A multivariate approach to characterization of drug-like molecules, proteins and the interactions between them

• Main Author: Lindström, Anton
• Format: Doctoral Thesis
• Language: English
• Published: Umeå universitet, Kemi 2008
• Subjects: binding affinity; prediction; CAMD; principal component analysis (PCA); partial least squares projections to latent structures (PLS); MM-GB-SA; MM-PB-SA; docking; geometry optimization; protein secondary structure characterization; implicit solvent; generalized-Born; Poisson-Boltzmann; molecular mechanics (MM); drug discovery; bindningsaffinitet; prediktion; dockning; geometrioptimering; sekundärstruktur; matematisk vattenmodel; molekylmekanik (MM); läkemedelsdesign; principal komponent analys (PCA); Other chemistry; Övrig kemi
• Online Access: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-1924; http://nbn-resolving.de/urn:isbn:978-91-7264-690-2

En sjukdom kan många gånger härledas till en kaskadereaktion mellan proteiner, co-faktorer och substrat. Denna kaskadreaktion blir många gånger målet för att behandla sjukdomen med läkemedel. För att designa nya läkemedelsmoleyler används vanligen datorbaserade verktyg. Denna design av läkemedelsmolekyler drar stor nytta av att målproteinet är känt och då framförallt dess tredimensionella (3D) struktur. Är 3D-strukturen känd kan man utföra så kallad struktur- och datorbaserad molekyldesign, 3D-geometrin (f.f.a. för inbindningsplatsen) blir en vägledning för designen av en ny molekyl. Många faktorer avgör interaktionen mellan en molekyl och bindningsplatsen, till exempel fysikalisk-kemiska egenskaper hos molekylen och bindningsplatsen, flexibiliteten i molekylen och målproteinet, och det omgivande lösningsmedlet. För att strukturbaserad molekyldesign ska fungera väl måste två viktiga steg utföras: i) 3D anpassning av molekyler till bindningsplatsen i ett målprotein (s.k. dockning) och ii) prediktion av molekylers affinitet för bindningsplatsen. Huvudsyftena med arbetet i denna avhandling var som följer: i) skapa modeler för att prediktera affiniteten mellan en molekyl och bindningsplatsen i ett målprotein; ii) förfina molekyl-protein-geometrin som skapas vid 3D-anpassning mellan en molekyl och bindningsplatsen i ett målprotein (s.k. dockning); iii) karaktärisera proteiner och framför allt deras sekundärstruktur; iv) bedöma effekten av olika matematiska beskrivningar av lösningsmedlet för förfining av 3D molekyl-protein-geometrin skapad vid dockning och prediktion av molekylers affinitet för proteiners bindningsfickor. Ett övergripande syfte var att använda kemometriska metoder för modellering och dataanalys på de ovan nämnda punkterna. För att sammanfatta så presenterar denna avhandling metoder och resultat som är användbara för strukturbaserad molekyldesign. De rapporterade resultaten visar att det är möjligt att skapa kemometriska modeler för prediktion av molekylers affinitet för bindningsplatsen i ett protein och att dessa presterade lika bra som andra vanliga metoder. Dessutom kunde kemometriska modeller skapas för att beskriva effekten av hur inställningarna för olika parametrar i dockningsprogram påverkade den 3D molekyl-protein-geometrin som dockingsprogram skapade. Vidare kunde kemometriska modeller andvändas för att öka förståelsen för deskriptorer som beskrev sekundärstrukturen i proteiner. Förfining av molekyl-protein-geometrin skapad genom dockning gav liknande och ickesignifikanta resultat oberoende av vilken matematisk modell för lösningsmedlet som användes, förutom för ett fåtal (sex av 30) fall. Däremot visade det sig att användandet av en förfinad geometri var värdefullt för prediktion av molekylers affinitet för bindningsplatsen i ett protein. Förbättringen av prediktion av affintitet var markant då en Poisson-Boltzmann beskrivning av lösningsmedlet användes; jämfört med prediktionerna gjorda med ett dockningsprogram förbättrades korrelationen mellan beräknad affintiet och uppmätt affinitet med 0,7 (R2). === A disease is often associated with a cascade reaction pathway involving proteins, co-factors and substrates. Hence to treat the disease, elements of this pathway are often targeted using a therapeutic agent, a drug. Designing new drug molecules for use as therapeutic agents involves the application of methods collectively known as computer-aided molecular design, CAMD. When the three dimensional (3D) geometry of a macromolecular target (usually a protein) is known, structure-based CAMD is undertaken and structural information of the target guides the design of new molecules and their interactions with the binding sites in targeted proteins. Many factors influence the interactions between the designed molecules and the binding sites of the target proteins, such as the physico-chemical properties of the molecule and the binding site, the flexibility of the protein and the ligand, and the surrounding solvent. In order for structure-based CAMD to be successful, two important aspects must be considered that take the abovementioned factors into account. These are; i) 3D fitting of molecules to the binding site of the target protein (like fitting pieces of a jigsaw puzzle), and ii) predicting the affinity of molecules to the protein binding site. The main objectives of the work underlying this thesis were: to create models for predicting the affinity between a molecule and a protein binding site; to refine the geometry of the molecule-protein complex derived by or in 3D fitting (also known as docking); to characterize the proteins and their secondary structure; and to evaluate the effects of different generalized-Born (GB) and Poisson-Boltzmann (PB) implicit solvent models on the refinement of the molecule-protein complex geometry created in the docking and the prediction of the molecule-to-protein binding site affinity. A further objective was to apply chemometric methodologies for modeling and data analysis to all of the above. To summarize, this thesis presents methodologies and results applicable to structure-based CAMD. Results show that predictive chemometric models for molecule-to-protein binding site affinity could be created that yield comparable results to similar, commonly used methods. In addition, chemometric models could be created to model the effects of software settings on the molecule-protein complex geometry using software for molecule-to-binding site docking. Furthermore, the use of chemometric models provided a more profound understanding of protein secondary structure descriptors. Refining the geometry of molecule-protein complexes created through molecule-to-binding site docking gave similar results for all investigated implicit solvent models, but the geometry was significantly improved in only a few examined cases (six of 30). However, using the geometry-refined molecule-protein complexes was highly valuable for the prediction of molecule-to-binding site affinity. Indeed, using the PB solvent model it yielded improvements of 0.7 in correlation coefficients (R2) for binding affinity parameters of a set of Factor Xa protein drug molecules, relative to those obtained using the fitting software.