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Grundlagen: Computer-unterstützte Methoden Flashcards

1
Q

Wie läuft die Computer-unterstützte Findung eines Wirkstoffes ab?

A

Target selection -> Lead discovery -> Lead development

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2
Q

Was wird bei der Target selection gemacht?

A

Target Identifizierung

Target Validierung

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3
Q

Was wird bei der Lead discovery gemacht?

A
  1. Nutze screening HTS
  2. Gelange vom Hit zum Lead
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4
Q

Wofür steht screening HTS?

A

Virtual High Throughput Screening

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5
Q

Was versteht man unter Molecular Meachanics?

A

Bedient sich der klassischen Mechanik um molekulare System zu modulieren.

Nutze Kraftfelder zur Berechnung

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6
Q

Wo werden Molecular Meachanics verwendet?

Wie funktioniert dies?

Worüber können Aussagen gemacht werden?

A

Bei der molekular dynamischen Simulation

Kraftfelder -> Kräfte die auf jedes einzelne Teilchen wirken berechnen

  • > Bewegungsabläufe vorhersagen
  • > Stabile Konformere eines Moleküls finden (Sind Energieminima)​
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7
Q

Was versteht man unter Homology Modeling?

A

Nicht von jedem 3D Target ist die Struktur bekannt

  • > Nutze die Struktur eines verwandten homologen Proteins + AS Sequenz des zu untersuchenden Proteins
  • > Rückschlüsse auf die Struktur dieses Proteins
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8
Q

Wie wird die Molekulare Erkennung und In silico Techniken genutzt um zu einem Liganden zu kommen?

A
  1. Molekulare Erkennung
    - > Moduliere virtuell einen Liganden in eine Bindetasche
    - > Finde stabile Konformere
    - > Von den stabilen Konformeren die frei Bindungsenergie abschätzen
  2. In silico Techniken (Berechnungen)

Protein-Ligand-Bindemodus berechnen (Wie kommt die Bindung zustande?)

  1. Suche optimal nach ADME und Tox-Eigenschaften
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9
Q

Was ist “Docking”?

A

Platziere einen Liganden (z.B. Ein kleines Molekül) in die Bindetasche eines
Rezeptors

Das Ziel ist, dass eine optimale Wechselwirkungen erreicht wird

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10
Q

Wie läuft “Docking” ab?

A
  1. Docking
  2. Scoring (Berechne Bindungsenergie)
  3. Röntgenkristallstruktur Analyse und ΔG berechnen
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11
Q

Was ist “Scoring”?

A
  • Evaluiere die Ligand-Rezeptor-WW so, dass die erhaltenen

experimentellen Ergebnisse von anderen Liganden

unterscheidbar sind.

  • Bestimme die Bindungsaffinität
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12
Q

Wie sieht eine Scoring Funktion aus?

A
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13
Q

Erkläre an diesem Beispiel “Docking” und “Scoring”:

A
  1. Ausgehen von einem bekannten Ligand-Protein-Komplex
  2. Suche neuen Liganden über Database
  3. Konformer generieren (Stabilstes suchen)
  4. Eindocken von Konformeren und bekanntem Liganden
    - > Bindemodus + Affinität bestimmen

= Docking Score

  1. Neuer Ligand mit besseren Eigenschaften gefunden
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14
Q

Woher kommen die Menge an Verbindungen die für Docking und Scoring getestet werden müssen?

A
  • Experimentelles HTS
  • Virtuelles (in silico) HTS
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15
Q

Was sind die Vorteile von HTS?

A

Automatisierung: 100.000 und mehr chemische Verbindungen experimentell auf ihre biologische Wirkung geprüft Miniaturisierung: Kleine und effiziente in-vitro Testsysteme können auf Mikrotiterplatten (microtiter plates, MTPs) durchgeführt werden. 96-well: klassisches Format Skalierbarkeit: Tests liefern nicht nur qualitative, sondern auch quantitative Ergebnisse, Stärke der Bioaktivität.

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16
Q

Wie sind die Voraussetzungen für experimentelles HTS?

A
  • Bis zu eine Million Testverbindungen
  • Braucht geeigneten Assay zum Nachweis
  • Erfolgreicher Hit: Mindestens IC50 von 10μM
17
Q

Probleme experimentelles HTS?

A

Größe der Library stößt an Grenzen

Es ist teuer

Oft geringe Hit-Rate

18
Q

Was sind die Vorteile des virtual HTS?

A
  • Benötigt keine Substanz
  • Braucht keine aufwändige Synthese
  • Schnelle Identifizierung möglicher WW
  • Library Target spezifisch minimieren + optimieren
  • Ermöglicht Selektion der besten Compounds für experimentelles HTS
19
Q

Welche zwei Verfahren existieren bei virtuellen HTS?

A

Ligand-basiertes Verfahren

Strukturbasiertes Verfahren

20
Q

Was macht man beim Ligand-basierten Verfahren des virtuellen HTS?

