биомолекула.ру. Взгляд изнутри.
 

Логин:
Пароль:


Виртуальные тропы реальных лекарств

[28 ноября, 2014 г.]

Статья на конкурс «био/мол/текст»: В наше время компьютерные методы используются практически во всех областях науки. Создание новых лекарств не является исключением. Многие вещества, которые легко получить из природы, например, выделив экстракт из листьев какого-нибудь растения, уже давно исследованы на наличие лекарственной активности. Поэтому сейчас лекарства часто «изобретают» на компьютере, а потом уже проверяют экспериментально. В статье обсуждаются различные аспекты метода молекулярного докинга, используемые в решении этой задачи.


Главный спонсор конкурса — дальновидная компания Генотек.
Конкурс поддержан ОАО «РВК».


Обратите внимание!

Эта работа представлена на конкурс научно-популярных статей «био/мол/текст»-2014 в номинации «Биоинформатика и молекулярная эволюция».


Спонсором номинации «Биоинформатика» является Институт биоинформатики. Спонсором приза зрительских симпатий выступила фирма Helicon. Свой приз также вручает Фонд поддержки передовых биотехнологий.


Спонсор публикации этой статьи — Лев Макаров.

Далеко не всегда лучшие по результатам компьютерного моделирования («in silico» [1]) молекулы — кандидаты в лекарства — могут стать «чудесной таблеткой», например, из-за их нерастворимости, стерических (пространственных) ограничений на связывание с молекулой-мишенью (обычно белком) или защиты опережающим патентом. Даже при выполнении этих условий потенциальное лекарство может провалить клинические испытания из-за проблем с доставкой к пораженным тканям и органам. Оно может слишком быстро разрушаться и выводиться из организма, так и не достигнув цели. Кросс-реактивность — еще одна проблема при создании лекарств. Она заключается в том, что молекулы потенциального лекарства часто могут взаимодействовать не только с предполагаемой нами мишенью, но и с другими белками в организме. В таком случае побочные эффекты могут быть даже более опасны, чем сама болезнь.

Есть множество причин, по которым какое-либо активное вещество может так и не стать лекарством. Яркий пример недостаточного исследования активного вещества перед выводом его на фармацевтический рынок — трагедия со снотворным средством талидомидом. Из-за массового использования талидомида женщинами во время беременности в Европе в период с 1956 по 1962 года родилось порядка восьми−двенадцати тысяч (по разным оценкам) детей с серьезными врожденными уродствами. По данным, собранным профессором В. Ленцем, около 40% детей, подвергшихся воздействию препарата на стадии развития плода, умерли еще до своего рождения. Дело в том, что молекула талидомида может существовать в виде двух оптических изомеров (право- и левовращающего). Оказалось, что один из них обеспечивает терапевтический эффект препарата, а другой является причиной его негативного воздействия на развитие плода (тератогенности) и других побочных эффектов. Таким образом, необходимо провести как можно более подробную проверку свойств вещества и его поведения в организме, прежде чем выпускать его на рынок. Далее мы поговорим подробнее о некоторых интересных методах, помогающие решить такую задачу: смена скелета (scaffold hopping), поиск по фармакофору и по молекулярному подобию.

Современная разработка лекарств и драг-дизайн

Драг-дизайн, или рациональное конструирование лекарств, — это активно развивающаяся в последнее время область исследований. Основы этого направления хорошо изложены на русском языке в статье Антона Чугунова «Драг-дизайн: как в современном мире создаются новые лекарства» [2]. Для многих болезней еще нет достаточно эффективных лекарств, путь молекулы-кандидата на фармацевтический рынок занимает десятки лет, и создание одного лекарства стоит несколько миллиардов долларов [3]. Базы данных (например, PubChem, ChEMBL, ZINC) содержат десятки миллионов химических соединений. Проверить экспериментально, является ли каждая молекула лекарством от какой-либо болезни — практически невыполнимая задача. Именно поэтому необходимо проводить первичный отбор в этом огромном пространстве химических соединений «in silico», основываясь на их структурах и известных свойствах. Для этого есть много различных подходов, например, молекулярный докинг [4] и молекулярная динамика [5]. Молекулярный докинг — метод молекулярного моделирования, который позволяет предсказывать наилучшее положение лиганда (обычно, малой молекулы) относительно белка-мишени, используя их трехмерные структуры и оценочные функции энергии взаимодействия молекул. Молекулярная динамика основана на использовании уравнений движения атомов и эмпирических функций потенциальной энергии для расчетов межатомных взаимодействий и описания эволюции молекулярной системы во времени.

