se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá LEKCE 11 - praktický význam QSAR - interpretace regresních rovnic -příklad case study QSAR ve vývoji NSAID - moderní přístupy v CADD (Computer Assisted Drug Design): molekulové modelování, molekulový docking metoda CoMFA, molekulové modelování - Úvod do farmakokinetiky
Interpretace regresních vztahů Předpoklady pro správu interpretaci se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá 1. výběr vhodné serie látek a) společný mechanismus biologického účinku (obvykle nahrazen požadavkem strukturně podobné serie se steju funkční skupiu) (diskutová v lekci 4) b) pokrytí parametrového prostoru c) zábrana kolinearity parametrů (bude diskutová) 2. statistických kriterií (pro regresní analýzu diskutová v lekci 4) statistická významst hodcená reprezentativním souborem 3. zabránit náhodným korelacím odpovídajícím poměrem počtu měř a parametrů Topliss: na 1 nezávisle proměnu min. 5 měř (viz lekce 4) 4. srovnání výsledků se současnými znalostmi o studovaném biologickém procesu 5. preferovat jedduš model
koly -techlogic Praktický význam QSAR se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá 1. výpočet pravděpodobné účinsti vých látek 2. optimalizace struktury zvýš účinsti zlepš terapeutického profilu úprava farmakokinetiky 3. fyzikálně chemická interpretace mechanismu interakce s biomakromolekulou vmístě účinku Zásada: čím niž úroveň studovaného biologického systému, tím věrohodněj závěry
Hlavní výhoda: zpracování experimentálních dat pomocí metod CADD má významně vyš informační hodtu Méně látek více informací se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Příklad: amideriváty fenantrenu antimalarická účinst R 1 R 2 N X Y připrave 103 derivátů převážně obměu substituentů na N-atomu ex post provedena QSAR analýza: log (1/C) = 0.33 Σπ X,Y + 0.83 Σσ X,Y + 2.62 103 0.894 0.278 účinst tedy závisí předevm na substituentech X, Y
se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Výpočet účinsti vé látky dvě možsti: a) uvnitř parametrového prostoru b) mimo parametrový prostor a) Příklad uvniř parametrového prostoru: karbonylové sloučeniny inhibice chymotrypsinu R 1 -CO-R 2 log (1/C 90 ) = 0.33 ΣMR - 0.010 (ΣMR) 2 + 0.74 I 1 + 0.83 I 2-0.36 I 3-0.77 I 4 + 0.66 n = 103, r = 0.944, s = 0.190 o rok později syntetizová 33 látek uvnitř původního parametrového prostoru a analýza opakována (přidána ze indikátorová proměnná I 5 charakterizuje odlišné vyjádř aktivity) log (1/C90) = 0.33 ΣMR - 0.008 (ΣMR) 2 + 0.75 I 1 + 0.82 I 2-0.35 I 3-0.78 I 4 + 0.23 I 5 + 0.77 n = 136, r = 0.930, s = 0.205 Podobst obou regresních rovnic je evidentní
koly -techlogic b) Pozor na vněj parametrový prostor: Aryloctové kyseliny inhibice denaturace BSA (kriterium vazby na BSA) se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá pro Σπ < 2.5. lineární závislost log (1/C 50 ) = 0.544 Σπ + 2.710 20 0.968 0.129 296 pro Σπ < 4.8. nelineární (kvadratická) závislost log (1/C 50 ) = 0.994 Σπ 0.131 ( Σπ) 2 + 2.425 n = 34, r = 0.991, s = 0.067, F = 835 Σπ opt = 3.79 (log P opt = 5.20) Látky odchylující se z korelace (outliers); odchylka vyš než 2s: Důvody: - nevhodný nebo nedostatečný fyz.chem. popis biologické aktivity - látka podléhá rychlé metabolické přeměně před vlastní interakcí v místě účinku Např. NO 2 NH 2 SH SO (SO 2 ) OH OCH 3 (nebo vice versa) Specifický význam outliers při optimalizaci účinsti
Výběr nezávisle proměnných (parametrů) se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Nejčastěj způsoby výběru: a) postupná (stepwise) regresní analýza vzestupná nebo sestupná; obvykle je žívána vzestupná vychází z jedparametrových rovnic (statisticky nejvýznamněj parametry se v m stupni žijí pro dvouparametrový, statisticky nejvýznamněj pro tříparametrový proces končí, když parametr nepřispívá ke zvýš statisické významsti) b) analýza hlavní komponenty (Principal Component Analysis) matematická procedura, která určuje statistickou váhu jedtlivých parametrů