A
  • Rezeptor unbekannt
  • Ligand bekannt

-> Pharmakophormodell nutzen und Moleküle mit ähnlichen Eigenschaften finden

21
Q

Was macht man beim strukturbasierten Verfahren des virtuellen HTS?

A

Rezeptor bekannt

Potentielle Liganden am Computer designen

  • > In silico-Docking + Scoring
  • > Selektion der besten Compounds
22
Q

Ligand-basiertes Verfahren

Was ist unbekannt? (Rezeptor oder Ligand)

A

Rezeptor ist unbekannt

Finde einige Liganden über Pharmakophor

-> Lege Strukturen übereinander (Superposition)

23
Q

Struktur-basiertes Design

Was ist unbekannt? (Ligand oder Rezeptor)

Was ist hier wichtig?

(Rezeptor-basiertes Design)

A

Ligand ist unbekannt, Rezeptor ist bekannt

Liganden müssen an bestimmt Hotspots im Rezeptor binden können

24
Q

Rezeptor basiertes virtuelles HTS

Wie muss Datenbank und Target eingestellt sein?

A

Database braucht:

  • MW
  • logP
  • Anzahl rotierende Bindungen
  • Daten über Konformere
  • Bereits bekannte Liganden​ usw….

Target braucht:

  • Wasserstoff Donor Eigenschaften bekannt
  • Ladungen bekannt
  • Ionisierungen bekannt
  • His Tautomere bekannt
25
Fragment-basiertes Design Was ist oft das Problem bei HTS? Wie löst das Fragment-basiertes Design dieses Problem?
* Unspezifische große Liganden * Nicht ausreichend optimierbar * Einsatz kleiner Moleküle (MW 120-250 g/Mol) * Üblicherweise oft in Drugs vorhanden * Meist geringe Potenz (mM bis 30 μM)
26
Ligand Efficiency (LE) Was bedeutet ein hoher LE-Wert?
Je höher der LE-Wert, desto _größer die Effizienz des Hits_, bezogen auf den Beitrag eines Atoms zur Stärke der Bindung
27
Was ist ITC? Was macht man damit?
isothermal titration calorimetry Berechnung von ΔG und Bestimmung von Gleichgewichtskonstanten wie KD und KI
28
Wie lautet die Formel für die Ligand Efficiency (LE)?
Schwer Atome = Nicht Wasserstoff Atome
29
Worauf bezieht sich der Ligand Efficiency (LE)? -\> Beispiel Phenylring
Bezieht sich auf ein Atom und dessen Beitrag zur Stärke der Bindung Bei Phenylring 6 C-Atome -\> LE-Wert bezieht sich auf ein C-Atom
30
Wie lässt sich dieses Diagramm interpretieren?
Abbildung 1: Die Hits sind beim Fragment-basierten Design kleinere Moleküle als bei HTS (x-Achse). Die y-Achse zeigt den negativen Logarithmus des IC50-Wertes. D.h. die aktivste Verbindung hat den höchsten Wert. -\> In blau ist der angestrebte Rule of five Teil. Abbildung 2: Für eine Optimierung wird versucht den Rule of five Teil zu erreichen. -\> Bei HTS ist es schwerer diesen zu erreichen als bei Fragment-basierten Design.
31
Was beschreibt Drug Likeliness?
Abschätzung von ADME- und Tox-Eigenschaften um festzustellen ob es sich um einen potentiellen Kandidaten für einen Wirkstoff handelt.
32
Welche Regeln gelten gemäß der "Rule of Five"?
* MG \< 500 g/Mol * log P \< 5 * H-Donoren \< 5 * H-Akzeptoren \< 10
33
Was bedeutet es wenn die "Rule of Five" erfüllt ist?
Wirkstoff ist oral bioverfügbar
34
Drug Likeliness Wie kann ADME beurteilt werden?
* Clog P (**_c_**alculated log P) * Water **_s_**olubility (log S) * Caco-2 und MDCK-cell permeability * log K HSA (= Human serum albumin binding) -\> Alle diese Punkte können berechnet werden
35
Drug Likeliness Wie kann Toxizität abgeschätzt/vermieden werden?
Vermeidung _reaktiver funktioneller Gruppen_ (Ausnahme: Prodrugs) -\> Erkennung reaktiver / potentiell toxischer Funktionen
36
Welche funktionelle Gruppen sind besonders reaktiv und damit nie in fertigen Arzneistoffen?
Aldehyde
37
Wofür eignet sich Fragment-basiertes Design besonders gut? -\> Ligand oder Rezeptor unbekannt?
Proteinstruktur bekannt Keine Liganden bekannt
38
Röntgenstruktur vs NMR Größe der Moleküle? Analyt muss wie vorliegen? Welche Bedeutung haben H-Atome? Markierung? Jeweiliges Ergebnis?

Spezielle Aspekte 2 (75 decks)

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