Первый пример успешного использования драг-дизайна, основанного на знании структур молекулы мишени и лигандов — ингибитор карбоангидразы дорзоламид (противоглаукомное средство), который был утвержден в качестве лекарства еще в 1995 году. Другой важный пример — ингибитор фермента тирозинкиназы иматиниб (противолейкозный препарат). Он был разработан методами рационального драг-дизайна — скрининга библиотек химических соединений для поиска вещества, ингибирующего определенный белок-мишень. Он является «таргетным лекарством», то есть губительно действующим только на раковые клетки. Его изобретатели получили премию Ласкера (которую иногда называют американской Нобелевской премией) в 2009 году и Премию Японии в 2012 году.

Выбор мишеней

Прежде, чем искать лекарство от какой-либо болезни, нужно понять молекулярные основы ее развития. Изучить причины и узнать, взаимодействия между какими белками являются ключевыми. Таким образом мы можем описать развитие заболевания на молекулярном уровне с помощью каскада реакций*. Это необходимо, чтобы определить, какие белки являются наиболее перспективными мишенями (объектами, на которые нужно воздействовать, чтобы исправить или компенсировать нарушения, ставшие причиной заболевания).

* — Кстати, в современной системной биологии практика записи каскадов реакций и вообще иерархий биохимических и биологических процессов получает все большее распространение [6]. — Ред.

Что нужно учитывать при моделировании, или откуда берутся окольные тропы

Представим, что наши вычислительные мощности невероятно велики, и мы можем проверить, оценив энергию связывания, как взаимодействуют практически все известные малые молекулы с белком-мишенью (на самом деле это далеко не так). Пусть в результате такой проверки мы выбрали некоторое количество молекул, показавших лучшие результаты. Как вы думаете, все ли они могут стать лекарствами? Чтобы ответить на этот вопрос, не проводя экспериментов с клетками и, тем более, организмами, нам нужно провести дополнительную проверку in silico. Давайте вспомним, что малая молекула должна удовлетворять эмпирически полученному «правилу пяти» Липинского (иметь менее пяти атомов-доноров водородной связи; обладать молекулярным весом меньшим 500; иметь липофильность (log P — коэффициент распределения вещества на границе раздела вода-октанол) менее 5; иметь не более 10 атомов азота и кислорода) [2]. Нельзя также забывать и про метаболические характеристики (ADMET: всасывание, распределение, метаболизм, экскрецию, токсичность). Кроме всего этого, необходимо, чтобы молекула-кандидат была способна взаимодействовать в пространстве с активным центром мишени и удовлетворяла стерическим ограничениям. Может быть так, что потенциально активная молекула слишком большая и не может «пробраться» к активному сайту мишени, или она имеет сложную структуру, из-за чего ее очень трудно и дорого синтезировать. Другой вариант: молекула очень маленькая и «универсальная», — тогда она взаимодействует не только с нашей мишенью, но и со многими другими белками в организме человека. Это приводит к побочным эффектам, которые могут быть очень серьезными. Картина получается не самой радостной, а дорога лекарства на рынок все более запутанной. «С тех пор все тянутся передо мною кривые, глухие окольные тропы», — по словам Ёсано Акико, японской поэтессы. Хорошо, что есть способы, помогающие не запутаться в этих окольных тропах драг дизайна.

Смена скелета

Когда вы нашли молекулу-кандидат в лекарства, нужно провести оптимизацию, улучшить ее свойства, чтобы увеличить вероятность успеха при экспериментальной проверке. Рассматривая молекулу-кандидат (лиганд) мы можем выделить в ней важные для взаимодействия с белком-мишенью части, структурную основу — скелет — и другие группы, предположительно не участвующие в интересующем нас взаимодействии или даже мешающие контакту лиганда с мишенью. Смена скелета (scaffold hopping) нужна, когда мы хотим сохранить важные для взаимодействия с мишенью части лиганда и заменить остальные на более подходящие. Конечно же, необходимо при этом учитывать изменение энергии связывания лиганда с мишенью. Кроме этого, изменяются конформационные свойства лиганда, что сказывается на энтропии взаимодействия.

Рисунок 1. Принцип «смены скелета»: совпадение форм, поиск особых групп, определяющих свойства, сама смена скелета, поиск по подобию. Картинка из [11].

