Computational methods for assessing drug-target residence times in bacterial enoyl-ACP reductases and predicting small-molecule permeability for the \(Mycobacterium\) \(tuberculosis\) cell wall

• Main Author: Merget, Benjamin
• Format: Doctoral Thesis
• Language: English
• Published: 2015
• Subjects: Computational chemistry; Arzneimitteldesign; Molekulardynamik; Permeabilität; Tuberkelbakterium; Enoyl-acyl-carrier-protein-Reductase <Enoyl-[acyl-carrier-protein]-Reductase>; ddc:540
• Online Access: https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/frontdoor/index/index/docId/12738; http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-127386; https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:20-opus-127386; https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/12738/Dissertation_Merget.pdf; https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/12738/Dissertation_Merget_small.pdf

\textbf{Molecular Determinants of Drug-Target Residence Times of Bacterial Enoyl-ACP Reductases.} Whereas optimization processes of early drug discovery campaigns are often affinity-driven, the drug-target residence time $t_R$ should also be considered due to an often strong correlation with \textit{in vivo} efficacy of compounds. However, rational optimization of $t_R$ is not straightforward and generally hampered by the lack of structural information about the transition states of ligand association and dissociation. The enoyl-ACP reductase FabI of the fatty acid synthesis (FAS) type II is an important drug-target in antibiotic research. InhA is the FabI enzyme of \textit{Mycobacterium tuberculosis}, which is known to be inhibited by various compound classes. Slow-onset inhibition of InhA is assumed to be associated with the ordering of the most flexible protein region, the substrate binding loop (SBL). Diphenylethers are one class of InhA inhibitors that can promote such SBL ordering, resulting in long drug-target residence times. Although these inhibitors are energetically and kinetically well characterized, it is still unclear how the structural features of a ligand affect $t_R$. Using classical molecular dynamics (MD) simulations, recurring conformational families of InhA protein-ligand complexes were detected and structural determinants of drug-target residence time of diphenyl\-ethers with different kinetic profiles were described. This information was used to deduce guidelines for efficacy improvement of InhA inhibitors, including 5'-substitution on the diphenylether B-ring. The validity of this suggestion was then analyzed by means of MD simulations. Moreover, Steered MD (SMD) simulations were employed to analyze ligand dissociation of diphenylethers from the FabI enzyme of \textit{Staphylococcus aureus}. This approach resulted in a very accurate and quantitative linear regression model of the experimental $ln(t_R)$ of these inhibitors as a function of the calculated maximum free energy change of induced ligand extraction. This model can be used to predict the residence times of new potential inhibitors from crystal structures or valid docking poses. Since correct structural characterization of the intermediate enzyme-inhibitor state (EI) and the final state (EI*) of two-step slow-onset inhibition is crucial for rational residence time optimization, the current view of the EI and EI* states of InhA was revisited by means of crystal structure analysis, MD and SMD simulations. Overall, the analyses affirmed that the EI* state is a conformation resembling the 2X23 crystal structure (with slow-onset inhibitor \textbf{PT70}), whereas a twist of residues Ile202 and Val203 with a further opened helix $\alpha 6$ corresponds to the EI state. Furthermore, MD simulations emphasized the influence of close contacts to symmetry mates in the SBL region on SBL stability, underlined by the observation that an MD simulation of \textbf{PT155} chain A with chain B' of a symmetry mate in close proximity of the SBL region showed significantly more stable loops, than a simulation of the tetrameric assembly. Closing Part I, SMD simulations were employed which allow the delimitation of slow-onset InhA inhibitors from rapid reversible ligands. \textbf{Prediction of \textit{Mycobacterium tuberculosis} Cell Wall Permeability.