열이 첨가되는 상기 잠재적 게이지 분자를 선택하는 것.
선택적으로, 분자의 세트를 제공하는 것은 모이어티가 선택적으로 접촉되도 록 단일 스카폴드를 사용하여 상기 분자를 생성시키는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 분자의 세트를 제공하는 것은 화학적 라이브러리를 제공하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 사전에 제공되지 않았거나 또는 제공된 배열과 중첩되는 1 이상의 공간적 화학적 배열이 추가된다면, 상기 게이지가 선택된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서 또한, 스크리닝 라이브러리의 적어도 일부를 생성시키는 방법을 제공하며, 그 방법은 다음을 포함한다:
모이어티가 추가될 수 있는 스카폴드 분자를 선택하는 것;
상기 스카폴드에 모이어티를 접촉시킴으로써 생성될 수 있는 복수의 잠재적 게이지를 결정하는 것; 그리고
화학적 배열이 실질적으로 중첩되지 않는 상기 게이지의 서브세트를 선택하는 것. 선택적으로, 그 방법은 6개의 공간적 화학적 배열에 대해 추가된 잠재적 게이지를 배제하는 것을 포함한다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 스크리닝 라이브러리를 감소시키는 방법이 제공되며, 그 방법은 다음을 포함한다:
상기 라이브러리의 적어도 일부에서 각 분자에 대해, 분자들에 의해 제공되는 결합 포인트의 특정 차수(order)의 실질적으로 모든 공간적 화학적 배열을 결정하는 것; 그리고
여분의 공간적 화학적 배열이 추가된 복수의 분자를 제거하는 것. 선택적으 로, 상기 특정 차수는 3이다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 스크리닝 라이브러리를 감소시키는 방법이 제공되며, 그 방법은 다음을 포함한다:
상기 라이브러리의 적어도 일부에서 각 분자에 대해, 에너지 관점에 기초하여 상기 분자들의 결합 확률을 산출하는 것; 그리고
그것의 결합 확률이 역치 이하인 적어도 일부의 분자를 제거하는 것. 선택적으로, 상기 결합 확률은 분자의 가요성에 역으로 의존되는 방정식을 사용하여 계산된다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 결합 확률은 분자의 용해도에 기초하여 적어도 추정된다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 계획된 타겟 분자 타스크에 대한 스크리닝 라이브러리의 디자이닝 방법이 제공되며, 이 방법은 다음을 포함한다:
상기 라이브러리에 의해 직접적으로 식별되도록 결합 포인트 사이의 목적하는 거리 범위를 결정하는 것;
상기 라이브러리의 게이지 분자에 의해 제공되는 측정들 사이의 목적하는 중첩을 결정하는 것;
그들 사이의 차별적인 목적하는 결합 유형의 세트를 결정하는 것; 그리고
상기 게이지 각각이 복수의 결합 유형 및 그들 사이의 거리를 한정한 것이며, 상기 게이지가 상기 목적하는 중첩으로 상기 거리 및 상기 결합 유형을 포함하는 공간적 화학적 배열 공간을 커버하도록 복수의 게이지를 생성시키는 것. 선택적으로, 복수의 모이어티를 생성시키는 것은 모이어티를 스카폴드에 접촉시킴으로써 생성시키는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 게이지는 결합 포인트의 삼중 공간적 화학적 배열 공간을 커버한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 계획된 타겟 분자 타스크는 단백질을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 중첩은 2 이상이다. 대안적으로 상기 중첩은 4 이상이다. 대안적으로, 상기 중첩은 6 이상이다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 게이지는 실질적으로 경질이다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 커버리지(coverage)는 결합의 고유한 가요성을 고려한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 생성시키는 것은 상이한 게이지에 의해 실질적으로 동일한 배열을 생성시키는 것을 포함하며, 그럼으로써 상기 중첩의 적어도 일부를 제공하게 된다. 선택적으로, 생성시키는 것은 2 이상의 반복 팩터를 제공하는 것을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 생성시키는 것은 상이한 게이지에 의해 실질적으로 상이한 배열을 생성시키는 것을 포함하며, 이 상이한 배열은 그것의 가요성의 정도에 의해 중첩되며, 따라서 상기 중첩의 적어도 일부를 제공하게 된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 방법은 상기 정보에 기초하여 상기 타겟에 대한 약물 리드의 세트를 생성하는 것을 포함한다. 선택적으로, 그 방법은 상기 세트로부터 상기 타겟에 대한 공지된 약물 리드를 제거하는 것을 포함한다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 전술한 방법 중 하나에 의해 제조된 리드 세트가 제공된다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 약물 리드는 다음을 포함한다:
복수의 실질적으로 경질인 스카폴드 분자 단편(section);
상기 스카폴드 분자 단편을 서로 연결하는 1 이상의 링크(link); 그리고
상기 스카폴드에 연결된 복수의 모이어티.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 스크리닝 라이브러리는, 50 이하의 스카폴드 분자의 세트에 모이어티를 접촉시킴으로써 생성된 10,000 이상의 분자를 포함한다. 선택적으로, 20 이하의 스카폴드 분자가 상기 10,000 이상의 분자를 생성시키는데 사용된다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 스카폴드는 이하의 스카폴드 분자 중 1 이상을 포함한다: 티오펜; 1H-피롤; 퓨란; 벤젠; 피리딘; 피리미딘; 피라진; 6H-티에노[2,3-b]피롤; 1,6-디히드로-피롤로[2,3-b]피롤; 1H-인돌; 티에노[2,3-d]피리미딘; 6,7-디히드로-피라졸로[1,5-a]피리미딘; 퀴놀린; 이소퀴놀린; 퀴녹살린; 3,4-디히드로-벤조[e][1,4]디아제핀-5-온; 3,8-디히드로-4H-피롤로 [2,3-e][1,4]디아제핀-5-온; 3,4-디히드로-티에노[2,3-e][1,4]디아제핀-5-온; 3,6-디히드로-4H-피롤로[3,2-e][1,4]디아제핀-5-온; 5H,11H-디벤조[b,f][1,5]디아조신-6,12-디온; 1,4-디히드로-10H-1,4,10-1,4,10-트리아자-벤조[a]시클로펜타[e]시클로옥텐-5,11-디온; 4H,10H-1-티아-4,10-디아자-벤조[a]시클로펜타[e]시클로옥텐-5,11-디온; 디피롤로[1,2-c;2',1'-e]이미다졸-5-온; 1,4,7,9-테트라히드로-1,4,6,9-테트라아자-디시클로펜타[a,e]시클로옥텐-5,10-디온; 4,7,9-트리히드로-1-티아-4,6,9-트리아자-디시클로펜타[a,e]시클로옥텐-5,10-디온; 2,4,9-트리히드로-l 람다*4*,6-디티아-4,9-디아자-디시클로펜타[a,e]시클로옥텐-5,10-디온; 6,9-디히드로-5H-1-티아-5,8,9-트리아자-시클로펜타[a]아줄렌-4-온; 3,10-디히드로-4H-[1,4]디아제피노[5,6-b]인돌-5-온; 3,6-디히드로-4H-[1,4]디아제피노[6,5-b]인돌-5-온; 7,8-디히드로-1H-1,7,10-트리아자-시클로헵타[e]인덴-6-온; 8,9-디히드로-3H-3,6,9-트리아자-시클로헵타[e]인덴-10-온; 7,8-디히드로-1H-1,5,8-트리아자-시클로헵타[f]인덴-9-온; 8,9-디히드로-5,6,9,11-테트라아자-시클로헵트[b]나프탈렌-10-온; 3,4-디히드로-[1,4]디아제피노[5,6-b]퀴놀린-5-온; 8,9-디히드로-4,8,11-트리아자-시클로헵타[a]나프탈렌-7-온; 11H-10,11-디아자-벤조[b]플루오린; α-히드록시산; α-아미노산; 코헬; 비시클로[2.2.2]옥탄; 2-메틸렌-2,3-디히드로벤조[1,4]디옥신; 6,7-디히드로-2H-피라지노[1,2-a]피리미딘; 9H-플루오렌; 1,4-디아자-비시클로[2.2.2]옥탄; 1-아자-비시클로[2.2.2]옥탄; 피리도[2,3-d]피리미딘; 5-메틸렌-1,5-디히드로-피롤-2-온; 벤조[4,5]이미다조[1,2-a]피리미딘; 1,4-디히드로-벤조[4,5]이미다조[1,2-a]피리미딘; 4,10-디히드로-1,4a,10-트리아자-페난트렌-9-온; 1,5-디히드로-이미다조[1,2-a]피리미딘-2-온; 1,2,3,5-테트라히드로-이미다조[1,2-a]피리미딘; 티아졸로[3,2-a]티에노[2,3-d]피리미딘-5-온; 1,9-디티아-4a,10-디아자-시클로펜타[b]플루오렌-4-온; 5,6-디히드로-1-티아-5,7,8,9a-테트라아자-시클로펜타[e]아줄렌-4-온; 6,10-디히드로-5H-1-티아-5,7,10a-트리아자-벤조[e]아줄렌-4-온; 4,5-디히드로-3-티아-4,5a,10-트리아자-시클로펜타[a]플루오린; 8H-1-티아-시클로펜타[a]인덴; 3-티아-4,5a,10-트리아자-시클로펜타[a]플루오린; 6,7,9,11-테트라히드로-10-티아-6,9-디아자-인데노[1,2-a]아줄렌-5,8-디온; 2,3,6,7,12a-헥사히 드로피라지노[1',2':1,6]피리도[3,4-b]인돌-1,4-디온; 5,10-디히드로-4H-2,3a,10-트리아자-시클로펜타[a]플루오린; 5H-피리도[4,3-b]인돌; 11H-인돌리지노[1,2-b]퀴놀린-9-온; 1,2-디히드로-2,4a,9-트리아자-안트라센-3,10-디온; 6H-이소인돌로[2,1-a]인돌; 1,5-디히드로-벤조[b][1,4]디아제핀-2-온; 5,10-디히드로-디벤조[b,e][1,4]디아제핀-11-온; 5,11-디히드로-벤조[e]피리도[3,2-b][1,4]디아제핀-6-온; 4,9-디히드로-3-티아-4,9-디아자-벤조[f]아줄렌-10-온; 벤조[g]퀴녹살린; 피라지노[2,3-b]퀴녹살린; 피리도[2,1-b]퀴나졸린-11-온; 1-티아-4a,9-디아자-시클로펜타[b]나프탈렌-4-온; 2-메틸렌-4H-벤조[1,4]티아진-3-온.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 4 이상의 상기 스카폴드가 정확히 하나의 고리를 가진다. 대안적으로 또는 부가적으로, 4 이상의 상기 스카폴드가 정확히 두 고리를 가진다.
대안적으로 또는 부가적으로, 4 이상의 상기 스카폴드가 정확히 세 고리를 가진다. 대안적으로 또는 부가적으로, 4 이상의 상기 스카폴드가 정확히 네 고리를 가진다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 라이브러리가 50,000 이상의 생성된 분자를 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 라이브러리가 100,000 이상의 생성된 분자를 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 스카폴드가 이하의 상기 스카폴드 분자 중 3 이상을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 스카폴드가 이하의 상기 스카폴드 분자 중 10 이상을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 생성된 분자는 실질적으로 경질 이다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 분자는 단백질 타겟에 존재하는 패턴의 25% 이상을 포함하는 결합 포인트 유형의 공간 기하학적 패턴의 배열 공간을 스패닝한다. 선택적으로, 상기 분자는 패턴의 50% 이상을 스패닝한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 분자는 4 이상의 명백한 결합 포인트 화학 유형을 한정하는 공간을 스패닝한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 분자는 5 이상의 명백한 결합 포인트 화학 유형을 한정하는 공간을 스패닝한다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 이하의 스카폴드 중 1 이상에 모이어티를 접촉시킴으로써 생성된 100 이상의 게이지 분자를 포함하는 스크리닝 라이브러리가 제공된다: 티오펜; 1H-피롤; 퓨란; 벤젠; 피리딘; 피리미딘; 피라진; 6H-티에노[2,3-b]피롤; 1,6-디히드로-피롤로[2,3-b]피롤; 1H-인돌; 티에노[2,3-d]피리미딘; 6,7-디히드로-피라졸로[1,5-a]피리미딘; 퀴놀린; 이소퀴놀린; 퀴녹살린; 3,4-디히드로-벤조[e][1,4]디아제핀-5-온; 3,8-디히드로-4H-피롤로[2,3-e][1,4]디아제핀-5-온; 3,4-디히드로-티에노[2,3-e][1,4]디아제핀-5-온; 3,6-디히드로-4H-피롤로[3,2-e][1,4]디아제핀-5-온; 5H,11H-디벤조[b,f][1,5]디아조신-6,12-디온; 1,4-디히드로-10H-1,4,10-1,4,10-트리아자-벤조[a]시클로펜타[e]시클로옥텐-5,11-디온; 4H,10H-1-티아-4,10-디아자-벤조[a]시클로펜타[e]시클로옥텐-5,11-디온; 디피롤로[1,2-c;2',1'-e]이미다졸-5-온; 1,4,7,9-테트라히드로-1,4,6,9-테트라아자-디시클로펜타[a,e]시클로옥텐-5,10-디온; 4,7,9-트리히드로-1-티아-4,6,9-트리아자-디시클로펜타[a,e]시클로옥텐-5,10-디온; 2,4,9-트리히드로-1람다*4*,6-디티아-4,9-디 아자-디시클로펜타[a,e]시클로옥텐-5,10-디온; 6,9-디히드로-5H-1-티아-5,8,9-트리아자-시클로펜타[a]아줄렌-4-온; 3,10-디히드로-4H-[1,4]디아제피노[5,6-b]인돌-5-온; 3,6-디히드로-4H-[1,4]디아제피노[6,5-b]인돌-5-온; 7,8-디히드로-1H-1,7,10-트리아자-시클로헵타[e]인덴-6-온; 8,9-디히드로-3H-3,6,9-트리아자-시클로헵타[e]인덴-10-온; 7,8-디히드로-1H-1,5,8-트리아자-시클로헵타[f]인덴-9-온; 8,9-디히드로-5,6,9,11-테트라아자-시클로헵트[b]나프탈렌-10-온; 3,4-디히드로-[1,4]디아제피노[5,6-b]퀴놀린-5-온; 8,9-디히드로-4,8,11-트리아자-시클로헵타[a]나프탈렌-7-온; 11H-10,11-디아자-벤조[b]플루오린; α-히드록시산; α-아미노산; 코헬; 비시클로[2.2.2]옥탄; 2-메틸렌-2,3-디히드로벤조[1,4]디옥신; 6,7-디히드로-2H-피라지노[1,2-a]피리미딘; 9H-플루오렌; 1,4-디아자-비시클로[2.2.2]옥탄; 1-아자-비시클로[2.2.2]옥탄; 피리도[2,3-d]피리미딘; 5-메틸렌-1,5-디히드로-피롤-2-온; 벤조[4,5]이미다조[1,2-a]피리미딘; 1,4-디히드로-벤조[4,5]이미다조[1,2-a]피리미딘; 4,10-디히드로-1,4a,10-트리아자-페난트렌-9-온; 1,5-디히드로-이미다조[1,2-a]피리미딘-2-온; 1,2,3,5-테트라히드로-이미다조[1,2-a]피리미딘; 티아졸로[3,2-a]티에노[2,3-d]피리미딘-5-온; 1,9-디티아-4a,10-디아자-시클로펜타[b]플루오렌-4-온; 5,6-디히드로-1-티아-5,7,8,9a-테트라아자-시클로펜타[e]아줄렌-4-온; 6,10-디히드로-5H-1-티아-5,7,10a-트리아자-벤조[e]아줄렌-4-온; 4,5-디히드로-3-티아-4,5a,10-트리아자-시클로펜타[a]플루오린; 8H-1-티아-시클로펜타[a]인덴; 3-티아-4,5a,10-트리아자-시클로펜타[a]플루오린; 6,7,9,11-테트라히드로-10-티아-6,9-디아자-인데노[1,2-a]아줄렌-5,8-디온; 2,3,6,7,12a-헥사히드로피라지노[1',2':1,6] 피리도[3,4-b]인돌-1,4-디온; 5,10-디히드로-4H-2,3a,10-트리아자-시클로펜타[a]플루오린; 5H-피리도[4,3-b]인돌; 11H-인돌리지노[1,2-b]퀴놀린-9-온; 1,2-디히드로-2,4a,9,-트리아자-안트라센-3,10-디온; 6H-이소인돌로[2,1-a]인돌; 1,5-디히드로-벤조[b][1,4]디아제핀-2-온; 5,10-디히드로-디벤조[b,e][1,4]디아제핀-11-온; 5,11-디히드로-벤조[e]피리도[3,2-b][1,4]디아제핀-6-온; 4,9-디히드로-3-티아-4,9-디아자-벤조[f]아줄렌-10-온; 벤조[g]퀴녹살린; 피라지노[2,3-b]퀴녹살린; 피리도[2,1-b]퀴나졸린-11-온; 1-티아-4a,9-디아자-시클로펜타[b]나프탈렌-4-온; 2-메틸렌-4H-벤조[1,4]티아진-3-온.
선택적으로, 상기 분자는 이하의 스카폴드 중 1 이상을 사용하여 생성된다: 티오펜; 1H-피롤; 퓨란; 벤젠; 피리딘; 피리미딘; 피라진; 6H-티에노[2,3-b]피롤; 1,6-디히드로-피롤로[2,3-b] 피롤; 1H-인돌; 티에노[2,3-d]피리미딘; 6,7-디히드로-피라졸로[1,5-a]피리미딘; 퀴놀린; 이소퀴놀린; 퀴녹살린; 3,4-디히드로-벤조[e][1,4]디아제핀-5-온; 3,8-디히드로-4H-피롤로[2,3-e][1,4]디아제핀-5-온; 3,4-디히드로-티에노[2,3-e][1,4]디아제핀-5-온; 3,6-디히드로-4H-피롤로[3,2-e][1,4]디아제핀-5-온; 5H,11H-디벤조[b,f][1,5]디아조신-6,12-디온; 1,4-디히드로-10H-1,4,10-1,4,10-트리아자-벤조[a]시클로펜타[e]시클로옥텐-5,11-디온; 4H,10H-1-티아-4,10-디아자-벤조[a]시클로펜타[e]시클로옥텐-5,11-디온; 디피롤로[1,2-c;2',1'-e]이미다졸-5-온.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 100 이상의 분자는 300 이상의 분자를 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 라이브러리의 상기 100 이상 의 분자가 상기 스카폴드 중 하나를 사용하여 생성된다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라, 10,000 이상의 실질적으로 경질인 분자의 세트를 포함하는 스크리닝 라이브러리가 제공된다. 선택적으로, 상기 세트는 50,000 이상의 실질적으로 경질인 분자를 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 세트는 100,000 이상의 실질적으로 경질인 분자를 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 세트는 일반적으로 단백질 타겟에 대해 라이브러리의 0.1% 이상의 기대 결합비를 갖도록 선택된다. 선택적으로, 상기 기대 결합비는 0.5% 이상이다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 전체 세트에 대해 1:100의 비 내에서 일반화된 타겟에 대한 히트 확률의 균일성을 갖는 분자를 제공하도록 디자인된다. 선택적으로, 상기 비는 1:10 이내이다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 세트는, 그들 사이의 거리를 갖는 특정의 복수의 결합 포인트를 한정하는 그런 각 배열로서, 공간적 화학적 배열의 공간을 스패닝하며, 그 세트는 주어진 거리의 범위에서 공간에서 실질적으로 모든 가능한 배열을 커버한다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 스크리닝 라이브러리는, 결합 유형 포인트의 1 이상의 공간적 배열을 한정하는 그런 각 분자로서, 복수의 5,000 이상의 게이지 분자를 포함하며;
여기서 그런 배열의 공간에서 실질적으로 각 포인트는 2 이상의 상이한 게이지 분자에 의해 커버된다. 선택적으로, 각 포인트는 2 이상의 실질적으로 동일한 공간적 배열에 의해 커버된다. 대안적으로 또는 부가적으로, 각 포인트는 2 이상의 실질적으로 상이한 공간적 배열에 의해 커버된다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 공간은 꼭지점에서 결합 유형 및 꼭지점 사이의 거리에 의해 한정되는 삼각형의 공간이다. 선택적으로, 상기 공간은 4 Å과 8 Å 사이의 거리를 포함한다 (옹스트롬 = 10-10 미터). 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 공간은 2 Å과 10 Å 사이의 거리를 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 공간은 5 이상의 상이한 결합 유형을 포함한다. 선택적으로, 상기 공간은 7 이상의 상이한 결합 유형을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 공간은 전(omni)-방향성 결합 유형을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 상기 공간은 방향성 결합 유형을 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 공간에서 실질적으로 각 포인트가 3 이상의 게이지에 의해 커버된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 실질적으로 모든 게이지가 상기 공간의 복수의 배열을 포함한다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 타겟 분자의 결합 성향에 대한 정보를 수집하는 방법이 제공되며, 그 방법은 다음을 포함한다:
상기 타겟과 결합하는 것으로 기대되는 상기 게이지의 명백한 수인 실질적으로 경질 화학적 게이지의 세트를 제공하는 것;
상기 타겟을 상기 게이지 세트의 복수의 게이지와 반응시키는 것; 그리고
게이지에 결합된 상기 타겟의 구조를 물리적으로 분석하는 것. 선택적으로, 물리적으로 분석하는 것은 NMR을 사용하여 분석하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 물리적으로 분석하는 것은 X-선 결정분광학을 사용하여 분석하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 물리적으로 분석하는 것은 게이지의 세트와의 결합을 사용하여 분석하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 그 방법은 상기 물리적으로 분석하는 것에 의하여 얻어진 복수의 구조를 가상으로 덧붙이는 것을 포함한다.
본 발명의 예시적 구체예에 따라 또한, 다음을 포함하는 리드를 구축하는 방법이 제공된다:
실질적으로 경질인 화학적 게이지의 세트를 제공하는 것;
상기 타겟을 상기 게이지의 세트의 복수의 게이지와 반응시키는 것;
상기 게이지와 상기 타겟의 결합을 측정하여 복수의 측정 결과를 얻는 것; 그리고
상기 측정 결과에 기초하여 리드를 구축하는 것. 선택적으로, 리드를 구축하는 것은 상기 측정시 결합하는 것으로 발견된 복수의 게이지를 함께 연결하는 것을 포함한다. 대안적으로 또는 부가적으로, 리드를 구축하는 것은 기존의 분자가 상기 분석에 의해 발견된 결합 위치에 상응하는 모이어티를 갖도록 기존 분자를 변형시키는 것을 포함한다.
도면의 간단한 설명
본 발명의 제한 없는 구체예가 도면과 관련하여 이하의 예시적 구체예의 기재를 참고로 기재될 것이다. 도면은 일반적으로 척도로 나타내지 않았으며 그리고 임의의 측정은 단지 예시적임을 의미하며 그리고 반드시 제한하는 것은 아니다. 도면에서, 1 이상의 도면에 나타난 동일한 구조, 성분 또는 부분은 바람직하게는 그들이 표시되는 모든 도면에서 동일하거나 또는 유사한 숫자로서 라벨링되었다:
도 1은 복수의 결합 포인트를 포함하는 타겟 단백질의 개략도이다;
도 2는 본 발명의 예시적 구체예에 따른 약물 발견 방법의 순서도이다;
도 3은 본 발명의 예시적 구체예에 따른 타겟 측정 방법의 순서도이다;
도 4A는 본 발명의 예시적 구체예에 따른 예시적 게이지의 개략도이다;
도 4B는 도 1의 타겟 단백질과 상호작용하는 도 4A의 게이지를 보여준다;
도 5는, 본 발명의 예시적 구체예에 따라, 삼각형이 타겟과 결합하는 것을 결정하는 방법의 순서도이다;
도 6A는, 본 발명의 예시적 구체예에 따라, 도 5의 방법의 결과로부터 결합 위치의 공간 배치를 결정하는 방법의 순서도이다; 그리고
도 6B는, 본 발명의 예시적 구체예에 따라, 도 5의 방법의 결과로부터 결합 위치의 공간 배치를 결정하는 대안적인 방법의 순서도이다.
예시적 구체예의 상세한 설명
1. 개요
2. 약물 발견의 예시적 프로세스
3. 상세 프로세스
3.1 타겟 측정
4. 예시적 분석
4.1 작용성 측정
4.2 결합 측정
5. 게이지, 일반
5.1 예시적 게이지
5.2 측정시 모이어티의 수
5.3 게이지에서 모이어티의 수
5.4 모이어티 유형
5.5 세트에서 측정의 중첩
6. 재구축
6.1 삼각형 추출
6.2 레이아웃 배열 재구축
6.3 재구축 편차
6.4 대안적 재구축 방법
7. 분석
7.1 개요
7.2 재구축 검증
7.3 결합 강도
7.4 결합 사이의 상호 작용
7.5 기하학적 분석
7.6 입체적 충돌의 결정
7.7 조절 영역의 식별
7.8 기타 맵 분석
8. 약물 발견 프로세스에서의 용도
8.1 개요
8.2 약물 생성
8.3 리드 생성
8.4 리드의 상세 설명
8.5 리드 검색
8.6 리드 배제
8.7 타겟화된 맵핑
8.8 타겟 적합성 테스트
8.9 타겟 분할
8.10 약물과 리드의 분석 및 보강
8.11 약물 선택
8.12 약물 보강
8.13 약물 실패 분석 및 리엔지니어링
8.14 부가적인 약물 발견과 연관된 분석
8.15 스트림라인 발견 프로세스
8.16 유틸리티 생성
9. 예시적 발견 응용
9.1 개요
9.2 스크리닝에 기초한 약물 디자인
9.3 대안적인 스크리닝에 기초한 약물 디자인
9.4 구조에 기초한 약물 디자인
9.5 리간드의 모듈 어셈블리
10. 예시적 비-발견 용도
11. 선행 정보의 사용
12. 반복적인 측정
13. 게이지, 물성
13.1 개요
13.2 스카폴드
13.3 게이지의 체적 기하
13.4 가요성
13.5 게이지 길이
13.6 환경 안정성
13.7 변 및 삼각형의 게이지 및 중첩의 특이성
13.8 게이지 중량 및 크기
14. 특정의 및 일반적인 게이지 세트 디자인
14.1 예시의 스패닝 라이브러리 크기
14.2 게이지 서브세트 선택
14.3 게이지 라이브러리 디자인
14.4 라이브러리 빌딩 방법
14.5 스카폴드 선택 방법
14.6 게이지 선택 방법
14.7 게이지 합성
14.8 혼합 라이브러리 디자인
14.9 라이브러리 신뢰성의 확인
14.10 라이브러리 디자인 중의 사람 상호작용
15. 실험 및 실시예
15.1 실험 1
15.2 실험 2
16. 합성 북(book)
16.1 벤젠, 피리미딘 6원 고리 스카폴드
16.2 인돌로[2,3-b]퀴놀린 6,6,5,6 고리형 스카폴드
16.3 이소인돌로인돌 및 이소인돌로인돌론 6,5,5,6 테트라 시클릭 스카폴드
16.3.1 이소인돌로인돌론
16.4 단일 원자 스카폴드
16.5 벤조디아제핀 6,7 비시클릭 스카폴드
16.6 피라지노퀴나졸린온-6,6,6 트리시클릭 스카폴드
16.7 피롤-5원 고리 스카폴드
16.8 티오펜 및 관련된 스카폴드
16.8.1 5,5 비시클릭 스카폴드
16.8.2 5,6-비시클릭 스카폴드
16.8.3 5,8,5 5,8,6 트리시클릭 및 5,5,8,6 5,5,8,5 테트라시클릭 스카폴드
16.8.4 5,7 비시클릭 스카폴드
16.8.5 5,6,5,6 테트라시클릭 및 5,6,5 트리시클릭 스카폴드
16.8.6 5-6-5-6 테트라시클릭 스카폴드
16.8.7 5-6-5 트리시클릭 스카폴드
1. 개요
효소와 같은 생물학적 분자의 높은 특이성은, 그런 분자에서 결합 위치의 특정 공간적 배열의 존재에 의해 생성된다. 기질 분자가 효소와 유용하게 상호작용하는데 있어 성공하기 위해서는, 그것은 반드시 특정 공간적 배열(의 적어도 일부)과 매칭되어야 한다고 여겨진다. 제약 산업에서, 형태 및 기질 분자의 화학적 친화도 가 유사한 소형 분자를 발견함으로써 이 특이성이 사용될 수 있다. 통상적인 약물 발견 방법에서, 그런 소형 분자는 더 나은 결합이 발견될 때까지 "리드"하는 소형 분자 수백만개를 시도함으로써 그리고, 약간의 친화도, 화학적 미세 튜닝(tuning)을 갖는 것으로 드러난 분자를 일단 발견함으로써 발견된다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 특정 공간적 배열이 맵핑되고 그리고 이 지도는 약물 발견 프로세스를 보조하는데 및, 궁극적으로, 신규하고 유용한 소형 분자 약물을 발견하는데 보조하기 위해 사용된다. 일반적으로, 결합 위치의 공간적 기하는 3차원이라는 것을 주지하여야 한다.
이하의 기재에서, 분자는 타겟으로 불리며 그리고 공간적 배열은 타겟 영역 또는 파마코포어라고 불린다. 그렇지만, 명백하게는, 본 발명의 예시적 구체예에 따라 맵핑 방법 및/또는 그것의 유도체가 약물 발견, 예컨대, 제초제 및 표적화된 항체를 개발하는데 사용된다. 따라서, 사용된 용어들은 특별한 언급이 없는 한, 편의상 사용되며 목적하는 커버리지를 제한하는데 사용되지 않는다.
도 1은 복수의 결합 위치(102 (및 108))를 포함하는 타겟 단백질(100)의 개략도이다. 보이는 바와 같이, 결합 위치(102)가 단백질의 기질에 수용되도록 디자인된 타겟 영역(104)에 배치된다. 일부 단백질에서, 관심있는 타겟 영역은 (결합 위치(108)를 갖는) 단백질의 조절 영역(106)이며, 이는 결합될 때, 단백질의 성향을 변화시킨다 (예컨대, 단백질의 기질 수용 영역의 배열을 변화시키는 것). 아마도, 복수의 비-작용기 결합 위치(110)가 단백질의 외부에서 발견된다.
비록 이하의 기재가 효소적 단백질에 영향을 미치기 위해 소형 분자의 발견 에 초점을 두지만, 타겟(100)은, 그것의 생물학적 성향이 그것에 대한 분자의 결합에 의해 바람직하게는 영향을 받을 수 있는 임의의 생물-분자일 수 있다. 예컨대, 타겟(100)은 1 또는 그 이상의 DNA, RNA, 호르몬과 같은 시그날링 단백질, 구조적 호르몬, 성장 인자, 다른 단백질, 항체, 세포 수용체, 이온 채널, 사이토카인, 착화합물, 멤브레인, 독소 (생물학적 및 합성), 소형 및 대형 분자 약물 및 탄수화물일 수 있다. 예컨대 세척 및 산업적 사용을 위해 사용되는 효소를 추적하는데 있어, 비-생물학적 응용이 또한 계획된다. 게다가, 분자에 대해 검색된 것은 소형 분자일 필요가 없으며, 일부 응용에 있어서, 예컨대, 그것은 펩티드, 단백질, 항체 또는 금속 착화합물일 수 있다.
본 발명의 일부 예시적 구체예에 따라, 타겟 영역(104 (또는 106))의 맵핑은, 타겟 영역의 기하학적 및/또는 화학적 친화도 측정을 수행함으로써 그리고 이후 타겟 영역(104)의 3차원적 모델을 제공하기 위해 그 측정을 표정함으로써 제공된다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 선택적인 게이지 분자의 세트를 사용하여 그 측정이 이루어진다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 게이지는, 가요성의 선택적 작은 범위를 갖는 특정 결합 기하 및/또는 특정 화학적 친화도에 대해 선택적이다. 게이지의 세트에서 기하, 크기 및/또는 친화도의 대형 범위는 다수의 특이적 게이지를 사용하여 선택적으로 제공된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 각 게이지 분자는 동시에 다중 측정으로 이루어지며 그리고 상이한 게이지 분자에 의해 이루어진 측정들 사이에 중첩이 있다. 프로세싱 단계는, 게이지로부터 개별 측정이 이후 3차원 지도를 재구축하는 데 사용되는 개별 측정의 지시를 산출하는 것과 상호-관련되도록 선택적으로 제공된다. 프로세싱을 위해 및/또는 또는 분석을 위해 및/또는 프로세싱의 결과를 사용하여 추가적인 유사 정보가 선택적으로 사용된다. 그런 유사 정보의 다양한 예는 이하에 기재된다.
2. 약물 발견의 예시적 프로세스
도 2는, 본 발명의 예시적 구체예에 따른 약물 발견 방법(200)의 순서도이다. 202에서, 약물이 개발되기 위한 타겟(100)이 제공된다. 선택적으로, 204에서, 게이지의 서브세트가 타겟(100)의 측정을 위해 선택된다. 대안적으로, 게이지의 단일 세트가 모든 삼각형에 대해 사용된다.
206에서, 상호작용 위치의 공간적 배열(102 및/또는 108)을 측정하기 위해 게이지가 사용된다.
208에서, 타겟(100)의 활성 및/또는 조절 영역의 적어도 일부의 모델이 측정으로부터 재구축된다. 210과 212에서 측정과 매칭되는 1 또는 그 이상의 분자가 결정된다. 214에서, 분자를 매칭하는 것은 약물을 제공하기 위해 더 진행된다.
이 방법의 더 상세한 설명이 이하에 기재된다. 대안적인 방법 또한 이하에 기재된다.
3. 상세 프로세스
3.1 타겟 측정
도 3은, 본 발명의 예시적 구체예에 따른 타겟 측정 방법(300)의 순서도이다. 302에서, 일정량의 타겟(100)과 1 또는 그 이상의 게이지가 컨테이내 내에서 조합되고, 게이지가 타겟(100)의 상호작용 위치에 결합할 수 있도록 아마도 인큐베이션(304)되도록 방치된다. 본 발명의 일부 구체예에서, 타겟은 기질 또는 다른 분자와 함께 인큐베이션된다. 그런 인큐베이션은 다양한 이유로, 예컨대, 타겟을 생생하게 유지하기 위해 및/또는 작용성 측정의 일부로서, 용해시키는데 있어 보조하기 위해 타겟 상에 구조적 변화를 강요하기 위해 제공될 수 있다. 타겟은 상대적으로 순수한 상태, 예컨대 정제되고 복제된 DNA 세그먼트일 수 있다. 대안적으로, 타겟은 더 천연 환경, 예컨대 생물 세포 또는 관련 분자 (예컨대, 그것의 상호작용 효과가 알려지지 않은 것)로 제공될 수 있다. 선택적으로, 복수의 중첩되는 게이지 (즉, 동일하거나 또는 유사한 공간적 기하를 측정할 수 있도록 그들이 중첩된 것)가 동일한 분석으로 함께 인큐베이션된다.
306에서, 타겟(100)에 대한 게이지의 결합 정도는 선택적으로 결정된다. 사용되는 방법은 이하에 제공되는 다양한 실시예인 사용되는 분석의 유형에 좌우될 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 308에서, 이하에 제공되는 다양한 실시예로서, 타겟(100)의 기능에 대한 효과가 결정된다.
테스트 분자의 타겟 분자에 대한 결합을 검출하기 위해 적절한 분석이 약물 발견을 위해 잘 알려져 있으며 그리고 다수가, 아마도 변형 없이 본 발명에 대해 적절하다는 것에 주지하여야 한다.
분석 프로세스는 이후 상이한 게이지 및/또는 상이한 조건(310), 예컨대 용매, 온도 및 pH로 반복될 수 있다. 예컨대, 결합 강도를 측정하기 위해 및/또는 사용할 수 없는 게이지를 보완하기 위해, 예컨대 타겟(100) 상에서 구조를 변화시킴 으로써, 조건을 다양하게 하는 것이 사용될 수 있다. 반복은 1 또는 그 이상의 게이지에 대한 예비적 결합 결과에 좌우될 수 있으며 및/또는 예비적 측정 또는 측정 실패에 좌우될 수 있다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 게이지의 1-100 마이크로몰 농도에서 분석된다. 그렇지만, 다른 농도가 사용될 수 있다. 농도는, 예컨대, 게이지의 용해도 및/또는 다양한 독성 또는 게이지와 관련된 다른 효과에 의존할 수 있다. 많은 경우에, 시용되는 농도는 분석의 민감도에 좌우될 것이다.
타겟의 순도는, 예컨대, 불순물에 대한 게이지의 친화도 및/또는 불순물에 대한 분석의 민감도에 좌우되어 중요할 수 있거나 또는 중요하지 않을 수 있다.
4. 예시적 분석
4.1 작용성 측정
작용성 측정 방법의 많은 유형이 본 기술 분야에 알려져 있다. 일반적으로, 처리되는 타겟은 그것의 정상 기질 (단백질)과 더불어 제공되고 그리고, 재료의 베이스라인 또는 조절 부분에 상대적으로, 효소 활성의 측정은 게이지의 작용기 효과를 결정하는데 사용된다. 예컨대 Tecan (Switzerland), Zymark (USA) 또는 Cybio (DE)에서 제조된 자동화된 병렬 분석 장치가, 예컨대, 상이한 게이지에 대해 및/또는 단일 게이지-타겟 매칭 상에서 더 나은 통계를 위해, 병렬로 다중 작용성 측정을 수행할 수 있다.