Рисунок 2. Исходная молекула и молекула — результат смены скелета. Картинка из [12].

При смене скелета мы получаем много новых вариантов, среди которых выбираем лучшие, наиболее нам подходящие по трехмерной структуре, энтропии, энергии связывания с белком-мишенью и другим характеристикам. Смена скелета лиганда расширяет нам поле возможностей, дает множество вариаций. Как будто у нас есть набор фрагментов конструктора, и мы хотим собрать некоторую упорядоченную и стабильную структуру (используя эти фрагменты и некоторые связующие их), чтобы потом присоединить ее к чему-нибудь еще. Как будто мы потеряли один крайний кусочек паззла, но знаем, что должно быть в том месте, которым он присоединяется к картине, в результате чего делает ее завершенной. Таким образом, мы можем, например, из большого и трудносинтезируемого лиганда сделать маленький, хорошо способный пробираться к сайту связывания. Словно вырезать из картона недостающий кусочек паззла, отбросив все лишнее.

Есть еще одна интересная область применения смены скелета, связанная с так называемыми опережающими патентами. Такие патенты выдаются на некоторое время компаниям, утверждающим о наличии некоторой лекарственной активности у определенной молекулы. В течение этого времени они должны доказать, что эта активность действительно есть. А что же делать вам, если вы сами нашли активность у этой молекулы и хотите запатентовать ее? Когда вы делаете смену скелета, результатом является уже другая молекула, не закрытая патентом, но обладающая интересующей биологической активностью [7911].

Поиск похожих молекул с использованием фармакофоров

Фармакофор — это набор пространственных и электронных признаков, необходимых для обеспечения оптимальных взаимодействий с биологической мишенью, которые могут вызывать или блокировать её биологический ответ. Такими признаками могут быть гидрофобность, ароматичность, донорно-акцепторные свойства, заряд. Мы можем использовать поиск по фармакофору при виртуальном (компьютерном) скрининге больших баз данных, библиотек химических соединений. Особенно полезен такой подход, когда у нас недостаточно информации о строении мишени и набора лигандов для использования методов моделирования, основанных на использовании трехмерных структур.

Рисунок 3. Пример фармакофора молекулы — агониста серотонинового рецептора 5-HT2c.

Рисунок 4. Пример трехмерной фармакофорной модели. Картинка из википедии.

Рисунок 5. Результаты поиска по молекулярному подобию. Картинка: мануал WODCA.

Поиск по молекулярному подобию

Структурно похожие молекулы обычно обладают сходными биологическими свойствами. В этом заключается принцип молекулярного подобия. Пусть мы знаем, что некоторый лиганд активно взаимодействует с мишенью, но в силу разных причин (взаимодействие с другими белками организма и токсичность, нарушение свойств ADMET, защита патентом) не может быть использован нами в качестве нового лекарства. Тогда мы можем осуществить поиск по подобию и найти подходящую молекулу-лиганд, которая впоследствии с большей вероятностью станет лекарством.

Заключение, или что нам учить, чтобы создать лекарство?

Над созданием лекарств трудятся многие лаборатории, фармацевтические компании и даже школьники. Об одной из работ школьников в этой области написана статья Веры Башмаковой «НИИ ЧАВО себе!» [14]. Для того, чтобы найти малую молекулу, обладающую лекарственной активностью против определенного заболевания, нужно хорошо разбираться в молекулярной биологии, химии, био- и хемоинформатике, физике, программировать, использовать различные базы данных. Знание молекулярной биологии нужно для выбора белка-мишени, играющего ключевую роль в развитии заболевания. Физика помогает понять взаимодействия между молекулой-лигандом и белком-мишенью. Благодаря программированию, био- и хемоинформатике у нас есть методы для компьютерного создания лекарств. Базы данных нужны для поиска в них малых молекул лигандов и структур белков-мишеней. Знание химии помогает понимать свойства молекул, предсказывать их поведение в организме.

Примером комплексного подхода в драг-дизайне является работа Бергмана с коллегами, которая называется «SHOP: scaffold HOPping by GRID-based similarity searches» [16]. В ней использованы методы смены скелета, поиска по подобию, молекулярного докинга и некоторые математические вычисления. В качестве мишеней для демонстрации метода были взяты тромбин, протеаза ВИЧ-1 и нейраминидаза (белок вирусной мембраны, обладающий ферментативной активностью; один из ключевых белков вируса гриппа и хорошая мишень для драг дизайна; поиск ее ингибиторов начался еще в 1966 году). В создании лекарств велика роль везения, случая и вероятности. Именно поэтому мы можем использовать более продвинутые методы и «окольные тропы», когда «угаданная» молекула-кандидат не идеальна. Мы видим, что можно ее улучшить, нам хочется чего-то большего, и мы можем этого достичь.