Příklad využití QSAR k optimalizaci biologické aktivity Kuchař M., Rejholec V., Brůvá B. a spol. Coll.Czech.Chem.Commun. 1982, 47, 2514 Kuchař M.: Bezofenac; Drugs Fut. 1982, 7, 149 se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Protizánětlivá účinst arylalkavých kyselin (VÚFB, 70. až 90. léta minulého století) Syntetizovány: skořicové, 3-aryl-n-butavé, aryloctové, 2-aryl propiové, 3-arylpropiové, 2-methyl-3-arylpropiové kyseliny X Y: -CH=C(R)- (I), -CH(CH 3 )CH 2 -(II), -CH 2 -(III), -CH(CH 3 )- (IV), -CH 2 CH 2 - (V), -CH 2 CH(CH 3 )- (VI) Y O OH Strukturní obměny: mezi seriemi charakter spoj. řetězce uvnitř serií substituce na arom.jádře k optimalizaci žita regresní analýza Biologické aktivity: in vitro stabilizace erytrocytární membrány (SEM) in vivo inhibice carragenivého (kaolivého) edému, inhibice zánětu vyvolaná Freundovým adjuvans
řen koly -techlogic se souhlasem autora slouží se souhlasem autora SEM vhodné kriterium protizánětlivého účinku in vivo prokázá kvalitativně v serii skořicových kyselin I neplatí nad určitou hodtou log P O OH slou ál školy elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Pro SEM: X log (1/C St ) = 0.319 Σπ -0.591 pk a + 0.292 E S + 0.280 D + 2.190 n = 30 r = 0.922 s = 0.137 F = 35 alkoxyderiváty se odchylují z korelace (vyš účinst) Σπ corresponds with lipophilicity of aromatic substituents pk a corresponds with the difference between pk values of acid and phenylacetic acid E S steric constant of substituent R D dummy variable characterizing hyperconjugation effect of substituent R R
V serii 3-aryl-n-butavých kyselin II vztah mezi SEM a inhibicí kaolivého edému potvrzen QSAR analýzou: se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá log (1/C St ) = 0.21 (±0.06) π + 0.22 (±0.20) σ + 3.06(±0.10) n = 17, r = 0.971, s = 0.052, F = 117 log I K = 0.28 (±0.12) π - 0.05 (±0.02) π 2 + 0.21 (±0.14) σ - 0.50 (±0.13) n = 18, r = 0.942, s = 0.054, F = 37 log I K = 0.18 (±0.04) π + 0.25 (±0.12) σ 0.48 (±0.05) n = 16, r = 0.982, s = 0.031, F = 164 V seriích I a II nebyla připravena látka srovnatelná se standardem (ibuprofen) bylo však mož vyslovit: Pravděpodobné požadavky na optimalizaci účinsti - a) lipofilní alkoxyskupina je nezbytná b) přítomst substituentu přitahujícího elektrony (kladné σ) c) zkrác spojovacího řetězce mezi karboxylem a aromatickým jádrem zvýš acidity (čím vyš pk, tím niž účinst v SEM) d) lze očekávat nelineární závislost na lipofilitě
koly -techlogic Byla syntetizována serie substituovaných arylmethoxyaryloctových kyselin: se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá X 1 Log I K = 1.323 (±0.42) Σπ - 0.311 (±0.09) (Σπ) 2 + 0.290 (±0.24) Σσ - 1.422 (±0.49) n = 29, r = 0.924, s = 0.093, F = 49 Log I F = 0.671 (±0.46) Σπ - 0.203 (±0.12) (Σπ) 2 + 0.523 (±0.29) Σσ - 0.539 (±0.28) n = 25, r = 0.848, s = 0.101, F =19 Log (1/CSt) = 0.234 (±0.06) Σπ + 0.391 (±0.12) Σσ + 3.355 (±0.45) n = 17, r = 0.968, s = 0.053, F = 104 O Σπ opt = 2.13 resp. 1.65 i.e. φ = 1.89 φ log P opt = 3.30 X 2 O OH
se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Obdobný výsledek jsme získali i v serii, rozřené o alkoxyderiváty pro inhibici kaolivého edému: Log I K = 1.17 (±0.23) Σπ 0.28 (±0.05) (Σπ) 2 + 0.28 (±0.17) Σσ -1.24 (±0.24) n = 39, r = 0.949, s = 0.071, F = 89, Σπ opt = 2.09 Závěry z regresních rovnic: a) průměrná optimální lipofilita log P opt = 3.30 (tento závěr má obecu platst) b) potvrzena vhodst substituce substituentem přitahujícím elektrony Dal závěr: prodlouž spojovacího řetězce snižuje biologickou účinst ve všech třech testech (tento závěr má obecu platst) Nejúčinněj látky 3-chlor-4-benzyloxyfenyloctová kyselina (log P = 3.43) a její 2-methylanalog (log P = 3.67) Cl O Pod názvem benzofenac byla zařazena do klinického vývoje vyřazena na začátku 80. let pro kožní dráždivost O OH