작용성 측정은 다양한 수준으로, 예컨대, 분자, 세포 또는 유기체 레벨 상으로 이루어질 수 있다. 일반적으로, 임의의 공지된 작용성 측정이 게이지의 작용기 성질을 분석하기 위해 사용될 수 있다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 게이지는 타겟의 리간드와 같이 작용하고 그리고 경쟁하거나 또는 타겟의 작용기 성질에 달리 영향을 미친다. 이들 효과는 다양한 유형일 수 있으며, 예컨대, 정상 기질이 결합하는 곳에 게이지가 결합할 수 있으며, 기질이 결합되는 곳 근처에 게이지가 결합할 수 있지만, 여전히 결합으로부터 기질을 차단하고, 기질을 차단하지 않는 그런 방식으로 게이지가 결합될 수 있지만 그렇다면, 만약 게이지가 더 크다면 (결합 측정에 적절히) 및/또는 게이지는 기질에 대한 타겟의 친화도를 향상시키는 그것의 성향에 길항적이기 보다는 효능적일 수 있다.
예컨대, 복제 방법을 사용하여 (예컨대, 만약 복제가 억제되거나 또는 향상되는지 보기 위해) DNA 타겟이 분석될 수 있다. 대안적으로, 테스트 결합 이후 DNA 칩과의 그들의 상호작용을 결정함으로써 DNA 타겟이 분석된다. 그런 DNA 칩은 통상적으로, 복수의 짧은 DNA 세그먼트가 (예컨대 특이적으로 및 상보적으로) DNA 서열을 위해 검색된 부분에 및/또는 비-선형 DNA 세그먼트의 매칭 부위에 대해, 결합하기 위해 선택된 세그먼트와 더불어 공지된 패턴으로 실장되는 기질을 포함한다. DNA 칩 상에 다양한 짧은 DNA 세그먼트에 대한 결합의 유형 및/또는 상대적 빈도가 DNA 분자에 대한 게이지의 결합의 정도 및/또는 위치에 좌우될 것으로 기대된다. 예컨대, 게이지는 DNA 분자의 특정 부분을 DNA 칩 세그먼트와의 매칭으로부터 차단할 수 있다. 다른 예에서, 게이지는 DNA 분자를 구조 변화시킬 수 있으며, 이 변화는 하나의 DNA 칩 세그먼트와 결합을 방해하지만 사전에 부적절한 DNA 칩 세그먼트 와의 결합을 허용할 수 있다.
4.2 결합 측정
결합 측정시, 타겟에 대한 게이지의 결합이 직접적으로 측정된다. 그렇지만, 결합 측정이 작용성 측정보다 타겟 영역의 외부 위치에 결합할 수 있는 게이지로서 덜 지시적일 수 있으며 타겟 영역에 대한 유용한 정보를 제공하지 않음을 주지하여야 한다. 게다가, 결합의 검출 감도가 일반적으로 더 낮으며 그리고 통상적인 결합비 또한 상당히 낮기 때문에, 결합 측정의 민감도는 더 낮을 수 있다. 그렇지만, 일부 경우, 예컨대 게이지가 기질과 상호작용하거나, 또는 타겟 기능이 알려지지 않았거나, 또는 수행하는데 있어 어려울 수 있거나 또는 시간이 소요된다면, 예컨대 분석에 생물 세포가 요구된다면 작용성 측정이 수행될 수 없다. 또한, 게이지는, 특정 작용성 측정에 의해 측정된 것으로서, 작용기 성질에 영향을 미치는 이러한 결합 없이 활성 영역에 결합할 수 있다.
결합 측정의 다양한 유형이 본 기술 분야에 공지되어 있으며 사용될 수 있다. 예컨대, Ramakrishna Seethala 및 Prabhavathi B. Fernandes에 의해 편찬된 Handbook of Drug Screening 및 Drugs and the Pharmaceutical Sciences, Volume 114, New York, NY, Marcel Dekker, 2001, 이 문헌은 본원에 참고문헌으로 인용된다.
작용성 측정 및 결합 측정 둘 다, 현재 기술인 테스트의 로보트 수행 및 떠오르는 기술인 유동-투과 분석 (예컨대, DNA 칩 사용)의 다양한 방식으로 수행될 수 있다. 본 발명의 일부 구체예에서 100,000 테스트 시스템이 유용하게 되고, 게이지 라이브러리를 사용하는 스크리닝이 한 단계(1일)로 완전할 수 있게 되었음을 주지하여야 한다. 선택적으로, 이는 스크리닝 타겟들 사이에서 게이지 수송 시스템을 정리할 필요를 막기 위해 사용된다.
본 발명의 일부 구체예에서, (직용기 분석의) 결합 측정은 게이지를 변화시키는 것, 예컨대, 형광 물질에 게이지를 접촉시키는 것을 포함한다. 접촉 포인트에 따라, 이는 일부 게이지에서 구조 변화를 유발하거나 및/또는 입체적 충돌을 일으킬 수 있다. 게이지 사이의 중첩이 적어도 현저한 경우에서 이 문제를 극복할 것으로 기대된다.
본 발명의 다른 구체예에서, 게이지는 변화되지 않거나, 또는 비-물질적인 방식으로 변화된다. 예컨대, NMR 결합 측정 또는 x-선 결정분광학 결합 측정에 대해서는 변화가 불필요하다. 방사선 활성에 기초한 분석에서는, 방사선 활성 동위 원소가 게이지에서 사용될 수 있다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 비-방사선 활성 동위 원소 (반 스핀 동위 원소)가, 결합 검출을 제공하기 위해 및/또는 NMR 데이타의 더 나은 분석을 위해 게이지를 제조하는데 사용된다. 이들 분석에서, 예컨대, 본 기술 분야에서 공지된 방법으로, 결합되지 않은 게이지가 타겟으로부터 분리될 수 있으며, 예컨대, 타겟이 표면에 결합되었다면, 세척이 결합되지 않은 게이지를 제거한다.
본 발명의 일부 구체예에서, 게이지의 결합은, 예컨대, 게이지 또는 타겟에 접촉된 형광 테일의 진동 주파수에 영향을 미침으로써, 타겟에 대해 검출될 수 있거나 또는 측정될 수 있는 비-작용기 효과를 갖는다. 본 발명의 하나의 예시적 구 체예에서, 리간드가 타겟에 결합하는 방식과 유사한 방식으로 게이지가 타겟과 결합한다. 예컨대 본 기술 분야에 알려진 것으로서 다양한 기술(예컨대, NMR, IR)이 조합된 타겟/게이지 구조를 분석하는데 사용될 수 있다. 선택적으로, 일단 결합된 게이지 또는 다른 기질이 발견되면, 게이지 세트가 조합된 타겟/리간드 구조를 측정하는데 사용된다.
일부 결합 측정에서, 복수의 상이하게 마킹된 게이지가, 예컨대, 함께 사용된 상이한 게이지에 상이한 형광 마커를 접촉시킴으로써 및/또는 상이한 게이지에 대해 상이한 방사선 동위원소를 사용함으로써 동시에 및 아마도 상이하게 분석될 수 있다.
선택적으로, 결합 측정 (및/또는 작용성 측정)은, 예컨대 결합의 강도를 측정하기 위해 온도, pH 및/또는 다른 환경적 변수와 같은 다양한 환경 파라미터들을 변화시키는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 결합 측정은 타겟의 활성 영역 외부인 게이지의 결합 베이스라인 레벨을 측정하는데 있어 사용된다. 하나의 예에서, 단백질에서 알파 헬릭스에 대한 특정 게이지의 결합 정도는 유사 타겟으로부터 알려질 수 있다. 그렇지만, 타겟에 대한 총 결합은 단백질의 비-헬릭스 부분 및/또는 타겟의 타겟 영역에 대한 결합까지 포함한다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 다수의 히트가 기대되며 및/또는 게이지 사이의 중복이 제공된다는 것에 주지하여야 한다. 결과적으로, 노이즈는 문제점이 더 적을 수 있는 낮은 결합비에 의해 초래되기 때문에, 더 낮은 품질 및/또는 더 빠른 분석이 사용된다. 하나의 예에서, 분석에 사용된 게이지 사이에 삼각형 측정의 반복에 기초하여, 두 분석으로부터 경계선 결과가 조합된다.
5. 게이지, 일반
5.1 예시적 게이지
도 4A는 본 발명의 구체예에 따른 예시적 게이지(400)의 개략도이다.
게이지(400)는 스카폴드(402)와 각각 결합(404, 408, 412 및 420)을 경유하여 스카폴드(402)에 접촉된 4개의 화학적 모이어티(406, 410, 414 및 422)를 포함한다. 이는 단지 예시적 게이지로서, 이들 성분 모드의 특성은 다양할 수 있으며, 예컨대 이하에 기재된 바와 같다. 특히, 1 또는 그 이상의 모이어티의 유형, 모이어티의 수, 결합의 유형, 모이어티와 스카폴드 사이의 거리, 스카폴드의 유형 및 스카폴드에 대한 연결 위치는 상이한 게이지, 게이지의 세트 및/또는 본 발명의 구체예에 따라 상이할 수 있다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 복수의 모이어티는 측정을 정의하는데 협력한다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 게이지 목적은 모이어티 사이의 거리에서 측정을 정의하는 그런 모이어티에 결합된 상호작용 위치를 검출하는 것이다. 타겟 분자에 대한 측정의 매칭은 게이지의 결합에 의해 지시될 수 있다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 측정의 기본 단위는 모든 모이어티의 서브세트에 의해 정의되는 삼각형 (또는 다른 기하학적 형태)이다. 이하에서 기재되는 바와 같이, 삼각형의 형태는 일부 구체예에 대해 그것을 적절하게 하는 특정 성질을 갖는다. 일반적으로, 측정에서 게이지가 모이어티의 수 이상을 포함한다면 (예컨대, 선 형 측정에 대해서 2 이상의 모이어티, 삼각형에 대해서는 3 이상), 1 이상의 측정이 단일 게이지에 의해 제공될 수 있다. 따라서, 보여지는 본 발명의 예시적 구체예에서, 복수의 상이한 삼각형 측정은 단일 게이지로 정의된다. 일부 구체예 및 일부 경우에서, 게이지는, 예컨대, 게이지(400)는 하나의 4-포인트 측정이지만, 4개의 삼각형 측정을 포함하는 단지 하나의 측정을 포함한다. 실질적으로 결합된 다양한 가능한 측정을 결정하는 예시적 방법이 이하에 기재된다.
게이지(400)의 모이어티의 쌍들 사이의 거리를 정의하는 하나의 삼각형 기하가 점선(416, 418 및 420)으로 보여진다. 전술한 바와 같이, 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 게이지 목적은 점선(416, 418 및 420) (예컨대, 삼각형 면)에 의해 정의된 거리에서 모이어티(406, 410, 414)에 결합하는 상호작용 위치를 검출하는 것이다. 게이지(400)를 가정하는 것은 단지 모이어티(406, 410 및 414)를 포함하며, 이후 게이지(400)의 타겟(100)에 대한 결합은, 모이어티(406, 410 및 414)에 결합하기에 적절한 유형의 3개의 상호작용 부위가 대략적으로 게이지(400)에 의해 정의되는 대응 거리를 지시하는 것으로서 사용될 수 있다. 게이지(400)가 다중 삼각형을 정의하기 때문에, 게이지(400)의 결합은 모이어티에 의해 정의되는 삼각형 중 1 이상이 결합한다는 것을 지시한다.
도 4B는, 3개의 상호작용 위치 (450, 452 및 454)에서 타겟(100)과 상호작용하는 게이지(400)를 보여준다. 비-상호작용 모이어티 및 게이지의 나머지는 보이지 않는다.
5.2 측정시 모이어티의 수
주지된 바와 같이, 각 복수의 모이어티는 측정을 정의한다. 본 발명이 수용하는, 그들의 일부 구체예에서, 모이어티 및/또는 게이지 세트의 2, 3, 4 및/또는 다른 수는 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서 상이한 측정의 혼합을 포함하며, 사용된 기본 측정은 3개의 모이어티를 갖는 삼각형이다. 삼각형을 사용하는 것은 이하의 장점 중 1 또는 그 이상을 제공할 수 있다:
(a) 삼각형은 안정한 공간적 상호관계를 정의하며, 이는 측정 결과로부터 타겟 영역의 3차원 모델을 "구축"할 때 단위 성분으로서 유용할 수 있다.
(b) (예컨대) 4면 측정보다 가능성 있는 삼각형은 거의 없다. 따라서, 전체 공간을 커버하는 특정을 포함하는 라이브러리를 생성시키는 것은 시간이 덜 소요된다. 나아가, 본 발명의 일부 구체예에서 측정 사이의 중첩을 제공하기 위해, 그런 측정의 중첩은 측정이 더 적다면 더 용이하게 제공되는 것이 바람직하다. 아마도 화학적 제한이 더 높은 차수 측정의 게이지 라이브러리의 구축을 방해할 수 있다.
(c) 삼각형은 항상 평면에 놓여있으며 (예컨대, 평면으로 정의되는 세 포인트), 이는 일부 재구축 방법에 수학적으로 유용할 수 있다.
(d) 일부 응용에서, 삼각형은 타겟 활성 영역에 대해 측정할 수 있는 결합을 초래하는 결합 포인트의 가장 낮은 수를 나타낸다. 통상적인 약물은 6 또는 그 이상, 종종 10 또는 그 이상의 결합 포인트를 포함한다. 바꾸어 말하면, 더 높은 차수의 측정은 너무 강하게 결합될 수 있다. 다른 응용에서, 측정시 모이어티의 최적 수는 물론 더 높거나 또는 더 낮을 수 있다.
대안적으로, 예컨대, 선을 정의하는 두 모이어티를 포함하는 측정이 사용된 다. 대안적으로 또는 부가적으로, 예컨대, 더 특유한 상호작용 위치 배열을 정의하기 위해, 4 또는 그 이상의 전자가 측정이 사용된다. 본 발명의 일부 구체예에서, 게이지 세트에서 및/또는 예컨대, 평면일 수 있거나 또는 평면이 아닐 수 있는 2-포인트, 3-포인트, 4-포인트 및 5-포인트 측정인 재구축에서, 상이한 전자가 측정의 혼합물이 사용된다.
5.3 게이지에서 모이어티의 수
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 게이지에서 모이어티의 수는 4와 10 사이이지만, 그렇지만, 그 이하 (예컨대, 3) 또는 그 이상의 수가 제공될 수 있다. 일부 스카폴드는 상이한 모이어티의 수, 모이어티 위치 및/또는 모이어티의 가능한 조합으로 제한될 수 있다. 만약 모이어티가 상이한 삼각형 측정을 정의한다면 다수의 모이어티가 일반적으로 바람직하다. 바꾸어 말하면, 다중 접촉 포인트를 갖는 게이지 및/또는 다수의 모이어티를 갖는 게이지가 더 입체적 충돌하는 경향 및/또는 결합을 억제하는 모이어티 사이의 다른 반대 상호작용을 하는 경향이 있다.
스카폴드 자체는 화학적 특성을 가지며 그리고 모이어티를 가지는 것으로 고려될 수 있지만, 본 발명의 일부 구체예에서, 예컨대 라이브러리 디자인 동안 및/또는 결합 결과 분석 동안 이들 특성은 무시된다. 대안적으로, 예컨대 단지 분석 동안 및/또는 라이브러리 디자인 동안 스카폴드의 특성이 고려될 수 있다.
5.4 모이어티 유형
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 약물이 타겟으로 이루어지는 것으로 기대되는 결합의 유형을 반영하도록 모이어티가 선택된다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 모이어티는 그들의 화학적 거동을 기초로 선택된다. 만약 특정 거동이 몇개의 모이어티에 의해 드러난다면, 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 단지 최소 하나의 모이어티가 선택된다. 본 발명의 일부 구체예에서, 수개의 상이한 결합 위치에 결합할 수 있는 다중-목적 모이어티가 단지 하나의 유형의 타겟 위치에 결합할 수 있는 모이어티를 대신하여 사용된다. 선택되는 모이어티의 특이성은, 예컨대, 모이어티의 총 수, 그들의 크기 및 화학적 프로세싱에 대한 그들의 순응성에 좌우될 수 있다. 일부 모이어티는 방향성인 반면, 나머지는 비-방향성임을 주지하여야 한다. 가능한 경우, 비-방향성 결합이 방향성 결합보다 바람직하다. 본 발명의 일부 예시적 구체예에서, 조작되지 않은 분해능 레벨 및 미세 분해능 레벨의 두 측정 레벨이 수행된다. 더 특이적인 모이어티가 측정의 미세 분해능 레벨 동안 사용될 수 있다. 본 발명의 일부 구체예에서 선택적으로 사용된 모이어티의 수를 감소시키는 추가적 설명 및 방법이 이하에 기재된다.
다음은 게이지에 접촉될 수 있는 1 또는 그 이상의 모이어티의 목록이다:
a. 수소 결합 공여체. 방향성 결합.
b. 수소 결합 수용체. 방향성 결합
c. 양 전하. 비-방향성 결합.
d. 음 전하. 비-방향성 결합.
e. 방향족 고리. 방향성 결합.
f. 소수성 기. 일반적으로 비-방향성, 그렇지만, 일부, 예컨대, 고리는 고리평면에 수직인 바람직한 방향의 방향성일 수 있다.
예컨대, 또한 1 또는 그 이상의 할로겐, 카르보닐, 포스페이트 및 설페이트 결합을 제공하는 본 발명의 다른 구체예에서, 상이한 모이어티가 사용될 수 있다. 상이한 모이어티는 그들의 화학적 친화도가 상당히 상이할 수 있거나 또는 그들은 덜 상이하거나 또는 심지어 약간 상이하다는 것을 주지하여야 한다. 일부 예시적 게이지 세트에서, 모이어티 친화도 사이의 약간의 차이가 결합 유형 사이의 측정 구분을 미세 튜닝하는데 사용된다.
방향성 결합과 관련하여, 본 발명의 일부 구체예에서, 결합이 작은 수, 예컨대, 7의 상이한 방향성 결합이 모든 가능한 결합 방향을 커버하는 것이 충분하게 되도록 충분한 공간적 가요성을 갖는 것으로 추측된다. 대안적으로, 결합 방향의 더 적거나 또는 더 큰 수가 사용될 수 있다. 선택적으로, 상이한 방향성 결합은 게이지 라이브러리에서 나타나는 상이한 수의 방향을 갖는다. 방향의 각도 분포는, 예컨대 균일할 수 있으며, 또는 예컨대 결합 유형에 좌우되어 균일하지 않을 수 있다.
수개의 상이한 크기의 소수성 결합이 존재할 수 있다. 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 두 크기가 선택되며 상이한 모이어티로 나타난다. 방향족 고리가 특대형의 소수성 모이어티로서 작용할 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 방향족 고리가 다른 고리와의 방향족 결합 및/또는 일부 유형의 수소 결합과 매칭되는데 사용된다.
상기 모이어티의 선택 및 방향은 스카폴드에 접촉될 수 있는 25개의 특이한 모이어티를 초래시킨다. 모이어티의 예시적 세트가 이하에 기재된다.
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 상기 모이어티의 서브세트가 사용된다. 수소 결합 공여체 및/또는 수용체의 회전성 가요성으로 사용된다. 그런 가요성이 비록 일반적으로 화학적 결합 확룰을 감소시키지만, 수소 결합 모이어티에서 사용된 수소 원자의 질량은, 적어도 일부 게이지 및 분석에서, 측정 방법의 결과에 실질적으로 영향을 미치지 않을 수 있는 가능성으로의 감소로서 충분히 낮다.
대안적으로 또는 부가적으로, 회전 가요성이 방향족 고리에 대해 허용된다. 비록 방향족 고리는 높은 질량을 갖지만, 고리의 넓은 결합 면적은 고리의 회전 가요성을 허용함으로써 초래된 결합 강도의 감소에 대한 보상이다.
대안적으로 또는 부가적으로, 일부 극성 결합은 OH와 같은 단일 모이어티로 나타내어질 수 있으며, 이는 수소 결합 공여체 및 수용체 둘 다로서 작용할 수 있다.
선택적으로, 예컨대 화학적 정보가 사용될 수 없다면, 더 일반적인 모이어티가 사용되고 그리고 라이브러리에서 더 적은 수의 삼각형이 스패닝된다.
5.5 세트에서 측정의 중첩
본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 결합 포인트의 각 삼각형 배열이 측정할 수 있는 정도로 삼각형 중 하나에 결합될 것으로 기대될 수 있도록, 전체로서, 각각이 그것의 파라미터 (예컨대, 결합 길이, 화학적 친화도)에서 충분한 자유도를 가지는 삼각형 공간이 복수의 삼각형을 제공함으로써 스패닝된다. 선택적으로, 공간의 어느 부분도 커버되지 않고 남지 않도록 보장하기 위해, 삼각형 공간에서 각 삼각형의 커버리지는 다른 삼각형의 커버리지와 중첩된다.
이하에서 상세히 설명하는 바와 같이, 본 발명의 하나의 예시적 구체예에서, 결합 포인트의 각 가능한 삼각형 배열이 1 이상의 게이지로 드러나도록 (또는 그것의 파라미터 내에 들어맞도록) 게이지 라이브러리가 디자인된다. 일부 경우에서, 정확한 합동 삼각형이 제공될 수 없지만, 대신에, 대략적으로 합동인 삼각형이 제공된다 (예컨대, 유사한 모이어티, 면 길이). 이들 합동 삼각형은 삼각형 공간의 동일한 커버리지를 가질 수 있거나 또는 아닐 수 있다. 예컨대, 동일한 모이어티를 가정하는 것은, 다음의 면 길이를 갖는 두 삼각형이 제공된다: (3, 4, 5) 및 (3.1, 3.9, 5.2) (측정은 옹스트롬으로 되었음). 이들 삼각형은, 예컨대, (2, 3, 4) 내지 (4, 5, 6)의 삼각형 공간의 일부를 커버할 수 있다.
본 발명의 일부 구체예에서, 삼각형 공간의 적어도 일부가 중복하는 커버리지를 갖는 삼각형의 세트에 의해 스패닝된다. 예컨대, 삼각형 공간의 동일한 부분에 대하여, 제공된 삼각형은 (2, 3, 4.5) 및 (2.5, 3.5, 5.3)이며, 이는 중첩되지만, 상이한 커버리지이다.
예컨대, 이하에 기재된 다양한 이유로 중첩은 유용하지만, 그것은 라이브러리의 크기를 증가시킨다. 중첩이 제공될 때, 사용된 재구축 방법은 선택적으로 중첩을 고려한다.
6. 재구축
과정(300)(도 3)을 소정의 여러 게이지에 대해 반복한 후, 게이지(400)의 타겟(100)에 대해 측정된 친화도가 상호작용 면적(102)의 공간 분포의 모델을 재구축하는데 임의적으로 사용된다. 예시적인 방법을 이하 서술한다.
75,000개의 게이지 라이브러리를 사용하는 특정 타겟 분자에 대한 예시적인(이론적인) 맵핑 과정에서, 약 400개의 게이지가 타겟에 결합할 것으로 예측된다. 라이브러리에서 삼각형의 반복 및/또는 예시적인 라이브러리에서 비합동 삼각형의 커버리지 내의 중첩으로 인해, 타겟 면적에 의해 정의되어 게이지에 의해 결합되는 실제 삼각형의 수는 더 작게 예측된다. 하나의 (이론적인) 예에서, 타겟 면적에 의해 정의되어 게이지에 의해 결합되는 "실제" 삼각형의 수는 100개의 상이한 삼각형들이다.
예컨대, 파마코포어와 같은 10-포인트 파마코포어를 취하는 것은, 예컨대, 120개의 삼각형인 10×9×8/6 삼각형을 포함할 것이다. 본 발명의 일부 구체예에서, 이들 모든 삼각형이 확인되지는 않는데, 이는 예컨대, 삼각형들간의 높은 유사성(낮은 구별 능력)이나 결합의 결함(예, 입체적 충돌로 인함) 때문이다. 10 포인트 구조는 특히 삼각형의 소실이 불규칙적으로 소실되는 경우, 삼각형의 100% 이하로 물론 재구축될 수 있다. 예컨대, 삼각형의 50%면 충분할 수 있다.
그러나, 실체 상황은 보다 관대하다. 전형적인 파마코포어는 20개의 포인트를 가질 수 있으며, 전형적으로 단지 8개 내지 10개만이 좋은 결합을 제공하기 위해 필요하다고 확인되었다. 따라서, 8-10개의 정확한 포인트를 포함하는 파마코포어의 어떠한 서브구조라면 약물 생성을 위한 훌륭한 개시 포인트로 제공될 수 있다. 예컨대, 이하 서술된 바와 같이, 확인된 더 적은 포인트도 또한 유용할 수 있다.
다양한 방법이 레이아웃을 재구축하는데 사용될 수 있음에도, 본 발명의 예 시적인 구체예에서는 2 단계의 방법이 사용된다. 먼저, 임의적으로 클러스터링 알고리즘을 사용하여, "실제" 삼각형이 분석의 결과로부터 예측된다. 그 후, 임의적으로 스코어링에 기초한 검색 알고리즘이나 클러스터링 알고리즘을 사용하여, 이 삼각형을 사용한 적절한 레이아웃을 밝힌다. 다른 구현에서는, 단일 단계나 다중 단계 방법이 사용될 수 있다.
6.1 삼각형 적출법
본 발명의 예시적인 구체예에서, 과정의 이 단계는 2 부분으로 나누어지나, 다른 구현에서는 이 단계는 단일 부분이나 2 부분 이상을 가진다. 한 부분은 어떠한 삼각형 측정치가 매치되는지를 결정하는 것이다. 이 부분은 예컨대, 각각의 게이지가 다중 삼각형을 포함한다는 사실 때문에, 하찮은 것일 수 있다. 그러나, 게이지들간의 삼각형의 반복은 구별에 도움을 줄 수 있다. 다른 임의적인 과정의 부분은 측정에 의해 정의된 것이 아닌, 포함된 실제 거리를 결정하는 것이다. 예컨대, 2 모이어티들간의 실제 거리는 4.3 옹스트롬일 수 있는 반면, 결합 삼각형 측정치는 4 및 5 옹스트롬을 가진다. 본 발명의 일부 구체예에서, 결합 결과로부터 실제 거리가 4.3 옹스트롬으로 예측되는 것이 바람직하다. 임의적으로, 이는 상이한 삼각형 측정치의 커버리지내 중첩에 의해 제공된다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 과정의 2 부분은 예컨대, 클러스터링을 사용하여 단일 화합물 과정에서 제공된다. 선택적으로, 2 단계 방법이 사용될 수 있다. 임의적으로, 반복적인 방법은 실제 거리를 예측하는데 사용된 결합했다고 측정된 예측치 및 결합했다고 측정된 초기 예측치를 개선하는데 사용된 실제 거리를 사 용한다.
도 5는 본 발명의 예시적인 구체예에 따른, 어떠한 삼각형이 타겟에 결합했는지를 결정하는 방법(500)의 순서도이다.
502에서, 스페이스는 (삼각형의 모이어티에 의해 정의된) 각각의 유형의 삼각형에 대해 정의된다. 각각의 이러한 스페이스는 3차원을 가지며, 각각은 삼각형의 측면의 길이를 나타낸다.
504에서, 측면의 길이 {x,y,z}를 갖는 유형의 삼각형을 포함하는 게이지가 타겟에 결합하는 경우, 위치 {x,y,z}에서 스페이스에 표시를 만든다. 2개의 상이한 스카폴드에 대해, 삼각형의 정확한 매칭을 생성하는 것이 어려울 수 있음을 주의해야 한다. 대신, 삼각형은 예컨대, 다소 상이한 측면 길이를 갖도록 거의 매칭될 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 분석 결과는 결합하거나 결합하지 않는 것 중에 하나인, 이진법 입력으로 사용될 수 있다. 선택적으로, 예컨대, 등각 변화가 관찰되거나, 활성 및/또는 결합이 측정되는 경우, 결합 강도는 히트 표시법을 사용하여 연속적인 또는 다중-단계 각폭에 의해 나타낼 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 단일 게이지가 다중 삼각형을 포함하는 경우, 히트는 적절한 스페이스 중 각각의 하나에서 마킹된다. 산택적으로 또는 부가적으로, 예컨대, 모이어티 친화도간의 중첩으로 인해, 단일 삼각형이 2개의 상이한 유형의 삼각형과 매치될 수 있다면, 또한 다중 스페이스에서 마킹된다. 임의적으로, 마킹의 각폭은 게이지에 의해 마킹된 스페이스의 수로 표준화된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 상이한 각폭이 결합의 사전 확률에 반응하는 각각의 스페이스에서 제공된다.
506에서, 히트 표시법은 공간 스프레드 함수에 의해 대체된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 스프레드 함수는 스프레드에 의해 나타낸 상이한 거리에서 결합을 형성하는 삼각형의 확률을 나타낸다. 선택적으로 또는 부가적으로, 스프레딩은 예컨대, 두 모이어티가 이들의 친화도에서 중첩되는 경우 스페이스 간에 존재한다.
선택적으로, 히트 표시는 스프레딩 함수로서 처음에 제공된다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 스프레딩은 이하와 같이 정의된다:
Figure 112005003765088-pct00001
여기서, Δx는 측면 길이간의 차이이고, σx는 결합을 수행할 수 있도록 분자를 구부리는 어려움을 나타내는 값이다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, σx는 x의 함수로서, 예컨대,
Figure 112005003765088-pct00002
이다. 예시적인 응용에서, 변수 "α"는 1.414이다. 가능하게, 스프레드 함수는 예컨대, 결합의 비일정한 특징을 반영하기 위해 스페이스에서 비일정하다. 임의적으로, 스프레딩 함수의 적어도 일부분은 결합간의 통제되는 거리를 갖는 게이지를 알려진 모델을 갖는 타겟과 결합함으로써, 경험적으로 유도된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 이러한 경험적인 시험은 다른 목적들, 예컨대, 결합 길이의 가요성, 모이어티의 다중 화학적 친화도, 및/또는 스프레딩 함수의 대칭성을 결정하기 위해, 사용된다. 임의적으로, 타겟은 이들의 가요성에 따라서도 분류된다. 임의적으로, 반복적인 과정에서, 일단 모델이 예측되면, 타겟의 가요성 은 예측 및/또는 결정되고, 예컨대, 표를 형성하고, 사용된 스프레딩 함수를 교정하는데 사용된다.
그 후, 스프레드 히트가 예컨대, 첨가로 조합되며, 피크가 결과에서 발견된다(508). 본 발명의 예시적인 구체예에서, 피크는 이들의 형태에 기초하여 선택된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 피크는 트레스홀드(threshold)를 통과하는 이들의 각폭에 기초하여 선택된다. 트레스홀드는 예컨대, 가능한 매치를 표시하는 결합에 필요한 삼각형의 수를 나타낼 수 있다. 트레스홀드는 모든 스페이스에 대해 동일하거나 상이할 수 있다. 임의적으로, 트레스홀드 및/또는 결정 마킹 방법은 예컨대, 앞선 경험적 결과의 표로부터, 클러스터링 통계치에 기초하여 선택된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 트레스홀드는 최소 수의 매치가 발견되도록 선택된다. 임의적으로, 많은 수의 서브-트레스홀드 매치가 존재하는 경우, 상이한 게이지 세트가 결합 과정에 사용된다. 본 발명의 일부 구체예에서, 주어진 결합 포인트의 트리플렛에 대해, 결합이 예측될 수 있는 약 12개 이상의 삼각형이 일반적으로 존재함을 주의한다. 예컨대, 더 짧은 측면과 더 긴 측면 모두 이들의 중간 거리를 갖는 한 쌍의 결합 위치에 결합할 것이 예측된다. 덧붙여, 각각의 삼각형 유형은 여러 번, 예컨대, 이 세트에서는 3번 나타날 수 있다. 일부 세트에서는, 삼각형 스페이스에서 각각의 (또는 일부의) 삼각형 포인트는 24개의 삼각형에 의해 커버된다 - 다양한 조합에서 더 길고 더 짧은 측면을 갖는 8개의 삼각형 디자인은 각각의 삼각형이 3번 제공되는 경우, 3을 곱한다. 부가적인 중첩은 모호한 모이어티에 의해 제공될 수 있다.
임의적으로, 스페이스와 게이지 간의 상관관계를 분석함으로써, 일부 4-포인트 기하학 매칭(또는 그 이상)이 또한 관찰될 수 있다.
6.2 레이아웃 배열 재구축
도 6A는 본 발명의 예시적인 구체예에 따른, 도 5의 방법의 결과로부터 결합 위치의 공간 레이아웃을 결정하는 방법(600)의 순서도이다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 이 방법은 확인된 삼각형들로부터 구성될 수 있는 모든 배열들(예, 3차원 형태들)을 구성하는 단계, 및 스코어링 방법을 사용하여 배열을 랭킹하는 단계, 궁극적으로는 더 높은 스코어를 갖는 배열을 선택하는 단계를 포함한다.
602에서, 도 5에서 발견된 삼각형들로부터 구성될 수 있는 모든 가능한 배열들을 구성한다. 선택적으로, 모든 가능한 배열들의 컴퓨터 모델을 세우기 위해, 본 발명의 예시적인 구체예에서, 배열이 특별히 생성된다. 예컨대, 이하 서술된 스코어링 방법과 함께, 배열이 구성되거나 유용한 스코어를 갖는 경우에 이의 구성이 개선될 수 있다. 예컨대, 배열 해(solution)가 가장 높은 것보다 낮은 스코어를 가진다면, 더 낮은 해는 무시된다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 구성 방법은 구조를 하나씩 세우는 것이다. 예컨대, 삼각형이 구조 상에 한 쌍의 모이어티를 갖는 측면 길이와 매치되는 모이어티 및/또는 측면 길이를 갖는다면, 존재하는 배열에 첨가된다. 크기 차이의 트레스홀드는 2 측면을 매칭하기 위해 정의될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 부분들간의 매칭의 트레스홀드는 정의될 수 있다. 임의적으로, 모이어티들은 매칭 측면의 끝에서 매치되거나, 중첩되는 화학적 거동을 갖도록 요구된다. 이러한 트레스홀드는 게이지 및/또는 타겟의 길이 및/또는 모이어티의 유형 및/또는 다른 성질에 의존할 수 있다. 결합 위치가 두 결합 방법을 지지하는 한, 제1 게이지는 제2 게이지와 상이한 결합 방법을 사용하여 특정 결합 위치에 결합할 수 있음을 주의한다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 배열의 구성은 모든 삼각형이 적어도 한번 사용될 때까지, 이용가능한 (결합) 삼각형의 목록에서 삼각형을 순차적으로 선택하는 것이다. 사용된 삼각형은 반복적인 사용을 위해 목록에 남아있을 수 있다. 선택적으로, 배열은 모듈을 사용하여 세워질 수 있으며, 각각은 서브-모듈, 및 궁극적으로 삼각형으로부터 구성된다.
604에서, 스코어는 각각의 배열에 대해 계산된다. 이러한 스코어는 임의적으로 배열을 갖는 타겟에서 유래된 분석 결과의 정당함을 나타내는 발견적 값이다. 다양한 스코어링 방법이 사용될 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 스코어링 방법은 배열에서 삼각형들의 특정 링킹 및/또는 첫번째 장소에서 정정된 삼각형 자체의 확률에 기초한다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 스코어는 각각의 공유하는 삼각형 측면에 대한 스코어의 산물이다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 2개의 삼각형간에 공유되는 삼각형 측면에 대한 스코어는 동일한 쌍의 결합 위치에 결합하는 2개의 삼각형의 2개의 측면의 예측되는 확률이다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 스코어는 x, y 및 z 축에 대한 상기 스프레딩 함수의 산물이다. 선택적으로 또는 부가적으로, 다른 더 간단한 스코어가 사용될 수 있으며, 예컨대, 측면의 크기의 차이에만 기초할 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 스코어는 삼각형의 결여에 의존하지 않는다. 예컨대, 생성된 배열이 적절한 게이지가 매치되지 않은 3 포인트 배열을 포함하는 경우, 배열이 부정확하던가 스코어가 감소된다고 가정되지 않는다. 선택적으로, 스코어는 예컨대, 이들의 계수에 기초하여, 배열에서는 발견되나, 어떠한 매칭 게이지에서는 발견되지 않는 삼각형의 존재에 반응하여 감소될 수 있다.
선택적으로 또는 부가적으로, 일부 배열은 발견적 방법, 예컨대, 레이아웃이 전형적으로 무엇처럼 보이는지를 서술하는 규칙에 기초하여, 배제될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 선행 정보, 예컨대, 타겟에 잘 결합하는 분자에 대한 지식이나 부분적 모델이 일부 배열을 배제하는데 사용된다.
606에서, 가장 높은 스코어를 갖는 구조가 타겟에 대한 결합 위치의 맵 레이아웃으로 선택된다. 상기 언급한 바와 같이, 602-606은 예컨대, 검색이 진행되면서 특별히 세워진 구조를 갖는 반복적인 검색 및 구성 방법으로 수행될 수 있으며, 어떠한 구조가 트레스홀드 이상의 스코어를 가짐을 나타낸다(따라서 이의 의존성이다). 여러 적절한 검색 방법이 본 기술 분야, 예컨대, 그래프 검색 분야 및 검색 게임 트리 분야(예, 체스 놀이 프로그램)에 알려져 있다.
6.3 재구축 편차
본 발명의 예시적인 구체예에서, 타겟은 여러 활성 면적을 가질 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 디스조인트(disjoint) 배열 구조를 재생성하도록 재구축되며, 각각의 디스조인트 부분은 하나의 타겟 면적의 맵을 나타낸다. 임의적으 로, 이러한 재구축은 단일 활성 면적을 요구할 수 있으며, 디스조인트 부분과 상호 연결된 충분한 삼각형(예, 게이지 모이어티)이 (다양한 이유로) 결합하는데 실패하고, 및/또는 사용되는 게이지 세트에서 이용가능하지 않다면, 연속된 구조가 매치되었던 삼각형으로부터 재구축될 수 없다.