} The cell wall of \textit{M. tuberculosis} hampers antimycobacterial drug design due to its unique composition, providing intrinsic antibiotic resistance against lipophilic and hydrophilic compounds. To assess the druggability space of this pathogen, a large-scale data mining endeavor was conducted, based on multivariate statistical analysis of differences in the physico-chemical composition of a normally distributed drug-like chemical space and a database of antimycobacterial--and thus very likely permeable--compounds. The approach resulted in the logistic regression model MycPermCheck, which is able to predict the permeability probability of small organic molecules based on their physico-chemical properties. Evaluation of MycPermCheck suggests a high predictive power. The model was implemented as a freely accessible online service and as a local stand-alone command-line version. Methodologies and findings from both parts of this thesis were combined to conduct a virtual screening for antimycobacterial substances. MycPermCheck was employed to screen the chemical permeability space of \textit{M. tuberculosis} from the entire ZINC12 drug-like database. After subsequent filtering steps regarding ADMET properties, InhA was chosen as an exemplary target. Docking to InhA led to a principal hit compound, which was further optimized. The quality of the interaction of selected derivatives with InhA was subsequently evaluated using MD and SMD simulations in terms of protein and ligand stability, as well as maximum free energy change of induced ligand egress. The results of the presented computational experiments suggest that compounds with an indole-3-acethydrazide scaffold might constitute a novel class of InhA inhibitors, worthwhile of further investigation. === \textbf{Molekulare Determinanten von Wirkstoff-Angriffsziel Verweilzeiten bakterieller Enoyl-ACP Reduktasen.} In frühen Phasen der Wirkstoffentwicklung sind Optimierungsprozesse häufig affini\-täts\-geleitet. Darüber hinaus sollte zusätzlich die Wirkstoff-Angriffsziel Verweilzeit $t_R$ berücksichtigt werden, da diese oft eine starke Korrelation zur \textit{in vivo} Wirksamkeit der Substanzen aufweist. Rationale Optimierung von $t_R$ ist jedoch auf Grund eines Mangels an struktureller Information über den Übergangszustand der Ligandbindung und Dissoziierung nicht einfach umsetzbar. Die Enoyl-ACP Reduktase FabI der Fettsäurebio\-synthese (FAS) Typ II ist ein wichtiger Angriffspunkt in der Antibiotikaforschung. InhA ist das FabI Enzym des Organismus \textit{Mycobacterium tuberculosis} und kann durch Substanzen diverser Klassen gehemmt werden. Es wird vermutet, dass Hemmung von InhA durch langsam-bindende (``slow-onset'') Inhibitoren mit der Ordnung der flexibelsten Region des Enzyms assoziiert ist, dem Substratbindungsloop (SBL). Diphenylether sind eine InhA Inhibitorenklasse, die eine solche SBL Ordnung fördern und dadurch lange Verweilzeiten im Angriffsziel aufweisen. Obwohl diese Inhibitoren energetisch und kinetisch gut charakterisiert sind, ist noch immer unklar, wie die strukturellen Eigenschaften eines Liganden $t_R$ beeinflussen. Durch die Verwendung klassischer Molekulardynamik (MD) Simulationen wurden wiederkehrende Konformationsfamilien von InhA Protein-Ligand Komplexen entdeckt und strukturelle Determinanten der Wirkstoff-Angriffsziel Verweilzeit von Diphenylethern mit verschiedenen kinetischen Profilen beschrieben. Anhand dieser Ergebnisse wurden Richtlinien zur Wirksamkeitsoptimierung von InhA Inhibitoren abgeleitet, einschließlich einer 5'-Substitution am Diphenylether B-Ring. Die Validität dieses Vorschlags wurde mittels MD Simulationen nachfolgend analysiert. Darüber hinaus wurden ``Steered MD'' (SMD) Simulationen als MD Technik für umfangreicheres Sampling verwendet um die Liganddissoziation von Diphenylethern