Enhancing the fight against malaria : from genome to structure and activity of a G-protein coupled receptor from the mosquito, Anopheles Gambiae

Includes abstract.Includes bibliographical references (leaves 183-184).G-proton coupled receptors (GPCRs) are excellent drug targets that occupy a central position in the physiology of insects and are involved in transmission of signal from the extracellular to the intracellular side of the cell. Adipokinetic hormone receptors (AKHRs) are GPCRs that mediate physiological functions of the neurohormones, adipokinetic hormones (AKHs) that regulate mobilisation of energy reserves during mosquito flight. Ligand binding to GPCRs depends on the three dimensional (3D) structures of the receptors but to date no crystal structures of insect GPCRs are available. This work focused on building molecular models of AKHR from the genome of the malaria mosquito, identifying its binding site and studying the conformational and structural changes during molecular dynamics of the active and inactive receptor

Development of a pseudoreceptor model for virtual screening

Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Eignung von Pseudorezeptoren im virtuellen Screening untersucht. Hierzu wurde nach intensiver Auseinandersetzung mit bisher bekannten Konzepten ein neues Computerprogramm zur automatischen Konstruktion von Pseudorezeptormodellen entwickelt. Das Ziel von Pseudorezeptoren ist die Konstruktion eines alternativen, artifiziellen Wirtssystems aus bekannten Liganden eines Zielproteins, dessen dreidimensionale Struktur unbekannt ist. Der generierte Pseudorezeptor ist zu verstehen als die Menge aller Pseudoatome, die um die Ausgangssubstanz(en) projiziert werden. Bei multiplen Referenzliganden wird eine Gewichtung der Pseudoatome durchgeführt. Zudem wird ausschließlich von Distanz- und Winkelparametern Gebrauch gemacht, die aus Untersuchungen von Kokristall-strukturen gewonnenen wurden. Eine abschließende Kodierung generierter Pseudorezeptoren als 90-dimensionalen Korrelationsvektor wurde zum virtuellen Screening eingesetzt. In zwei retrospektiven Fallbeispielen wird gezeigt, dass die generierten Pseudorezeptoren für COX-2 und PPARα mit den realen Zuständen ihrer kokristallisierten Bindetaschen in den PDB Einträge 6cox und 2p54 kompatibel sind. Im retrospektiven virtuellen Screening in der Wirkstoffdatenbank COBRA (8.311 Moleküle) nach COX-2 Inhibitoren (136 Aktive) konnte eine Anreicherung der aktiven Strukturen in den ersten zwei Perzentilen gezeigt werden (54% der Aktiven). Zudem konnten 80% der aktiven Moleküle bereits nach Vorhersage von 10% Falsch-Positiven gefunden werden. Im Falle des retrospektiven Screenings nach 94 PPAR Liganden konnten 30% der aktiven Moleküle nach der Vorhersage von 10% Falsch-Positiven entdeckt. Nach 20% Falsch-Positiver wurden 46% der PPAR Liganden wieder gefunden. Weiterhin konnte mit den ligandenbasierten Informationen eines H4 Pseudorezeptors eine Justierung einer potentiellen Bindetasche des Histamin H4 Rezeptors aus einer molekularen Dynamiksimulation vorgenommen werden. Schließlich wurde in einem prospektiven virtuellen Screening nach Histamin H4 Liganden mit einem Pseudorezeptor zwei Strukturen mit unterschiedlichem Grundgerüst und einem Ki ~ 30 µM identifiziert.In this thesis, the suitability of pseudoreceptors for virtual screening applications was analyzed. An automated pseudoreceptor construction program was developed after known design principles had been thoroughly studied and compared. The aim of pseudoreceptor modelling is the construction of an alternative host system for known ligands of a given target protein in the absence of three-dimensional structure information. The constructed pseudoreceptor is represented as the sum of all pseudoatoms, which are projected around reference ligand(s). A weighting scheme is introduced, when pseudoreceptors are generated from multiple reference ligands. For pseudoatom placing distance and angle parameters from a survey of known co-crystal structures were used. For virtual screening pseudoreceptors were encoded as correlation vectors. It is demonstrated that the generated pseudoreceptors match with their respective co- crystallized binding pockets, taking COX-2 and PPAR-alpha as an example (PDB entries 6cox and 2p54). In a retrospective virtual screening in the drug collection COBRA (8,311 molecules) for COX-2 inhibitors (136 actives) high enrichment of ligands in the first two percentiles was yielded (54% of the actives). 80% of all active compounds were found after the prediction of only 10% false-positives. In a retrospective screening study for 94 PPAR ligands, 30% of the actives were found together with 10% false-positives. After the prediction of 20% false-positives, 46% of all PPAR ligands could be found. In addition, a putative binding pocket of the histamine H4 receptor from a molecular dynamics simulation could be adjusted using ligand-based information of a H4 pseudoreceptor. Finally, two micromolar ligands with different scaffolds were identified with a Ki ~ 30 µM by a pseudoreceptor-based prospective virtual screening for novel H4 ligands