임의적으로, 상기 재구축은 삼각형이 재구축된 배열에서 단지 한번만 나타나도록 한다. 삼각형이 실제 배열에서 실제로 두번 (또는 그 이상) 나타나는 경우, 유사한 여분의 삼각형들은 일반적으로 구조를 재구축되게 할 것이다. 선택적으로 또는 부가적으로, 삼각형을 한 번 이상 나타나도록 하지만, 이는 스코어에 영향을 줄 수 있으며, 예컨대, 이를 감소시킨다. 선택적으로, 반복적인 실험 접근법을 이하 서술한 바와 같이 사용하여, 타겟의 부분을 차단하고(예, 적절한 항체나 소분자 약물로), 삼각형이 여전히 매치되는지를 본다.
임의적으로, 예컨대, 최종 구조나 여러 후보자 구조를 보기 위해, 사용자 간섭이 허용된다. 예컨대, 결정될 수 없는 경우, 예컨대, 인간 경험과 판단 및/또는 다향한 유형의 타겟에 관한 부가적인 정보에 기초하여, 인간은 선택사항 중에서 어떠한 매치 및/또는 배열 부분을 선택하고, 및/또는 고려 사항 중에서 어떠한 가능성을 제외하도록 요구받을 수 있다.
클러스터링 및/또는 형태 재구축 방법의 가능한 하나의 수확은 서로 작용하는 과정 및/또는 추가적인 약물 개발에 대한 투입임을 주목해야 한다. 예컨대, 상기 방법의 응용은 더욱 정확한 데이타가 완전한 결과를 형성하는데 결여된 경우, 및/또는 가능한 해결책 사이에 모호함이 존재하는 경우 나타날 수 있다.
결과 구조가 삼각형의 유일한 사용으로 인해 거울(예, 대칭적) 모호성을 가질 수 있음을 주목해야 한다. 임의적으로, 이 모호성은 가능성 중 하나에만 결합하도록 임의적으로 구성되거나 선택된, 하나 이상의 4- 또는 그 이상-포인트 측정치를 사용하여 해결된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 입체적 충돌의 효과는 두 가능성을 구별하는데 사용된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 선행 정보들이 두 가능성을 구별하는데 사용된다.
6.4 대안적 재구축 방법
도 6B는 본 발명의 예시적인 구체예에 따른, 형태 재구축을 위해 클러스터링을 사용한 선택적인 재구축 방법(620)의 순서도이다.
622에서, 삼각형은 도 5의 분석법 및 클러스터링에서 결합하는 세트의 관찰되는 삼각형에서 선택된다. 이 삼각형은 구조를 구성하는 베이스로 사용된다.
624에서, 한 쌍의 삼각형은 잔여 관찰되는 삼각형에서 선택되며, 2개의 삼각형이 서로와 측면을 공유하고, 각각의 삼각형이 구조의 부분을 갖는 측면을 또한 공유하도록 선택된다 (예, 구조의 두 측면이 예컨대, 구현에 의존하여, 동일한 삼각형의 측면일 수도 아닐 수도 있다). 삼각형 쌍이 구조에 첨가될 때, 구조는 스페이스 내 한 포인트에 의해 성장한다.
624는 삼각형 쌍이 첨가될 수 없을 때까지 반복된다(626). 이는 하나의 잠재적인 구조를 완성시킨다.
종종, 예컨대, 삼각형 쌍을 선택하고 및/또는 이들이 첨가되는 위치를 결정하기 위해, 624에서 여러 가능한 선택이 행해진다. 628에서, 삼각형 쌍과 이들의 위치의 선택을 가능하게 하기 위해 624와 626을 반복함으로써, 가능한 구조의 트리가 수행된다. 이 과정은 다중 스레드(thread)를 스파우닝(spawning)함으로써, 매번 다중 삼각형 쌍이 선택에 사용되도록 및/또는 매번 이러한 쌍이 상이한 위치에 부착될 수 있도록 사전에 수행될 수 있다.
630에서, 622-628은 교대로(또는 팽행으로), 베이스로 가능한 모드 삼각형들을 선택함으로써 반복된다. 선택적으로, 삼각형들로부터 모든 가능한 구조들을 생성하는 다른 방법이 사용될 수 있다. 임의적으로, 프러닝(pruning) 방법이 사용되며, 예컨대, 구조가 명백하게 비적절하거나 삼각형의 주요 %에 사용할 수 없는 경우(예, 30%, 50%, 70% 또는 어떠한 경우 더 적은, 중간 또는 더 큰 값), 구조가 드롭된다. 일반적으로, 무시될 수 있는 삼각형의 수가 많으면 많을수록, 구조를 제공하는 것이 더 용이해진다 (예, 노이지 조건에서조차도). 그러나, 구조는 분석 결과에 의해 덜 속박될 것이며, 덜 의존적일 것이다.
632에서, 모든 서브구조들이 생성된 잠재적인 구조들에서 발견된다. 임의적으로, 단지 일부의 서브구조들만이 발견되며, 예컨대, 가장 큰 것이나 어떠한 크기 이상의 것들만 발견된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 적용되는 방법은 가장 바람직한 구조를 찾기 위한 최대로 가능성 있는 알고리즘이다.
634에서, 이들 서브구조는 클러스터링되며, 각각의 포인트는 서브구조가 발견되는 구조를 나타낸다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 클러스터링 스페이스는 삼각형 유형마다 정의되며(예, 삼각형의 모이어티의 유형), 스페이스는 삼각형의 측면에 의해 스패닝된다. 따라서, 예컨대, 20 포인트 구조의 10 포인트 서브구조는 서브구조와 동일한 수의 모이어티 유형을 포함하는 스페이스에서, 스페이스가 각각의 포인트의 3개의 데카르트 위치에 의해 결정되는 위치로(예, 10 포인트 서브구조에 대해 30 디멘젼) 마킹된다. 다양한 오리엔테이션이 어떠한 오리엔테이션을 갖는 베이스 삼각형인 어떠한 삼각형을 선택함으로써, 임의적으로 처리된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 스페이스는 순환적으로 대칭적 방식으로(또는 이에 따라 분석적인 방식으로) 구조로 마킹되어, 상이한 방향들로부터의 결과가 비교될 수 있다. 예시적인 알고리즘은 [R. Nussinov, H. J. Wolfson, "Efficient Detection of Three Dimensional Structural Motifs in Biological Macromolecules by Computer Vision Techniques", PNAS, volume 88, pp. 10495-10499, December 1991]에 서술되어 있으며, 이의 공개된 내용은 본 명세서에 참조 문헌으로 포함된다.
636에서, 최상의 서브구조가 선택된다. 서브구조가 충분히 일반적이고 충분히 크다면, 이는 정확하고 유용하다고 가정된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 트레스홀딩은 최소 크기에 걸친 구조와 클러스터를 갖는 서브구조들만 선택하는데 적용된다. 다른 선택 방법, 예컨대, 쌍의 삼각형을 매칭하는 축적된 스코어에 기초하는, 예컨대, 스코어링 또한 사용될 수 있다(이 매칭은 구성 동안, 예컨대, 미리조절된 트레스홀드를 사용하여, 트레스홀딩될 수 있다).
선택적으로, 큰 통상적인 서브구조를 선택하는 다른 방법이 사용된다.
클러스터링 방법이 모든 삼각형을 사용하지 않아 완전하지 않은 구조를 생성할 수 있는 반면, 파마코포어의 완전한 맵은 본 발명의 여러 구체예에 대해, 예컨대, 리드(lead) 생성 및 발견에 대해 필수적이 아님을 주목해야 한다.
7. 분석
7.1 개요
타겟 면적을 측정하고 재구축하는 상기 과정은 광범위한 정보를 제공하는데 사용될 수 있다. 정보의 품질 및 이의 유형은 종류가 다양할 수 있다. 이하는 이러한 정보를 분류하는데 사용되는 예시적인 유형의 변수들이다:
(a) 완전성. 이 정보는 완전하거나 부분적일 수 있으며, 예컨대, 완전한 타겟 면적 모델이거나 면적의 부분만의 모델일 수 있다.
(b) 사실적 또는 통계적. 사실적 정보의 예는 정확한 모델이다. 통계적 정보의 예는 세트의 가능한 모델에 대한 세트의 상대적 확률이다.
(c) 독립성. 이 정보는 예컨대, 정확한 모델인 다른 정보에 대해 비의존적일 수 있거나, 예컨대, 정확한 값이 부가적인 정보에 의존하는 변수 모델에 의존적일 수 있다. 덧붙여, 상기 방법을 사용하여 유도된 정보는 다른 과정에서 부분적인 정보로 사용될 수 있다.
(d) 실체화. 이 정보는 다른 정보에 의해 지지되거나, 그 자체를 바탕으로 하거나, 다른 정보와 대립할 수도 있다.
(e) 확실성. 이 정보는 양성적이거나(즉, 바람직한 경우 존재하는 것을 나타내거나), 음성적일 수 있다(즉, 주로 어떠한 가능성을 넉아웃하는데 사용될 수 있다).
획득된 정보가 결합 위치에 대한 것인 반면, 일부 경우에는 정보가 비결합 위치에서의 타겟의 기하학에 관한 것이다. 이하 서술할 것과 같이, 예컨대, 기하학 적 구조 또한 약물 리드의 유용성에 영향을 줄 수 있다.
본 발명의 일부 구체예에서, 게이지 자체, 예컨대, 이들의 상대적 결합 친화도, 및/또는 이들의 화학적 거동(예, pH 의존성)에 대한 정보를 얻기 위해 분석이 사용된다. 이러한 정보들은 일반적이거나 타겟의 군에 대해서 일반적일 수 있으며, 예컨대, 상이한 패밀리의 단백질이나 동일한 패밀리 내의 단백질에 대해 상이할 수 있다.
이해될 수 있는 바와 같이, 이러한 폭넓은 다양한 정보는 많은 분석 방법에 따른 것이며(이들 중 일부는 이하 서술됨), 많은 응용(이들 중 일부 또한 이하 서술됨)에 따른 것이다. 특히, 일부 예시적인 분석 방법은 타겟 면적에 관한 추가적인 정보를 획득하게 해주며, 오류 검출 및 분석과 일부 예시적인 응용은 약물 발견 과정의 부분으로 통합된다.
일부 경우에, 분석의 결과는 기하학적 및/또는 화학적 정보로 재구축에 통합된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 정보들은 예컨대, 약물 리드에 대해 사용되는 것과 유사한 방식으로, 재구축 및/또는 타겟과 연관된다. 이 방식은 일반적으로 정보 저장에 사용되는 데이타베이스 유형에 의존한다.
7.2 재구축 검증
본 발명의 예시적인 구체예에서, 레이아웃의 오류 크기 및/또는 유형이 결정된다. 한 예에서, 재구축된 레이아웃은 사용된 게이지 세트에 대한 이론적인 결합 값을 생성하도록 분석된다. 이론적인 결합 값과 실제 결합 값의 차이는 정확하지 않은 레이아웃의 부분을 나타내고, 및/또는 전체적인 레이아웃 및/또는 재구축 과 정의 부정확성 정도를 나타내는데 사용될 수 있다.
선택적으로 또는 부가적으로, 부가적인 시험 방법 및/또는 분석 라이브러리를 적용하여 대안을 선택 또는 검증함으로써, 물리적 검증이 적용될 수 있다.
7.3 결합 강도
본 발명의 예시적인 구체예에서, 생성된 레이아웃은 타겟 면적에서 결합 포인트의 상대적인 결합 강도를 예측하기 위해 분석된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 재구축된 레이아웃이 모델화되고, 게이지 세트에 대한 이론적인 결합 값이 계산된다. 실제 결합 값의 변화는 타겟 면적의 감소되거나 증가된 친화도에 의해 부분적으로 초래될 수 있다. 결합 확률에 영향을 주는 여러 변수들이 존재하기 때문에, 이러한 예측은 일반적으로 사실상 통계적이다. 그러나, 결합 길이 및 유형이 알려져 있고, 타겟 면적에서 게이지의 정확한 위치가 결정될 수 있는 경우(예, 및 이의 효과적인 결과), 적어도 결합 강도의 통계적 분석이 제공될 수 있음이 예측된다. 임의적으로, 알려진 행동을 갖는 분자를 분석하거나 상이하나 유사한 게이지-삼각형의 결합을 비교함으로써 베이스라인이 제공된다.
7.4 결합 사이의 상호작용
본 발명의 예시적인 구체예에서, 분석은 상이한 결합 포인트간의 상호작용을 결정하는데 사용된다. 예컨대, 이러한 분석은 어떠한 게이지의 결합에 대한 결합 포인트의 기여를, 예측되는 것(예, 에너지 및 다른 계산에 기초한 것) 및/또는 상이한 게이지의 결합에 대한 결합 포인트의 명백한 기여와 비교할 수 있다. 이는 예컨대, 한 상호작용 위치에 대한 결합이 이웃한 상호작용 위치의 친화도에 주는 영 향을 나타낼 수 있다. 임의적으로, 이러한 상호작용은 타겟의 전자 전하 분포의 모델을 사용하여 예측 및/또는 모델화된다.
7.5 기하학적 분석
일부 목적을 위해, 및 일부 정도의 정확성을 위해, 결정된 레이아웃은 타겟 면적의 캐스트임이 고려될 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 타겟 면적의 기하학은 분석된다. 게이지가 결합하지 않거나 낮은 친화도를 갖고 결합하는지 여부를 결정함으로써 부가적인 정보들이 제공될 수 있다(만약 결합 기하학이 유사하다면, 본 발명의 일부 구체예에서는 입체 충돌 때문으로 가정된다). 이는 타겟 면적의 기하학을 추가로 정의하는데 도움을 줄 수 있다. 일부 입체적 충돌이 레이아웃의 기하학으로부터 예측될 수 있음을 주목해야 한다. 다른 명백한 이유없이 결정된 기하학과 매치되어야 하는 결합에 실패한 것은 주목할만한 결합 포인트를 정의하지 않는 계획의 문제에서 초래된 것으로 가정될 수 있다. 이는 이하 보다 자세히 서술한다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 기하학적 분석은 면적(104)으로의 입구 홀의 크기를 결정하는데 사용된다(예, 화살표(400)를 도 4B에 나타냄). 작은 홀 및/또는 이 홀 입구의 어떠한 모이어티는 어떠한 약물 크기 및/또는 유형의 가능성을 배제할 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 기하학적 분석은 예컨대, 작용할 수 있는 기질의 크기에 기초하여, 타겟을 분류하는데 사용된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 기하학적 분석(예, 기질 결정을 위해)은 타겟 면적(104)에서의 모이어티의 화학적 분석에 의해 지지된다. 기하학의 결정은 또한 소분자 및/또는 게이지 의 마킹 방법이 작동할 수 있는지를 결정하는데 유용할 수 있다(예, 입구 홀이 작은 경우, 큰 형광 마커는 사용할 수 없음).
일부 경우에는 화학적 결합 패턴보다 타겟 면적의 기하학을 재구축하는 것이 더 용이할 수 있으며, 또는 그 반대의 경우도 존재함을 이해해야 한다.
7.6 입체적 충돌의 결정
본 발명의 예시적인 구체예에서, 입체적 충돌은 분석 과정에서 검출되며, 및/또는 타겟에 대한 부가적인 기하학적 및/또는 화학적 정보를 제공하는데 사용된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 결합 과정 동안의 입체적 충돌은 동일한 삼각형을 갖는 상이한 게이지를 비교함으로써 결정된다. 이 비교는 임의적으로 하나 이상의 입구 홀 크기, 게이지의 화학적 거동, 결합 기하학에 대한 매칭의 정도 및/또는 다른 결합 위치를 설명한다. 입체적 충돌은 예컨대, 게이지와 타겟 분자의 근접이나 잠재적인 중첩이 결합 친화도를 감소시킬 때 유래된다.
게이지의 형태가 알려짐에 따라, 본 발명의 일부 구체예에서 상대적으로 견고한, 입체적 충돌이 게이지의 비참가 모이어티 및/또는 스카폴드 그 자체의 결과로부터 예측될 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 입체적 충돌이 게이지 원자와 간섭하는 타겟 근처의 위치의 맵을 생성하는데 사용되므로, 이는 채워진(예, 원자, 전기장으로) 부분의 타겟이 현저한 정도로 어떠한 게이지와의 결합 상호작용을 명백하게 초래하는지 여부를 나타내는 것이 가능하다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 맵은 타겟(100)에서 활성 면적의 형태에 관 한 추가적인 정보를 제공하는데 사용된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 맵은 약물 개발을 보조하는데 사용되는데, 예컨대, 동일한 입체적 충돌을 갖는 잠재적인 약물을 여과해 냄으로써 가능하다. 임의적으로, 일정 수준의 여과는 결합을 가지나, 잘 결합하지 않는 게이지의 기하학에 약물의 기하학을 매칭함으로써, 유사하게 성취될 수 있다.
기하학적 및/또는 화학적 친화도 분석은 또한 예컨대, 명확하게 알려져 있지 않은 경우, 타겟의 천연 기질의 형태를 결정하는데, 및/또는 기질의 어떠한 부분이 면적(104)에 의해 관여하는지를 결정하는데 사용될 수 있다.
7.7 조절 영역의 확인
본 발명의 예시적인 구체예에서, 결합 결과 및/또는 재구축은 타겟의 하나 이상의 조절 영역을 검출하기 위해 분석된다. 일반적으로, 조절 영역은 타겟의 "주된" 기질에 결합하지 않으며, 대신 분리된 호르몬이나 다른 변형제 분자에 결합한다. 이러한 2차적 결합은 전형적으로 타겟 면적의 결합 행동에 영향을 준다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 조절 영역은 이들의 크기 및 주된 타겟 면적 레이아웃 재구축으로부터의 디스조인트 여부에 의해 확인된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 게이지 쌍의 결합을 시험하여 (또는 다양한 분자가 존재하는 경우, 임의적으로 선택된 선험 명제 또는 조절 영역의 존재의 검출 후) 게이지 내 결합 의존성을 검출함으로써 조절 영역은 확인된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 조절 영역은 재구축된 레이아웃의 형태로부터 확인된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 조절 영역의 존재는 재구축시 요구되지 않거나, 및/또는 핏트되지 않는 레프트-오버 (left-over) 게이지 결합의 존재에 의해 검출된다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 조절 영역에 대한 결합이 바람직한지 또는 바람직하지 않은지 여부에 따라, 조절 영역의 차별적인 확인이 잠재적인 약물 리드를 스크리닝하는데 사용될 수 있다.
7.8 기타 맵 분석
타겟의 맵 또는 모델은 본 발명의 예시적인 구체예에 따라, 다른 정보를 생성하도록 분석될 수 있다. 예컨대, 전술한 바와 같이, 조절 영역이나 활성 면적으로부터 결합 포인트의 거리는 개발될 약물의 유형에 영향을 줄 수 있다. 예컨대, 조절 영역에 결합하는 약물은 타겟에 증강된 효과를 가질 수 있으며, 예컨대, 작동제일 수 있다. 조절 영역이나 활성 면적의 근처 또는 활성 면적의 내부에 결합하는 분자는 타겟을 신호에 대해 덜 민감하게 하거나, 및/또는 작용할 수 없게, 예컨대, 길항제적 영향을 주도록 초래할 수 있다. 따라서, 본 발명의 예시적인 구체예에서, 타겟 상에서 결합 면적의 위치는 어떠한 치료 효과가 개발된 약물에서 예측되는지를 결정하는데 도움을 주기 위해 사용된다. 예컨대, 타겟 면적 근처의 결합 면적은 약물의 테일이 타겟 면적에 접근하는 것을 차단하는 약물을 나타낼 수 있다.
다른 예에서, 타겟 면적의 외부의 결합 면적은 약물 디자인을 증강하는데 사용될 수 있다. 약물은 타겟 면적에서 결합하는 부분 및 타겟 면적의 바깥에서 결합하는 부분을 포함하도록 구성(또는 개발)될 수 있다. 결합 면적의 조합은 각각의 면적에 의해 개별적으로 제공되는 것 보다 더 강한 결합 강도를 제공하는 반면, 타겟 면적에서 결합한 분자의 부분은 소정의 치료 효과를 제공할 수 있다. 선택적으 로 또는 부가적으로, 두 분리된 면적에 결합하는 분자는 등각 변화를 초래하거나 이 타겟 분자에서 이러한 변화를 방해할 수 있다.
8. 약물 발견 프로세스에서의 용도
8.1 개요
약물 발견은 매우 길고 값비싼 과정을 거쳐 질병을 치료하는 약물이 발견된다. 이 과정은 약물에 의해 영향을 받을 타겟을 확인하여, 타겟에 영향을 주는 잠재적인 약물을 찾고, 이 잠재적인 약물 중 어떤 것이 안전하고 의존가능한지를 결정하는 것으로 시작된다. 종종, 적절한 약물이 발견되지 않으며, 약물 후보자 중 하나가 이를 더욱 적절하게 하는 다양한 방식으로 변형된다. 약물 발견 과정이 어려운 한 원인은 어떤 분자가 타겟에 영향을 주는지를 알기 어렵기 때문이다. 이하 서술할 바와 같이, 본 발명의 일부 구체예에서, 본 발명의 방법은 이 어려움을 적어도 부분적으로 감소시키는데 사용된다. 어려움의 다른 원인은 잠재적인 약물의 여러 예측되지 않는 부작용으로서, 이는 약물을 비적절하게 및/또는 비예측가능하게 만든다. 반복하여, 이하 서술될 본 발명의 일부 방법은 이 어려움을 적어도 부분적으로 감소시키는데 사용될 수 있다.
전형적으로, 약물 발견 방법은 2 가지 질문에 대답하려고 노력한다. 하나는 타겟 분자에 강하게 결합하고 타겟 분자에 영향을 주는 약물 분자의 존재와 그 약물 분자가 무엇이냐는 것이다. 두번째는 약물 분자가 임상 시도에서 성공하기 위한 타당한 ADMET 프로파일(ADMET는 흡착, 분배, 대사, 배출, 독성을 의미함)을 갖는지를 어떻게 확인하느냐이다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 본 명세서에 서술된 방법, 재료 및/또는 기기는 ADMET 프로파일을 개선한다고 알려져 있거나 믿어지는 화학적 특징을 갖는 잠재적인 약물 분자를 선택, 디자인 및/또는 목표삼는데 사용된다. 리핀스키(Lipinski) 규칙이 한 예이다. 분자의 부분이 결합에 상응하는지 알아냄으로써, 및 그렇지 않다면 (가능하다면, 예컨대, 분자를 타겟의 모델과 비교함으로써), 잠재적인 약물 리드 화합물이 강하게 결합하도록 및/또는 어떠한 잘 정의된 품질과 부합되도록 보다 용이하게 변형시킬(또는 미리 계획할) 수 있음을 이해해야 한다.
일반적으로, 상기 방법 및 특히 타겟의 다양한 모델은 맵에 맞는 분자나 검색 방법을 선택하고, 그렇지 않은 것을 배제하는데 유용할 수 있다. 예컨대, 이론을 확인하는 맵핑의 부가적인 단계를 사용하는, 상기 측정 과정의 다른 용도를 또한 이하 서술한다. 예측될 수 있는 바와 같이, 약물 발견의 상이한 방법들(존재하거나 새로운 방법들)은 본 발명의 예시적인 구체예의 사용에 의해 차별적으로 영향받을 것이다.
본 발명의 다양한 구체예가 자동적 방식으로 구현될 수 있음을 이해해야 한다. 그러나, 상당한 비용으로 인해, 본 발명의 일부 구체예에서, 응용은 예컨대, 여과 단계나 후보자 생성 단계를 첨가함으로써, 발견 과정을 변화시키는 방법을 사용하는 반자동적 방식이며, 예컨대, 어떠한 일반화된 모호한 상황을 만나는 경우 여전히 인간의 판단을 사용하게 된다. 일부 경우에, 전체 과정은 다양한 단계에 따라 인간의 지능을 사용하여 통제되며, 예컨대, 리드를 맵핑 및/또는 배제하는 것은 수동적으로 수행된다. 예컨대, 트레스홀드의 변화 및 단계의 재수행은 인간에게 유 보될 수 있는 결정의 예이다.
8.2 약물 생성
약물 발견의 상대적으로 새로운 하나의 유형은 실질적으로 약물 생성, 즉, 새로운 분자가 소정의 기능을 갖도록 디자인하는 것이다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 상기 타겟의 화학적 및/또는 기하학적 맵은 이 과정을 보조하는데 사용된다. 예컨대, 약물의 활성 부분이 어떠한 형태를 가저야 하는지(또는 가능한 형태의 범위를 제한하는지)를 나타냄으로써, 합성이 보조될 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 약물 합성은 라이브러리로부터 게이지를 취하고, 이를 변형시키는 단계, 예컨대, 이들이 타겟과 더 잘 매치되도록 모이어티를 대체하는 단계를 포함한다. 일부 경우에, 대체 모이어티는 동일한 친화도를 가지나, 상이한 결합 강도를 가지는데, 예컨대, 수소 결합 도너에 대해 NH2 또는 OH를 선택하고, 소수성 모이어티에 대해 최적의 크기를 선택한다. 모이어티의 분류에 기초한 강도는 또한 라이브러리 구성에서 사용될 수 있으며, 예컨대, 수소 도너의 다중 강도 또는 다중 크기 또는 소수성 모이어티를 제공함을 이해해야 한다. 한 가능한 용도는 모이어티간의 결합 강도의 더 뛰어난 단일성을 얻기 위한 것이다. 다른 하나는 더 높은 정확도를 갖는 라이브러리를 제공하는 것이다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 약물 합성에 사용되는 스카폴드 및/또는 분자 부분은 타겟 맵핑 과정의 결과로 구성된다. 예컨대, 타겟 기하학을 분석함으로써, 타겟 스페이스의 대부분을 스패닝하는(부착된 모이어티를 갖음) 세트의 스카폴 드가 발견될 수 있다. 특이적 스카폴드는 예컨대, 라이브러리내 게이지를 발견하기 위해 이하 서술된 것과 유사한 과정을 사용하여, 예컨대, 서브-스카폴드로부터 구성되거나 화학물질의 라이브러리로부터 선택될 수 있다. 세트의 모이어티 또는 모이어티 클러스터는 예컨대, 타겟의 패밀리내에 또는 타겟의 일반적 목록내에 함께 모이어티가 어떻게 클러스터되는지에 대한 통계적 분석에 기초하여, 선택될 수 있다. 임의적으로, 많은 타겟을 맵핑하여 통계치가 회수된다. 임의적으로, 타겟은 예측되는 미래 타겟을 대표하도록 선택된다. 물론, 일부 경우에는 이러한 합성 방법을 사용하여 완벽한 약물이 생성되지 않을 수 있으나, 합성된 약물이 약물 증강을 위한 훌륭한 개시 포인트가 될 수 있음이 예측된다.
8.3 리드 생성
약물 합성보다 더욱 간단한 것이 리드 생성이며, 리드는 적절한 약물이 예측되지 않는 경우, 생성되어, 본 기술 분야에 알려진 방법을 사용하여 증강 및 개선된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 맵은 합성을 위한 잠재적인 분자를 서술하는데 약물 리드로 사용된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 맵은 세트의 제약으로 사용되며, 제약에 부합하는 분자를 찾기 위해 검색된다. 부가적인 제약점은 예컨대, 공지된 합성 방법, 개시 포인트로 사용되는 베이스 분자 형태일 수 있다. 사용될 수 있는 예시적인 소프트웨어는 MSI(USA)에 의해 판매되는 LUDI이다. LUDI 시스템은 요구되는 파마코포어-매치 또는 다른 분자를 얻기 위해 함께 기본적 화학 성분에 부착함으로써 작동된다.
그 후, 잠재적인 분자는 본 기술 분야에 잘 알려진 바와 같이 약물로 합성 및 개발될 수 있다.
선택적인 방법에서, 잠재적인 약물 분자는 결과 분자가 단일 게이지보다 더 큰 친화도를 갖도록, 게이지 라이브러리의 분자와 함께, 또는 적절한 모이어티나 구조를 갖는 다른 분자와 함께 링킹함으로써 구성될 수 있다. 그 후, 이 분자는 예컨대, 불필요한 모이어티를 제거하고, 및/또는 다양한 소정의 성질들을 제공하도록 모이어티를 첨가함으로써, 최적화될 수 있다. 임의적으로, 게이지는 서로에게 직접 보다는 스카폴드를 사용하여 부착된다. 임의적으로, 어떠한 게이지가 링크되었는지를 분석함으로써(예, 클러스터링을 사용함으로써), 링크된 단편의 소정의 크기 및/또는 화학적 성질을 더 잘 예측하는 것이 가능하다. 예컨대, 함께 링크되는 2개의 게이지의 선택은 부가적인 실제적 결합(또는 다른 게이지), 예컨대, 2, 4, 5, 6 또는 그 이상의 게이지에 기초될 수 있다. 결합하는 각각의 이러한 세트의 게이지에 대해, 최상의 게이지나 다른 분자가 링킹에 대해 선택된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 높은 특이성 게이지가 게이지의 여러 가능한 삼각형 측정이 실제로 결합하는지를 결정하는데 사용된다. 이러한 높은 특이성 게이지는 예컨대, 존재하는 게이지로부터 모이어티를 제거함으로써(또는 이러한 게이지를 본 기술 분야에 알려진 방법을 사용하여 생성함으로써) 생성될 수 있다. 이러한 높은 특이성 게이지는 예컨대, 클러스터링 통계치를 개선하기 위해, 본 발명의 다른 구체예에 대해 사용될 수 있다. 그러나, 일반적으로, 가능한 이러한 게이지의 상대적인 많은 수로 인해, 이들은 가능한 삼각형의 범위를 제한하는 방법이 존재하는 경우 사용된다. 선택적으로, 더욱 특이적인 게이지의 큰 수는, 예컨대, 1, 2, 3 또는 4개의 삼각형을 갖 는 게이지는 라이브러리로 또는 게이지의 라이브러리의 부분으로 사용되기 위해 창출된다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 타겟의 구조에 대한 지식은 링커를 정확히 위치시키거나 및/또는 타겟과 입체적 충돌을 겪지 않는 적절한 링커를 선택하는데 사용된다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 게이지는 모델을 실질적으로 구성하지 않고 링킹을 위해 선택된다. 대신, 실제로 결합하는 게이지는 선택되고 함께 링크된다. 선택적으로, 모델은 링크되는 게이지를 결정하고, 이들에 어떻게 링크되는지를 결정하는데 사용된다. 이러한 모델은 또한 예컨대, 배경에서 서술한 바와 같이, 링크되는 단편의 선택, 제공되는 링크의 길이, 부착되는 부위 및/또는 부착되는 방향을 가이드하기 위해, 다른 리드-링킹 스킴 내에서 사용될 수 있다. 임의적으로, 리드는 게이지의 단계에서 구성되며, 각각의 단계는 이의 예측되는 행동이 부합되는지 여부를 보기 위해 시험된다.
선택적으로 또는 부가적으로, 본 명세서에 제공된 바와 같은 모델을 사용하는 대신, 상이한 유형의 모델, 예컨대, X-선 결정학 및/또는 NMR을 사용하여 생성된 게이지에 결합한 타겟의 모델을 사용한다. 예컨대, 각각의 다수의 게이지에 대해 생성된 이 모델은 게이지로부터 리드를 창출할 때, 제공되는 링킹 거리 및 유형을 결정하는데 사용될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 새로운 분자는 예컨대, 2, 3 또는 그 이상의 게이지에 대해 결합하는 결정학 모델에 의해 나타낸 일부 또는 모든 위치에서 결합 포인트를 갖도록 구성 및 디자인될 수 있다. 일반적으로, 이 유형의 방법은 결합된 타겟-게이지 쌍의 배열이 알려진 경우, 실제 적합 정보가 사용가능하기 때문에, 정확한 모델이 불필요할 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 본 명세서에 나타낸 바와 같이, 측정은 결합 타겟으로 제조될 수 있다.
8.4 리드의 상세 설명
본 발명의 예시적인 구체예에서, 맵은 타겟에 영향을 줄 것으로 예측되는 분자의 하나 이상의 프로파일을 서술하는데 사용된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 생성된 프로파일은 하나 이상의 하기의 것들을 설명한다:
(a) 상호작용 위치 레이아웃의 기하학;
(b) 상호작용 위치의 친화도;
(c) 활성 면적(들)으로의 입구의 크기;
(d) 잠재적인 조절 영역(들)의 확인;
(e) 합성가능성; 및
(f) 확대가능성, 예컨대, 부가적인 모이어티가 부착될 수 있음.
전형적으로, 타겟에 나노몰 농도로 영향을 주도록 타겟에 충분히 강한 도킹(docking)을 형성하도록 분자는 적어도 5개 또는 6개의 결합을 요구한다. 정확한 수는 예컨대, 상호작용 위치의 친화도에 의존할 수 있다. 단일 타겟은 일반적으로 많은 수의 가능한 프로파일을 제공할 것이다. 이 프로파일은 예컨대, 본 기술 분야에 알려진 방법을 사용하여 라이브러리에 대해 매치될 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 프로파일은 특정 검색 소프트웨어 및/또는 라이브러리 데이타 구조에 대해 매치되는 포멧을 사용하여 생성된다. 본 발명의 예 시적인 구체예에서, 예컨대, MDL로부터 ISIS 베이스에 알려진 바와 같은(3D 데이타베이스 검색시), 파마코포어에 의한 검색이 제공된다.
8.5 리드 검색
본 발명의 예시적인 구체예에서, 맵은 가능한 매치에 대해 알려진 분자의 라이브러리를 통한 검색에 사용된다. 가능하게, 맵은 공지된 실제 스캐닝 기술에서 타겟의 분석적 모델 대신 사용된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 라이브러리는 라이브러리 내의 분자가 타겟 측정시 사용되는 게이지 및/또는 레이아웃 모델의 모이어티와 기하학에 대해 서술되도록 미리 가공된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 존재하는 라이브러리는 이의 내용의 게이지-양립되는 서술을 생성하도록 미리 가공되며, 예컨대, 각각의 분자는 측정 게이지에 기초하여 변수 모델로 정의된다. 이 서술은 1 대 1 맵핑이 아닐 수 있음을 주목해야 하며, 예컨대, 동일한 분자는 모이어티 화학 행동간에 일부 중첩이 존재하는 경우, 모이어티의 두 상이한 세트를 사용하여 서술될 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 잠재적인 리드는 맵에 의해 나타낸 바와 같이, 요구되는 위치에서 모이어티의 큰 수를 포함하거나 포함할 수 있음에 기초하여 확인된다. 한 예에서, 3 포인트 또는 그 이상(예, 4, 5, 6, 7 또는 그 이상) 매치에 대해 검색된다. 다른 예에서, 라이브러리 내의 각각의 분자는 요구되는 위치에 포함된 모이어티의 수 및 소실된 모이어티에 부착된 부착 포인트의 이용 가능성에 대해 시험된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 소실된 모이어티는 적절한 약물 리드(예, 충분히 강한 결합)가 생성될 때까지 하나씩 첨가된다.
예시적인 검색은 MDL의 ISIS 베이스로 수행된다.
하나의 가능한 유형의 검색은 검색될 모든 이용가능한 3D 구조를 예비 검사하고, 이를 파마코포어 포인트의 세트 및/또는 서브세트로 깨뜨리고, 쿠어리(query)로 정의된 공차(tolerance) 범위 이내에 핏트를 찾는 것을 포함한다.
8.6 리드 배제
본 발명의 예시적인 구체예에서, 상기 방법의 결과는 다른 점에서 적절하게 보이는 리드를 배제하는데 사용된다. 한 예에서, 상기 모델이 결합 및/또는 입체적 충돌의 결여를 내포하고 있는 경우, 리드(또는 리드의 패밀리)는 배제된다. 다른 예에서, 리드가 적절하다면 리드상의 모이어티의 삼각형(또는 다른 수)에 대응되는 게이지는 타겟에 결합하리라 예측된다. 이러한 게이지가 발견되지 않거나 데이타의 분석이 게이지 내 3개의 모이어티의 삼각형 결합의 확률이 거의 일어날 가능성이 없음을 내포하는 경우, 리드는 배제되거나 부가적인 정밀한 조사를 겪는다. 선택적으로 또는 부가적으로, 어떠한 게이지의 매칭은 또한 리드가 부적절하다는 것을 나타낸다.
한 예에서, 이 분야의 연구자라면 어떠한 리드를 (합리적으로) 최적화시킬 수 있는지 여부를 결정하기 위해 제공된 정보들을 사용할 수 있다. 예컨대, 연구자는 특이적 모이어티를 직접 첨가 또는 제거함으로써(예, 무엇이 분자내 작은 변화의 주된 유형인지가 종종 고려됨), 친화도가 현저하게 개선될 수 있음을 (종종 요구되는 크기의 적어도 3-4배) 예측한다. 일어나거나 일어날 수 있는 변화가 무엇인지를 알아냄으로써(예, 부가적인 포인트가 첨가될 필요가 있는 경우, 정보가 본 발 명의 일부 구체예에 의해 제공될 수 있음), 연구자는 하나의 특이적 리드가 요구되는 변화를 겪을 수 있는지, 예컨대, 정확한 위치에 추정적인 부착 포인트를 갖는지를 관찰할 수 있다. 특이적 게이지(예, 결합된 게이지)는 요구되는 변화가 일어날 수 있는지를 나타낼 것이다.
이 방법은 또한 리드 증강 과정 동안 제공되는 어떠한 리드 변형을 배제하는데 사용될 수 있다.
일부 리드 배제 방법은 모든 가능한 게이지 및/또는 이용가능한 삼각형 측정을 요구하지는 않는다는 것을 주목해야 한다. 더욱이, 예컨대, 어떠한 리드를 배제하는데에는 부분적 라이브러리가 유용하다. 한 예에서, 부분적으로 스패닝된 라이브러리는 부분적 맵을 생성하는데 사용되는데(예, 스페이스의 부분, 디스조인트 및/또는 결합 포인트의 모두가 아닌 부분), 이는 일부 리드를 배제하고 및/또는 다른 것의 잠재적인 적합성을 나타내는데 사용될 수 있다. 추가적으로, 단일 게이지의 결합 또는 결합의 실패는 리드의 적합성 또는 리드의 적합성의 결여를 나타낼 수 있다. 일반적으로, 이 때에 모든 화학적 과정에 포함된 불확실성으로 인하여, 단일 결합 측정의 기초로 결정되지 않는다.