«Открытие — это как влюбиться и достичь вершины горы после тяжелого подъема...» — сказал Макс Фердинанд Перутц, английский биохимик, лауреат Нобелевской премии 1962 года [8].

Благодарности

Пете Власову, открывшему мне возможности заниматься драг дизайном; Наталье Киреевой, которая читает отличные лекции по хемоинформатике в МФТИ (ГУ); Феде Кондрашову и Динаре Усмановой, которые вдохновляют меня заниматься наукой.

Литература


  1. биомолекула: «In vivo — in vitro — in silico»;
  2. биомолекула: «Драг-дизайн: как в современном мире создаются новые лекарства»;
  3. Forbes: «The Cost Of Creating A New Drug Now $5 Billion, Pushing Big Pharma To Change»;
  4. Lengauer T., Rarey M. (1996). Computational methods for biomolecular docking. Curr. Opin. Struct. Biol. 6, 402–426;
  5. биомолекула: «Молекулярная динамика биомолекул. Часть I. История полувековой давности»;
  6. биомолекула: «ACSN — глобальный атлас сигнальных путей. От молекулярной географии рака к новым информационным технологиям в биологии»;
  7. Hessler G., Baringhaus K. (2010). The scaffold hopping potential of pharmacophores. Drug Discov. Today Technol. 7, e203—270;
  8. Peter Medawar (1980). «True Science». Advice to a Young Scientist (1980). In: The London Review of Books, 6;
  9. Quintus F., Sperandio O., Grynberg J., Petitjean M., Tuffery P. (2009). Ligand scaffold hopping combining 3D maximal substructure search and molecular similarity. BMC Bioinformatics 10, 245;
  10. Sun H., Tawa G., Wallqvist A. (2012). Classification of scaffold-hopping approaches. Drug Discov. Today 17, 310–324;
  11. Böhm H.-J., Flohr A., Stahl M. (2004). Scaffold hopping. Drug Discov. Today Technol. 1, 217–224;
  12. Chemical Computing Group: «Ligand Scaffold Replacement using MOE Pharmacophore Tools»;
  13. Koval A.V., Vlasov P., Shichkova P., Khunderyakova S., Markov Y., Panchenko J., Volodina A., Kondrashov F.A., Katanaev V.L. (2014). Anti-leprosy drug clofazimine inhibits growth of triple-negative breast cancer cells via inhibition of canonical Wnt signaling. Biochem. Pharmacol. 87, 571–578;
  14. биомолекула: «НИИ ЧАВО себе!»;

Дополнительная литература


  1. Mandal S., Moudgil M., Mandal S.K. (2009). Rational drug design. Eur. J. Pharmacol. 625, 90–100;
  2. Bergmann R., Linusson A., Zamora I. (2007). SHOP: scaffold HOPping by GRID-based similarity searches. J. Med. Chem. 50, 2708–2717;

Автор: Шичкова Полина.

Число просмотров: 1638.

Creative Commons License — условия использования и распространения материалов сайта.
Вернуться в раздел «In Silico»

Комментарии

(Оставить комментарий) (показывать сначала старые комментарии)

Re: Виртуальные тропы реальных лекарств

Alex — 2 февраля, 2017 г. 12:07. (ссылка)

Ну по-моему, рациональный драг дизайн и компьютерный драг дезайн - это немного разные вещи.
Например, иматиниб был изобретен рациональным драг дизайном, но компьютерами там и не пахло. Просто делали тотальный лабораторный скрининг тысяч соединений для поиска потенциальных ингибиторов протеинкиназ, наткнулись на 2-фениламинопиримидин, а дальше (опять же химически и с проверкой реальной активности) усложняли его структуру, пока не получилось хорошо.

(ответить)

Яндекс.Метрика

© 2007–2015 «биомолекула.ру»
Электропочта: info@biomolecula.ru
О проекте · RSS · Сослаться на нас

Дизайн и программирование —
Batch2k15.

Сопровождение сайта — НТК «Биотекст».

Условия использования сайта
Об ошибках сообщайте вебмастеру.