Protein solvation preferences: applications to drug discovery

Medientyp: E-Book

Titel: Protein solvation preferences: applications to drug discovery

Beteiligte: Álvarez García, Daniel [Verfasser:in]

Erschienen: [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: Universitat de Barcelona, 2014

Sprache: Englisch

Identifikator:

Entstehung:

Hochschulschrift: Dissertation, Universitat de Barcelona, 2014

Anmerkungen:

Beschreibung: [spa]El diseño de fármacos asistido por ordenador es actualmente un actor fundamental en el proceso de descubrimiento de nuevos fármacos. Las aproximaciones basadas en estructura usan la información estructural de la Diana terapéutica para proponer moléculas activas y seguras. Sin embargo, el proceso dista de ser sencillo y nuevas metodologías están continuamente siendo investigadas para solventar las limitaciones actuales, siendo la flexibilidad de la diana y el tratamiento y la estructura del agua en la cavidad, dos factores usualmente obviados o simplificados. Como ha sido demostrado por varios experimentos de NMR y cristalografía, moléculas pequeñas de solventes orgánicos (p.e. etanol, acetamida o acetonitrilo), son capaces de identificar sitios de unión y proporcionan pistas para el diseño racional de nuevas moléculas bioactivas. MDmix es un método basado en simulación molecular que explota dicho fenómeno in silico. Usando mezclas de moléculas orgánicas pequeñas y agua, cada una con propiedades químicas diferentes, se identifican mapas energéticos de interacción sobre la superficie de la diana. Esta información nos permite identificar sitios de unión para ligandos y caracterizar dicha interacción para guiar el proceso de identificación de hits y la optimización de cabezas de serie. El trabajo presentado en esta tesis se puede dividir en dos publicaciones principales: En la primera, el efecto de la flexibilidad de la diana es estudiado para establecer unas guías de actuación a la hora de simular el sistema. Encontramos que la flexibilidad es fundamental a la hora de identificar cavidades inducidas o con alto grado de flexibilidad pero, a la vez, la interpretación de los resultados es mucho más compleja cuando hay cambios conformacionales. Por otra banda, aplicando restricciones suaves a la movilidad de los átomos, se gana reproducibilidad en los resultados y los errores en la estimación energética son mínimos. En la segunda publicación, se estudió el uso de diferentes mezclas de solventes para la identificación de farmacóforos experimentales en dos sistemas test (heat shock protein 90 y HIV proteasa 1). El tratamiento explícito del agua proporciona mapas energéticos capaces de identificar correctamente los puntos de interacción más favorables con una precisión sin precedentes cuando se compara con otros métodos. Además, demostramos como los mapas energéticos obtenidos para las moléculas de agua son capaces de discernir entre aguas desplazables y no desplazables por un potencial ligando. La información extraída de dichos mapas puede ser de alta utilidad para guiar la identificación de nuevas moléculas activas y para la optimización de la potencia de ligandos ya identificados. Finalmente, se presenta un programa de código abierto escrito en python cuyo objetivo es facilitar el uso de la metodología así como su adopción en cualquier proyecto de diseño de fármacos. En el capítulo final se discuten posibles mejoras y aplicaciones prácticas del método en proyectos actualmente en investigación y direcciones futuras a seguir. MDmix, siendo un método basado en simulación molecular, permite incorporar la flexibilidad de la diana y tratar explícitamente el efecto del solvente. Por ello, ofrece ventajas significativas sobre aproximaciones tradicionales en la identificación de sitios de unión y su caracterización. Siendo aplicable sobre cualquier diana, aún sin conocimiento previo, ofrece una nueva alternativa en el siempre desafiante proceso del diseño de fármacos. ; [eng] Computer-aided drug design is a key player in current drug discovery projects. Structure-based computational approaches use the target structural information to suggest potentially active and safe drugs. However, the process is far from trivial and novel methodologies are continuously sought to address two main factors usually simplified and overlooked: Target flexibility and the effect and structure of water molecules at the binding site. As demonstrated by different NMR and crystallography experiments, small organic solvents (e.g. ethanol, isopropanol, acetonitrile) are able to identify binding sites and provide clues for rational drug design. MDmix is a simulation-based method that exploits this natural behavior in silico. By using small organic molecules and water mixtures, each one with a distinct chemical nature, key interaction spots are identified on the protein surface allowing the identification and characterization of binding sites for hit discovery and lead optimization. The work presented in this thesis is divided in two main publications: In the first one, the effect of target flexibility was investigated to establish some guidelines on how to treat this important factor during the simulations. We found that flexibility is essential for correctly identifying induced binding sites but might lead to uninterpretable results when large conformational changes occur. Soft restraints applied during the simulation are suggested as a way to obtain reproducible results and still characterize high affinity interaction sites (hot spots) with mild errors on the energy estimates. In the second publication, the use of solvent mixtures for the identification of experimentally known pharmacophores was evaluated in two test systems for which many inhibitors are known (e.g. heat shock protein 90 and HIV protease 1). The explicit treatment of water molecules provides interaction maps which identify the most favorable interactions in the binding site with unprecedented accuracy when compared to classical molecular interaction potentials. Moreover, we demonstrate how the interaction maps obtained for the water molecules accompanying the small organic solvents are useful to identify non-displaceable waters. Both the solvent interaction maps and the water interaction maps are extremely useful information for the identification of novel active molecules and for the optimization of potency for already active ones. Finally, a software package is presented that aims at facilitating the use of the methodology and at helping in adopting it to everyday drug design projects. A final chapter treats ongoing and future research where method improvements and practical uses in real examples are discussed. MDmix being a simulation-based method, the target flexibility and the explicit treatment of the solvent provide significant advantages over traditional approaches for binding site finding and characterization. This novel approach, which is applicable to previously unmet targets and binding sites, offers a new alternative in the challenging process of drug design.

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