8.7 타겟화된 맵핑
본 발명의 일부 구체예에서, 게이지 결합은 발견 과정 동안 분석된다. 한 예에서, 결합은 리드에 관한 이론 및 과정을 시험하는데 사용된다. 예컨대, 어떠한 리드가 적절하다고 예측된다면, 하나 이상의 여러 특정 게이지가 결합하리라 예측될 수 있다. 리드는 예컨대, 이러한 타겟화된 결합이 어떻게 하는지에 기초하여, 랭크될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 레이아웃의 부분은 발견 과정의 결과로 재맵핑될 수 있다. 예컨대, 발견 과정은 레이아웃 구조의 증거와 대립함을 나타낼 수 있다. 다른 예에서, 예컨대, 두 모이어티간의 거리를 보다 정확하게 결정하기 위하여, 레이아웃 부분의 고분해능 맵핑이 요구될 수 있다. 일부 경우에는, 전체 세트의 게이지를 분석하는 대신, 게이지는 레이아웃의 특정 소정의 부분에 결합하는(또는 결합하지 않는) 것에 기초하여 선택된다. 예컨대, 레이아웃 상의 두 포인트간의 거리가 결정될 필요가 있는 경우, 레이아웃의 다른 포인트에서 덜 결합하는 게이지가 선택된다. 다른 예에서, 사용되는 모이어티는 보다 특이적이며, 예컨대, 보다 제한된 화학적 거동의 목록을 가지며 및/또는 보다 큰 방향성을 가진다. 이는 상이한 스카폴드의 사용을 요구할 수 있다. 가능하게, 이러한 재맵핑에 사용되는 게이지는 게이지 당 더 작은 수의 삼각형, 예컨대, 1개 내지 3개의 삼각형을 가져, 비예측되는 결합 확률을 낮춘다. 선택적으로 또는 부가적으로, 게이지는 입체적 충돌이 비바람직한 위치에서의 결합을 방해하도록 선택된다. 일부 경우에, 이들 게이지는 레이아웃을 초기에 결정하는데 사용되는 기본적 맵핑 라이브러리에 존재하지 않는다. 일부 경우에, 요구되는 게이지는 존재하는 라이브러리에서 선택되기 보다는 특별히 합성된다.
8.8 타겟 적합성 테스트
본 발명의 예시적인 구체예에서, 맵은 약물의 타겟이 되는 타겟의 적합성을 결정하는데 사용된다. 적합성 값은 예컨대, 이진법일 수 있거나, 등급이 매겨질 수 있다(불연속적 또는 연속적). 본 발명의 일부 구체예에서, 적합성 값은 스칼라가 아니며, 예컨대, 벡터이고, 벡터의 각각의 요소는 상이한 양태의 적합성을 나타낸다. 유사한 구조가 리드의 적합성 및 잠재적인 약물을 나타내는데 사용될 수 있다.
타겟 적합성 시험의 용도의 한 예는 다중 잠재적인 타겟이 존재하는 경우이다. 예컨대, 일부 질병에서는, 다수의 타겟 단백질간의 선택, 또는 단백질 합성 체인에서 상이한 부분의 선택(예, DNA 전사, 단백질-체인 형성, 단백질 폴딩, 단백질 후가공 및 단백질 배치)의 가능성이 존재한다. 이들 잠재적인 타겟의 일부는 비적절할 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 예컨대, (일부 유형의 치료의 경우) 너무 큰 할성 면적을 갖는 타겟을 배제함으로써, 이러한 적합성을 검출하는데 맵을 분석할 수 있다. 타겟 면적의 크기는 레이아웃 기하학으로부터 검출될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 예컨대, 결정된 타겟 레이아웃의 특이성을 분석함으로써, 결정될 수 있는 일반적으로 너무 활성인 (비특이적) 타겟 면적을 갖기 때문에, 타겟은 비적합하다고 간주될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 타겟은 활성 면적이 매우 약한 친화도를 갖기 때문에(예, 많은 결합 포인트를 갖는 큰 약물 분자가 요구될 수 있음), 비적합하다고 간주될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 타겟은 하우스키핑 단백질과의 유사성 때문에 비적합하다고 간주될 수 있다. 이 유사성은 타겟의 레이아웃을 알려진 하우스키핑 단백질과 비교하여 결정될 수 있다. 어떠한 인간 단백질에 대한 유사성은 앞선 잠재적인 부작용을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 리드 그레이딩에서, 리드는 하우스키핑 단백질과의 간섭의 가능성을 기초로 평가될 수 있으며, 이는 임의적으로 하우스키핑 단백질의 모델 레이아웃에 대한 리드의 결합을 확인함으로써 결정된다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 하우스키핑 단백질의 레이아웃의 데이타베이스가 제공된다. 이러한 데이타베이스는 본 기술 분야에 알려진 방법을 사용하여 제공될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 적어도 부분의 데이타베이스는 하우스키핑 단백질을 조직적으로 맵핑함으로써 제공된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 적어도 부분의 데이타베이스는 단백질에 의해 작용하는 기질 구조에 대한 지식에 기초하여, "최악의 경우" 타겟 기하학 또는 활성 면적에 대한 가능한 기하학 범위를 생성하여 제공된다. 이러한 최악의 경우 타겟 면적은 또한 여러 재구축이 정확한지를 결정하는데 도움이 되는 선행 정보로 사용될 수 있다.
8.9 타겟 분할
본 발명의 예시적인 구체예에서, 맵은 잠재적인 "정확한" 타겟인 타겟의 부분을 확인하는데 사용될 수 있으며, 약물 발견 방법에 초점이 맞추어질 수 있다. 전적으로 타겟이 약물에 의해 영향받는 것임에도 불구하고, 타겟은 여러 방식으로 영향을 받을 수 있으며, 예컨대, 상이한 약물은 활성 면적의 상이한 부분을 차단할 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 일부 약물은 등각 변화를 초래할 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 일부 약물은 타겟상에서 조절 영역과 상호작용할 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 일부 약물은 작동적인 반면 일부는 길항적일 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 일부 결합 면적은 직접적 활성 보다는 스테이징 (예, 타겟 면적에 더욱 가깝게 부착하는 분자에 대한 베이스로서)에 유용할 수 있다. 결합 면적은 결합 면적에 결합하는 분자에서 예측될 수 있는 효과의 유형 에 기초하여 분류될 수 있다. 이 분류는 예컨대, 수동적일 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 예컨대, 타겟 주형 구조에 기초하여 (예, 단백질의 면적이 단백질의 분류를 지시해줌), 자동적 분류가 제공될 수 있다.
임의적으로, 타겟을 변화시킬 수 있는 잠재적인 대조군이 확인된다. 가능하게, 이러한 조절 영역은 결합 측정에서의 결합에 기초하여 확인된다. 임의적으로, 타겟의 모델은 예컨대, 단백질의 상이한 인접한 부분에서 상호작용 위치의 근접성에 기초하여, 잠재적인 조절 위치에서의 결합이 등각 변화를 초래할 수 있는지 여부를 평가하는데 사용된다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 활성 면적은 약물 상호작용에 대해 잠재성을 갖는 서브-면적에 기초하여, 예컨대, 이들의 기하학에 기초하여, 상이한 "정확한 타겟'으로 단편화된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 단편화는 하우스키핑 단백질의 서브-면적과 유사한 통상적이지 않은 이러한 서브-면적을 선택하는데 기초한다(예, 특별하고 통상적인 결합 면적으로 단편화).
8.10 약물과 리드의 분석 및 보강
본 발명의 예시적인 구체예에서, 상기 레이아웃은 예컨대, 약물의 개선이나 리엔지니어링 또는 스크리닝을 돕기 위해, 존재하는 약물이나 약물 리드를 분석하는데 사용된다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 레이아웃은 다수의 타겟 면적 중 어떤 것이 약물과 상호작용 하는지, 또는 다수의 가능한 타겟 중 어떤 타겟이 주어진 약물과 상호작용 하는지를 결정하는데 사용된다. 이 방법론은 예컨대, 작동 방법이 명확하 지 않은 약물의 효과를 분석하는데 사용될 수 있다.
다른 예에서, 약물은 약물의 어떤 부분이 타겟에 결합하는지를 결정하기 위해 분석된다. 이는 약물을 변형시키는 방법의 기초를 제공할 수 있으며, 이 때, 약물의 결합 부분은 보유되고, 약물의 다른 부분은 변형된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 약물을 변형시킬 때, 약물의 활성 부분이 결합하지 않도록 이를 비틀지 않도록, 또는 입체적 충돌이 유발되도록 전체적으로 약물을 비틀지 않도록 주의해야 한다.
단일 약물이 바람직한 방식으로 2개의 상이한 타겟과 상호작용할 수 있음을, 즉, 각각의 타겟이 상이한 가능한 중첩되는 약물의 부분과 상호작용할 수 있음을 주목해야 한다. 약물의 이러한 활성은 임의적으로 약물 구조를 타겟의 구조와 비교함으로써 결정된다.
일부 경우에, 약물(또는 단백질 기질)의 정확한 공간 성질 및 화학적 성질은 알려지지 않았다. 그러나, 약물에 결합하는 타겟의 레이아웃을 결정함으로써, 약물(또는 기질)의 활성 부분의 공간 성질 및 화학적 성질은 예측될 수 있다.
다른 예에서, 레이아웃은 합성 부산물의 약학 활성을 결정하는데 사용된다. 약물이 특정 과정을 사용하여 생산되는 경우, 다양한 부산물 또한 생산되며, 이들 중 일부는 유익한 활성을 가지나, 일부는 유익하지 않은 활성을 가진다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 이러한 부산물의 구조를 타겟 및 하우스키핑 단백질의 타겟 면적과 비교하여, 이들이 유발할 수 있는 부작용을 예측하려고 시도하였다. 약물 제조 과정은 부산물의 예측되는 활성에 기초하여 임의적으로 선택 또는 배제되며, 특정 과정에 의해 생산되는 부산물의 유형 및 양이 결정될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 이러한 비교는 제조 방법을 개선하는데, 및/또는 어떠한 합성 변수를 사용할지를 결정하는데 도움을 주도록 사용될 수 있다. 이러한 시험은 또한 규제 목적으로, 예컨대, 제네릭 약물의 승인이나 비승인을 위해 사용될 수 있다.
8.11 약물 선택
많은 경우에, 하나의 질병을 치료할 수 있는 다수의 약물이 존재할 수 있다. 어떤 타겟 (및 하우스키핑 단백질 및/또는 기타 인간 단백질)이 약물에 의해 영향을 받는지, 및 이것이 어떻게 상호작용 하는지에 대해 알아내는 것은 대안적인 치료법 중 선택하는 것, 부작용을 방지하는 것, 약물 상호작용을 방지 또는 통제하는 것, 및/또는 예컨대, 외래 열대성 질병 및 일부 바이러스성 질병에 대해 선택될 정확한 약물이 없는 경우의 질병에 대한 치료법을 선택하는 것에 유용할 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 타겟의 레이아웃은 다수의 이용가능한 약물 또는 약물 리드 중 어떤 것이 타겟과 상호작용하는데 가장 적합하게 나타나는지를 선택하는데 사용된다. 약물의 경우에, 이는 대안적인 치료 프로토콜을 선택하게 해줄 수 있다. 또한, 일부 경우에, 상호작용 방법에 대한 지식은 약물이 가장 효율적이고, 및/또는 최소 부작용을 가지도록, 적절한 시기 및/또는 조합된 프로토콜 및/또는 약물 배합을 선택하는데 도움을 줄 것이다.
선택적으로 또는 부가적으로, 약물은 다중 타겟과 상호작용 하도록 디자인될 수 있다. 예컨대, 다중 타겟(예, 동일하거나 상이한 질병 또는 증후군) 또는 타겟 면적 포션과 상호작용하는 리드는 다른 리드의 추가 가공을 위해 높은 스코어링이 수여될 수 있다.
가능한 관련된 용도는 구 약물의 새로운 용도를 찾는 것 및/또는 새로운 용도에 대하여 구 약물을 어떻게 변화시키는지 결정하는데 도움을 주는 것이다. 예컨대, 주형과 매치하는 리드를 검색하는 경우, 약물의 데이타베이스에 대해 검색하고, 훌륭한 결합을 제공하는 모델링 과정에 의해 예측되는 구조를 갖는 약물을 탐색할 수 있다. 존재하는 약물은 일반적으로 다른 성질을 가진다(ADMET).
8.12 약물 보강
상기 언급한 바와 같이, 상호작용 방법 및/또는 타겟 면적과의 상호작용의 문제점에 대한 지식은 리드를 변형시켜 약물이 되도록 도와줄 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 이러한 지식은 존재하는 약물을 증강시키고, 및/또는 존재하는 타겟과 연관된 타겟과 상호결합 하도록 약물을 변형시키는데 사용될 수 있다. 두 타겟의 레이아웃을 비교함으로써, 예컨대, 약물에서의 가능한 유용한 변화가 결정될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 타겟 면적의 레이아웃은 약물의 타겟에 대한 결합의 문제(예, 너무 강하거나 너무 약한 결합)를 확인하고, 및/또는 약물의 변화가 이러한 결합 행동에 미치는 영향을 결정하는데 사용될 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 이론적으로 첨가될 수 있는, 결합 면적에서 다른 포인트에 결합하는, 모이어티가 존재하는지 여부를 결정하기 위해, 결합한 경우 잠재적인 약물을 모델에 대해 평가한다.
선택적으로 또는 부가적으로, 약물 증강은 하나 이상의 타겟, 또는 다양한 타겟 돌연변이와 매치하는 약물의 증강을 포함하며, 예컨대, 하나의 돌연변이에 결 합하는 하나의 모이어티 및 다른 돌연변이에 결합하는 하나의 모이어티를 포함하고, 예컨대, HIV에서는 일부 단백질은 2개의 변형체와 수많은 서브-변형체들을 가진다. 이 증강은 약물의 다른 성질을 방해할 수 있으나, 유용성을 고려하여 흥정될 수 있다.
선택적으로 또는 부가적으로, 약물은 다수의 타겟 또는 돌연변이에 일반적인 결합 포인트의 서브세트에 결합하도록 디자인될 수 있으며, 예컨대, 다수의 타겟의 모델은 공유하는 결합 포인트를 결정하기 위해 분석된다. 그 후, 다양한 약물 발견 방법은 이러한 결합 포인트가 존재하는 경우에만 임의적으로 적용된다. 잠재적인 약물의 실제 분석은 약물의 다양한 변형이 타겟 중 하나에 결합하는 것에 실패하지 않도록 하기 위해 다중 타겟 상에서 수행될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 변형이 이루어진 경우, 변형된 약물이 통상적인 결합 위치에 결합하고, 및/또는 입체적 충돌을 갖는지 여부가 결정된다. 가능한 결합 포인트의 서브세트에만 결합하는 약물을 발견되는(예컨대, 돌연변이가 결합 포인트 중 하나에 기대되는 경우) 및/또는 약물이 간섭 분자가 결합 포인트 중 하나에 결합하는 경우에도 작용하는, 다른 이유가 존재할 수 있음을 주목해야 한다.
8.13 약물 실패 분석 및 리엔지니어링
종종 약물은 시장에 선보이나 실패한다. 본 명세서에 서술된 방법은 실패 이유를 결정하여 약물을 구해내는데 도움을 주는데 유용할 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 약물, 및/또는 약물과 상호작용 한다고 여겨지는(예, 부작용의 유형에 기초하여) 기타 단백질의 타겟의 레이아웃이 생성된다. 그 후, 약물을 타겟 과 비교하여, 정확한 타겟에의 결합 및/또는 비타겟에의 비바람직한 결합에 실패를 결정한다. 이러한 비교가 이론적으로 다른 수단을 사용하여 가능할 수 있는 반면, 타겟 맵핑의 이용가능성에 앞서, 타겟의 활성 면적의 이러한 큰 스케일의 몰딩이 시간 및 비용 제한으로 인해 실용적이 아니라고 여겨짐을 이해해야 한다.
본 발명의 선택적인 구체예에서, 약물이 예컨대, 개인적 차이로 인하여 대중의 단지 일부에만 적합할 수 있음을 주의해야 한다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 의도하지 않은 타겟 및/또는 타겟을 발현하는 유전자는 타겟의 모델이나 샘플을 재구축하여, 모델의 활성 면적을 맵핑하는데 사용된다. 결과는 한 개인은 약물에 대해 민감도를 가지며, 및/또는 다른 개인은 약물의 효과에 대해 내성을 가짐을 보여줄 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 약물에 대한 차별적인 민감도를 결정하기 위해 병원 균주에 대해 시험을 행할 수 있다. 일부 경우에, 유전적 차이가 이미 알려진 마커와 링크되며, 예컨대, 설페이트에 대한 민감도는 설페이트에 대한 G6PD 결핍과 링크되어, 약물과의 양립성으로 인간을 단순히 분류할 수 있다. 선택적으로, 사람에게 사용될 약물을 선택하기 이전에 유전적 시험을 적용할 수 있다.
8.14 부가적인 약물 발견과 연관된 분석
부가적인 분석 방법이 또한 약물 발견 과정을 증강하는데 사용될 수 있다. 예컨대, 많은 약물들은 하우스키핑 단백질 또는 간섭하는 경우 불쾌감을 유발하는 단백질과의 상호작용으로 인해, 부작용을 가질 수 있다. 예에는 GI 단백질과 간 단백질이 포함된다. 일부 약물 타겟은 이러한 단백질과 유사하다고 알려져 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 이러한 잠재적인 부작용 유발자에 대한 모델이 생성 된다. 어떠한 잠재적인 약물 리드는 이들의 금지된 모델 중 하나에 결합함을 나타내는 경우, 배제된다(또는 낮게 스코어링 된다). 선택적으로 또는 부가적으로, 알려진 부작용을 갖는 약물은 이들이 결합하는 단백질을 결정하고, 이 단백질 및/또는 특정 결합 위치가 잠재적인 약물의 결합의 금지를 위해 사용되는지를 결정하기 위해 분석한다.
분석의 다른 예에서, 잠재적인 약물 분자는 어떠한 효소에 기질처럼 결합하는지를 보기 위해 분석된다. 이러한 결합은 약물의 무능력 속도 및 배출 속도를 나타낼 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 이러한 결합은 간 효소와 같은 특정 효소와의 상호작용에 의해 활성화되는 프로드러그를 확인하는데 유용할 수 있다. 이 경우에, 약물은 두 세트의 활성 면적을 포함할 수 있으며, 그 중 하나는 약물의 활성화를 위한 것이고, 다른 하나는 타겟에 대한 약물의 결합을 위한 것이다. 임의적으로, 프로테아제(또는 다른 조작 단백질)에 대한 결합은 적절한 위치에서 약물 분자에 대해 결합 모이어티나 게이지를 첨가함으로써 확인된다.
다른 예에서, 동일한 단백질이나 분자에 의해 영향을 받는다고 알려진 세트의 타겟 분자를 이들이 분자와 결합할 때 통상적인 결합 기하학을 갖는지를 결정하도록 분석된다. 이는 예컨대, 다른 타겟 분자와 간섭하고 및/또는 특정 타겟 분자에 결합시 보조하는 모이어티를 첨가함으로써, 예컨대, 분자가 보다 선택적으로 결합하는 것에 도움을 줄 수 있다.
8.15 스트림라인 발견 프로세스
이해될 수 있는 바와 같이, 발견 과정은 다양한 데드 엔드(dead end)를 겪는 다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 타겟의 맵핑은 실패하는 경향이 있는 발견 과정의 부분을 선택하여, 이들이 시도되는 것을 방지하는데 사용된다. 일부 예들(일부는 본 출원에 서술되어 있음)은 개선에 적절하지 않은 타겟의 드롭핑(dropping), 부작용을 갖는 타겟을 확인, 및 라이브러리의 위딩 아웃(weeding out)을 포함한다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 존재하는 라이브러리의 위딩 아웃은 낮은 결합의 확률이 예측되고, 및/또는 다른 분자에 풍부한 것처럼 보이는, 라이브러리 리드로부터 제거함으로써 수행된다. 예컨대, 매우 가요성 있는 분자는 덜 결합한다. 결합 확률은 예컨대, 분자의 자유 정도에 기초한 에너지 고려을 사용하여, 예측될 수 있다.
8.16 유틸리티 생성
많은 단백질 및 분자가 카달로그 되었음에도, 이들 중 많은 부분은 알려진 유용성을 갖지 않는다. 단백질이나 분자의 정확한 유용성의 결정은 매우 많은 지출을 요구할 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 분자 및 단백질에 대한 잠재적인 유용성은 이하 수단으로 큰 스케일로 생성될 수 있다. 분자는 게이지로서 유용성을 가질 수 있거나, 리드 또는 약물로서 유용성을 가질 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 존재하는 타겟 면적 레이아웃, 예컨대, 10, 50, 100, 1000 또는 어떠한 더 작은, 더 큰, 또는 중간 수가 결합이 선호되는지를 보기 위해 분자에 매치된다. 많은 분자들이 잠재적인 유용성을 갖는다고 판명될 것임이 예측된다. 일반적으로, 더 많은 매칭은 더 많은 연구이나, 성공 확률이 증가한다.
유사한 방식으로, 단백질의 맵핑은 단백질의 활성 면적 형태, 잠재적인 기질 및/또는 단백질에 영향을 줄 수 있는 잠재적인 약물에 대한 지시를 제공해 준다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 단백질의 기질을 결정함으로써, 단백질에 대한 유용성이 밝혀진다. 임의적으로, 단백질 활성 면적 레이아웃을 알려진 기질과 단백질의 구조와 비교한다.
이러한 방식으로, 라이브러리 및 개별적인 약물과 단백질은 예측되는 유용성을 갖는다고 언급될 수 있다. 예컨대, 단백질은 하기 단백질 패밀리 중 하나일 수 있다. GPCR's, 프로테아제, 키나제, 이온 채널 메신저 단백질 또는 생물에서 발견되는 기타 고분자.
9. 예시적 발견 응용
9.1 개요
이 섹션에서는, 본 명세서에 서술된 방법을 설명하기 위한 가능한 변형은 물론, 존재하는 발견 방법이 서술될 것이다.
약물 발견을 위한 많은 접근법이 알려졌음에도, 이하 두 가지의 주된 접근법이 일반적으로 존재하는 방법들을 포괄한다.
9.2 스크리닝에 기초한 약물 디자인
이 발견 방법은 많은 수의 분자에 대해 타겟을 스크리닝한 후, 어떠한 매치의 증강을 시도하여 약물을 생산함으로써 행해진다. 이 과정은 이하와 같다:
(a) 모든 타겟 단백질과 동일하게 상응하는, 스크리닝될 화합물의 일반적인 라이브러리를 제공한다. 이러한 라이브러리의 전형적인 크기는 대략 10당 하나의 크기로(10 인자) 일정하다. 현재의 정형적인 크기는 1-10 백만이다. 이 라이브러리 는 소유중이며, 독립적으로 각각의 회사에 의해 보유된다.
(b) 선택된 타겟에 대해 통합된 라이브러리를 스크리닝한다. 타겟과 연관되어 요구되는 유형의 적어도 약한 활성(전형적으로 1-100 μM의 농도에서 현저한 활성)을 나타내는 화합물을 찾는다.
(c) 히트기 발견되지 않으면, 이 과정은 여기서 끝난다. 명백하게, 이 경우는 종종 있으며, 70% 이상이 이 경우에 해당할 가능성이 있다. 히트가 발견되면, 최적화 단계가 개시되며, 이 때, 최종 생성은 타겟에 대해 강한 활성(전형적으로 nM 농도에서)을 갖는 화합물임이 예측된다. 이는 이하 두 방법 중 하나 또는 이들의 조합으로 행해진다:
1. 단지 하나의 히트만이 존재하는 경우 또는 모든 히트가 하나의 분자 테마의 변형인 경우, 히트의 많은 수의 유사체가 합성된다. 이 군의 화합물은 때때로 "포커스된 라이브러리"로 알려진다. 또한 타겟 단백질에 대해서도 스크리닝된다. 여기서의 목적은 화학적 모이어티를 확인함으로써 오리지날 히트의 활성을 증가시키는 방향 및 오리지날 히트 상에서 활성을 증가하는 위치를 정의하는 것이다. 이 과정은 QSAR(정량적 구조 활성 관계)의 개발로 알려져 있다.
2. 다수의 화학적 군이 히트로 확인되는 경우, 가능한 파마코포어(히트의 타겟에 결합시 직접 포함되는 분자 서브구조)을 확인하는 계산적 과정이 수행된다. 최적화를 위해 가능한 방향 뿐만 아니라, 주어진 분자 개시 포인트에 대한 실행 가능성을 나타낼 수 있다(관점의 물리적 포인트 및 관점의 합성 포인트 모두).
(d) 약물 유사 품질은 일반적으로 이 과정의 부산물이다. 라이브러리의 초기 스크리닝시 분자는 종종 약물 유사 품질을 소유하도록 선택된다. 최적화 과정 동안, 단지 부분적인 정보만이 직접적인 통제하에도 동시에 약물 유사 요구를 만족시키고, 활성이 거의 증가하지 않도록 이용가능하다. 이 과정에서 결론지워질 수 있는 최종 약물-후보자는 라이브러리 초기 스크리닝시의 히트 화합물과 매우 유사하다.
(e) 시험. 약물-후보자는 예컨대, 살았는 동물 모델 및 인간에서, 효능을 결정하기 위해 시험된다. 많은 약물 후보자는 이 포인트에서 실패하며, 변형에 대한 어떠한 기초도 결여하여, 완전히 실패한다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 상기 서술된 발명 방법은 상기 약물 발견 과정을 개선하는데, 예컨대, 하나 이상의 하기의 것들을 개선하는데 사용될 수 있다:
(a) 히트 속도. 상기 언급한 바와 같이, 대부분의 경우에, 새로운 타겟에 대해 히트가 발견되지 않는다. 타겟의 맵핑을 생성함으로써, 스크리닝에 사용된 리드가 더 잘 선택될 수 있다. 매우 낮은 친화도를 갖는 리드 조차 매우 약한 활성과 맵의 매칭이 조합하여 나타나기 때문에, 추가 개선을 위해 선택될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 게이지 라이브러리를 디자인하는 방법은 분자 라이브러리에 적용되어, 복제를 감소시키고, 결합 스페이스의 커버리지를 확인하는데 도움을 준다. 이는 예컨대, 라이브러리를 분석하여, 삼각형 스페이스내 게이지 및/또는 이 스페이스 내 홀수 분포 리드를 확인함으로써, 행해질 수 있다. 덧붙여, 과다한 중첩핑이 결정될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 라이브러리는 예컨대, 과다 한 가요성을 갖으며 알려진 결합 파트너가 존재하지 않기 때문에, 결합하지 않는 분자를 결정하기 위해 분석될 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 스크리닝이 스테이지에 있는 경우, 분자는 서로 덜 중첩하는 분자에 기초하여 각각의 스테이지에 대해 선택될 수 있다.
선택적으로 또는 부가적으로, 일부 결합 결과는 무시될 수 있으며, 예컨대, 높은 가요성을 갖는 분자는 너무 많은 노이즈를 첨가할 수 있으므로(여러 방식으로 많은 분자에 결합함), 가공의 첫번째 스테이지에서는 적어도 무시된다.
선택적으로 또는 부가적으로, 결합하는 게이지는 그 자체로 리드(및 많은 이러한 결합이 예측됨)로 사용될 수 있다. 종종 게이지 라이브러리는 집합 라이브러리에 비교하여 작으며, 상대적으로 작은 페널티를 갖고 이에 첨가될 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, "구" 라이브러리로부터의 결과는 최적화를 위한 초기 개시 포인트로 제공될 것이나, (그 전에) 최적화가 게이지를 사용한 스크리닝으로부터 얻어진 정보에 의해 이루어질 것이다. 가능하게, 게이지 라이브러리 결합 측정은 리드와의 상호작용을 갖는 타겟 상에서 수행된다. 이 유형의 분석은 리드(또는 라이브러리 유래의 분자)가 활성 면적과 상호작용하는지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다(예, 게이지 라이브러리의 결합에 영향을 주는지 여부 및 그 정도에 기초하여). 이 분석은 다른 결합 리드 및/또는 전혀 결합하지 않는 리드와 수행된 분석을 비교할 수 있다. 리드 화학의 효과는 하나 이상의 화학적으로 유사한, 그러나 비상호작용하는 리드의 존재하에 분석을 확인함으로써 결정될 수 있다.
(b) 프로세스 디렉팅(Process directing). 타겟이 맵핑되고, 리드 개시 포인트가 알려진 경우, 약물을 생산하는 리드를 증강하는 여러 방법이 여전히 존재한다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 타겟 기하학 및/또는 화학적 화학적 거동에 대한 지식은 변형 과정을 일으키고, 물리적 실험을 실제 실험으로 대체하고, 및/또는 (아마도) 무용한 리드를 컬링 아웃(culling out)하는데 도움을 주는데 사용된다. 덧붙여, 리드 변형의 다양한 결합적 생성은 타겟 레이아웃의 관점에서 의미있는(또는 가장 의미있는) 리드 변형만을 선택함으로써, 및/또는 리드의 3차원 구조에 기초하여(예, 리드 및 리드 변형에 의해 어떠한 삼각형이 나타나는지를 확인함으로써), 단순화될 수 있음을 주의해야 한다. 임의적으로, 결정된 레이아웃과 리드의 실제 결합 활성에 의해 예측되는 결과들간의 미스매치는 레이아웃을 수정하고, 리드의 화학을 더 잘 이해하고, 및/또는 약속을 보여줄 수 있는 다른 리드를 예측하는데 유용할 수 있다.
(c) 약물 회수. 약물이 최종 시험 스테이지에서 실패하더라도, 본 발명의 예시적인 구체예에서, 상기 방법은 실패의 이유를 결정하고, 및/또는 약물의 재엔지니어링에 대한 안내를 제공하는데 사용될 수 있다.
9.3 대안적인 스크리닝에 기초한 약물 디자인
화학적 게노믹스 또는 케모게노믹스는 최근에 매우 유명하게 되었다. 이들은 먼저 타겟을 찾고, 타겟에 대한 화합물을 찾는 것 대신, 반대 과정이 적용된다는 아이디어에 기초한다: 먼저, 표현형 결과(예, 암 세포의 선택적 죽음)에 대해 탐색된 전체 셀 분석에 대해 화합물을 스크리닝한다. 그 후, 활성 화합물이 발견되면, 타겟이 찾아진다. 이 접근법의 하나의 가능한 장점은 다중 타겟에 평형하게 작용하 는 것으로, 이에 대해 많은 것이 알려지지는 않았다. 그러나, 존재하는 라이브러리를 스크리닝하는 것이 히트를 발견하는 것을 보장할 수는 없다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 본 명세서에 서술된 게이지 라이브러리가 사용되며, 셀과 상호작용하는 다수의 게이지를 가질 것으로 예측된다. 이 상호작용이 약한 반면, 비명백한 수의 이러한 상호작용의 예측될 수 있다.
9.4 구조에 기초한 약물 디자인
이 방법은 분자 과정을 자극하는 정확한 모델링 소프트웨어가 사용될 것이 예측된다. 이 과정은 이하와 같다:
(a) 타겟 단백질의 정확하고 세부적인 3차원 구조를 얻는다. 일반적으로 X-선 결정학 또는 NMR 분석을 통해 행해진다(모두 실험적임). 계산적인 접근법 또한 존재하나, 일반적으로 정확하지는 않다.
(b) 이 단백질 구조의 활성 부위를 확인한다(항상 새롭고 비친숙한 타겟에 대해 용이한 것은 아님).
(c) 이 활성 부위의 관련된 결합 포인트(파마코포어 포인트로도 알려짐)를 확인한다. 약한(비공유) 결합이 일어날 수 있는 포인트가 존재한다. 잠재적인 리간드가 nM 친화도를 위해 동시에 이들 포인트의 수(일반적으로 6개 이상)를 만족시켜야 한다.
(d) 기하학적으로 및 충분한 약ㄹ작용단 포인트를 만족시키도록 활성 부위를 "피트"하는 분자를 디자인한다. 이 스테이지 및 이전 스테이지 모두는 "도킹" 또는 분자-메카닉스 유형 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 수행한다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 여기 서술된 발명 방법은 상기 약물 발견 과정을 개선하는데 사용될 수 있으며, 예컨대 하나 이상의 하기의 것에 의한다:
(a) 링크된 구조. 단백질의 3D 구조는 많은 경우에 명백히 그들 자체로 거의 사용되지 않는다. 많은 경험들은 이러한 정보(예, 기하학적 정보)에만 기초하여 강한 결합제를 디자인하는 것이 어려움을 보여주었다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 결합된 리간드를 갖는 타겟의 3D 구조에 대해 유용한 정보가 존재함을 주목해야 한다. 이러한 리간드는 처음에는 알려지지 않았으므로, 본 발명의 예시적인 구체예에서, 타겟에 결합하는 게이지가 이러한 리간드를 대신해서 사용되며, 현저한 수의 이러한 결합 게이지가 발견될 것임이 예측된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 게이지 결합 과정이 적용되고, 링크된 상이한 게이지를 갖는, 타겟은 가능한 여러번 모델화된다(예, NMR 또는 X-선 결정학을 사용). 링크된 게이지를 갖는 타겟 면적의 형태는 본 기술 분야에 알려진 방법을 사용하여 강한 결합제를 디자인하는데 유용할 것으로 예측된다. 가능하게, 공지된 방법을 변형하여, 예컨대, 상이한 게이지의 상이한 결합 위치에 의해 초래되는 상이한 배열의 결과를 조합할 수 있다. 임의적으로, 다중 결합 게이지(예, 5, 10, 25, 50, 100 또는 더 작은, 중간 또는 더 큰 수)의 제공은 타겟의 결합 모드(들)을 결정하며, 부분적 결합 모드 또한 제공함으로써 이해를 증강시키는데 도움을 줄 것이다. 일반적으로, 더 많은 게이지의 제공은 더 많은 작업을 의미하나, 분석의 정확성을 증강시킬 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 다수의 게이지 유래의 링크된 구조 결과들은 예컨대, 참조로 타겟과 중첩(superposition)에 의해 조합된다. 이 중첩으로 타 겟의 결합 면적의 전체 모델을 수득할 수 있으며, 및/또는 부분적 배열이 아닌 전체적으로 결합한 배열이 각각의 게이지에 의해 제공될 수 있다.
(b) 비교. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 시뮬레이션 모델에 의해 결정된 활성 면적의 형태는 맵핑 과정에 의해 결정된 면적의 형태와 비교한다. 이들 둘 간의 차이는 맵핑/재구축 방법을 정정하거나, 시뮬레이션 모델을 정정하는데 도움을 줄 수 있다. 임의적으로, 시뮬레에션 모델은 대안적인 재구축을 선택하고, 및/또는 재구축을 미세 튜닝하는데 도움을 주는데 사용되며, 예컨대, 보다 정확한 거리를 계산하고, 및/또는 결합에 참가할 수 있느 가능한 모이어티를 나타내는데 도움을 준다.
(c) 결합 포인트의 확인. 일반적으로, 모델링 소프트웨어는 단백질 타겟에서 결합 포인트를 예측하는데 충분히 정확하지 않다. 또한, 활성 면적은 확인되기 어려울 수 있다. 이는 신규한 타겟의 경우에는 더욱 그러하다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 상기 방법은 예컨대, 게이지의 표준 분석 라이브러리를 사용하여, 잠재적인 결합 포인트/모드를 실험적으로 확인함으로써, 이들 문제점 중 하나 또는 양자를 교모히 회피한다. 그 후, 이들 활성 면적은 독킹 소프트웨어를 사용하여 보다 깊게 분석되어, 예컨대, 특이적 타겟에 대한 새로운 화합물의 친화도를 예측한다.
9.5 리간드의 모듈 어셈블리
Sunesis inc.에 의해 명백히 사용되는 이 방법은 친화도를 나타내는 부분들로부터 리드를 구성하여 수행된다. 이 과정은 이하와 같다:
(a) "링커 포트"(즉, 링킹이 용이하게 구현될 수 있는 분자 상의 위치)를 포함하는 소분자 단편의 유한 라이브러리를 합성한다. 앞서 약리학적으로 "흥미있는" 것으로 확인된 전형적인 소분자들이 존재하며, 이는 표준 "링커 포트"에 포함한다.
(b) 극도로(~1 mM) 낮은 친화도를 찾기 위해 타겟 단백질에 대해 소분자를 스크리닝한다. 이 단계가 전형적으로 문제가 된다.
(c) 친화도의 증가를 위해, 2개 이상의 단편의 군을 이들의 "링커 포트" 성분을 통해 링크한다. 두 단편간의 거리, 즉, 링크된 체인의 길이는 다양하며 최적화될 수 있다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 여기 서술된 발명 방법은 상기 약물 발견 과정을 개선하는데 사용될 수 있으며, 예컨대 하나 이상의 하기의 것에 의한다:
(a) 소단편은 현재 소모적으로 보일 수 있는 어떠한 로직을 사용하여 본 기술 분야에서 디자인되지 않으며, 즉, 전형적인 다이버시티 메트릭스가 사용되나(표준 스크리닝 라이브러리로서), 이는 유한 리스트를 내지 않는다. 결론적으로, 일반적인 스크리닝 라이브러리에 대해서 조차도 히트는 거의 발견되지 않는데(일반적 타겟에 대해), 이는 매우 낮은 친화도가 예측되기 때문이며, 이로서 많은 기술적 문제점들을 가진다(예, 용해도). 본 발명의 예시적인 구체예에서, 세트의 단편은 스페이스의 스패닝에 기초하여 선택된다. 예컨대, 단편은 모이어티의 쌍(또는 트리플렛)일 수 있으며, 가능성 스페이스를 스패닝하도록 선택된 거리와 모이어티 유형을 갖는다.