aus dem FabI Enzym von \textit{Staphylococcus aureus} zu untersuchen. Dieser Ansatz resultierte in einem sehr akkuraten, quantitativen linearen Regressionsmodell der experimentellen Verweilzeit $ln(t_R)$ dieser Inhibitoren als Funktion der berechneten maximalen freien Energieänderung induzierter Ligandextraktion. Dieses Modell kann genutzt werden um die Verweilzeiten neuer potentieller Inhibitoren aus Kristallstrukturen oder validen Dockingposen vorherzusagen. Die korrekte strukturelle Charakterisierung des intermediären und des finalen Zustandes (EI und EI*-Zustand) eines Enzym-Inhibitor Komplexes bei einem zweistufigen Inhibitionsmechanismus durch langsam-bindende Hemmstoffe ist essentiell für rationale Verweilzeitoptimierung. Daher wurde die gegenwärtige Ansicht des EI und EI*-Zustandes von InhA mittels Kristallstrukturanalyse, MD und SMD Simulationen erneut aufgegriffen. Insgesamt bestätigten die Analysen, dass der EI*-Zustand einer Konformation ähnlich der 2X23 Kristallstruktur (mit langsam-bindenden Inhibitor \textbf{PT70}) gleicht, während eine Drehung der Reste Ile202 und Val203 mit einer weiter geöffneten Helix $\alpha 6$ dem EI-Zustand entspricht. Des Weiteren zeigten MD Simulationen den Einfluss naher Kristallkontakte zu Symmetrie-Nachbarn in der SBL Region auf die SBL Stabilität. Dies wird durch die Beobachtung hervorgehoben, dass die Ketten A und B' eines InhA-\textbf{PT155}-Komplexes und des angrenzenden Symmetrie-Nachbars, welche in engem Kontakt in der SBL Region stehen, signifikant stabilere SBLs aufweisen, als die Ketten A und B in einer Simulation des Tetramers. Zum Abschluss von Teil I wurden SMD Simulationen angewandt, auf deren Basis es möglich war, langsam-bindende InhA Inhibitoren von schnell-reversiblen (``rapid reversible'') Liganden zu unterscheiden. \textbf{Vorhersage von \textit{Mycobacterium tuberculosis} Zellwand Permeabilität.} Die Zellwand von \textit{M.~tuberculosis} erschwert die antimycobakterielle Wirkstofffindung auf Grund ihrer einzigartigen Zusammensetzung und bietet eine intrinsische Antibiotikaresistenz gegenüber lipophilen und hydrophilen Substanzen. Um den chemischen Raum wirkstoffähnlicher Moleküle gegen diesen Erreger (``Druggability Space'') einzugrenzen, wurde eine groß angelegte Dataminingstudie durchgeführt, welche auf multivariater statistischer Analyse der Unterschiede der physikochemischen Zusammensetzung eines normalverteilten wirkstoffähnlichen chemischen Raumes und einer Datenbank von antimycobakteriellen -- und somit höchstwahrscheinlich permeablen -- Substanzen beruht. Dieser Ansatz resultierte in dem logistischen Regressionsmodell MycPermCheck, welches in der Lage ist die Permeabilitätswahrscheinlichkeit kleiner organischer Moleküle anhand ihrer physikochemischen Eigenschaften vorherzusagen. Die Evaluation von MycPermCheck deutet auf eine große Vorhersagekraft hin. Das Modell wurde als frei zugänglicher online Service und als lokale Kommandozeilenversion implementiert. Methodiken und Ergebnisse aus beiden Teilen dieser Dissertation wurden kombiniert um ein virtuelles Screening nach antimycobakteriellen Substanzen durchzuführen. Myc\-PermCheck wurde verwendet um den chemischen Permeabilitätsraum von \textit{M.~tuberculosis} anhand der gesamten ZINC12 Datenbank wirkstoffähnlicher Moleküle abzuschätzen. Nach weiteren Filterschritten mit Bezug auf ADMET Eigenschaften, wurde InhA als exemplarisches Angriffsziel ausgewählt. Docking nach InhA führte schließlich zu einer Treffersubstanz, welche in darauffolgenden Schritten weiter optimiert wurde. Die Interaktionsqualität ausgewählter Derivate mit InhA wurde daraufhin mittels MD und SMD Simulationen in Bezug auf Protein und Ligand Stabilität, sowie auch der maximalen freien Energieänderung induzierter Ligandextraktion, untersucht. Die Ergebnisse der vorgestellten computerbasierten Experimente legen nahe, dass Substanzen mit einem Indol-3-Acethydrazid Gerüst eine neuartige Klasse von InhA Inhibitoren darstellen könnten. Weiterführende Untersuchungen könnten sich somit als lohnenswert erweisen.