se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Strategie ho výzkumu Kuchař M., Poppová M., Panajotová V. a spol. Coll. Czech. Chem. Commun. 1994, 59, 2705 Panajotová V, Anděrová E., Kuchař M. Arzneim.-Forsch. 1997, 47, 648 Pokusit se o změnu mechanismu protizánětlivého účinku modifikací spojovacího řetězce zavedm funkční skupiny (-C=O-) X O O Y = CH 2 CH(CH 3 ), CH 2 CH 2, CH 2 CH 2 CH 2, CH 2 CH(CH 3 )CH 2, CH 2 CH 2 CH(CH 3 ) Látky této serie nebyly účinné v testu SEM, vyznačují se inhibicí LTB 4 a imusupresivním účinkem Pro inhibici carrageenivého edému a inhibici adjuvantního edému odvozeny regresní rovnice: log (I C ) = 0.111 log P - 0.094 I L + 0.194 I C + 0.086 I M - 0.412 n = 15 r = 0.961 s = 0.049 F = 30.0 log (I F ) = 0.168 log P - 0.170 I L + 0.177 I C -0.115 I M - 0.302 n = 16 r = 0.940 s = 0.067 F = 21.1 I L.. délka spojovacího řetězce I C.. přítomst cyklického substituentu (fenyl, cyklohexyl) I M.. přítomst methylu na spojovacím řetězci kolineární s pk a Y OH
se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá obdobné regresní rovnice získány s žitím pk: log (I C ) = 0.119 log P - 0.142 I L + 0.187 I C + 0.288 pk - 0.325 15 0.957 0.051 27.1 log (I F ) = 0.194 log P - 0.133 I L + 0.216 I C - 0.471 pk - 0.458 16 0.937 0.082 19.9 Závěry protizánětlivý účinek ovlivněn: a) lipofilitou b) délkou spojovacího řetězce c) substitucí fenylem nebo cyklohexylem d) přítomstí methylu Požadavek na strukturu: lipofilní 4-aryl-4-oxobutavé kyseliny a jejich α-methyl deriváty substituované arylem nebo cyklohexylem Experimentální nález: bifenylyl deriváty prolongovaný efekt
ží slou slou se se se se souhlasem souhlasem souhlasem souhlasem autora autora autora autora kový í studijn studijn ál ál ke ke ke ke studiu studiu studiu studiu oborů oborů obor obor é Vysok Vysok školy školy koly koly -techlogic -techlogic Jeho Jeho žit ití jiným jiným elům elům m a řen bez bez bez bez souhlasu souhlasu souhlasu souhlasu autora autora autora autora je je je je ázá ázá 4-(2,4 -Difluorobiphenyl-4-yl)-4-oxo-2-methylbutavá kyselina splňuje optimalizované strukturní požadavky F F O pod názvem flobufen zařazena do klinického vývoje v léčbě reumatoidní arthritidy úspěšně dokonče klinické zkouš v r. 1999 O OH
Pokroky v metodologii QSAR se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá 1. Nové molekulární deskriptory - topologické indexy - 3D deskriptory elektrové, stérické a lipofilní povahy - deskriptory pro vodíkové vazby (Raevsky C d, C a, HYBOT) - diferenciace elektrových efektů (Gesteiger zbytková elektronegativita a polarizabilita) 2. Metody výběru testovacích serií látek (široké a rovměrné pokrytí parametrového prostoru, zábrana kolinearity parametrů) - kombinace PCA a CA (analýza hlavní komponenty a shluková analýza)
koly -techlogic se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Moderní metody CADD 1) složitěj matematické přístupy 2) metody molekulového modelování 3) metody třírozměrných (3 D) QSAR