(b) 기하학, 즉 두 약한 결합 모이어티 산의 적절한 거리 및 방향은 전체적 으로 본 기술 분야의 초기 스트리닝 결과에서 존재하지 않는 것이다. 링킹 스테잉지에서, 단지 매우 제한된 기하학 변형만이 시도될 수 있다(즉, 링커의 길이). 본 발명의 예시적인 구체예에서, 게이지 라이브러리의 결합은 단편을 어떻게 구성하고, 어떠한 단편을 구성하고, 이 단편간의 거리를 얼마로 할지를 결정하는데 도움을 주는 기하학적 힌트(또는 완전한 모델)을 제공하는데 사용된다. 이는 또한 단편을 링크시 사용되는 링커의 유형을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 이는 또한 적절한 구조에 의해 떨어진 결합 게이지의 결합 부분을 포함하는 새로운 분자를 합성하는데 사용될 수 있다(예, 공지된 약물상의 변형).
10. 예시적 비-발견 용도
상기 측정 방법들은 또한 약물 발견이 아닌 다른 용도에 적용될 수 있다. 일부 용도에서는 상이한 게이지 세트가 요구될 수 있다.
본 발명의 한 예시적인 구체예에서, 이 측정 방법은 독성을 평가하는데, 예컨대, 어떠한 약물이나 잠재적인 독소와 역으로 상호작용할 수 있는 하우스키핑 단백질을 확인하는데 사용된다. 이는 산업 또는 가사 화학물질의 독성을 결정하는데 유용할 수 있다.
본 발명의 다른 예시적인 구체예에서, 이 측정 방법은 예컨대, 항체 및/또는 물질상에 결합 위치를 확인함으로써, 물질 및/또는 세포에 대한 항체 친화도를 예측하는데 사용된다.
본 발명의 다른 예시적인 구체예에서, 이 측정 방법은 개체, 예컨대, 바이러스, 리켓치아 바디, 벌레, 원생 동물, 진균, 아메바 또는 박테리아의 외부를 맵핑 하는데 사용된다. 이는 백신의 개발에 유용할 수 있으며, 예컨대, 이 백신은 단백질의 형태가 변하지 않는 경우 보다 유용하다. 병원체의 외부의 어떠한 결합 면적의 부분이 변하지 않는지를 결정함으로써, 이러한 결정은 백신화 용도에 사용할 병원체의 특정 단백질을 선택하고, 유용한 백신을 생성할 기회를 평가하는데 도움을 줄 수 있다. 자가면역 반응을 예방하기 위하여, 존재하는 백신 물질의 활성 면적은 신체의 단백질의 패턴과 너무 과도하게 유사한 패턴이 있는지를 살펴보기 위해 맵핑될 수 있다. 이러한 매칭은 개인의 유전적 물질에 의존할 수 있음을 주의해야 한다.
절대적인 측정에 대해 선택적으로, 본 발명의 일부 구체예에서, 상기 방법은 상대적인 측정을 결정하는데, 예컨대, 상이한 조건하에 단백질내 형태 변화를 측정하는데 사용된다. 동일한(또는 상이한-예, 새롭게 예측되는 측정을 매치하기 위해) 결합 측정이 상이한 조건하에서 단백질에 적용될 수 있다. 가능하게, 보다 가요성 게이지 및/또는 덜 안정한 게이지가 이 응용에 사용된다.
본 발명의 다른 예시적인 구체예에서, 상기 측정 방법은 해충이나 잡초의 일부 유형에만 결정적이라고 알려진 단백질에 영향을 줌으로써 타겟-특이적인, 살충제 및 제초제와 같은 새로운 농업 화학물질을 찾는데 사용된다. 선택적으로 또는 부가적으로, 인공 호르몬은 식물 세포에서 타겟을 매치하기 위해 개발되고 있다.
11. 선행 정보의 사용
상기 방법은 서술되었으며, 일부 예에서는 타겟에 대해 실질적으로 정보가 없는 중성적인 개시 포인트를 가정하는 블라인드(blind) 과정으로 서술되었다. 일 부 경우에는, 다양한 출처에서 및/또는 타겟의 앞선 측정으로 수집된 타겟에 관한 선행 지식이 존재한다. 이러한 선행 정보는 여러 방식으로 사용될 수 있다. 이하는 일부 예이다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 선행 정보는 여러 대안을 제안하기에 충분하다. 재구축이 존재 또는 부존재하는 경우, 게이지 라이브러리와의 결합 측정은 대안들간의 선택, 예컨대, 리드의 어떤 부분이 타겟과 상호작용하는지 모델간의 선택이나 2개의 타겟 면적 레이아웃 재구축간의 선택에 대한 충분한 정보를 제공할 수 있다. 임의적으로, 결과적으로는, 게이지 세트가 모델들 중 하나에 의해 요구되는, 및/또는 구별되는 게이지만 감소시킬 수 있다.
다른 예에서, 타겟의 결정학, NMR, IR 스펙트럼 및/또는 화학적 성질은 예컨대, 모호성을 해결하고, 및/또는 데이타의 결여를 극복하기 위해, 상기 과정에 사용된다. 한 예에서, 이 방법은 하나 이상의 게이지가 타겟에 실제로 어떻게 결합하는지를 보여준다. 다른 예에서, 이들 방법 또는 기타 선행 지식들은 상기 서술된 스코어에 기초한 재구축 대신, 재구축될 어떠한 구조에 가해진다. 예컨대, 분석 데이타에서 달리 재구축되지 않은 어떠한 서브-형태(예, 4면체 포션)를 포함하도록 구조에 가해진다.
다른 예에서, 타겟의 부분이 알려진 경우, 측정이 단지 알려지지 않은 포션에만 적용되도록, 알려진 부분을 차단하는 기질과 반응될 수 있다. 선택적으로, 공지된 포션에서의 상호작용의 통계치는 결합 통계치를 비공지된 포션에서의 구조와 조합하는데 도움을 주도록 사용될 수 있다. 예컨대, 컴퓨터 모델 또는 유사체 타겟 은 공지된 포션에 어떠한 게이지가 결합하고 어떠한 강도로 결합하는지에 대한 예측을 제공하는데 사용될 수 있다. 분석 결과 분석에서, 공지된 면적에 결합하는 게이지 및/또는 분석시 감소되는 이들의 결합 강도는 무시되고, 분석에 사용되지 않는다. 임의적으로, 비공지된 면적에 결합하기 위한 모이어티 및/또는 어떠한 크기의 삼각형이 남지 않게 되는 경우는, 게이지가 고려에서 제거되지 않는다. 선택적으로, 라이브러리는 전체적으로 사용되며, 예컨대, 앞서 언급한 바와 같이, 한번에 100,000 분석을 사용하여 동시에 스크리닝하는 것이 현재 기술이다.
다른 예에서, 반복적인 측정 방법이 사용되는 경우, 선행 정보는 바람직한 개시 포인트에 대한 식견을 제공할 수 있다.
임의적으로, 선행 정보는 예컨대, 결합 환경을 다양화 함으로써, 결합 과정을 변형시키기 위한 입력값으로 사용된다.
다른 예에서, 선행 정보는 측정 동안 사용되는 환경 조건을 조절하는데 사용되는데, 예컨대, 유사한 단백질로 시도된 앞선 분석에서의 정보를 사용하여, 어떠한 환경 조건이 결합을 제공하는지, 및/또는 적어도 간섭하지는 않는지를 나타내준다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 선행 정보는 특정 타겟을 더 잘 측정하기 위한, 특이적 스카폴드, 모이어티 및/또는 게이지의 디자인에 사용된다. 이 분자는 예컨대, 앞서 공지된 분자를 선택하여, 특별히 디자인되거나, 및/또는 서브-라이브러리가 구성될 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 스카폴드는 스카폴드에서의 변화로 인해, 삼각형의 측면에서의 작은 차이 때문에(예, 0.5 Å), 이러한 서브-라이브러리에 대해 선택된다. 정규의 맵핑 과정에서, 이러한 차이는 중요하지 않을 수 있으나, 고-분해능 맵핑시, 일부 타겟의 경우(예, 결합이 약한 경우)에는 중요할 수 있다. 유사하게, 세트의 게이지는 더 정밀한 분해능에서 화학적 거동 및/또는 크기의 어떠한 범위를 포괄하도록 제공될 수 있다.
12. 반복적인 측정
선행 정보의 용도와 유사한 일부 수단에서, 반복적인 측정은 앞선 측정 단계가 예컨대, 현 단계를 더 잘 조율하거나 어떤 가능성을 배제하는데 사용되게 한다.
본 발명의 일부 구체예에서, 한 단계 측정 대신, 예컨대, 상기 일부 구체예에서 서술한 바와 같이, 반복적인 측정이 사용된다. 이 방법의 한 예에서, 더 낮은 분해능의 재구축이 생성된다. 그 후, 부가적인 분석이 동일하거나 상이한 게이지 라이브러리를 사용하여 수행되며, 더 높은 분해능의 재구축이 제공된다. 더 앞선 재구축이 사용될 수 있는데, 예컨대, 재구축 과정의 개시 포인트로 및/또는 부가적인 분석에 사용되는 게이지를 선택하는데 도움을 주기 위해 사용된다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 이러한 반복적인 방법은 예컨대, 단일 완전 분석을 수행하는데 비용 및/또는 시간이 막대한 경우 사용된다.
본 발명의 예시적인 구체예에서, 반복적인 측정은 제2 세트의 측정보다 제1 세트의 측정에서 보다 가요성 게이지를 사용한다(이하 서술됨). 선택적으로 또는 부가적으로, 상이한 서브셋의 게이지가 상이한 세트의 측정을 위해 사용된다.
스테이지 간의 차이는 예컨대, 상호작용 위치가 놓여진 재구축의 정확성일 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 이 차이는 정확성, 예컨대, 상호작용 위치 의 결합 강도 또는 2개의 결합 위치들간의 거리일 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 예컨대, 소수성 결합 크기 및 방향성 결합에 대한 커버리지에 대한 상기 가정은 후자의 재구축 반복에 보다 엄격하며, 예컨대, 15 방향성 결합을 제공한다. 그러나, 모든 측정이 재수행에 요구될 필요는 없다. 대신, 모델에서 변화가 예측되는 상호작용 위치에 결합하는 게이지 만이 사용된다. 본 기술 분야에 알려진 다양한 검색 방법이 분석 및 재구축 과정의 집합점을 결정 및/또는 제공하는데, 예컨대, 힐-클라이밍(hill-climbing)을 보조하는데 사용될 수 있다.
13. 게이지, 물성
13.1 개요
게이지의 여러 가지 용도를 상기에서 설명하였으며, 이들 용도중 몇몇은 완전 게이지 라이브러리 (예, 완전 스패닝 및 충분한 해상도를 지님)를 사용할 수 있고, 몇몇은 그 대신에 또는 추가로 부분 라이브러리를 사용할 수 있다. 여러 가지의 이슈중 1 이상은 임의로 이러한 라이브러리의 디자인에서 임의로 고려할 수 있다. 게이지, 게이지 디자인 및/또는 게이지 세트를 디자인 및/또는 선택할 경우 임의로 사용할 수 있는 이러한 이슈 및 고려사항들의 예를 하기에서 설명하고자 한다. 몇몇의 이슈는 개개의 게이지의 성질 및 세트로서 게이지의 성질에 관한 것으로 알려졌다. 게이지의 완전 세트의 디자인 (및/또는 선택)은 다중의 이슈 및 다양한 트레이드오프(tradeoff), 예를 들면 하기에 설명된 예시의 게이지 세트에서 나타난 바와 같이 설명할 수 있다. 이러한 이슈는 하기에서 실험하였다. 일반적으로, 게이지 세트에서 몇몇의 게이지조차 유용하지 않기는 하나, 이는 일반적으로 전체 로서 게이지 세트의 유용성을 손상시키지는 않는 것에 유의한다.
도 4A에는 예시의 게이지 (400)가 도시되어 있다. 통상의 게이지 세트는 커다란 복수의 게이지를 포함한다. 가능하다면, 모든 게이지는 하기에서 설명하는 바와 같은 기본적인 공통의 디자인을 공유하고 있기는 하나, 이는 필수 사항은 아니다. 또한, 측정에 유용한 다수의 게이지, 게이지 디자인 및 게이지 세트가 될 수 있다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지 세트의 상당 부분은 스카폴드로 지칭하는 소수의 기본 분자의 순열에 기초한 것이다. 이러한 디자인 방법에서, 스카폴드는 다수의 부착점을 포함하며, 스카폴드를 선택하고, 각각의 게이지는 부착점에서 여러 가지의 모이어티를 장착하여 생성된다. 이러한 접근법의 잠재적인 잇점의 하나는 적은 수의 상이한 화학 방법이 라이브러리를 합성하는데 필요하다. 또다른 잠재적인 잇점으로는 생성된 라이브러리가 예측 가능성이 예를 들면 분석에 사용되는 환경내에서 반영되는 더욱 큰 화학적 양상을 지닌다는 점이다. 또다른 잠재적인 잇점은 모이어티 사이의 예측 가능성이 더 크고 및/또는 조절된 거리의 세트를 얻을 수 있다는 점이다. 또다른 잠재적인 잇점은 스패닝 라이브러리를 디자인하는데 있어서의 단순성이다. 또다른 잠재적인 잇점은 라이브러리 또는 라이브러리 부분에서의 스패닝을 확인하는 것이 용이하다는 점이다. 또다른 잠재적인 잇점은 임시 결실 또는 소정의 측정의 이와 같은 유형의 순열 (가능한한 라이브러리에 대하여 신규한 스카폴드를 사용함) 지지 세대를 사용하는 점이다. 한 경우에 있어서, 예를 들면, 특정의 거리를 갖는 신규한 게이지는 기존의 스카폴드를 개질시켜 생성된다. 본 발명의 모든 구체예에서 이들 잠재적 잇점이 모두 예상되지는 않는 것에 유의한다.
해당 라이브러리에 대하여 부분은 스카폴드를 기초로 할 수 있으며, 다른 부분은 예를 들면 기존의 분자 라이브러리를 선택 형성하는 것과 같은 기타의 수단에 을 사용하여 생성되고 및/또는 특정의 성질을 갖는 분자를 맞춤 생산하기 위하여 시도되는 당분야에 공지된 각종의 분자 구조, 디자인 및 합성 방법을 사용하여 구조되는 것으로 이해한다. 또한, 전체 라이브러리는 비-스카폴드계가 될 수 있다. 또한, 모든 스카폴드계 라이브러리가 전술한 잠재적 잇점의 전부, 일부 또는 심지어 임의의 것을 제공하지는 않는 것으로 이해하여야 한다.
13.2 스카폴드
도 4A에서, 게이지 (400)는 4개의 모이어티가 가능한 더욱 잠재적인 부착점 4개에서 부착되는 스카폴드 (402)를 포함하는 것으로 도시되어 있다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지 (400)는 모이어티 사이의 거리 범위를 스패닝하기 위하여 선택한다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 이용 가능한 부착점에서의 모이어티의 연결 위치를 변경함으로써 각종의 모이어티간 거리를 단일 스카폴드에 대하여 고정시킨다. 일정 범위의 가능한 스카폴드를 제공함으로써 더 큰 범위의 가능한 값을 임의로 달성한다. 그러나, 스카폴드가 그 자체로서는 필요하지 않다는 것에 유의한다. 대신, 적어도 본 발명의 특정의 구체예의 경우, 스카폴드를 사용하여 라이브러리를 조합하여 생성하는데는 비용 효율성면에서 더 클 수 있다. 이는 도 4B에서 임의의 스카폴딩을 참조하지 않고도, 이들 사이의 거리 및 모이어티에 의하여 정의되 는 삼각형으로서 나타나는 것이 예시되어 있다.
그러나, 본 발명의 예시의 구체예에서, 다수의 상이한 게이지를 구조하는 것에 스카폴드가 제공된다. 다수의 상이하거나 또는 동일한 모이어티는 조합 화학의 상대적으로 표준화된 방법을 사용하여 가능한한 일반적으로 공지된 화학적 성질 (예, 용해력, 증기압, 안정도)을 갖는 일정 범위의 게이지를 생성함으로써 스카폴드상의 상이한 위치에 선택적으로 부착될 수 있다.
본 발명의 특정의 구체에에서, 스카폴드(들)는 모이어티에서 정의된 삼각형 형상(들)에 또는 이로부터 연장되지 않도록 선택한다. 대안으로 또는 특정의 경우에서, 스카폴드 및/또는 모이어티의 일부는 결합을 방해하며, 그리하여 입체적 충돌을 야기할 수 있다. 일정 범위의 스카폴드를 제공함으로써, 입체적 충돌은 특정의 게이지에 대하여 배제될 수 있거나 및/또는 입체 충돌의 원인을 측정할 수 있다.
본 발명의 특정의 구체예에서, 스카폴드 기하 및/또는 화학이 중요하다.
임의로, 삼각형을 결합하는 규정에서의 스카폴드의 참여는 게이지 세트의 디자인에서는 무시한다. 또는, 스카폴드 화학 활성은 1 이상의 모이어티를 제공하기 위하여 세트의 디자인중에 나타난다. 임의로, 결합, 반발 및/또는 간섭 결합을 제공하는데 있어서의 스카폴드의 효과는 재구성 또는 분석중에 고려된다. 대안적으로 또는 추가로, 스카폴드의 기하는 예를 들면 입체 충돌에 대한 원인을 측정하기 위하여 분석중에 고려한다.
대안적으로 또는 추가로, 삼각형 결합 측정은 타겟에 아마도 노출되지 않는 삼각형의 임의의 결합 (예, 게이지 기하에 기초함)을 무시한다.
13.3 게이지의 체적 기하
일반적으로, 삼각형은 스카폴드의 평면 (필요할 경우)이 될 수 있거나 또는 아닐 수 있는 평면을 형성한다. 본 발명의 구체예에서, 게이지를 라이브러리에 포함시키기 위하여 선택할 경우, 이들은 한 평면에서 또는 특정의 기타의 바람직한 적합성이 되도록 선택한다. 평면 배열은 본 발명의 특정의 구체예에서 바람직하지 않은, 다중 안정한 (예 등각 변형) 분자가 포함되는 것을 방지하는 잠재적인 잇점을 갖는데, 이는 이들이 분석을 혼동시킬 수 있거나 및/또는 결합 가능성을 감소시킬 수 있기 때문이다. 가능하게는, 게이지의 세트를 제공하여 일정 범위의 가능한 비평면형 배향을 커버하도록 한다. 특정의 구체예에서, 이는 등각 변형을 나타내는 분자를 선택하는 것보다 더욱 바람직하다. 등각 변형을 갖는 분자는 기타의 방법, 예를 들면 각각의 잠재적 게이지를 분석하여 배제시킬 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 게이지의 다른 부분이 등각 변형을 나타내더라도, 게이지는 특정의 삼각형 또는 게이지의 치수가 변형되지 않도록 선택한다. 임의로, 게이지에서의 특정의 삼각형은 삼각형이 등각 변형을 나타내는 것을 확인하거나 또는 1 이상의 이의 모이어티의 결합에 가요부를 첨가하여 에너지적으로는 그럴 것 같지 않은 것을 결합시켜 중립화시킬 수 있다. 그러나, 이와 같은 게이지의 정확한 변형은 게이지의 소크기 또는 게이지 및/또는 기타의 삼각형의 기타의 부분에 대한 가능한 영향으로 인하여 가능하지 않을 수 있는 것에 유의한다.
13.4 가요성
게이지의 가요성은 게이지 매칭에 의하여 제공되는 정보량 및, 타겟으로의 게이지의 친화도 모두 또는 이중 하나에 불리하게 영향을 미칠 수 있다. 가요성 분자는 결합될 부착점을 더 쉽게 찾을 수 있어서 증가된 가요성은 적어도 몇몇의 경우에서는 엔트로피로 인하여 분자의 결합의 전체적인 가능성을 감소시키게 된다. 또한, 가요성 분자의 결합은 경질 분자의 결합보다 덜 정확한 정보를 제공한다.
그래서, 본 발명의 예시적인 구체예에서, 가요성 게이지를 사용하여 다수의 상호작용 위치 레이아웃을 매칭할 수 있기는 하나, 적어도 일부의 상대적으로 경질인 게이지는 이러한 게이지를 사용한 측정이 더욱 정확하게 되도록 게이지 라이브러리에 대하여 선택한다. 임의로, 실질적으로 게이지 세트에서의 모든 게이지는 실질적으로 경질이다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지는 모이어티 사이의 거리가 크게 변형되지 않는다는 점에서 병진 운동에 대하여 경질이다. 대안적으로 또는 추가로, 게이지는 모이어티의 상대적 배향이 변형되지 않는다는 점에서 회전 운동에 대하여 경질이다. 임의로, 가요성은 예를 들면, 다소 특이성이 될 수 있는 모이어티를 선택하여 모이어티의 화학적 특이성을 연장시킨다. 예를 들면, 하나의 작용기만을 갖는 모이어티를 선택할 수 있다. [즉, 소수성의 경우 t-부틸 또는 비-방향족환, 예, 시클로헥산을 선택하고, 수소 결합의 경우 히드록실 (OH) (공여체 및 수용체 모두가 됨)을 선택하거나 또는 그 반대로 함].
그러나, 본 발명의 예시의 구체예에서, 소정 가요도는 예를 들면 게이지 사이의 중첩을 확인하기 위하여 제공된다. 일례에서, 가요도는 타겟에서의 한쌍의 모이어티가 이들 사이의 상이한 거리로 게이지에서의 다중 쌍의 모이어티에 의하여 매칭되도록 하기에 충분하다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지는 타겟에서의 모이어티 사이의 각각의 거리가 다소 더 짧은 거리를 갖는 기이지에 의하여 그리고 다소 긴 거리를 갖는 게이지 모두에 의하여 매칭될 수 있도록 디자인된다. 가요도는 게이지가 타겟에서 모이어티 레이아웃을 매칭시킬 수 있도록 게이지를 굴곡 또는 연신시키는데 필요한 비교적 적은 양의 에너지를 필요로 하도록 정의할 수 있다. 관련 에너지 레벨은 예를 들면 분석 감도, 게이지 농도 및/또는 분석 환경에 따라 달라질 수 있다.
임의로, 적어도 작은 수의 게이지는 이용 가능하지 않은 게이지에 대하여 보상하기 위하여 가요성이어야 한다. 예를 들면, 본 명세서에서 설명한 바와 같이 회전 운동 가요성은 수소 결합 참여체 및/또는 방향족환에 대하여 가능할 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 가요성 게이지를 사용하여 거친 정도의 정보를 보호하며, 이는 차후에 경질 게이지를 사용한 미세 조정될 수 있다. 임의로, 감소된 양의 정보 (예, 결합의 결여 및/또는 낮은 정확도에 의하여)는 게이지의 과잉 및 게이지에서의 삼각형 측정에 대하여 보상된다.
전술한 삼각형이 결합된 측정 방법은 경질 삼각형에 상당히 많은 중량을 제공한다는 것에 유의하여야 한다. 단일 게이지에서 삼각형은 상이한 경질도를 지닐 수 있는 것에 유의하여야 한다.
본 발명의 예시의 구체예에서, Accelrys (구 MSI)로부터의 Catalyst 소프트웨어를 사용하여 게이지의 경질도를 평가하였다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 적어도 20%, 40%, 60%, 80% 또는 임의의 더 적은, 중간의 또는 더 큰 비율의 게이지는 경질이다. 일반적으로, 더욱 경질인 게이지를 사용할 경우, 이들은 본 명세서에서 설명한 방법을 사용하여 분석하는 것이 용이하다. 그러나, 예를 들면 이러한 분자가 약물과 유사하거나 또는 스크리닝에 적합하도록 하는 것으로 알려진 기타의 성질을 갖는 경우, 이러한 게이지는 사용 가능하지 않을 수 있거나 및/또는 비-경질 분자를 사용할 여러가지의 이유에 대하여 바람직할 수 있다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 실질적으로 경질 분자 (또는 결합)는 단일의 엔트로피 구조를 가지며 그리고 수소를 제외하고 20 ㎉/몰 미만을 사용하여 1 Å 초과로 변화되는 결합이 없는 분자로서 정의된다. 본 발명의 또다른 구체예는 경질도가 적어서, 예를 들면 10 ㎉/몰, 15 ㎉/몰, 30 ㎉/몰, 40 ㎉/몰 또는 임의의 더 작은 값, 중간의 값 또는 더 큰 값의 에너지의 적용으로 더 큰 이동, 예컨대 0.8 Å, 1.5 Å, 2 Å 또는 더 큰 값, 더 작은 값 또는 중간 값이 가능케 된다. 절대적으로 경질 분자는 일반적으로 가능하지는 않은 것으로 이해한다. 그 대신, "실질적으로 경질"이라는 용어를 청구범위에서 사용하였다. 분자가 경질이 적어질수록, 이들은 이의 결합의 의미에서 더 큰 곤란성으로 그리고 더 적은 특이성으로 결합할 수도 있다. 그러나, 덜 경질인 분자는 예를 들면 적용범위를 얻기 위하여 또는 이를 확보하는데 사용하기가 더 용이해질 수 있다.
통상적으로, 경질 분자는 즉 말단중 하나 (예, 몇몇의 경우에서 회전이 중요치 않은 경우, 단일 원자 또는 단일 모이어티, 예컨대 NH2)에서 "말단" 원자를 결합 시키거나 또는 고리의 일부분이 되는 것이다. 일단 고리가 예를 들면 특정의 경우에서 5 또는 6 개의 원자 이상으로 지나치게 성장하게 되면, 고리는 가요성을 띠게 된다. 또한, 원자가 단일 결합에만 참여하게 되는 2개 이상의 단일 원자가 존재하지 않을 경우 (즉, 고리에서의 임의의 원자가 고리의 일원이 아닌 원자에 이중 결합에 의하여 그 자체에 결합되어 있는 경우, 이 또한 고리의 분절을 경질화시킬 수 있음), 커다란 고리는 경질이 될 수 있다. 단일의 공유 결합은 고리의 일부가 아닌 한 자유롭게 회전한다.
13.5 게이지 길이
본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지 변 길이 (즉, 모이어티의 중량 중심간의 거리)는 소분자 약물의 상호작용 위치 및/또는 크기 사이의 예상 거리 범위를 적용하도록 선택한다. 또는, 예를 들면, 비-소분자 약물의 경우, 소분자 약물에 대하여 상이한 범위를 선택할 수 있다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 선택된 범위는 2 Å∼12 Å이다. 또다른 실시예에서, 범위는 10 Å 이하 또는 8 Å이하가 된다. 대안적으로 또는 추가로, 이러한 범위는 3 Å 이상 또는 4 Å 이상이 된다. 특정의 경우에서, "외부 길이" 또는 "내부 길이"가 유용할 수 있는데, 이는 삼각형에 참여하게 되는 외부 또는 내부로부터 정의된다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 샘플링은 샘플링 해상도를 도모하기 위하여 분자에 필요한 에너지 비용을 균일하게 샘플링하기 위하여 선택한다. 예를 들면, 제1의 삼각형 변이 x Å이고, 제2의 삼각형 변이 y Å인 경우, 제1변이 차지하는 거리의 범위는 제2의 변이 차지하는 거리 범위로서의 범위에 맞도록 하기 위하여 분자를 변형시키는데 동일한 양의 에너지를 필요로 하여야 한다. 일반적으로, 이는 분자가 커질수록, 동일한 에너지량에 대한 결합 범위가 증가한다는 것을 의미한다. 임의로, 허용된 에너지양은 분석 과정의 변수가 되며, 타겟 및/또는 게이지는 예를 들면 게이지에 의한 검출 가능한 결합을 형성하도록 하는데 사용된다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 이러한 범위는 중간 크기로 적용되어 적어도 하나의 게이지가 각 쌍의 모이어티에 대하여 각각 모이어티내의 거리를 부합하게 한다. 대안적으로 또는 추가로, 2 이상의 게이지 또는 게이지 변은 모이어티 기하에서 유사하게 된다. 또는, 단 2개의 게이지 변이 부합된다. 상이한 환경은 상이한 수의 게이지를 지시할 수 있는데, 예를 들면 특정의 결합은 하나의 온도에서는 가요성이 더욱 커지게 되지만, 다른 온도에서는 그렇지 않게 될 수도 있다.
게이지에 의한 거리의 샘플링은 이러한 범위에서 고르게 되거나 또는 변화될 수 있으며, 예를 들면 상이한 삼각형 변 길이를 얻기 위하여 삼각형 사이의 변화되는 스카폴드의 효과로 인하여 지수형으로 및/또는 단계형으로 변화될 수 있다.
삼각형에서의 필수 관계로 인하여, 즉 임의의 2 개의 변의 길이의 합이 나머지 하나의 변의 길이보다 커야 한다는 관계로 인하여 특정의 변 길이 세트는 단일 삼각형에서 조합이 될 수 없다는 점에 유의한다.
13.6 환경 안정성
본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지는 조절된 pH, 온도 및 이온 함량을 비롯한 정상의 생리저구 조건하에서 타겟에 적용된다. 그래서, 이들은 표준의 환경에서만 정확하게 수행되도록 선택될 수 있다.
그러나, 특정의 구체예에서, 테스트 범위는 정상적으로 존재하는 생리적 조건에 부합되지 않을 수도 있다. 특정의 예에서, 약물의 소정의 성질은 고열 온도에서 활성을 나타낼 수 있거나 또는 열이 있는 환자의 경우 정상의 생리적 온도에서 그러하지 않을 수도 있다.
특정의 게이지 세트를 비생리적 조건에, 예를 들면 특정의 게이지를 다른 게이지로 대체하는데 사용할 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 상대적으로 안정한 게이지 세트를 제공할 수 있는데, 이는 광범위한 환경에 대하여 동일한 양상을 나타낸다. 대안적으로 또는 추가로, 게이지 성질이 변화될 경우조차, 변화가 공지되어 있고 스패닝이 유지되는 경우, 환경 영향에 대하여 설명하기 위하여 재구성 방법 (예, 삼각형 공간에서의 위치 및/또는 폭)을 조절할 수 있다.
또다른 가능한 환경적 변수로는 사용한 용매의 유형이 있는데, 특정의 게이지가 수용성이 아닐 수도 있기 때문에 분석에서는 비표준 용매를 사용할 수도 있다.
또다른 실시예에서, 타겟은 등각 변형을 나타낼 수 있는데, 이는 환경에서의 작은 변화하에서 예컨대 칼슘 이온의 농도를 측정할 것이 요구된다. 게이지는 이러한 변화에 대하여 타겟 단백질과 동일한 감도를 나타내지 않는 것이 바람직할 수 있다.
대안적으로 또는 추가로, 게이지는 상이한 환경에서 변화되도록 디자인하거나 또는 선택하여 예를 들면 단일 게이지가 상이한 환경에서 각각 다수의 측정이 가능하도록 한다.
13.7 변 및 삼각형의 게이지 및 중첩의 특이성
전술한 바와 같이, 2개의 상이한 게이지-변 길이는 특정의 상호작용 위치 구조를, 예를 들면 2가지의 상이한 모이어티에 결합될 수 있는 상호작용 위치에 의하여 및/또는 완전 제거할 수 없는 게이지 (및/또는 타겟)에서의 가요성으로 인하여 부합시킬 수 있다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지 측정치간의 중첩은 게이지 공간에 대하여 실질적으로 일정하도록 조절한다. 대안적으로 또는 추가로, 중첩은 최소화된다. 또는, 적어도 최소량의 중첩을 도모하여, 예를 들면, 게이지가 결합되지 않거나 또는 분석이 실패하지 않을 각종의 경우에 대하여 보상하거나 또는 추가의 결합 정보를 제공하게 될 수 있다.
실질적으로 경질 게이지를 사용하더라도, 상호작용에서의 고유한 내성 레벨이 존재하게 되며, 그리하여 결합 강도를 희생하더라도 특정의 자유도가 항상 이용 가능하게 된다.
중첩도가 공지될 경우, 이의 효과는 예를 들면 클러스터링중에 상기 재구성 방법에 대하여 보상할 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 예상되는 중첩도가 예상되는 효과를 나타내지 않을 경우, 측정치를 의심하게 된다.
그러나, 본 발명의 예시의 구체예에서, 삼각형의 2, 3 또는 그 이상의 반복의 인자와 같은 커다란 중첩도가 제공된다. 비-직교성 친화도 (검출 가능한 범위내)를 갖는 모이어티 및/또는 삼각형간의 부분 중첩의 결과로서 부분 중첩이 제공될 수 있다. 그러나, 일반적으로 정확하게 동일한 삼각형은 예를 들면 스카폴딩간 의 차이 및/또는 스카폴딩내에서의 다른 모이어티의 효과로 인하여 반복되지 않는다.
그리하여, 대안적으로 또는 추가로, 불시의 중첩에 일부 또는 전부의 삼각형이 게이지 사이에서 반복된다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 이러한 반복은 입체 충돌의 효과 및/또는 특정의 게이지에 의하여 나타나는 예상하지 못한 기타의 화학적 양상에 대하여 보상하는데 사용된다. 대안적으로 또는 추가로, 게이지의 결합에 기초하여 삼각형이 결합되어 있는 것을 결정하는데 도움이 되도록 반복한다. 이를 위하여, 게이지는 2개의 게이지가 포함된 다른 삼각형에 대하여 게이지 사이의 중첩이 적게 존재하도록 선택할 수 있다. 그러나, 스카폴드가 충분히 상이할 경우, 하나의 스카폴드에서의 대부분의 삼각형이 다른 스카폴드에서의 대부분의 삼각형과 중첩되는 가능성은 적은 것으로 나타났다. 이는 상이한 스카폴드 및 게이지의 사이에서의 중첩을 분배하는 역할을 할 수 있다. 또는, 유사한 스카폴드를 사용하여 동일한 삼각형의 중첩도가 더 크게 제공될 수 있다. 중첩의 일부는 게이지가 특정의 가요도를 지니며, 그리하여 결합점의 동일한 삼각형 어레이가 상이한 크기의 삼각형에 의하여 부합될 수 있다는 것에 유의한다. 본 발명의 하나의 예시의 구체예에서, 라이브러리는 각각의 포인트의 삼각형 어레이가 1 이상의 더 큰 삼각형 및 1 이상의 더 작은 삼각형에 의하여 부합될 수 있도록 디자인한다. 이러한 중첩은 실질적으로 동일한 삼각형이 적어도 2 회 이상 제공되는 반복형 중첩에 추가하여 또는 그 대신이 될 수 있다.
임의로, 특정의 스카폴드에서의 모이어티의 순서를 조절하여 예상되는 입체 충돌을 설명하고, 예를 들면 적어도 특정의 삼각형은 다른 삼각형과 동일한 입체 충돌의 문제점을 갖지 않는다는 것을 확인한다.
대안적으로 또는 추가로, 동일한 삼각형을 지니나, 상이한 예상되는 입체 충돌을 갖는 게이지의 혼합은 단일 분석에서 혼합되어 입체 충돌의 문제점을 배제하는데 도움이 된다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 삼각형이 일반적으로 중첩되고, 정확하게 동일하지 않은 반면, 예를 들면, 20%, 40%, 60% 또는 임의로 더 적은 중간의 또는 더 큰 비율의 라이브러리의 적어도 일부분의 게이지 삼각형은 삼각형 공간에서의 삼각형 분포가 비교적 불연속의 그리드를 형성하며, 삼각형의 클러스터는 그리드 포인트 부근에서 형성된다. 또는, 20%, 40%, 60% 또는 임의의 더 작은, 중간의 또는 더 큰 비율의 라이브러리의 적어도 일부는 삼각형 공간의 적용범위가 비교적 균일하며, 클러스터링을 적게 형성하도록 선택한다. 전술한 바와 같이, 각종의 비결합 원인을 극복하기 위하여 중첩이 유용할 수 있다. 그러나, 중첩이 크다는 것은 라이브러리가 크다는 것을 의미할 수 있다.
중첩도는 균일할 필요는 없다는 것에 유의한다. 예를 들면, 특정의 삼각형 크기는 입체적 충돌을 일으키는 경향이 더 클 수 있으며 (예, 이들은 모두 커다란 스카폴드를 사용할 경우), 이 경우, 더 큰 중첩이 제공될 수 있다. 임의로, 클러스터링 방법은 예를 들면 삼각형이 결합되는지의 여부를 결정하기 위한 한계치를 결정하기 위하여 중첩도를 고려할 수 있다.
13.8 게이지 중량 및 크기
본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지는 최소 중량을 갖도록 선택한다. 중량이 증가하면 게이지의 에너지가 커지며, 이는 결합을 덜 하게 된다. 대안적으로 또는 추가로, 종종 중량이 커진다는 것은 크기가 커지며, 이는 입체 충돌 가능성이 커진다는 것을 의미한다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 스카폴드는 모이어티를 포함시키지 않고 200 이하의 중량을 갖도록 선택한다. 가능하게는 벤젠 고리 모이어티의 중량 증가는 적어도 부분적으로는 이의 개선된 친화도에 의하여 상쇄될 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 게이지는 크기에 의하여 예를 들면 크기 (예, 약 10 Å)로 4개 이하의 융합 고리가 되도록 선택한다. 대안적으로 또는 추가로, 게이지로서 포함하기 위한 분자를 선택할 경우, 분자가 너무 크거나 중량이 너무 클 경우 선택은 실패한다. 특정의 경우, 크기의 고려 사항은 상대적인 것임에 유의한다. 예를 들면, 본 발명의 특정의 구체예에서, 삼각형은 스카폴드의 크기의 차수로 변을 갖는 것이 바람직하다. 커다란 스카폴드에서의 작은 삼각형은 특정의 게이지에 의하여 기여되는 삼각형을 고려할 경우 무시될 수 있으며, 더 작은 스카폴드에 의하여 제공되도록 할 수 있다.
이러한 실시예는 비제한적인 것이며, 예를 들면 적용예 또는 실시양태에 따라서 게이지는 더 클 수 있거나 및/또는 중량이 더 클 수 있거나 또는 더 작도록 제한될 수 있거나 및/또는 더 작은 중량을 가질 수 있는 것으로 이해한다.
14. 특정의 및 일반적인 게이지 세트 디자인
14.1 예시의 스패닝 라이브러리 크기
특정의 가정하에서, 하기는 단백질 타겟상의 소분자에 대한 완전 스패닝 라 이브러리에서의 삼각형 및 게이지의 갯수의 추정치이다.
길이의 범위가 9 Å인 것으로 가정할 경우, 1 Å의 단계에서, 가능한 삼각형의 갯수는 10*10*10/(2*3)이다. (계수 2는 삼각 등식을 나타내며, 계수 3은 회전 축퇴를 나타냄). 10개의 모이어티 및 모이어티 방향을 고려하면 약 166,000개의 삼각형을 산출한다. 게이지당 중첩 계수 3 및 5의 삼각형을 가정하면, 약 100,000개의 게이지가 산출된다. 이러한 수치는 물론 예시를 위한 것이지만, 라이브러리 디자인의 하기와 같은 설명을 명백히 하도록 할 수 있다.
라이브러리의 크기는 스패닝 처리하고자 하는 삼각형 공간, 정확도, 게이지의 복합도 및 중첩도에 의존하는 것으로 보인다. 이들 중 임의의 것은 본 발명의 예시의 구체예에 따라서 변화될 수 있으며, 예를 들면 10,000개 이하의 게이지와 1,000,000개 이상의 게이지 사이의 라이브러리를 산출한다. 예시의 중간 정도의 라이브러리 크기의 예로는 30,000, 60,000, 80,000, 200,000 및 550,000 게이지 등이 있다. 또한, 라이브러리는 비-게이지 요소를 포함할 수 있거나 또는 예를 들면 전술한 바와 같은 훨씬 더 큰 스크리닝 라이브러리를 형성할 수 있다. 일반적으로, 라이브러리중의 게이지가 많을수록, 전체로서 적용되는 작업이 더 커지게 된다. 그러나, 라이브러리 크기가 커질수록, 더 큰 정확도, 특이성 및 적용범위를 이용할 수 있다.
더 작은 게이지 라이브러리의 예는 7개만의 모이어티를 가지며, 샘플링 거리를 8로 감소시키고 및/또는 중첩 계수를 2로 감소시킨 것이다. 더 작고 그리고 더 큰 라이브러리 및/또는 기타의 라이브러리 변수의 변형예는 각종의 부분 라이브러 리뿐 아니라, 본 발명의 특정의 구체예에서 제공될 수 있다.
또다른 실시예에서, 모든 게이지는 단일 삼각형 (또는 작은 수)을 포함하도록 디자인되며, 이 경우, 약 166,000 게이지가 필요하다 (중첩이 없을 경우). 이러한 특이성 게이지 라이브러리의 경우, 초기 클러스터링 단계는 임의로 생략한다. 그러나, 게이지는 일반적으로 적어도 의도하지 않게 1 이상의 측정을 포함할 수 있어서 클러스터링이 여전이 유용할 수 있다는 것에 유의한다. 특정의 경우, 모이어티는 게이지상에 제공되어 게이지의 스카폴드 부분이 측정치의 일부로서 참여하게 되는 것을 방지하고 및/또는 특정의 게이지에 의하여 제공되는 상이한 삼각형의 갯수를 감소시키게 된다.
14.2 게이지 서브세트 선택
특정 유형의 게이지 라이브러리는 서브세트 라이브러리가 되며, 이는 표준의 라이브러리보다 더 작게 될 수 있다 (그러나, 예를 들면 길이 및/또는 모이어티 유형의 높은 해상도를 지닐 경우에는 더 클 수도 있음).
본 발명의 예시의 구체예에서, 모든 게이지의 서브세트만이 특정의 측정에 사용된다. 특정의 경우에서, 이는 매단계에서 이용 가능한 모든 게이지를 사용하지 않는 반복적 접근법을 사용하고 있기 때문이다. 대안적으로 또는 추가로, 실시한 분석의 횟수를 감소시키는 것이 바람직할 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 이는 상이한 게이지간의 커다란 중첩의 결과가 될 수 있다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지는 환경 (예, 온도, pH, 사용된 용매)에서 더 잘 작동하도록 선택하거나 및/또는 타겟 및/또는 분석, 예를 들면, 세포 분석에서 불리한 상호작용이 적을 수 도 있다. 대안적으로 또는 추가로, 이는 예를 들면 작은 약물의 모든 단백질 타겟에 대하여 거의 범용으로 유용할 수 있는 상기의 실시예에 예시한 바와 같이 완전 스패닝 라이브러리를 산출하는데 있어서 실패를 초래할 수도 있다.
경질 게이지의 잠재적인 잇점은, 화학적 양상이 영향을 받을지라도 다수의 경질 분자의 기하가 환경적인 변화에 의하여 최소로 영향을 받는다는 점에 유의한다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 서브세트를 위한 게이지는 타겟의 유형, 예를 들면 상호작용 위치간의 예상되는 거리 범위를 기준으로 하여 선택한다.
대안적으로 또는 추가로, 게이지는 측정 필요성에 반응하여 선택한다. 예를 들면, 특정의 상호작용 위치가 미지의 크기를 지니나, 친화도가 약한 것으로 공지된 경우, 더욱 밀집된 크기 범위의 샘플링이 상호작용 위치 (예, 그러한 위치에 결합될 것으로 예상되는 게이지에 대하여)에 사용될 수 있다.
대안적으로 또는 추가로, 게이지는 이용 가능한 약물의 유형에 관한 지식, 예를 들면 약물에서의 가능한 수소 결합 방향의 유형에 따라서 선택한다. 대안적으로 또는 추가로, 게이지는 약물간의 차이에 대한 우수한 해상도를 제공하면서 2 가지의 잠재적 약물을 더 잘 구별하기 위하여 선택한다.
본 발명의 특정의 구체예에서, 게이지는 더 낮은 해상도의 게이지를 사용하는 타겟의 부분에조차도 대략적으로 정확한 모델이 재구성되도록 선택한다. 또한, 게이지는 특정의 약물이 타겟에 결합되어 가능한 구성의 적은 범위를 측정하는데 필요한 게이지만을 필요로 하도록 선택한다.
임의로, 게이지는 소정의 결합 유형의 부합에 따라서 선택하는데, 예를 들면, 타겟 및/또는 잠재적 약물이 황산염 결합을 포함하는 것으로 공지된 경우, 황산염 모이어티를 포함하는 게이지를 사용한다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지 서브세트를 선택하는 방법은
(a) 게이지 서브세트의 용도를 결정하는 단계;
(b) 상기 용도 (예, 크기, 모이어티, 밀도, 등, 예를 들면 전술한 것)에 맞도록 게이지의 선택을 위한 규칙(들)을 결정하는 단계;
(c) 라이브러리로부터 상기의 규칙(들)을 준수하도록 하는 다수의 게이지를 선택하는 단계;
(d) 임의로, 생성된 라이브러리가 상기 용도에 대한 소정의 정보를 제공하는지의 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들면, 분석 결과가 재구성을 초래할지의 여부 (예, 분석 결합 비율, 적용범위의 밀도, 타겟 및/또는 게이지에서의 삼각형 사이에서 구별하는데 필요한 중첩도에 기초하여)를 알아보기 위하여 시뮬레이션 처리할 수 있다. 또다른 실시예에서는, 정보는 부분적인 정보이며, 정보가 특징적인 것인지를 알아보기 위하여 시뮬레이션을 가동시킨다.
14.3 게이지 라이브러리 디자인
하기의 표에는 게이지 라이브러리 디자인에 대한 스카폴드의 예시의 세트를 나타낸다.
Figure 112005003765088-pct00003
Figure 112005003765088-pct00004
Figure 112005003765088-pct00005
Figure 112005003765088-pct00006
본 발명의 예시의 구체예에서, 모이어티는 Me (메틸), Et (에틸), Pr (프로필), Ph(페놀), CO2H, OH 및 NH2이다. 모이어티가 임의의 R 위치에서 연결될 수 있기는 하지만, 전술한 바와 같이 모든 가능한 게이지가 필요한 것은 아니다. 인돌리진 스카폴드는 R1에서 COOH 또는 NH2를 포함할 수 있으며, 이들 모두는 상기 표에서 예시하였다. 특히, 본 출원인은 일반적으로 4개 또는 5개의 부착점을 갖는 스카폴드가 약 M3 상이한 게이지만을 사용하여 M 모이어티를 갖는 전체 범위의 삼각형을 스패닝할 수 있다. 이는 다수의 부착점을 갖는 스카폴드에 대하여 (예, 지수는 3보다 크지 않음) 일반적으로 해당하는 것으로 판단된다.
라이브러리가 가능한 삼각형 모두를 포괄하지 않을 경우조차도 이용 가능한 재구성은 라이브러리에 결합된 약물 타겟 및/또는 상당한 유용성에 대한 가능성이 존재하는 것에 유의한다. 또한, 전술한 바와 같이, 부분 구성은 특정의 경우에 있 어서 유용하다. 특정의 경우에서 재구성이 가능하지 않을 경우조차도 게이지 매칭은 리드로서 사용할 수 있거나 및/또는 리드를 거부하는데 사용할 수 있다. 본 발명의 특정의 구체예에서, 방법의 실패는 통상적으로 자명하며, 이는 현존하지 않는 리드후 비생산적인 조사를 산출하지 않는다.
스크래치로부터 게이지의 라이브러리의 구성에 대한 대안으로, 라이브러리의 적어도 일부는 소정의 크기 및/또는 모이어티를 갖는 삼각형을 포함하는 분자에 대한 현존하는 라이브러리를 스캐닝하여 생성할 수 있다. 임의로, 작고 경질인 분자를 전술한 바와 같이 선택한다. 예를 들면, 이러한 유형의 라이브러리는 스카폴드의 세트를 기준으로 하지는 않는다.
14.4 라이브러리 빌딩 방법
상기의 설명으로부터, 라이브러리를 구조하는데 사용될 수 있는 다수의 방법이 존재한다는 것은 명백하다. 상기의 규칙의 각종 적용예를 적어도 부분적으로 예시하기 위하여 하기 예시의 방법을 설명한다:
(a) 라이브러리에 요구되는 스패닝 범위 및 정확도와 같은 라이브러리 변수를 결정하고;
(b) 라이브러리에 대한 모이어티를 선택하며;
(c) 스카폴드를 선택하고;
(d) 스카폴드로부터 게이지를 생성하고;
(e) 생성된 게이지가 적절할 경우 생성된 게이지를 추가하고;
(f) 라이브러리가 소정의 정확도 및/또는 적용범위를 갖는 범위내로 스패닝 될 때까지 (c)-(e)를 반복하고; 그리고
(g) 임의로, 라이브러리를 체크한다.
본 발명의 예시의 구체예에 의하면, 자원 할당 알고리즘, 예를 들면 갈망법 (greedy method) 또는 최초 적격법을 사용한다. 이러한 명칭들은 자원을 특정의 시간에서 할당하는, 예를 들면 게이지를 스카폴드상의 가용 게이지로부터 라이브러리를 위하여 게이지를 선택하는, 가능한 자원의 세트로부터 선택하는 방법을 지칭한다. 다수의 이러한 방법은 당업계에서 공지되어 있으며, 이러한 방법이 필요하지는 않다는 것에 유의하여 본 발명의 특정의 구체예에서 최선의 해결책, 작업 또는 적합한 해결책을 제공하기 위하여 사용할 수 있다.
또다른 방법은 선택을 기초로 한 라이브러리 구성 방법이 있다. 이러한 방법에서, 현존하는 분자 라이브러리는 게이지 유사 성질 (예, 본 명세서에서 설명한 바와 같음)을 갖는 분자에 대하여 스캐닝 처리한다. 생성된 잠재적인 게이지는 반복을 피하기 위하여 필터링할 수 있다. 그러나, 공공의 라이브러리의 현재의 상태에서는 이러한 라이브러리를 스캐닝하는 것은 완전한 게이지 라이브러리를 산출하지는 못한다. 임의로, 이러한 선택된 게이지 라이브러리는 기타의 기법, 예컨대 스카폴드계 게이지 생성을 사용하여 완료한다.
주어진 가능한 게이지의 커다란 수치 및 더 작은 실제의 요구치에서는, 요구치에 맞는 적절하고 및/또는 최적인 게이지 세트를 선택하기 위한 다수의 최적화 기법이 존재한다. 전술한 바와 같이, 선택은 라이브러리가 주어지고 및/또는 다양성, 화학적 양상 및 합성 가능성과 같은 고려 사항을 기초로 한 용도를 기준으로 할 수 있다. 또한, 라이브러리의 일부는 기타의 스카폴드로부터 구조된 게이지 세트와 치환하여 또는 잠재적인 리드의 라이브러리로부터 선택한 분자를 사용할 수 있다. 본 발명의 예시의 구체예에서, (g)에서, 구조된 라이브러리를 최적화하는데, 예를 들면, 반복을 제거하고, 소정의 분포 (예, 삼각형, 화학적 성질) 및 중첩 (예, 길이 및/또는 모이어티)가 특정의 가이드라인에 부합하고 및/또는 최적이 될 수 있는 지를 확인한다.
14.5 스카폴드 선택 방법
본 발명의 예시의 구체예에서, 스카폴드는 일반적으로 특정의 성질, 예를 들면 하기 중에서 1 이상을 선택한다:
(a) 소크기;
(b) 경질도;
(c) 조합 화학에 대한 적합성;
(d) 모이어티 및/또는 화학적 마커 (예, 결합 측정의 경우, 화학적 조작)를 결합시키기 위하여 부착점, 예를 들면, 3, 4, 6, 10, 12 또는 임의의 더 작은 중간체 또는 더 큰 수를 포함함,
(e) 소정 범위의 삼각형 변이 제공될 수 있도록 부착점의 기하학적 배열;
(f) 3D 구조, 예를 들면 평면형 또는 입체적 구조가 상이한 상황에 대하여 바람직할 수 있음;
(g) 유용한 (예, 라이브러리 또는 특정의 삼각형의 경우) 모이어티가 스카폴드의 형태를 정의하는 완전한 스카폴드에 대하여 과잉이 되도록 하는, 모이어티 를 결합시키거나 또는 결합시키지 않을 수 있는 과잉의 돌출의 갯수 (특정의 경우, 작은 것이 바람직할 수 있음); 및/또는
(h) 용해도 (예를 들면 스카폴드에서의 극성 원자의 수에 기초하여 결정할 수 있음).
일반적으로, 모이어티에 대한 부착점이 많이 제공될수록, 스카폴드는 다양한 크기의 삼각형을 더 많이 제공할 수 있기는 하나, 이는 스카폴드 (및 게이지 크기)에 불리한 영향을 미칠 수 있으며, 다수의 삼각형은 유용하지 않을 수도 있다. 스카폴드에서, 일반적으로, 사용하고자 하는 부착점으로서의 잠재적인 부착점의 일부만을 디자인하는 것이 이로울 수 있다. 이는 사용한 상이한 합성 방법의 수를 감소시킬 수 있으며 및/또는 이의 균일도를 증진시킬 수 있다.
본 발명의 특정의 구체예에서는 이들 성질의 전부는 아니거나 또는 심지어는임의의 성질은 필수적이다. 실질적으로, 작은 고리 및 고리쇄는 이러한 기준에 부합하는 것으로 나타났다. 그래서, 본 발명의 예시의 구체예에서는, 소정의 기준에 부합하는 분자에 대한 존재하는 공지의 고리 및 작은 쇄를 검토하여 스카폴드 세트를 생성할 수 있다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 이러한 유형의 선택중에서는, 일정 크기 범위 (즉, 부착점 사이의 거리)를 갖는 스카폴드를 선택하도록 하여 스카폴드를 사용하여 일정 범위의 삼각형을 생성할 수 있다.
일반적으로 스카폴드 기준 이외에, 라이브러리에 대한 스카폴드의 선택은 기타의 기준을 부가할 수 있으며, 예를 들면, 스카폴드는 게이지의 스패닝 라이브러리 및/또는 일정 범위의 화학을 생성하며, 및/또는 게이지를 생성하기 위하여 비교 적 낮은 복잡성 공정을 필요로 한다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 스카폴드 선택 방법은 하기와 같다. 존재하는 라이브러리 부분의 경우, 새로운 스카폴드는 하기와 같은 기준 중 1 이상에 대하여 응답할 경우, 이용 가능한 잠재적인 스카폴드의 리스트로부터 선택한다:
(a) 스카폴드는 라이브러리, 예를 들면, 10, 50, 100 또는 임의의 더 작은 중간 또는 도 큰 숫자, 예컨대 유저 세트 숫자가 라이브러리로부터 결여되어 있는 커다란 수의 삼각형을 생성한다.
(b) 스카폴드는, 기타의 스카폴드를 사용하여 회피되고 라이브러리의 결여된 부분을 형성하는 1 이상의 (또는 작은 수의 삼각형, 예컨대 20 미만, 10 미만 또는 5 미만 또는 임의의 기타의 유저 세트 값) 삼각형을 생성하고;
(c) 스카폴드는 상당량의 공지의 화학을 포함하며 (예, 모이어티의 조작 및/또는 첨가 방법) 및
(d) 스카폴드는 소정양의 중첩에 대한 잠재성을 추가한다.
일반적으로, 큰 수의 게이지가 생성될 경우, 라이브러리를 완료하는 것이 용이할 수 있다. 그러나, 모든 스카폴드가 큰 수의 유용한 삼각형을 생성할 수 있는 것은 아니다.
라이브러리 디자인의 특정의 발산을 기초로 한 방법에서, 각각의 라이브러리 엘리먼트는 가능한한 상이하도록 선택하여, 이러한 유형의 선택 방법 및/또는 사용한 적어도 일부의 기준이 적용될 수 없으며 통상의 개념에 반하여 실시될 수 없다는 것에 유의한다.
라이브러리를 채우게 되면, 고려 사항 (b)은, (필수 삼각형을 형성하기 위하여) 소정의 성질을 갖는 스카폴드를 조사하거나 또는 구조할 가능성과 함께 보다 많은 중량이 주어질 수 있다. 추가로, 이러한 조사는 적용범위를 확인하거나 또는 적절히 보다 경질의 스카폴드의 결여로 인하여 덜 경질인 스카폴드를 선택할 수 있게 한다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 라이브러리의 임의의 최적의 단계중에, 스카폴드는 이의 성질 (즉 스카폴드 기준에 부합하는), 생성된 삼각형의 수 및/또는 생성된 삼각형의 특징에 관하여 평가한다. 스카폴드는 이러한 고려사항 중 1 이상을 기준으로 하여 덜 유용하거나 또는 필요하지 않은지가 결정될 경우 라이브러리로부터 제거할 수 있다.
스카폴드간의 차이점은 스카폴드내의 고리의 수이다. 일반적으로 고리의 수가 증가하면, 스카폴드의 크기 및 중량도 증가하게 된다. 특정의 적용예의 경우, 스카폴드내의 고리의 수는 스카폴드가 제공할 수 있는 삼각형 크기의 예상치를 결정하기 위한 발견법으로서 사용할 수 있다. 특정의 적용예의 경우, 다중고리 스카폴드가 필수적일 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 단일의 또는 이중고리 스카폴드는 입체 충돌을 감소시키기 위하여 및/또는 작은 삼각형에 유용할 수 있다.
14.6 게이지 선택 방법
본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지는 일반적으로 예를 들면, 하기 중 1 이상의 소정의 바람직한 성질을 갖도록 선택한다:
(a) 소크기;
(b) 큰 수의 삼각형;
(c) 예를 들면 1∼100 μM 범위내의 높은 또는 그렇지 않을 경우에는 바람직한 결합 친화도;
(d) 경질도;
(e) 분자의 부피를 결정하는 부착 모이어티;
(f) 라이브러리에서의 모든 모이어티, 예를 들면 모이어티간의 10의 계수 및 모이어티간의 100의 계수에 대한 상대적으로 균일한 결합 가능성, 그러나 기타의 구체예에서는, 더 작거나 또는 더 큰 계수 (예, ~1, 5, 20, 50, 130, 250, 1,000 또는 임의의 더 작은, 중간의 또는 더 큰 계수)는 하나 또는 2개의 기준에 대하여 제공될 수 있으며; 및/또는
(g) 화학적 양상, 예컨대 (i) 소정의 pH에서 타겟의 천연 용질 (또는 이의 어림치), 예를 들면 물중에서의 용해도, (ii) 예상 오염물과의 반응도 결여, (iii) 타겟 단백질, 즉 아미노산 또는 공지의 통상의 조합 및/또는 기질과의 화학 반응도 (공유 결합의 생성) 결여, (iv) 일정 범위의 성질에 대한 소정의 양상.
일반적으로, 결합의 높은 균일도는 분석이 동일한 의미를 갖는다는 것을 의미한다. 그러나, 일반적으로는 이와 같이 좁게 정의된 물질을 제공하기에는 실제적이지 않으며, 실제의 화학물질 세트를 제공하고자 할 경우에는 특정의 범위가 유용하다.
존재하는 분자 스크리닝 라이브러리로부터 게이지를 선택함으로써 라이브러리 (또는 이의 일부)를 생성하는 경우, 각각의 분자는 예를 들면 소정의 기준에 대 하여 스크리닝 처리하게 된다. 분자는 선택되거나 또는 거절될 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 분자는 이와 관련된 적합성 등급을 지닐 수 있다. 유사하게, 잠재적 게이지의 세트는 스카폴드로부터 생성될 수 있다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지는 적합성 (예, 상대적 또는 절대적) 및 그룹 기준의 부합성 중 하나 또는 모두를 기준으로 하여 생성된/선택된 세트로부터 선택한다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 예를 들면 하기의 그룹 기준 중 1 이상을 등급의 일부로서 또는 이중 기준으로서 적용한다.
(a) 결여된 삼각형을 매칭시키거나 및/또는 제공하게 되는 삼각형의 특징.
(b) 소정의 가요성으로의 게이지 및/또는 각각의 삼각형의 가요성의 매칭.
(c) 예를 들면 세장형이거나 또는 둥근 전체로서의 게이지의 형태. 형태는 입체 충돌이 특정의 삼각형의 전부를 거부하지 않도록 형태가 변형된 라이브러리를 형성할 경우 고려 사항이 될 수 있다. 이를 위하여, 게이지의 형태는 동일한 삼각형이 2개의 세장형 게이지상에서 발견될 경우, 게이지의 형태는 게이지상의 특정의 삼각형의 위치와 상호작용할 수 있으며, 삼각형의 게이지중 하나는 축상 방향에 있으며, 다른 하나는 횡축 방향에 있다. 대안적으로 또는 추가로, 형태의 고려 사항은 게이지의 3차원 형태 및/또는 게이지에서의 삼각형의 상대적인 레이아웃과 관련되어 있다.
(d) 특정의 비-삼각형 측정치를 발견하는 것, 에를 들면 특정의 비-삼각형 측정치 또는 4-, 5- 또는 기타의 다중점 측정치의 균일한 (또는 기타의) 분포를 제공하는 것.
게이지 및/또는 스카폴드의 경우, 적합성의 결정은 예를 들면 시뮬레이션 및 분자 분석 소프트웨어, 화학 실험실 테스트 및/또는 동일하거나 또는 상이한 화학물질에 대한 조사 문헌을 포함할 수 있다.
상기의 선택 방법은 단일의 일반적인 라이브러리 (또는 광의의 용도를 위한 상기 라이브러리의 세트)를 디자인할 경우 유용할 수 있다. 그러나, 특정의, 유사하거나 또는 기타의 선택 방법은 개인적인 및/또는 임시적인 라이브러리를 생성할 경우, 특정의 성질을 갖는 게이지 또는 측정치를 검색하고 및/또는 생성되는 게이지 및/또는 스카폴드를 정의하는 경우에 사용할 수 있다.
14.7 게이지 합성
본 발명의 특정의 구체예에서, 스카폴드로부터 게이지 라이브러리의 생성은 게이지의 일련의 합성을 보조할 수 있다. 스카폴드에 기초하지 않거나 (또는 부분적으로 기초하지 않은) 라이브러리에서, 표준의 합성 방법을 사용할 수 있다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 게이지는 예를 들면 후술하는 바와 같은 액상 방법을 사용하여 합성하며, 불순물은 표준의 방법, 예를 들면 HPLC를 사용하여 제거한다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 평행의 합성 방법을 사용하는데, 이는 다수의 게이지를 한번에 합성한 후, 이를 분리한다. 본 발명의 특정의 구체예에서, 스카폴드에 의하여 생성될 수 있는 작은 수의 게이지가 실제로 필요한 것에 유의한다. 대안적으로 또는 추가로, 특정의 게이지를 생성할 수 없을지라도, 충분한 수의 교호 게이지를 이용하여 소정의 삼각형 공간의 스패닝 및/또는 중첩을 제공할 수 있 다. 예를 들면, 10개의 모이어티를 갖는 5 포인트 스카폴드상에서는 100,00 의 조합이 가능하며, 모든 삼각형을 적용하기 위하여서는 1000가 충분하다. 그리하여, 예를 들면, 임시적으로, 예컨대 실제의 수율 (예, 상대적 수율)을 기준으로 하여 또는 라이브러리의 이전의 디자인을 기준으로 하여 선택할 수 있다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 조합 화학 방법을 사용하여 스카폴드의 상이한 부착점에서 각각 모이어티를 부착시키며, 그리하여 임의로 모든 조합의 모이어티를 생성하게 된다. 각각의 최종 화합물은 분리의 용이성을 위하여 예를 들면 중합체 비이드에 부착되도록 한다. 비이드는 생성된 게이지의 분리 및/또는 식별을 위하여 색채 코딩 처리할 수 있다.
또는, 기타의 고상 방법, 예를 들면 전술한 바와 같은 방법 또는 당업계에서 공지된 방법을 사용한다.
14.8 혼합 라이브러리 디자인
전술한 바와 같이, 유용성을 위하여, 완전한 공통의 라이브러리는 필요치 않다. 또한, 게이지 라이브러리는 "규칙" 스크리닝 라이브러리에 포함될 수 있다. 본 발명의 예시의 구체예에서, 스크리닝, 측정 및/또는 기타 용도에 사용되는 라이브러리내의 적어도 0.05%, 0.1%, 0.5%, 1%, 5%, 10%, 20%, 40% 또는 임의의 더 작은, 중간의 또는 더 큰 비율의 분자는 게이지형 분자를 포함한다. 이러한 게이지에서, 예를 들면, 50% 미만 또는, 30%, 60%, 80%, 90% 이상, 또는 임의의 더 작은, 중간의 또는 더 큰 비율의 게이지는 스카폴드계 게이지가 되며, 여기서 스카폴드를 사용하여 모이어티에 의하여 정의되는 삼각형에서의 20% 미만의 중첩도를 갖는 5 이 상의 게이지를 생성한다. 전술한 바와 같이, 라이브러리는 표준의 스크리닝 부분을 포함할 수 있어서 상당수의 게이지형 분자가 본 명세서에서 설명된 방법을 적용하는데 도움이 될 수 있다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 라이브러리는 적어도 5,000, 10,000, 20,000, 50,000, 80,000, 100,000 또는 임의의 중간의 또는 더 큰 수의 게이지를 포함한다. 이들 게이지는 예를 들면, 스카폴드계 게이지, 플레인 게이지 및/또는 경질 게이지가 될 수 있다. 이들 게이지는 예를 들면, 1.1, 1.5, 2, 3 또는 임의로 더 작은, 중간의 또는 더 큰 중첩도로 예를 들면, 5%, 20%, 40%, 80%, 100% 또는 임의로 더 작은, 중간의 또는 더 큰 비율의 삼각형 공간으로 스패닝될 수 있다. 전술한 바와 같이, 스패닝이 우수할 경우, 더 큰 라이브러리를 사용함에도 불구하고, 성공의 정도는 높게 된다. 더 작은 라이브러리는 다수의 경우에서 적용하는 것이 더 용이하며, 유용한 결과를 산출하게 된다.
본 발명의 특정의 예시적인 구체예에 의하면 게이지와 기타의 리드 라이브러리 (예, 다양성에 기초한 라이브러리)간의 상당한 차이점은 게이지에 기초한 라이브러리를 사용하여 매칭의 비교적 큰 수를 예상하며, 예를 들면, 적어도 0.01%, 0.05%, 0.1%, 0.2%, 0.5%, 1%, 3%, 5%, 10% 또는 임의의 더 작은, 중간의 또는 더 큰 수의 비율로 결합되는 것이 예상된다. 결합 비율은 예를 들면 라이브러리에서의 게이지와 비-게이지 리드간의 비율에 의존할 수 있다.
상기의 비율은 단순한 숫자가 아닌 것에 유의한다. 대신, 이들은 없는 것보다는 많은 라이브러리로부터의 질적 차이를 나타내며, 리드는 결합하지 않게 된다. 1 이상의 리드를 발견할 가능성이 클수록, 그리고 리드의 수가 클수록, 약물이 발견될 확률이 크다. 그러나, 결합이 너무 많을 경우, 결합에 의하여 제공되는 정보의 품질은 저하될 수 있다.
또한, 라이브러리는 3 포인트 측정치 및 높은 밸런스 측정치의 혼합을 포함할 수 있다. 본 발명의 예시적인 구체예에서, 3 이상의 모이어티를 포함하는 임의의 게이지는 높은 밸런스 측정치를 포함하며, 라이브러리는 더 높은 밸런스 공간으로 스패닝되도록 디자인한다. 예를 들면, 라이브러리는 더 높은 밸런스 측정치의 공간의 적어도 0.1%, 0.3%, 0.5% 또는 적어도 1% 또는 임의의 더 작은, 중간의 또는 더 큰 비율로 스패닝된다. 스패닝은 예를 들면 연속적 (예를 들면 저해상도에서는 전체 라이브러리 또는 고해상도에서는 라이브러리의 일부분)일 수 있거나 또는, 불연속 (예를 들면 라이브러리의 분리된 부분)일 수 있다. 일반적으로, 더 높은 밸런스 측정치는 매우 큰 수, 예를 들면 삼각형의 100,000 라이브러리에 해당하는 스패닝의 경우 20,000,000의 매우 큰 수를 필요로 할 수 있어서, 상업적 실행은 오늘날 입수 가능한 것보다 훨씬 더 평행한 분석의 이용 가능성에 의존할 수 있다. 임의로, 높은 밸런스 측정치는 더 큰 가요성을 제공하게 되며, 그리하여 공간을 스패닝하는데 있어서 저해상도를 필요로 한다.
14.9 라이브러리 신뢰성의 확인
본 발명의 예시의 구체예에서, 일단 라이브러리가 구성되고 및/또는 구성중에 각종의 각종의 품질 보장 방법을 사용할 수 있다. 일례에서, 라이브러리를 분석하여 라이브러리에 대한 스패닝, 중첩 및/또는 정확도 기준에 부합되는지를 확인한 다. 임의의 결실 삼각형 및/또는 게이지는 이러한 포인트에서 제공될 수 있거나 또는 결실된 상태로 보고된다. 대안적으로 또는 추가로, 낮은 용해도 또는 높은 독성을 갖는 분자는 제거되거나 및/또는 유사한 공간 화학적 구성을 나타내는 분자로 대체된다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 라이브러리의 용도로부터의 피드백을 사용하여 라이브러리, 재구성 방법을 검정하고 및/또는 라이브러리 디자인을 보조한다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 라이브러리의 이론적인 모델링은 예를 들면 공지의 및/또는 미지의 구조를 갖는 무작위 선택된 타겟에 대한 테스트 분석을 실시함으로써 실제의 양상과 비교한다. 공지의 구조를 갖는 분자의 2 가지의 예를 임의의 부착된 엘리먼트로 DNA 또는 RNA로부터 구성된 구조 및 완전 매핑 단백질이 있다. 임의로, 타겟은 무작위가 아니며, 이는 라이브러리의 이론적 모델에서의 특정의 가정을 테스트한다. 대안적으로 또는 추가로, 분석에 의하여 보정은 시간 경과에 따른 라이브러리의 실제의 사용의 결과를 제공하게 된다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 이러한 분석에 의하면, 하기와 같은 1 이상의 데이타를 제공하게 된다:
(a) 게이지 및 패밀리 (예, 유사) 게이지에 대한 결합 속도 분석, ;
(b) 1 이상의 게이지에 대한 환경적 조건 및 결합 속도 및/또는 등각 변형간의 의존성;
(c) 중첩 삼각형과 게이지 (및 이의 삼각형) 간의 입체 충돌의 Baysian 확률;
(d) 삼각형간의 실질적인 중첩도;
(e) 타겟 유형 및 게이지 결합간의 의존도; 및/또는
(f) 각종 알고리즘에 대한 변수값 (예, 한계치).
라이브러리의 기타의 성질, 예를 들면 데이타 뱅크에서의 수치의 보정 및 게이지의 일반적인 경질도는 상기와 같은 분석 또는 기타의 분석에 의하여 제공될 수 있다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 상기의 발견의 결과로서, 라이브러리를 예를 들면 결실 삼각형을 생성하도록 반복 게이지의 제거 및/또는 게이지에 대한 검색에 의하여 보정한다.
대안적으로 또는 추가로, 상기의 발견의 결과로서, 라이브러리 및 서브세트 라이브러리의 차후의 세대를 변형시켜 보정 정보를 특이적인 방법으로, 예를 들면 특정의 게이지와 관련된 것으로서 및/또는 적절한 이론적 모델로부터의 게이지의 스카폴드 및/또는 게이지 패밀리의 양상의 통계적 편차 및/또는 이러한 모델의 변수로서 간주한다.
대안적으로 또는 추가로, 재구성 방법은 어떠한 삼각형이 매칭되는지, 각각의 삼각형의 실제의 적용범위, 각종의 삼각형 측정치 및/또는 게이지의 상대적인 결합 강도 및/또는 매치의 공간적 형태 (삼각형 공간에서)를 더 잘 구별하게 된다.
14.10 라이브러리 디자인 중의 사람 상호작용
라이브러리의 디자인 방법은 자동, 반자동 또는 수동으로 이루어질 수 있다. 일반적으로, 더욱 잠재적인 게이지 및/또는 스카폴드를 사용하고, 적절한 모델링 소프트웨어를 사용할 경우, 자동화된 디자인이 제공될 수 있다. 이중 하나는 일단 완전 라이브러리가 이용가능할 경우, 서브세트의 선택은 완전 자동화되며, 그리하여 소정의 변수를 제공하게 된다. 특정의 라이브러리는 예를 들면 존재하는 라이브러리로부터의 게이지의 선택 및/또는 존재하는 라이브러리로부터의 스카폴드의 선택의 임의의 경우에서 자동으로 생성할 수 있다. 초기의 정보를 이용가능할 수 없을 경우에는 합성의 용이성의 결정은 수동으로 처리하여야만 한다. 그러나, 본 발명의 예시의 구체예에서, 스카폴드는 공지의 화학적 양상 및 합성 경로를 갖도록 선택하여 모이어티의 부착이 적거나 또는 조사 작업을 하지 않아야 한다. 특정의 경우, 교호값 사이에서 선택할 뿐 아니라, 실제로 특정의 결실 게이지를 찾거나 또는 스카폴드 디자인을 제안하는데 있어서 사람을 필요로 할 수 있다. 그러나, 본 발명의 특정의 구체예에 의한 라이브러리의 수학적 설명이 보조되며, 이는 존재하는 분자의 구조적 합성 및/또는 존재하는 분자의 분석을 사용하여 라이브러리의 완전 또는 거의 완전 자동 생성을 가능케 한다. 가능하게는, 이러한 라이브러리는 예를 들면 전술한 바와 같이, 가능하게는 수동으로, 특히 라이브러리를 합성하는 용이성을 제공하는데 있어서 도움이 될 수 있도록 최적화할 수 있다.
전술한 바와 같이, 재구성 방법은 완전 자동이 될 수 있거나 또는 수동의 특징을 포함할 수 있다. 그러나, 약물 발견의 단계의 적어도 일부에서 게이지 결합의 높은 적중율은 사람의 개입에 대한 임의의 필요성을 감소시키거나 또는 배제시키게 될 것으로 예상된다. 물론, 맵핑이 완료되면, 사람 유저는 각종의 추정, 예를 들면 재구성된 레이아웃이 타겟 합치성에 대하여 생성된 각종의 추정에 의존하는 방법을 테스트하게 될 것이다. 또한, 특정의 경우, 전문가 또는 전문 시스템을 사용하여 교호치중에서 선택하거나 또는 리드를 선택할 수 있는데, 이는 대부분의 경우에서 이러한 방법이 1 또는 2개가 선택되어야만 하는 작은 수의 가능성을 생성하게 되어 비용이 매우 높게 될 수 있어서 실패하게 된다.
본 발명의 예시의 구체예에서, 약물 개발 방법에서의 사람 개입에 대한 하나의 포인트는 최종 파마코포어 (예, 모델)에 합치되는 약물 후보를 디자인하는데 있다. 각종의 소프트웨어는 이러한 단계를 보조하거나 또는 자동화하는 것으로 알려졌다. 그러나, 통상적으로 (이러한 시점에서), 사람의 판단은 복잡한 분자에 대한 합성 가능성을 평가하는데 있어서 우수하다. 제안된 약물이 게이지 또는 단순 분절의 결합에 의하여 생성될 경우, 자동 평가 및 가능한한 생성 방법이 적합하게 될 수도 있다.