Moderní metody CADD se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá 1) složitěj matematické přístupy k rozř analýzy vztahů struktura biologická aktivita na skupiny látek bez ohledu na podobst struktury nebo mechanismus účinku; a) metody nelineární analýzy, např. metoda PLS počet deskriptorů je srovnatelný s počtem experimentálních údajů; umožňuje vytvoř vého parametrového prostoru s vrtuálními, navzájem ortogonálními proměnnými b) klasifikační metody metody rozpoznávání vzorů (pattern recognition) - hledání rozdílů mezi jedtlivými třídami lineární diskriminační funkce (learning machine) charakterizuje rozhodovací plochu analýza hlavní komponenty (PCA, principal component analysis) umožňuje rozlišdo několika skupin s růzu statistickou váhou metoda nejbližho souseda (NN, nearest neighbour) shluková analýza (cluster analysis) - odhalování podobstí v jedtlivých třídách metoda SIMCA, zahrnuje klasifikaci i nelineární analýzu neurové sítě klasifikační metody s vysokým rozlišovacím potenciálem
2) metody molekulového modelování se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá - slouží k vizualizaci interakcí mezi molekulami s využitím počítačové grafiky (computer grafics) a metod energetické optimalizace těchto interakcí - výpočty na úrovni atomů (na rozdíl od kvantově chemických na úrovni elektrových struktur) je využívána molekulová mechanika, postavená na základech klasické, Newtovy mechaniky: potenciální energie E molekulárního systému v dané konformaci je určena součtem příspěvků vazebných a nevazebných interakcí: E = E covalent + E ncovalent E covalent = E bond + E angle + E dihedral E ncovalent = E electrost + E vdw E charakterizuje silové pole (force-field) studovaného modelu Konformační analýza : energetická optimalizace energeticky nejvýhodněj konformace všechny atomy mají nulový energetický gradient, systém je v energetickém minimu (problém lokálních minim) Energetická optimalizace poskytuje statický model - je možné simulovat systém v pohybu metody molekulové dynamiky (změny polohy v čase)
Molekulové modelování systémů: se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá a) ve vakuu b) v přítomsti rozštědla (obvykle vody) zvýšené nároky na výpočetní techniku Silové pole reprezentuje enthalpickou složku systému, entropické změny ře stávající programy vyjímečně proto srovnávací analýza ze v systémech s předpokládau enthalpicko-entropickou kompenzací Molekulový docking: aplikace technik molekulového modelování - em je predikce způsobu vzájemné interakce biomakromolekul (proteinů) s jinými molekulami molekulový docking má optimalizační charakter - hledá ligand nejlépe paducí do místa interakce ( best fit ) Úkol molekulového dockingu - -přiblížit se k optimalizované konformaci obou interagujících molekul
se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Molekulový docking (pokračování): Optimalizace probíhá na dvou úrovních: a) nalez optimální geometrie interagujících molekul tak, aby obrysy obou molekul v místě interakce byly maximálně komplementární; b) nalez optimálních energetických poměrů, při nichž je celková entropie co nejvyš při současné minimalizaci energie celého systému (pokud využíváme metod molekulové dynamiky) Primární požadavek: znalost struktury interagujícího proteinu a v optimálním případě znalost struktury v oblasti interakce Vhodný nástroj pro získání relevantních údajů je rentgegrafická analýza -proteinu - jeho komplexu s ligandem (nejlépe přirozeným)
koly -techlogic Programy pro molekulové modelování a konformační analýzu se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Název Funkce BIOGRAPH G,S,M,CA,MM,MD,MO CHEM-X G,S,M,CA,MM,ST,MO CHARMM S,M,CA,MM,MD,ST,MO INSIGHT G,S,M,CA,MM,MD,MO CERIUS 2 G,S,M,CA,MM,MD,ST,MO QUANTA G,S,M,CA,MM,MD,MO,FE,PR,S SYBYL T G,S,M,CA,MM,MD,MO,ST HYPERCHEM G,S,M,CA,MM,MD,MO,ST SPARTAN AM1 G,S,M,CA,MM,MD,MO,ST AMBER S,M,CA,MM,MD,ST,MO G grafický model a manipulace MO molekulové orbitaly (kvant.chemické metody včetně ab initio) S výstavba malých molekul M výstavba makromolekul CA konformační analýza MM molekulární mechanika MD molekulární dynamika FE perturbace volné energie DG distanční geometrie PR interakční energie ST statistické metody (PLS)