15. 실험 및 실시예
15.1 실험 1
상기의 측정 방법의 일부는 하기의 실험을 사용하여 테스트하였다.
이러한 실험에서, 공지의 HIV-1 프로테아제 억제제를 분석하여 HIV-1 프로테아제에 결합하는 것으로 나타나야하는 삼각형 측정 세트를 검출한다. 삼각형 측정을 포함한 분자 세트를 선택하고, 물리적으로 분석하고, HIV-1 프로테아제에 대한 예상의 결합을 갖는 것으로 나타났다. 결과에 의하면, 삼각형은 결합에 의하여 타 겟을 측정하는데 사용할 수 있는 이용 가능한 기하학적 서브구조인 것으로 나타났다.
PDB (단백질 데이타 베이스)에서의 하기의 엔트리를 공지의 결합된 억제제를 갖는 HIV-1 프로테아제의 구조로서 추출하였다: 1ajv 1ajx 1dif 1gno 1hbv 1hih 1hos 1hps 1hpv 1hpx 1hsg 1hte 1htf 1htg 1hvi 1hvj 1hvk 1hvl 1ohr 1sbg 1upj 2bpv 2bpw 2bpx 2bpy 2bpz 2upj 3tlh 5hvp 7upj.
이러한 구조를 기준 프레임으로서 단백질을 사용하여 중첩시켜서 억제제의 공간 위치 및 배향을 중첩시킨다. 억제제 분자를 모이어티로 분해시키고, 이를 공간에서 클러스터링 처리한다. 프로테아제에서의 실질적으로 동일한 결합 위치에 결합하는 상이한 분자에서의 동일한 모이어티를 기준으로 하여 강한 결합 위치를 구별한다. 이들 위치에서의 단백질 모이어티가 억제제 분자 모이어티와 호환성을 갖는 것을 확임함으로써 이러한 위치에서의 신뢰성이 증가하게 된다.
강한 결합 위치에서의 억제제 모이어티의 삼중체 (triplet)를 "삼각형"으로서 선택한다. 게이지, 예를 들면, 상기의 삼각형을 갖는 전술한 바와 같은 게이지 세트는 결합할 것으로 예상되거나 또는 이들의 적어도 일부가 결합되어야 한다.
삼중체는 MDL의 ACD-SC (스크리닝을 위한 이용 가능한 화학적 디렉토리)에서의 조사를 위한 질문 입력으로서 사용한다. 질문 (모이어티 및 크기) 및 경질도 요건에 부합하는 분자를 하기 표에 제시한 바와 같이 선택한다.
Figure 112005003765088-pct00007
Figure 112005003765088-pct00008
Figure 112005003765088-pct00009
Figure 112005003765088-pct00010
Figure 112005003765088-pct00011
33 이하로 넘버링된 분자는 1 이상의 삼중체를 포함하는 것으로 인하여 결합 양상을 나타내는 것으로 예상된다. 34 및 그 이상으로 넘버링된 분자는 피상적으로는 유사하기는 하나, 이는 필수 삼각형을 포함하지 않는다.
모든 분자를 실질적으로 분석하고, 각종의 농도 (10∼1,000 μM)에서 활성 (HIV-1 프로테아제에 대한 활성)을 나타내는 것으로 나타났다. 이러한 분자 1-33 중에서, 특히 분자 7, 9, 23 및 27중에서 약 60%가 활성을 띠는 것으로 나타났다. 또한, 분자 34-39를 분석하였으며, 예상한 바와 같이 활성이 없는 것으로 나타났다.
전술한 바와 같이, 이러한 결과는 일반적으로 타겟 레이아웃에 합치되는 삼각형 측정치를 갖는 게이지가 종종 검출 가능한 방식으로 결합하는 것으로 나타났다.
15.2 실험 2
이러한 실험에서, 기타에 의하여 수행한 분석 결과를 사용하여 공지의 분자에 대하여 결합 위치의 공간적 레이아웃을 재구성하고, 그후, 당분야의 통상의 상태와 비교한다.
NCI는 HIV에 대한 활성에 대하여 양성인 것으로 테스트된 분자의 데이타베이스를 유지한다. 43,000개의 결과 (1999년 10월 간행물에서)를 "http://dtp.nci.nih.gov"의 "public data"에서의 "results from AIDS antivial screen"에서 얻는다. 이러한 분자로부터는 적어도 중간 정도의 활성을 나타내고 이들 모이어티의 전부의 공간 위치를 측정하기에 충분히 경질인 것으로 나타난 서브세트를 선택한다. 이는 200 분자 이하를 생성한다. 이러한 선택된 분자에서의 모이어티 삼각형을 클러스터링 처리한다.
클러스터링 결과에 의하면, 실험 I의 결과와 양호한 합치를 나타내며, 분자의 삼각형이 PDB 구조에서 발견된다.
이러한 결과는 게이지 세트 (즉, HIV에 대하여 테스트한 분자)를 사용하여 측정하고, 활성 부위를 재구성하는 것으로 나타났다.
또한, 이러한 결과는 적절한 라이브러리의 적어도 일부가 스카폴드를 사용한 구성에 의하여서보다는 이용 가능한 라이브러리로부터의 적절한 게이지를 선택하여 생성할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 모든 모이어티, 예를 들면 높은 결합 친화도를 갖는 모이어티의 공간 위치를 결정하는데 있어서 요구되지는 않는 것으로 이해한다. 친화도가 낮은 모이어티를 특정의 경우에서는 제거할 수 있다.
16. 합성 북(book)
하기에는 표 I에 나타낸 특정의 스카폴드 (및 이들로부터 유도된 게이지)에 대하여 챕터로 배열한 합성 북이다. 이러한 합성의 가장 중요한 특징은 적절한 스카폴드 및 게이지를 입수할 수 있으며, 예상되는 방법으로 이의 변수를 변경시키거나 및/또는 표준의 소스 또는 변형된 소스에 적용된 공지의 화학적 방법을 사용하여 생성할 수 있다. 이러한 북에서 설명된 참조 문헌을 본 명세서에서 참고로 인용한다. 임의의 경우, 부록에서 설명된 부분 라이브러리는 다수의 경우에서 적어도 리드 매칭에서 부분 재구성 및/또는 상당한 증가를 제공하는 역할을 하는 성질을 갖는다.
이러한 북에서 설명된 신규한 물질, 이의 조작 방법, 이의 합성 방법, 이러한 북으로부터의 분자의 그룹은 적어도 본 발명의 특정의 특징, 예를 들면 본 명세서에서 설명한 바와 같은 스카폴드의 1, 2, 4, 6, 8 또는 임의의 중간의 수를 포함하는 라이브러리의 범위내에 포함되는 것으로 간주한다. 대안적으로 또는 추가로, 본 발명의 예시의 구체예에 의한 라이브러리는 이러한 북으로부터의 게이지의 적어도 100, 300, 500, 1000, 2000, 4000, 10,000, 20,000 또는 임의의 더 작은, 중간 의 또는 더 큰 수의 게이지를 포함한다. 예를 들면 라이브러리의 일부를 스패닝하기 위하여 본 명세서에서 설명한 스카폴드를 사용함으로써 북으로부터의 게이지를 선택하는 것이 유용하지만, 이는 필수적인 것은 아니다.
16.1 벤젠, 피리미딘 6-원 고리 스카폴드
Biginelli 디히드로피리미딘 합성 (하기 경로)은 유망한 다성분 축합 반응이며, 복소환(1)을 제공하는 β-케토에스테르 (2), 알데히드 (3) 및 우레아 (4)의 원-포트 시클로축합 반응후, 해당 피리미딘 모이어티로 산화될 수 있다.
Figure 112005003765088-pct00012
Biginelli 일반 다성분 접근법
반응을 완료하기 위하여 용액상 Biginelli 반응1 에 대한 다수의 프로토콜이 개발되어 왔으나, 일반적으로 3 개의 성분 (2-4)중 과잉의 2 개를 사용하여야만 하며, 정제 단계를 필요로 한다. 고상 합성은 수지2로부터 분리된 후 양호한 수율 및 우수한 순도로 직접 소정의 디히드로피리미딘을 제공하게 된다.
Figure 112005003765088-pct00013
고도로 치환된 피리미딘의 SP 합성에 대한 또다른 접근법이 최근 공개되었다3. 이러한 작업에서, 합성은 중합체 결합된 티오우로늄 염(5)을 출발 물질로 하여 아세틸렌형 케톤(6)과의 시클로축합 반응을 처리하여 카르복시 피리미딘(7)을 생성하게 된다. (하기 경로).
Figure 112005003765088-pct00014
사중치환된 피리미딘은 하기와 같은 경로에서 설명한 바와 같은 변형된 Bigenelli 합성을 통하여 생성될 수 있다:
Figure 112005003765088-pct00015
우선, 이미딘 작용기는 수지 부동화된 아미딘(234), 우레아 (24) 및 구아니딘 (252)을 생성하기 위하여 산 불안정 수지상에서 형성한다. 실제로, 이들 아미딘은 최초의 Biginelli 빌딩 블록으로서 작용한다. 그 다음, 2개의 기타의 Biginelli 빌딩 블록, 이른바 2 및 3의 23-25로의 첨가에 의하여 디히드로피리미딘 스카폴드 (20, 21 및 225)를 각각 생성하게 된다. 케톤 모이어티 (NaBH4, BF3OEt 2)의 후속 환원에 의하여 14, 15 및 16을 산출하며, 이는 분열 (TFA, DCM, 1:1)에 이어서 온화한 산화 반응 (CAN, CH3CN)에 의하여 각각 소정의 피리미딘 (8, 95 및 10)을 산출하게 된다. CAN은 고상 추출 (SPE)에 의하여 또는 단순 96 웰 SePack에 의하여 산화 반응의 완료후 제거될 수 있다. 기타의 산화 반응 제제, 예컨대 MnO2 6, O-클로라닐7, KMnO4 8 및 CrO3, AcOH, H2SO4 9를 사용할 수도 있다. R3 = OMe (빌딩 블록 (2)이 β-케토에스테르인)의 경우, 디히드로피리미딘 (20, 21 및 22)은 에스테르 (LiOH, THF 또는 5% 알콜 KOH10)의 가수분해에 의하여 4-카르복시-디히드로피리미딘 (17, 18 및 19)을 각각 생성한다. 화합물 (8, 9 및 10) (1. TFA, DCM, 1:1; 2. CAN, CH3CN)과 동일한 방법에 의하여 수행한 후, 17, 18 및 19를 반응시켜 4-카르복시-피리미딘 (11, 12 및 13)의 서브-라이브러리 각각을 산출하였다. 비대칭 1,3 디케톤 의 경우, 2개의 이성체의 혼합물이 얻어지는 것에 유의한다.
Figure 112005003765088-pct00016
4중치환 피리미딘에 대한 핵심 접근법
디히드로피리미딘 5-카르복실산은 카르복실 아지드로 전환될 수 있으며, 이 는 다시 Curtius 재배열에 의하여 이소시아네이트를 산출하는 것으로 예시되어 있다11. 이러한 반응은 과량의 5-아미노 디히드로피리미딘 A를 제공한다.
Figure 112005003765088-pct00017
피리미딘은 아미딘과 α,β-불포화 케톤의 시클로축합 반응에 의하여 생성될 수 있다. 최근, 연구자들은 합성 작업에 관한 문헌12을 발표했으며, 이 문헌에서는 각종의 복소환의 합성에 대한 SP에서의 α,β-불포화 케톤의 형성에서의 Wittig 반응의 사용에 대하여 설명하고 있다. 본 출원인은 핵심 단계12b-d로서 α,β-불포화 케톤 빌딩 블록 (26)의 형성에 기초한 용액중에서의 피리미딘 (a)의 3 단계 합성의 별법을 제안한다.
α,β-불포화 케톤 (26)은 DMA중에서 환류하에 적절한 알데히드 및 해당 브롬화트리페닐포스포늄(27)과 NaOEt의 Wittig 반응에 의하여 양호한 수율 및 순도로 얻을 수 있다. 인의 수율 (27)은 Arbuzov 반응에 의하여 α-브로모 케톤 (28)으로부터 용이하게 입수 가능하며, 그후, 강염기, 예컨대 NaOEt로 처리한다. 케톤 (26)과 각종의 아미딘 (23)12b-d (도 4)의 반응은 소정의 4중 치환된 피리미딘 서브라이 브러리 (a)를 산출한다.
6원 방향족 고리상에 1 이상의 일정한 작용기를 갖는 작은 서브-라이브러리 b-g는 용해도가 우수한 것을 특징으로 한다.
Figure 112005003765088-pct00018
일련의 2,5,6-삼중치환-4-옥소-디히드로피리미딘 (29)은 입수가 용이한 아미딘 (23) 및 수지 결합된 α,β-불포화 카르복실산 (30)14 (하기 경로 참조)으로부터 고리화-분해 전략13을 사용하여 SP에 의하여 생성할 수 있다. 화합물(30)은 중합체 및 염화아실 (31) (입수 가능한 α,β-불포화 카르복실산으로부터 유도됨)의 커플링에 의하여 얻는다.
Figure 112005003765088-pct00019
화합물(29)13b을 해당 피리미딘 (b)으로 산화(CAN, CH3CN)시킬 수 있다. 수지 결합된 말로네이트 및 말론산으로부터의 Knoevenagel 축합 산물의 제조를 위한 고상 방법은 복소환 및 탄소환 화합물의 제조에 대하여 가능하다. (하기 경로 참조).
말론산 모노에스테르 (하기 경로 참조)는 Meldrum 산을 사용한 처리에 의하여 거대다공성 Wang 수지 (AgroPore, Argonaut Technologies)15로부터 생성한다. 비대칭 에스테르(34)의 전환은 트리플루오로에탄올 및 DIC를 사용한 처리에 이어서 피페리딘 아세테이트의 존재하에서 알데히드를 사용한 Knoevenagel 축합 반응에 의하여 실시되어 치환된 메틸렌 말로네이트(33)를 산출한다. 화합물(33) (2-10 g의 수지)의 벌크 수지 제조를 위하여, Dean-Stark 트랩을 사용하여 Knoevenagel 축합 반응을 수행함으로써 물을 제거하고, 그리하여 더 높은 수율 및 더 빠른 반응을 얻게 된다. 말로네이트(33)를 디메틸아세트아미드 (DMA) 용액중의 아미딘 염산염 (23) 10 당량 및 과량의 K2CO3로 처리하여 70℃에서 4∼8 시간 동안 HCl 아미딘 염을 중화시켜 수지 결합된 디히드로피리미돈(32)을 산출한다. 제제의 소비 진행을 FTIR에 의하여 C=N 및 C=O기의 흡광도를 관찰하여 모니터링할 수 있다. DMA16중의 0.2 M 세릭 질산암모늄 (CAN)으로 화합물(32)의 산화 반응에 의하여 수지 결합된 히드록시피리미딘을 산출하였다. 산성 조건 (TFA/DCM, 1:1, 실온, 1∼2 시간)하에서의 분해에 의하여 2차 서브-라이브러리 c를 산출한다 (서브-라이브러리 c는 이의 호변이성체 형태-4-피리미돈으로 존재한다).
각종 4중치환 6-원자 원의 고리의 주문형 합성의 예를 하기에 설명한다.
아미딘 (23-25)을 DIEA17의 존재하에서 입수 가능한 [비스(메틸티오)메틸리덴]말로노니트릴(35) (하기 경로 참조)로 용액중에서 반응시켜 해당 메틸티오피리미딘을 산출한다. 후자의 경우, DCM 또는 H2O2 18중의 1.2 당량의 m-CPBA를 사용하여 산화 반응을 실시하여 중간체인 설피닐 유도체(36)를 형성하고, 이를 NH3 19 (디옥산 실온)를 사용한 아민 치환 반응으로 처리하고, 니트릴 가수분해 반응 (TFPA)10후, 최종 아미노피리미딘(37)을 얻었다. NH3 대신에 LiOH를 사용할 경우, 해당 히드록시 피리미딘(38)21을 니트릴후에 얻는다.
Figure 112005003765088-pct00021
일련의 각종의 3,4,5-삼중치환 페놀(39)은 "고리화-분해" 접근법22을 사용하 여 높은 수율로 합성할 수 있다.
Figure 112005003765088-pct00022

α,β-불포화 케톤과 중합체 결합된 아세토닐기(42) (하기 경로 참조)의 염기 촉매화 반응에 의하여 수지로부터의 분해 반응과 함께 탠덤 Michael 첨가/고리화 반응을 실시하였으며, 그리하여 소정의 페놀(39)을 얻었다. 나트륨 3-히드록시피리딘을 사용한 커플링에 의하여 Merrifield 수지로부터 생성된 수지를 사용하여 합성을 개시하였으며, 그리하여 부하 용량이 큰 수지 (44)를 산출하였으며, 이는 1-브로모프로판-2-온 (또는 2-브로모 1-페닐프로프느-1-온; 2-브로모-1,2-디페닐 에타논; 2-브로모-1-페닐부탄-1-온; 3-브로모부탄-2-온)에 의하여 성공적으로 4차 화되어 폴리피리디늄 염(43)을 얻었다. 화합물(43)과 α,β-불포화 케톤의 반응을 16 시간 동안 수행한 후, 수지를 여과하여 라이브러리 (39)를 얻는다.
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16.2 인돌로[2,3-b]퀴놀린 6,6,5,6 고리형 스카폴드
인돌로[2,3-b]퀴놀린(1a,b) 합성 경로를 하기의 경로에서 간략히 설명한다. 이러한 합성에서의 핵심 단계는 폴리인산(PPA)중에서 110℃∼160℃에서 해당 트리 아졸 (2a,b)의 분해이며, 이는 목적 생성물 (1a,b1,2)을 산출한다. 이성체(2a 및 2b)는 정제중에 분리할 수 있다. 출발 트리아졸(2a,b)은 삼중치환된 클로로퀴놀린(3)을 벤조트리아졸 빌딩 블록 (6a,b)과 함께 110℃∼120℃에서 TEA의 존재하에 가열하여 생성할 수 있다.1,3 벤조트리아졸 빌딩 블록(6a,b)은 NO2기의 환원 반응 (SnCl2 또는 H2/Pd)에 의하여 단일 치환된 니트로아닐린으로부터 생성한 후, 이를 입수한 디아민의 디아조화 반응을 수행하였다.1,4.
Figure 112005003765088-pct00023
인돌로[2,3-b]퀴놀린의 합성
2-클로로-퀴놀린(3)은 이중치환된 아닐린으로부터 3 단계로 생성되는데, 우 선, 아닐리드는 예비활성화된 (BTC, DMAP, 콜리딘) β-케토산, 또는 유리산과의 고온에서의 반응에 이어서 화합물 (5)의 산성 조건하에서의 분자내 고리화 반응에 의하여 형성된다. 마지막으로, 얻은 퀴놀리논을 새로 증류한 POCl3 5로 염소화 처리하여 화합물(3)을 얻었다. 또다른 접근법은 고상 지지체 접근 가능한 작용기 (CO2H, NH2, OH)를 사용한 이중치환된 아닐린을 사용한 이른바 화합물 (1a,b)의 고상 합성을 사용할 수 있다.
Figure 112005003765088-pct00024
인돌로[2,3-b]퀴놀린의 고상 합성
출발 아닐린은 부착시키고자 하는 작용기의 유형에 따라서 적절한 수지에 가 할 수 있다. 작용기가 CO2H인 경우, 수지는 페놀성일 수 있고 (특허의 포맷에 따라서 퀴놀린 챕터 변경 배합을 참고한다), 에스테르화 조건 (BTC, DMAP)하에서 로딩을 수행하고, 작용기가 OH인 경우, 로딩은 Mitsunobu 반응에 의하여 수행하며, 작용기가 NH2인 경우, 출발 아닐린은 염화설포닐 수지상에서의 설폰화 조건하에서 로딩시키거나 또는, 해당 카르복실 유도체로부터의 Curtius 재배열에 의하여 생성한다.
참고 문헌
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16.3 이소인돌로인돌 및 이소인돌로인돌론 6,5,5,6 테트라 시클릭 스카폴드
여기에는, 용이하게 제조된 이민 및 내부 아릴 아세틸렌으로부터 이소인돌로인돌 골격을 형성하기 위한 Pd 촉매된 고리화 반응이 개시되어 있다.
이민 및 디치환 아세틸렌은 팔라듐 촉매 존재하에 다단계 반응을 거쳐 이소인돌로인돌을 양호한 수율로 생성한다(하기 경로 참조).
Figure 112005003765088-pct00025
다양한 빌딩 블록, 모노- 또는 디치환 요오도-아닐린(7) 및 미리 제조된 디- 또는 트리치환 페닐 아세틸렌(5)을 사용하여 이소인돌로인돌-4의 대 라이브러리를 얻을 수 있다(하기 경로 참조).
Figure 112005003765088-pct00026
이러한 고리화 반응은 중간 요도도이민(6)의 분리 없는 2단계 합성으로 구성 된다. 합성 단계는 하기와 같다:
1. TMOF와 같은 건조 시약, 분자체 또는 Na2SO4를 사용하여 용액 중에 이민(6)을 형성하는 단계.
2. 표준 Pd 촉매3-8를 사용하여 구입한 또는 미리 제조한 디- 및 모노-치환된 요오도벤젠 및 모노치환된 아세틸렌 간의 Heck 반응에 의하여 아세틸렌(5)을 제조하는 단계3-8(하기 경로 참조). 고체 상에서의 개질된 Heck 반응도 사용할 수 있다9-12. 용액 상을 사용할 경우, 차후 단계에 촉매가 요구되므로 촉매 회수 없이 반응 혼합물을 그대로 차후 단계에 사용할 수 있다.
Figure 112005003765088-pct00027
3. DMF 중 Bu4NCl 또는 아민 LiCl의 존재하에 Pd(OAc)2를 사용하여 내부 알킨을 이소인돌로인돌로 고리화하는 단계,
치환체 중 하나가 오르토-위치에 있을 경우, 고리 닫힘은 단일 테트라-치환된 이소인돌로인돌(1,3)을 생성시키는 레지오선택 방식으로 진행될 것이다. 5에서 오르토-위치가 비어있을 경우, 일부 치환체는 반응시 형성된 σ-팔라듐 중간체에서 팔라듐을 킬레이트화함으로써 고리 닫힘의 레지오선택성을 조절한다. 다른 경우에 는 크로마토그래피로 두 이성체를 분리할 수 있다. 11-히드록시 이소인돌로인돌의 형성에서: TMS 보호된 히드록시알킨(11)을 사용하여 TMS 제거 후 (n-Bu4NF) 11-히드록시-이소인돌로인돌 서브-라이브러리(12)를 생성시킬 수 있다(하기 경로 참조).
Figure 112005003765088-pct00028
11-아미노-이소인돌로인돌의 생성의 경우, 카르복시알킨(5)을 11-카르복시 이소인돌로인돌(1-4)의 제조에 사용할 수 있다. 11-카르복시 이소인돌로인돌을 해당 아조도카르보닐(14)(n-BuOCOCl, 이후 NaN3)로 전환13-14시킬 수 있는데, 이것은 니트렌 중간체를 통한 재배열을 거쳐 소정 11-아미노-이소인돌로인돌 서브-라이브러 리(13)를 제공할 수 있다.
Figure 112005003765088-pct00029
구아니딘과 같은 일정한 극성 작용기를 첨가할 수 있다. 이러한 목적을 위한 가장 편리한 위치는 이민(10)으로부터 유도된 페닐 고리 상의 파라 위치이다(하기 경로 참조). 이민(10)은 Bpoc 보호된 아민기를 포함하는데, 이것은 적절한 알킨을 사용한 고리화 반응 후 용이하게 보호되어 9를 생성시킬 수 있다. 아미노 이소인돌로인돌(9)을 비스-Boc 티오우레아(HgCl2, TEA)와 반응시켜16 후속되는 탈보호(TFA/DCM) 후 최종 라이브러리(8)를 얻을 수 있다.
Figure 112005003765088-pct00030
16.3.1 이소인돌로인돌
다소 개질된 이소인돌로인돌론 스카폴드(하기 참조)를 두 시스템 루트에 의하여 제조할 수 있다:
Figure 112005003765088-pct00031
시스템 설명은 하기 경로에 나타나 있다.
상기 제시된 방법은 하기 3개의 주요 단계로 나누어진다:
1. 아세틸렌 및 요오도아닐린 간의 Heck 반응을 통한 디- 또는 트리-치환된 인돌의 형성 단계
2. 오르토-요오도-벤조일 성분을 사용한 인돌 고리의 벤조일화 단계. 디치환된 오르토-요오도 벤조산(BB)의 인돌(18)로의 커플링은 1. DCC/DMAP17를 사용하는 BB의 인돌로의 레귤러 커플링; 2. 미리 형성된 산 클로라이드18,19를 사용하는 2가지 방식으로 실시할 수 있다.
Figure 112005003765088-pct00032
3. Pd 촉매된 반응(Heck 고리화 반응)20,21을 사용하는 고리화 단계. 요오도-벤조일 고리를 사용하는 첨가는 매우 특별한 것이다. 7번째 위치가 비어있을 경우, 2 위치 대신 인돌의 7 위치에 첨가할 수 있다. 이러한 첨가로 신규한 스카폴드가 얻어지는데, 이것은 또다른 라이브러리이다(하기 경로 참조).
Figure 112005003765088-pct00033
인돌(18)은 끊어져서 유리 인돌(18)을 생성시킬 수 있는 수지 결합 포인트22로서 인돌 N-H를 사용하는 미량 고체 상 인돌 합성에 의하여 제조할 수 있다. 인돌 합성의 가장 효율적인 용액 상 방법 중 하나는 Larock23,24에 의하여 개발된 바와 같 은 염기 존재하의 아세틸렌과 2-요오도-아닐린의 Pd(0)-매개 반응이다.
모노치환된 2-요오도아닐린은 PPTS를 사용하는 아미날 결합을 통한 THP 수지 상에의 로딩 후에 20을 생성시킬 수 있다(하기 경로 참조). 촉매를 Pd(PPh3)2Cl 2로 대체하고 DEC 가용성 염기 TGM을 사용하는 것은 고리화 반응을 완결시켜 19를 얻는 데 이로운 것으로 밝혀졌다. 이후 10% TFA를 사용한 수지 분해로 유리 인돌(18)을 얻을 수 있다. TMS-치환된 아세틸렌은 거의 완결된 레지오선택성을 가지고 80℃에서 완결된 것으로 나타났다.
카르복실화된 15(R2=CO2H)는 해당 아조도카르보닐을 통하여 아민 유사체(16)로 전환될 수 있는데, 이것은 니트렌 중간체를 통한 재배열을 거쳐 소정 아미노-이 소인돌로인돌론 서브-라이브러리를 제공할 수 있다.
Figure 112005003765088-pct00034
히드록시- 및 카르복시 이소인돌론 23(X = O, CO2)은 적절한 요오도-아닐린을 수지9 상에 로딩시키고 TMS 아세틸렌으로 고리화함으로써 SP 합성(하기 경로 참조) 개시에 의하여 생성시킬 수 있다.
이후 27의 벤조일화 및 고리화 및 이어지는 수지로부터의 분해로 25를 얻는 다. 이소인돌로인돌론의 제2 형성 방법은 하기 경로25에 제시되어 있다:
Figure 112005003765088-pct00035
주요 단계는 분자간 wittig 반응이다. 치환된 오르토-알킬 아닐린과 프탈산 무수물 유도체가 반응하여 아릴 프탈이미드를 형성한다. 이들은 포스포늄염으로 전환되고 이소인돌로인돌론계로 닫힐 수 있다.
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16.4 단일 원자 스카폴드
이러한 실시에 사용된 최소 스카폴드는 단일 원자 스카폴드, 즉 하기 일반 구조식 a의 1탄소 스카폴드이다:
Figure 112005003765088-pct00036
라이브러리 a는 하나의 일정한 작용기 및 탄소 주위의 독립적인 여러 치환체를 갖는 화합물을 나타내는 몇개의 서브-라이브러리(b-e)로 이루어진다(이하에 도시).
Figure 112005003765088-pct00037
2 또는 3개의 일정한 극성 작용기를 포함하는 제2 서브-라이브러리(이하에 도시)는 2 또는 3개의 같은 자리 아민 또는 히드록시 원자를 포함하는 분자의 화학적 불안정성으로 인하여 다소 제한될 수 있다(화합물 f-j):
Figure 112005003765088-pct00038
그러나, α-아미노산(k), α-히드록시산(m) 및 α-디카르복실산(l)의 합성은 공지되어 있다. 예를 들어, 이들은 Robert M. Williams의 "임의 활성 α-아미노산의 합성"(Pergamon Press)에 개시되어 있다.
탄소 스카폴드계 화합물 중 일부는 대개 시판된다. 시판되지 않는 것들은 종래의 방법에 의하여 대개 용액 중에서 합성할 수 있다.
3차 알콜(b1)은 널리 공지된 올레핀(2)의 에폭시화를 통해 합성할 수 있다[(요구되는 치환체2를 이미 가지고 있는 에폭시드(1)를 제조하는 단계가 주요 단계임( 하기 경로 참조)].
Figure 112005003765088-pct00039
전자-공여기는 일반적으로 속도를 증가시킨다. 조건은 온건하며 수율은 높다. 결과적인 에폭시드 감소는 용이하게 이루어진다. 가장 보편적인 시약은 배열의 반전을 통해 반응하는 LiAlH4이다(23). SN2 메카니즘으로부터 예상되는 바와 같이, 소정 3차 알콜(b)이 형성되도록 분해가 일어나는 것이 통상적이다. 생성물(b)은 해당 트리플루오로메틸설포네이트를 디옥산내 암모니아로 치환하여 b로부터 얻은 3차 아민(c)의 출발 물질의 역할을 한다. 3차 알콜(b)의 고체 상 제조는 최근 보고된 바 있다4. 실제로, 이러한 신규한 분해 방법은 에스테르 결합된 중합체(3)에 탄소 친핵체를 첨가하는 것을 포함한다.
Figure 112005003765088-pct00040
이러한 방법으로는 두개의 동일한 알킬 또는 페닐 치환체(R2)를 갖는 3차 알콜만을 제조할 수 있으므로 생성물의 다양성이 제한되나 3차 알콜의 2차 서브-라이 브러리를 신속하게 생성시킬 수 있다.
α-히드록시산(m)은 해당 α-케토산(4)으로부터 직접적인 원-포트 절차로 얻을 수 있다(하기 경로 참조). α옥소산(4)은 시판되며, 이들을 그리냐드 시약(2 당량, THF, -40℃-RT)으로 처리하면 소정 m 생성물이 얻어진다.
Figure 112005003765088-pct00041
가용성 중합체(PEG)(6) 상에 지지된 Schiff 염기 활성화 글리신은 아세토니트릴5 중 카르보네이트 염기(Cs2CO3)의 존재하에 다양한 친전자체로 용이하게 알킬화하여 비입체특이적 아미노산 에스테르를 제공할 수 있다.
유사하게는, Schiff 염기 활성화 아미노사산 t-부틸 에스테르(8)는 염기로서 LDA(LDA, THF, -40℃) 및 알킬 브로마이드를 사용하여 α-C 디치환 유사체(7)로 알킬화할 수 있다(하기 경로 참조).
Figure 112005003765088-pct00042
Schiff 염기(8)는 벤조페논 이민을 사용하여 시판되는 아미노산(9)의 t-Bu 에스테르를 트랜스이민화함으로써 제조할 수 있다. 최종적으로, 알킬화 생성물은 모두 TFA/DCM에 의하여 탈보호되어 소정 2차 서브-라이브러리(k)를 생성시킬 수 있다.
이 장에서 생성된 모든 생성물은 에난시오-비선택성이고 키랄 칼럼 상에서의 광학이성체의 분리가 요구됨을 언급하여야 한다. 라세미 혼합물의 사용도 고려할 수 있다.
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16.5 벤조디아제핀 6,7 비시클릭 스카폴드
벤조디아제핀은 치료제 및 항경련제이다. 이러한 1,4 벤조디아제핀은 몇몇 고체 상 합성 방법의 타겟이 되어 왔다.
1,4-벤조디아제핀의 합성은 고율의 락탐화를 통한 7원 고리의 닫힘을 기초로 한다1-8.
이민 부분을 통한 고리 닫힘을 기초로 하는 다소 변형된 고체상 방법은 하기 경로에 개시되어 있다.
Figure 112005003765088-pct00043
이 방법에 따르면, 알데히드 수지(13)는 환원 알킬화를 통하여 β-아미노-알콜(2)에 커플링된다(도 1). β-아미노알콜(2)은 하기의 두 대안적 루트로 제조할 수 있다(하기 경로 참조):
(1) 그리냐드 시약(R2MgBr)으로 N-메톡시히드록스아메이트(8)를 커플링하여 해당 케톤을 얻은 다음, NaBH4(MeOH, rt, 몇시간)를 사용하여 환원시켜 Boc 보호된 아미노-알콜 유도체(9)를 얻는 루트. 보호기의 제거로 2를 얻는다.
(2) LiAlH4를 사용하여 N-메톡시히드록스아메이트(8)를 알데히드 유도체로 환원시킨 다음, 그리냐드 시약(R2MgBr)으로 커플링하여 Boc 보호된 아미노-알콜 유 도체(9)를 형성하는 루트. 보호기의 제거로 2를 얻는다.
Figure 112005003765088-pct00044
알데히드 수지(1) 및 아미노-알콜 히드로클로라이드염(2) 간의 커플링을 NaBH(OAc)3, 1%의 AcOH, DMF를 사용하여 환원 알킬화를 통해 실시하여 수지 부동화 β-아미노알콜(3)을 얻는다. 라세미화를 피하기 위하여, 반응 혼합물에 환원제를 첨가하기 전에 수지 결합된 알데히드(1) 및 β-아미노알콜(2) 간의 평형을 얻는 것이 바람직하다.
2차 아민(3) 및 Boc 보호된 디치환 안트라닐산(4) 간의 커플링은 수지 결합된 중간체(5)를 유도한다. 히드록시기의 산화로 6을 얻는다. 고체 지지체 상의 산화는 실온에서 DMSO 중 PySO39 착체에 의하여 또는 실온에서 DMF 중 TPAP(테트라-n-프로필암모늄퍼루테네이트) 촉매와 NMO10(N-메틸모르폴린 N-옥사이드)를 사용하여 대안적인 절차에 의하여 실시할 수 있다. 화합물(6)은 탈보호되고(TFA/DCM) 유리 아민은 소정 벤조디아제핀(7)을 얻는 산성 조건하에 분자간 고리화를 거친다.
1,4 벤조디아제핀의 3 위치에서 아민 또는 히드록실의 도입으로 재료가 분해될 것이다. 위치 2에서, OH기는 케토형으로 이성화되는 반면 NH2기는 이민기로 호변체를 형성할 수 있다.
2 위치에 NH2 치환체를 갖는 벤조디아제핀을 제조하기 위한 합성 루트는 하기 두 경로에 개시되어 있다:
(1) 환원 알킬화(NaBH(OAc)3, DMF 중 1%의 AcOH)에 의하여 티오아미노 에스테르(10)를 알데히드 수지(1) 상에 로딩하여 수지 결합된 중간체(11)를 얻는 루트(도 3). 2차 아민(11)을 디치환 안트라닐산(12)(EPC, NMP)과 커플링시켜 아미드(13)을 얻으며, 상기 아미드(13)는 p-메톡시 아세트아닐리드(14)1를 사용한 분자간 고리화를 거쳐 티오벤즈디아제핀(15)을 얻는다. 고리형 수지 결합된 티오중간체(15)를 메틸화(MeI)시킨 다음 산화시켜 친핵 치환을 위한 바람직한 이탈기(즉 메틸설폭사이드)를 생성시킨다. 이러한 치환 반응을 표준 조건(16)(DMF, DIEA)하에 산 불안정성 디메톡시 벤질아민으로 실시하여 산성 분해 후 소정 2-아민 벤조디아제핀 서브-라이브러리(17)를 제공할 수 있다.
(2) 2-아미노벤조디아제핀의 대안적인 합성은 하기와 같다. 벤조디아제핀 2,5 디온(20)은 아미노산을 이용한 치환 안트라닐산의 커플링 및 이후의 고리 닫힘에 의하여 형성되며, Lawesson 시약과 반응하여 중간체-2-티오벤조디아제핀-5 온(21)을 형성한다. 아민(22)은 벤조디아제핀티온(21) 및 암모니아간 반응에 의하여 얻어진다.
Figure 112005003765088-pct00045
Figure 112005003765088-pct00046
2-카르복시 벤조디아제핀의 제조에 사용되는 빌딩 블록, β-히드록시 α아미노산의 합성은 하기 경로에 개시되어 있다. 시판되는 키랄 Fmoc 세린 t-부틸 에스테르(26)는 Sworn 산화[(COCl)2, DMSO)]를 거쳐 알데히드(27)를 얻는다. 알데히드(27)를 그리냐드 시약(R1MgX)에 노출시켜 Fmoc 보호된 아미노-알콜을 형성하는데, 이것은 Fmoc 제거 후(피페리딘, MeOH) 소정 빌딩 블록(28)을 유도한다. R1 및 R2가 모두 카르복실기일 경우, 출발 물질은 디-t 부틸 푸마레이트(23)이고, 이것을 에폭시드화하여(mCPBA, NaHCO3, DCM) 에폭시드(24)를 얻은 다음 메탄올내 암모니아로 25를 얻는다.
Figure 112005003765088-pct00047
벤조피리도디아제핀11,12(33)의 합성은 하기 경로로 개시된다. 2-클로로-3-아미노피리딘(2912)은 디치환된 아지도벤조일 클로라이드 빌딩 블록(30)으로 커플링된다. SnCl2를 사용하는 아지드(31)의 환원은 2-클로로옥사졸리딘 중간체(32)를 제공 하며, 이것은 산으로 처리시 소정 피리딘계 트리시클릭 스카폴드(33)로 재배열한다.