3) metody 3D QSAR - metoda CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis) - metoda GRID-GOLPE se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Metoda CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis) Cramer R.D. a spol. J. Am. Chem. Soc. 1988, 110, 5959-5967. Pravděpodobně nejžívaněj 3D metoda QSAR každý rok asi 50 publikací s CoMFA metodou Základní předpoklady: - interakce mezi biomakromolekulou a ligandy nejsou kovalentního charakteru, -převažují interakce elektrostatické, stérické, po případě hydrofobní - dostatek informací pro popis biologických vlaststí
Metodika: 1. vytvoř prediktivního modelu se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá - je známa rtg krystalová struktura vhodného (tj. strukturně podobného) ligandu vázaného v aktivním místě biomakromolekuly využije se templát - látky jsou rozděleny do tréningové a testovací serie - všechny struktury v tréningové serii jsou zpracovány molekulovým modelováním (obvykle v programu Sybyl) do 3D modelů - vhodu procedurou (např. Maximin 2) provedena energetická minimalizace - dockingem (AutoDock 3.0.5. Program) rigidně nastaveny do aktivního místa a jejich geometrie opět optimalizována energetickou minimalizací - na templátové molekule se určí řada minimálního počtu bodů (atomů, funkcí), které jsou nezbytné pro rozliš látek tréningové serie - templátová molekula se přenese do prostorové mřížky a určí se poloha bodů v prostorové mřížce - stejným způsobem jsou do prostorové mřížky vloženy struktury tréningové serie
se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy koly -techlogic elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá 2. vlastní CoMFA studie - pro každou strukturu jsou v jedtlivých bodech mřížky vypočteny hodty stérického, elektrostatického a lipofilního pole (molecular lipophilic potential) - PLS procedurou se vytvoří statisticky významný model (obvykle několik) vztahu těchto strukturních parametrů k odpovídajícím hodtám biologické aktivity - modely jsou testovány tzv. testovací serií látek a křížovou validací vybrán model s nejvyš predikční silou Příklady: Chavatte P. et al.: 3D-QSAR of cyclooxygenase-2 inhibitors. CoMFA; J. Med. Chem. 2001, 44, 3223-3230. Amin E.A., Welsh W.J.: 3D-QSAR models for a vel class of piperazine-based stromelysin-1 inhibitors; J. Med. Chem. 2001, 44, 3849-3855.
koly -techlogic se souhlasem autora slouží se souhlasem autora bez souhlasu autora je ázá elům a bez souhlasu autora je Osud léčiva v organismu (je předmětem studia farmakokinetiky) slou ál školy m a
koly -techlogic Farmakokinetika studuje osud léčiva v organismu se se souhlasem souhlasem autora autora ál školy elům m a bez bez souhlasu souhlasu autora autora je je ázá Farmakokinetický profil léčiva závisí předevm na fyz.chem. vlaststech aktivní látky lze jej významně ovlivnit charakterem lékové formy -IR, ER, SR (např. polymérní matrice), využití techlogií mikro a načástic fyz.chem. charakterizace aktivní substance nezbytný předpoklad pro odhad chování léčiva v organismu - in vitro - hodc disolučního profilu, - in vivo - hodc farmakokinetiky (u originálních léčiv) a bioekvivalenční studie (u generických léčiv) Usnadnění klasifikace účinných substancí: vypracován v 2. polovině 90. let klasifikační systém BCS (Biopharmaceutical Classification System) - základ pro korelaci in vivo biologické dostupsti léčiv s in vitro výsledky hodc jejich disoluce (IVIVC) V r. 2002 BCS uznán FDA pro skupinu léčiv I (vysoká permeabilita, vysoká rozpustst ve vodě) mož výsledky disoluce in vitro pro IR lékovou formu