Figure 112005003765088-pct00048
33, 즉 10H-디벤조[b,f][1,4]옥사제핀-11-온의 옥시 유사체의 합성은 하기 경로에 개시되어 있다. 디치환된 O-아미노페놀 빌딩 유니트(35)는 환원 아민화를 통하여 산 감작성 메톡시 벤즈알데히드(AMEBA)(34) 상에서 수지에 결합하여 36을 형성한다.
HOAt/DIC 법을 사용하여 수지(36)를 모노치환된 2-플루오로-5-니트로벤조산(37)으로 더 개질하여 부동화 기질(38)을 얻었는데, 이것은 니트로-10H-디벤즈[b,f][1,4]옥사제핀-11-온 유사체(39)의 어셈블리용으로 준비하였다(플루오르 및 페놀 산소 간의 주요 고리화 단계(SNAr)는 DMF 중 5% DBU를 사용하여 실시하였음23,24,25). 생성되는 수지 중의 니트로기의 환원은 DMF 중 SnCl2 H2O의 1.5 M 용액으로 얻을 수 있으며, 이후 수지 2-아미노 서브-라이브러리(39)로부터의 분리(TFA/DCM)가 일어난다.
Figure 112005003765088-pct00049
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16.6 피라지노퀴나졸리논-6,6,6 트리시클릭 스카폴드
Figure 112005003765088-pct00050
피라지노[2,1-b]퀴나졸린-3,6-디온계는 억제된 펩티도모메틱으로 고려될 수 있으며 몇몇 천연 생성물족에 존재한다. 이들 화합물 중 일부는 매우 흥미로운 생물학적 활성을 나타낸다(J. Antibiotics 46, 380, 1996, Annu Rev Biochem 62, 385, 1993).
이 스카폴드의 현재 공지된 한 합성 방법은 하기와 같이 묶을 수 있다:
a: 4-치환된 2,5-피페라진디온을 해당 이미노에테르로 변형한 다음 안트라닐산 또는 메틸 안트라닐레이트로 시클로축합시키는 방법1-5.
Figure 112005003765088-pct00051
b. 4-치환된 2,5-피페라진디온을 o-아지도벤조일 클로라이드로 아실화한 다음 포스핀으로 Staudinger 반응시켜 해당 γ-포스파젠을 얻고 이어서 중간체의 분자간 아자 wittig 고리화를 실시하는 방법.6,7
Figure 112005003765088-pct00052
반응 순서를 변화시켜, 안트라닐산 단위가 차폐 아미노 작용기8로서 아지도기를 갖는 N 말단 단위인 개방쇄 트리펩티드를 통하여 N-o-아지도벤조일-디케토피페라진을 형성한다. 고리화로 퀴나졸리논 고리가 생성된다.
c. 요오딘 트리페닐 포스핀의 존재하에 적당한 o-아실안트라닐아미드의 시클로탈수를 통하여 제조한 4-이미노-4-H-3,1-벤즈옥사진으로 개방쇄 트리펩티드를 이중 고리화하는 방법. 이 방법은 고체상14 뿐만 아니라 용액상9-13으로도 보고되었으 며, 우리의 목적에 적당한 평행 어레이 합성에 양호한 수단이 된다.
Figure 112005003765088-pct00053
트리펩티드(6)는 EDC로 매개되는 아미노산 에스테르(AA-OR)(3)와 안트라닐산의 직접적 커플링에 의하여 제조된다. 2상 Scotten-Bauman 조건(CH2Cl2, 수성 Na2CO3)하에 Fmoc 아미노산 클로라이드(5)와 4의 축합으로 트리펩티드(6)가 생성된다. 아미노산 클로라이드(5)는 디옥산, DCM 또는 THF 중 콜리딘 및 BTC(트리포스겐)으로 해당 Fmoc-AA-OH를 예비활성화함으로써 원위치에서 제조된다. 이들 조건에서 라세미화 없이 AA 클로라이드가 얻어진다.
선형 트리펩티드의 옥사진으로의 변형은 Wip의 조건(큰 과량의 PPh3/I2/3차 아민)을 사용하여 실시하였다. 퀴나졸린으로의 재배열이 후속되는 탈보호는 메틸렌 클로라이드 중 20% 피페리딘으로 처리시 일어났다. 퀴나졸린으로의 고리화는 입체 장애되기 쉬워, R3, R4가 대부피의 기일 경우 고리화에 더 강한 조건(DMAP 환류 CH3CN)이 요구된다. 일부 실시예의 경우 약간의 에피머화(5%)가 일어났다.
상기한 용액 중에서의 s 합성을 고체상에서의 조합 합성에 적용하는 것은 적절한 아미노산(AA)으로 Wang 수지를 로딩하여 개시되며 7이 얻어진다. 대부분의 AA에 대하여, 미리 로딩되는 Wang 수지는 시판된다. 7을 탈보호하고(DMF 중 피페리딘) 적절한 안트라닐산을 함께 커플링하여(EDC) 8을 얻었다(하기 경로 참조):
Figure 112005003765088-pct00054
다음 단계는 Fmoc-AA-Cl을 사용하여 아닐린(7)을 아실화하여 선형 트리펩티드(9)를 얻는 것이다. 다음 단계는 선형 트리펩티드(9 내지 10)의 주요 탈수 고리화 단계이다. 완전한 전환을 위하여, 10 당량의 Ph3P를 사용하였다. 최종 반응은 피 페리딘이 매개된 Fmoc기의 탈보호 및 옥사진(10)의 아미딘 카르보아미드(11)로의 재배열이다. 세정 후, 수지를 아세토니트릴 중에서 환류시켜 11의 시클로 분리를 유도하여 소정 피라지노퀴노잘린 라이브러리(1)를 얻는다. 미정제 화합물의 수율 및 순도는 비교적 높을 것이 요구되었다14. 최종 생성물(1)은 시스:트랜스 부분입체이성질체의 혼합물(통상적으로 5-8:1의 비율)로서 드물게 얻을 수 있다. 고체상에서의 에피머화도가 큰 것은 아마도 고리화 분리로 인한 것이며, HT 정제화로 생성물을 분리시킬 수 있다. 상기 합성은 바람직한 합성 경로의 특징을 잘 예시하고 있다. 첫 두 단계는 펩티드 커플링을 포함하는데, 반응 SPPS가 전개되어 반응은 다양한 아미노산에 대하여 거의 정량적인 수율로 진행된다. 선형 트리펩티드(9)의 탈수는 과량의 Ph3P, 요오딘 및 TEA를 요하며, 시약은 고체 상에서 단순히 여과하는 것으로 용이하게 제거된다. 최종 단계에서 고리화를 거치는 에스테르 작용기가 고체-상 결합을 위한 위치로 선택되어 수지로부터의 자기-분리가 이루어진다.
피라지노퀴나졸린 스카폴드의 합성은 3 빌딩 블록 2 아미노산(3,5) 및 디치환된 안트라닐산(2)를 요한다.
아미노산 및 Fmoc-아미노산은 시판된다.
피라진 고리(R3, R4)에 작용기(NH2, OH)를 도입하기 위하여 보호된 α-히드록시-AA 14 및 α-아미노-AA 12의 합성을 실시하여야한다. AA 12는 문헌에 공지되 어 있으며16 합성은 하기 경로에 나타나 있다:
Figure 112005003765088-pct00055
또다른 AA 14는 비등 톨루엔 중의 t-BuOH 존재하에 글리옥실산 및 FmocNH2 간의 축합을 통하여 소정 14를 얻는 유사한 방식으로 제조할 수 있다.
제3 빌딩 블록 중에서 3,5-디메틸 안트라닐산은 시판되며, 다른 치환된 안트라닐산은 맞춤 합성으로 제조하여야 한다.
3-메틸-5-페닐-안트라닐산(15)는 시판 3-메틸-안트라닐산(1617)의 브롬화에 의하여 제조할 수 있다. 이후 스즈키 반응이 후속된다18.
Figure 112005003765088-pct00056
3,5-디페닐 안트라닐산(17)은 과량의 페닐 보론산19(Aldrich)을 사용하는 Pd 촉매된 크로스 커플링 반응으로 해당 디브로모안트라닐산(18)(시판)으로부터 제조한다19.
Figure 112005003765088-pct00057
치환된 안트라닐산은 또한 변형된 Sandmayer 방법을 사용하여 해당 치환 아닐린(19)으로부터 제조할 수 있다. 아닐린과 클로랄 및 히드록실아민의 반응으로 이소니트로소아세트아닐리드를 얻은 다음 황산 중에서 고리화하여 이사틴(20)을 얻는다. 과산화수소로 이사틴을 산화하여 안트라닐산20(21)을 얻는다(하기 경로 참조):
Figure 112005003765088-pct00058
OH기 22로 3 위치에서 치환된 안트라닐산은 출발 물질로서 4-치환된 아닐린(Et, Pr, Me Aldrich)을 사용하여 하기 경로에 개시된 반응 순서에 따라 제조할 수 있다. 아닐린은 먼저 브롬화한 다음(23) CuI 존재하에 선택적으로 모노메톡실화하였다. 이렇게 얻은 2-브로모-6-메톡시-4-알킬아닐린(24)를 촉매로서 Pd 착체(CO, Pd(PPh3)2Cl2)(=> 25)를 사용하여 카르보닐화하고 최종 단계에서 농축 브롬수소산 중에서 가수분해하여 탈보호한다21.
Figure 112005003765088-pct00059
4-알킬아닐린(19a)는 하기 경로에 개시된 바와 같이 디알킬 안트라닐산(26) 및 5-알킬 3-페닐 안트라닐산(27)의 제조를 위한 출발 물질로서 작용할 수도 있다:
Figure 112005003765088-pct00060
3-알킬-5-카르복실안트라닐산(27)은 o-알킬아닐린(19b)으로부터 출발하여 제 조할 수 있으며, 이것이 이사틴(20a)으로 전환된 다음(1. 클로랄, NH2OH, 2. H2SO 4) 브롬화 및 산화를 거쳐 5-브로모 안트라닐레이트(28)가 얻어진다. 브로모를 시아나이드(29)로 치환하고 가수분해하여 3-알킬-5-카르복시-안트라닐산22(27)을 얻는다.
Figure 112005003765088-pct00061
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16.7 피롤-5원 고리 스카폴드
이 장에는 테트라-치환된 피롤의 보편적인 합성이 개시된다. 제안된 합성 방 법은 용액 중에서 뿐만 아니라 고체상(SPS)에서도 실시된다.
Figure 112005003765088-pct00062
2 위치에 카르복실기를 갖는 서브-라이브러리(a)를 용액 중에서 제조한다. 합성이 β-케토 에스테르의 니트로화로부터 개시되어 옥심(3)이 얻어지고, 이것은 1,3-디케톤을 사용한 환원 축합에 의하여 에틸 카르복시케토피롤(51)을 유도한다1(하기 경로). 피롤(5)은 카르보닐기의 메틸렌1으로의 환원을 거친 다음 에틸 카르복실레이트의 가수분해로 서브-라이브러리(a)를 생성한다. Curtius 재배열은 카르복실을 아민으로 전환시켜 서브-라이브러리(a)를 서브-라이브러리(b)로 가장 편리하게 전환시킬 수 있다(R1#R2의 경우 두 이성체의 혼합물이 얻어지며 이것은 분리할 수 있음).
Figure 112005003765088-pct00063
서브-라이브러리 a, b의 합성
서브 라이브러리(a 및 b)의 합성에 대부분 시판되는 β-케토에스테르, 1,3-디케톤의 두 빌딩 블록이 필요하다.
서브-라이브러리(c)의 화합물은 하기 경로에 개시된 합성 방법에 의하여 얻을 수 있다. 이 방법은 이전 방법과는 대조적으로 고체상 합성(SPS)을 수반한다. 즉 미리 결합된 Boc 이미노 디아세트산 모노 에스테르(6)를 사용하는 1,2-디케톤 (7)의 축합은 하기와 같다:
Figure 112005003765088-pct00064
반응2,3은 NaOMe 또는 KOtBu를 사용하여 염기성 조건하에 실시한다. 이미노 디아세트산(6)은 환원제로서 나트륨 시아노보로하이드라이드를 사용하는 글리옥실산의 환원 아민화 및 후속되는 멀티-그램 규모의 Boc 보호기의 도입4에 의하여 Gly의 t-Bu 에스테르로부터 용이하게 제조할 수 있다.
서브-라이브러리(e)는 하기 경로에 개시된 방법을 사용하여 제조할 수 있다. 생성되는 생성물의 3 위치는 고정된 치환체-히드록시기를 가진다. 또한, SPS는 상기 개시된 바와 같은 미리 제조된 빌딩 블록을 사용하여 관여된다.
이 공정은 피리딘의 존재하에 Meldrum산(11)과 산 클로라이드(10)를 반응시켜 용액 중에서 5개의 아실 Meldrum산 빌딩 블록(12)5,6을 제조하는 것으로부터 개시되어 해당 화합물(12)을 거의 정량적으로 생성시킨다7,8.
따라서, 수시간동안 환류하에 THF 중에서 히드록실 수지(예를 들어, 옥심 수 지9와 같은 카르복실산을 생성시키는 수지)와 12(5 당량)를 가열하여6 CO2 및 아세톤의 방출이 수반되는(이것은 반응의 완결을 도움) 중합체-결합된 β-케토에스테르(13)가 생성된다. 반응은 수지(KBr 펠릿) 상에서의 FT-IR에 의하여 용이하게 모니터링할 수 있다. 13의 α-탄소의 작용화는 과량의 알킬화 시약으로 실시하며 이중 알킬화 뿐만 아니라 O-알킬화가 생략된다.
따라서, THF 중 1M의 TBAF8의 존재하에 할로알칸(36 당량, 3시간)은 RT에서 13을 14로 용이하게 전환시킨다(도 4). 일반적으로, 수율을 감소시킬 수 있는 미량의 물을 배제하는 것이 중요하다. THF/트리메틸오르토포르메이트(1/1) 중 수지 결합된 β-케토에스테라제(14)에 미리합성된 과량의 아미노 케톤(15)의 첨가10,11(도 5)(20 당량, 3시간, RT)로 Shiff 염기(16)를 얻는다. 염기 조건하에 생성물(17)의 용액중으로의 방출이 수반되는 16의 고리화에 케톤(R3=Me,Et)의 환원이 이어진다. (NaBH4BF3OEt2)1는 서브 라이브러리(e)를 생성시킨다.
Figure 112005003765088-pct00065
반응은 또한 동일한 반응 순서에 따라 α-치환된 β-케토에스테르를 사용하여 용액 중에서 실시할 수 있다.
β-히드록시 피롤은 케토 호변체14 중에 일부 존재할 수 있음에 주의하기 바란다. 요구되는 빌딩 블록은 α-치환된 β-케토에스테르 또는 시판되는 β-케토에스테르이다.
α-아미노케톤 빌딩 블록은 하기 경로에 개시된 바와 같이 해당 아미노산 히 드록스아메이트로부터 제조할 수 있다.
Figure 112005003765088-pct00066
N-보호된 글리신은 N-O-디메틸 히드록시 아민과 반응하여 히드록스아메이트(18)를 생성시킨다. 그리냐드 시약(EtMgBr, MeMgBr)으로 글리신 히드록스아메이트의 반응으로 케톤(19)이 얻어지는데, 이것은 첨가동안 전혀 관찰되지 않는다. 19의 탈보호로 아미노 케톤 빌딩 블록이 얻어진다.
R3=OH인 경우, 글리시네이트는 치환된 β-케토 에스테르와 반응한다. 하기 경로에 개시된 방법에 의하여 16 이상의 생성물을 얻을 수 있다. 서브 라이브러리(f)의 제조의 주요 단계는 DTAD(21)에 아미노 케톤(21)을 마이클 부가하는 것이다12. 얻어지는 아미노올레핀(23)을 산성 조건에서 고리화시켜 서브 라이브러리(f)를 얻는다.
Figure 112005003765088-pct00067
2-카르복시, 3-아미노 피롤(28)의 합성은 널리 공지되어 있다12,13(상기 경로 참조). 이것은 26의 엔아민 형성 및 이어서 염기 조건(NaOEt)하에 27의 분자간 고리화를 통해 28을 얻는 것을 통해 실시한다. β-케토 니트릴(25)은 25의 알킬화15 또는 해당 니트릴의 아실화16에 의하여 제조할 수 있다.
참고문헌
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16.8 티오펜 및 관련 스카폴드
2-아미노테오펜 및 관련 스카폴드의 화학은 이들의 제약, 농업, 살충제 및 염료에서의 용도 때문에 지난 30년 동안 특별한 주의를 끌어왔다.
Figure 112005003765088-pct00068
2-아미노티오펜은 4- 및 5-위치에서 알킬, 아릴, 시클로알킬 및 헤트아릴기 및 3-위치에서 시아노, 카르브에톡시 등과 같은 전자 유인 치환체로 2-아미노티오 펜 A를 유도하는 가장 용이하고 촉망되는 합성 루트를 고안한 Gewald1ab에 의하여 개발된 합성 방법을 통해서 편리하게 얻을 수 있다.
Figure 112005003765088-pct00069
Gewald 반응의 가장 단순환 버젼은 온-포트 절차, 즉 실온에서 아민의 존재하에 활성화 니트릴 및 황과 알데히드, 케톤 또는 1,3-디카르보닐 화합물의 축합으로 이루어진다. 에탄올, DMF, 디옥산이 바람직한 용매이며, 디에틸아민, 모르폴린 또는 트리에틸아민과 같은 아민이 사용되어 왔다1-7. 이 방법은 더 간단한 출발 물질에 의하여 a-머캅토알데히드 또는 a-머캅토케톤을 대체함으로써 다른 방법에 비해 상당한 개선점을 제공한다. 니트릴 양을 기준으로 하여 0.5∼1 몰당량의 아민을 사용하여 고수율을 얻는 것이 필요하다. 또다른 합성 버젼에서 2-단계 절차가 바람직하다. a,b-불포화 니트릴은 먼저 Knoevenagle-Cope 축합에 의하여 제조된 다음 황 및 아민으로 처리된다. Gewald 반응의 2-단계 버젼은 수율이 더 높다. 알킬 아릴 케톤은 원-포트 개질에서는 티오펜을 생성시키지 않으나 2-단계 기법2에서는 허 용할만한 수율을 보인다(하기 경로 참조):
Figure 112005003765088-pct00070
에틸 에스테르 대신 t-부틸 시아노아세테이트의 사용으로 편리한 TFA/DCM 가수분해8에 의하여 3-카르복시-2-아미노티오펜의 유리산을 얻을 수 있다.
보호된 산 뿐만 아니라 얻어지는 아미노산도 하기 예시되는 바와 같이 더 많은 착체 스카폴드로의 추가 변형 위한 빌딩 블록으로서 사용될 수 있다.
16.8.1 5,5 비시클릭 스카폴드
Figure 112005003765088-pct00071
티에노피롤 스카폴드 B9(상기 경로)는 브로모아세테이트(K2CO3)와 아미노카르복실레이트(A)의 반응에 의하여 제조되어 디에스테르 중간체(1)가 얻어지는데, 이 것은 아실화(화합물 2)(AcOH 중 30% AcCl) 후 Dieckmann 축합(EtONa, EtOH)을 거쳐 3-히드록시-2-카르복시 티에노[2,3-b]피롤 B1을 생성시킨다. 아미노 유사제(B2)는 2-아미노-3-시아노 티오펜(A1)으로의 개시를 요한다. 아실화 및 후속되는 브로모아세테이트(K2CO3 아세톤 또는 NaH DMF)를 사용하는 알킬화는 유사한 반응 조건하에 고리 닫힘을 유도하여 3-아미노-카복시 티에노피롤(B2)을 생성한다. 아민의 친핵성을 증가시키기 위해서는 2 위치에서의 아민의 아실화 및 LiOH가 필요하다.
16.8.2 5,6-비시클릭 스카폴드
티에노피리딘 스카폴드 C는 염기성 조건하에 개질된 Friedlander 반응, 즉 티오펜 A, A1 및 5와 b-케토에스테르, 1,3 디케톤의 반응을 통하여 제조되어 하기 경로에 개시된 바와 같이 티에노피리딘을 형성한다.
Figure 112005003765088-pct00072
또다른 5,6-비시클릭 고리계-티에노 피리미딘(D)은 티오펜(A,A1)과 클로로 포름아미딘 히드로클로라이드(4,11)의 반응에 의하여 제조된다.
Figure 112005003765088-pct00073
16.8.3 5,8,5 5,8,6 트리시클릭 및 5,5,8,6 5,5,8,5 테트라시클릭 스카폴드
스카폴드 E, F, G 및 H는 반응식 6에 개시된 바와 같이 티오펜으로부터 생성 될 수 있다. 이들 화합물로 8원 고리 디락탐이 형성된다.
Figure 112005003765088-pct00074
8원 고리의 형성은 하기의 몇가지 단계를 포함한다:
1. SOCl212a 또는 POCl312b(이들 경우 아민은 Boc에 의하여 보호되어야 함) 또는 DCC12c 및 메틸 클로로포름에이트12d를 사용하여 β-아미노산의 활성화 단계,
2. 활성화된 산 및 또다른 N-보호된 β-아미노-t-부틸 에스테르13의 커플링 단계,
3. DCM 중 TFA를 사용하여 t-부틸 에스테르 및 N-Boc 아민의 탈보호 단계,
4. PyBop 또는 임의의 기타 유사체(R'이 벤질기인 경우 이 단계에서 수소화에 의해 제거할 수 있음)에 의한 커플링 단계.
16.8.4 5,7-비시클릭 스카폴드
벤조디아제핀 스카폴드의 유사체 I, J의 합성은 하기 경로에 예시되어 있다. 양 방법에서, 키랄 아미노산은 합성에 도입되어 α탄소 주위를 다양화한다. 티에노 디아제핀(I)은 2-아미노-3-아실-티오펜(5)으로부터 제조하는데, 이것은 미리 형성된 Boc 아미노산 클로라이드(아미노산, BTC, 콜리딘, THF 또는 DCM)와 반응한다. 고리 닫힘을 수반하는 8의 탈보호(4N HCl)는 2-옥소티에노디아제핀(I)을 유도한다. 티오페노디아제핀(J)은 2-아미노-3-카르복시-티오펜으로부터 출발하여 제조할 수 있으며, 이것은 티에노옥사제핀 디온으로 미리 활성화(BTC, 콜리딘, THF 또는 DCM) 된 후 아미노 케톤과 반응하여 9를 생성하며, 고리 닫힘으로 5-옥소티에노디아제핀 J14이 얻어진다.
Figure 112005003765088-pct00075
Figure 112005003765088-pct00076
티에노디아제핀(K)의 합성은 상기 경로에 개시되어 있다. 2-아미노-3-아실 티오펜(5)은 적절한 α-할로아실 클로라이드로 먼저 아실화된다. Nal 및 이어서 암 모니아를 사용한 치환으로 아미노 아미드15(11)를 얻는다. 이것은 산성 조건 하에 고리 닫힘을 거쳐 티에노디아제핀(K)이 된다. 또다른 대안은 티오펜(5)과 프탈리드 아미노 아실 클로라이드를 반응시키고, 히드라진(11)으로 탈보호하고 고리 닫힘으로 티에노디아제핀(K)을 얻는 것이다16.
티에노제핀(L)의 합성은 숙신산 무수물 또는 산 클로라이드 모노에스테르와 티오펜(5)의 커플링을 기초로 한다(하기 경로 참조). 얻어진 아미드(12)는 분자간 축합(NaH)을 거쳐 표적 화합물을 제공한다17.
Figure 112005003765088-pct00077
티에노디아제피논 골격을 갖는 스카폴드 M은 하기 경로에 개시된 바와 같이 제조할 수 있다. N-보호된 아미노카르복시티오펜(A)는 먼저 예비 활성화(BTC, 콜리딘, DCM)된 다음 α-아미노 아세토니트릴(14)과 반응하여 아미드(13)를 생성한다. 이것은 염기성 조건하에서 반응하여 분자간 환화를 통해 디치환 중간체 2-아미노티에노-1,4-디아제핀-5-온(15)을 제공한다18. 다음 단계에서, 2-아미노티에노-1,4-디아제핀-5-온(15)은 아세틸 히드라진과 가열되어 티에노트리아졸로디아제피논(M)을 유도한다.
Figure 112005003765088-pct00078
16.8.5 5,6,5,6 테트라시클릭 및 5,6,5 트리시클릭 스카폴드
3 위치에서 벤즈이미다졸로 치환된 티오펜, 즉 벤즈이미다졸로아미노티오펜(16)은 티에노(2',3',4,5)피리미디노(1,6)벤즈이미다졸, N N1의 합성에 대하여 빌딩 블록 역할을 할 수 있다. 출발 물질 2-시아노메틸벤즈이미다졸(16)은 치환된 페닐렌 디아민(17) 및 말로노니트릴로부터 제조한다19. 니트릴(18)은 환류 하에 촉매량의 TEA를 함유하는 무수 DMF에서 원소 황 분말 및 케톤20 또는 시아노아세트아미 드21를 사용하여 Gewald 반응에 가하여 티오펜 (16)을 형성한다(하기 경로 참조).
Figure 112005003765088-pct00079
알데히드 또는 케톤을 사용하여 16을 축합시켜 N 및 N1을 각각 얻는다21,22.
Figure 112005003765088-pct00080
동일한 방법을 사용하여 디히드로이미다조일아세토니트릴(20)23(상기 경로 참조) 및 티에노이미다조일-아세토니트릴(21)(하기 경로 참조)은 해당 디아민(에틸렌 디아민 및 테오펜2,3 디아민24) 및 말로노니트릴로부터 제조할 수 있다. 생성되 는 니트릴은 Gewald 조건하에 케톤과 반응하여 O, O1 및 P, P1을 형성한다.
Figure 112005003765088-pct00081
스카폴드 P 및 P1의 합성
16.8.6 5-6-5-6 테트라시클릭 스캐폴드
Figure 112005003765088-pct00082
4H-티에노[2',3':4,5]피리미도[2,1-b]벤조티아- 또는 -졸(Q)는 상기 경로에 개요된 바와 같이 아미노 티오펜(A)으로부터 제조할 수 있다25. 2-아미노-3-카르복시티오펜은 클로로벤즈이미다졸26클로로벤즈티아졸(23)을 사용하여 고온에서 축합을 거쳐 해당 티에노피리미딘아졸(Q)을 유도한다.
16.8.7 5-6-5 트리시클릭 스카폴드
티아-트리아자-s-인다세논(R)(하기 경로 참조)은 문헌 절차에 따라 얻을 수 있다. 이 합성에서 아미노티오펜(A)은 미리 제조된 메틸티오 이미다졸(24)로 비등 아세트산 중에서 고리화를 거쳐 소정 계 R을 생성한다.
Figure 112005003765088-pct00083
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상기한 표적 측정 및 약물 발견의 방법은 단계 순서의 변화를 비롯한 다수의 방식으로 변화시킬 수 있음을 이해할 것이다. 이러한 단계는 온라인으로도 오프라인으로도 실시된다. 또한, 임의로 여러가지 소프트웨어 도구 및/또는 여러가지 하드웨어/소프트웨어를 조합하여 사용하면서 여러가지 평행 및/또는 순차 배열을 사용하여 상기 발명을 실시할 수 있다. 또한, 방법 및 장치의 여러가지 특징이 개시되어 있다. 상이한 특징들을 상이한 방식으로 조합할 수 있음을 이해하여야 한다. 특히, 특정 구체예에서 상기한 모든 특징이 본 발명의 모든 유사한 예시 구체예에 필요한 것은 아니다. 더 나아가, 본 발명의 일부 예시 구체예의 범위내에서 상기 특징들의 조합도 고려된다. 또, 본 발명의 예시 구체예의 일부 또는 전부를 실시하는 소프트웨어가 기록된 컴퓨터 판독 매체도 본 발명의 범위내에 속한다. 다수의 구체예가 방법으로서만 또는 장치로서만 개시됨을 이해하여야 한다. 본 발명의 범위는 또한 본 방법 유형 구체예를 실시하도록 채택 및/또는 설계 및/또는 프로그래밍된 소프트웨어 및/또는 하드웨어를 커버한다. 또한, 본 발명 범위는 본원에 개시된 장치의 사용, 제작, 구경 및/또는 유지하는 방법을 포함한다. 이들이 등장하는 헤더는 브라우징의 용이를 위해 제공되는데, 이러한 제목이 붙은 섹션의 내용을 반 드시 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다. 하기 청구범위에 사용될 때, "포함한다", "포함하는", "함유한다", "함유하는", "갖는" 또는 이들의 변형은 "포함하나 이에 한정되지 않는"의 이미이다.
따라서, 당업자는 본 발명이 지금까지 개시된 것에 의해 한정되지 않음을 이해할 것이다. 그보다는, 본 발명의 범위는 청구범위에 의해서만 한정된다.

Claims (154)

  1. 타겟 분자의 화학적 활성 영역에 대한 정보를 수득하는 방법으로서,
    실질적으로 경질(rigid)인 화학적 게이지(gauge)의 세트를 제공하는 단계로서, 상기 각각의 게이지는 실질적으로 모이어티의 경질 삼각형을 형성하는 3개의 모이어티의 하나 이상의 세트를 포함하는 단계;
    상기 타겟과 상기 게이지 세트 중 복수의 게이지를 반응시키는 단계;
    상기 게이지와 상기 타겟의 결합을 측정(assaying)하여 복수의 측정 결과를 수득하는 단계; 및
    상기 측정 결과를 분석(analyzing)하여 상기 화학적 활성 영역에 대한 정보를 수득하는 단계를 포함하며,
    상기 게이지 세트는 삼각형 공간의 50% 이상이 상기 게이지의 모이어티의 삼각형에 의해 스패닝되도록 선택되고,
    상기 삼각형 공간은 각각의 거리가 2 ~ 12Å인 삼각형을 형성하는 거리의 삼중체로부터 및 각각 양전하, 음전하, 소수성, 수소 결합 공여체, 수소 결합 수용체 및 방향족으로 구성된 군으로부터 선택되는 삼각형 꼭지점에 대한 화학적 결합 포인트 유형의 삼중체로부터 구축된 모든 가능한 3-포인트 파마코포어를 나타내고, 상기 3-포인트 파마코포어는 타겟 분자 상 3개의 결합 포인트의 세트를 나타내며,
    상기 공간의 부분은 상기 공간의 상기 부분에 의해 나타내는 각각의 3-포인트 파마코포어에 화학적으로 결합할 수 있는 모이어티의 실질적으로 경질인 삼각형을 가진 6 이상의 게이지가 존재하는 경우 스패닝되는 것으로 정의되는 것인 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 게이지의 세트는 4 ~ 8Å의 범위를 커버하는 상기 삼각형 공간의 부분의 50% 이상이 스패닝되도록 선택되는 것인 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 게이지는 경질 스카폴드를 사용하여 구축되는 것인 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 측정 결과를 분석하여 상기 화학적 활성 영역에 대한 정보를 수득하는 단계는 상기 타겟 활성 영역에서 결합 포인트의 복수의 배열을 식별하는 단계를 포함하는 것인 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 배열이 3-포인트 파마코포어를 포함하는 것인 방법.
  6. 제1항에 있어서, 2 이상의 상기 측정 결과로부터, 상기 화학적 활성 영역의 적어도 일부(part)의 공간 지도를 재구축하는 단계를 포함하며, 상기 일부는 4 이상의 화학적 결합 포인트를 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 일부는 6 이상의 화학적 결합 포인트를 포함하는 것인 방법.
  8. 제4항에 있어서, 상기 배열의 2 이상으로부터, 상기 화학적 활성 영역의 적어도 일부의 공간 지도를 재구축하는 단계를 포함하며, 상기 일부는 4 이상의 화학적 결합 포인트를 포함하는 것인 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 일부는 6 이상의 화학적 결합 포인트를 포함하는 것인 방법.
  10. 제8항에 있어서, 재구축하는 단계는
    상기 배열로부터 복수의 공간 지도를 테스트-재구축하는 단계;
    상기 지도를 스코어링하는 단계; 및
    상기 지도의 스코어에 기초하여 공간 지도를 선택하는 단계를 포함하는 것인 방법.
  11. 제8항에 있어서, 상기 공간 지도가 결합 포인트를 매칭시키는 화학적 프로파일을 갖는 소형 분자 약물의 결합을 보장하는데 충분한 결합 포인트를 포함하는 것인 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 공간 지도가 6 이상의 결합 포인트를 포함하는 것인 방법.
  13. 제11항에 있어서, 상기 공간 지도가 8 이상의 결합 포인트를 포함하는 것인 방법.
  14. 제1항에 있어서, 상기 게이지의 세트가 10,000 이상의 게이지를 갖는 게이지의 세트를 포함하는 것인 방법.
  15. 제1항에 있어서, 상기 게이지의 세트가 50,000 이상의 게이지를 갖는 게이지의 세트를 포함하는 것인 방법.
  16. 제1항에 있어서, 상기 게이지의 0.5% 이상이 상기 타겟과 결합하는 것인 방법.
  17. 제1항에 있어서, 상기 게이지의 1% 이상이 상기 타겟과 결합하는 것인 방법.
  18. 제1항에 있어서, 상기 게이지의 50% 이상은 100 미만의 스카폴드의 세트로부터 선택된 스카폴드와 상기 선택된 스카폴드에 부착된 화학적 모이어티를 포함하는 것인 방법.
  19. 제1항에 있어서, 상기 게이지의 세트의 게이지의 화학적 거동은 15 미만의 상이한 화학적 모이어티에 의해 결정되는 것인 방법.
  20. 제1항에 있어서, 상기 게이지의 세트의 게이지의 화학적 거동은 10 미만의 상이한 화학적 모이어티에 의해 결정되는 것인 방법.
  21. 제1항에 있어서, 상기 측정이 작용성 측정(functional assay)인 방법.
  22. 제1항에 있어서, 상기 측정이 결합 측정인 방법.
  23. 제1항에 있어서, 상기 타겟이 기질에 들어맞도록 적응된 생화학적 활성 영역을 포함하는 단백질을 포함하는 것인 방법.
  24. 제23항에 있어서, 상기 화학적 활성 영역이 상기 생화학적 활성 영역을 포함하는 영역을 포함하는 것인 방법.
  25. 제23항에 있어서, 상기 화학적 활성 영역이 상기 단백질의 조절 영역을 포함하는 것인 방법.
  26. 제1항에 있어서, 상기 측정 결과를 분석하여 상기 화학적 활성 영역에 대한 정보를 수득하는 단계는 60 이상의 게이지의 성공적인 결합을 분석하는 단계를 포함하는 것인 방법.
  27. 제4항에 있어서, 식별하는 단계는 40 이상의 상이한 배열을 식별하는 단계를포함하는 것인 방법.
  28. 제8항에 있어서,
    상기 지도를 리드(lead) 데이타 베이스에 비교하는 단계; 및
    상기 리드와 상기 지도 사이에 유사성 또는 유사성의 결함에 대응하여 추가로 사용하기 위하여 상기 데이타 베이스로부터 리드를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  29. 제8항에 있어서, 상기 지도에 대하여 유사성을 갖도록 리드를 구축하는 단계를 포함하는 방법.
  30. 제29항에 있어서, 구축하는 단계는 상기 게이지 또는 상기 게이지에 의해 이루어진 스카폴드를 사용하여 구축하는 단계를 포함하는 것인 방법.
  31. 제4항에 있어서,
    상기 배열을 리드 데이타 베이스에 비교하는 단계; 및
    상기 리드에 대한 상기 배열의 매칭에 대응하여 추가로 사용하기 위하여 상기 데이타 베이스로부터 리드를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  32. 제4항에 있어서, 상기 배열에 기초하여 리드를 구축하는 것을 포함하는 방법.
  33. 제4항에 있어서, 약물을 발견하기 위한 리드로서 1 이상의 상기 게이지를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  34. 제1항에 있어서,
    게이지의 결합을 유사한 결합 기하학에 비교하여 입체적 충돌 데이타를 얻는 단계; 및
    상기 입체적 충돌 데이타를 분석하여 상기 타겟에 대한 기하학적 정보를 제공하는 단계를 포함하는 방법.
  35. 제1항에 있어서, 상기 정보에 기초하여 상기 타겟에 대한 약물 리드의 세트를 생성하는 단계를 포함하는 방법.
  36. 제35항에 있어서, 상기 세트로부터 상기 타겟에 대하여 공지된 약물 리드를 제거하는 단계를 포함하는 방법.
  37. 제1항에 있어서, 상기 타겟 분자는 농화학적 타겟을 포함하는 것인 방법.
  38. 제1항에 있어서, 상기 타겟 분자는 약물 타겟을 포함하는 것인 방법.
  39. 제1항에 있어서, 모이어티는 히드록실(OH), 카르복실(COOH), 아미드(CONH2), 에틸(CH2-CH3), 프로필(CH2-CH2-CH3), 페닐(C6H5, 6원 방향족 고리)을 포함하는 것인 방법.
  40. 제1항에 있어서, 상기 화학적 활성 영역은 2 이상의 중첩되지 않는 화학적 활성 영역을 포함하는 것인 방법.
  41. 제1항 내지 제29항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 게이지의 세트는 음전하를 포함하는 상기 삼각형 공간의 부분의 50% 이상이 스패닝되도록 선택되는 것인 방법.
  42. 제1항에 있어서, 상기 게이지의 세트는 4 ~ 12Å의 범위를 커버하는 상기 삼각형 공간의 부분의 50% 이상이 스패닝되도록 선택되는 것인 방법.
  43. 제1항에 있어서, 상기 게이지의 세트는 8 ~ 12Å의 범위를 커버하는 상기 삼각형 공간의 부분의 50% 이상 스패닝되도록 선택되는 것인 방법.
  44. 제3항에 있어서, 상기 경질 스카폴드는 순환적으로 경질인 방법.
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