Enumeration, conformation sampling and population of libraries of peptide macrocycles for the search of chemotherapeutic cardioprotection agents

Peptides are uniquely endowed with features that allow them to perturb previously difficult to drug biomolecular targets. Peptide macrocycles in particular have seen a flurry of recent interest due to their enhanced bioavailability, tunability and specificity. Although these properties make them attractive hit-candidates in early stage drug discovery, knowing which peptides to pursue is non‐trivial due to the magnitude of the peptide sequence space. Computational screening approaches show promise in their ability to address the size of this search space but suffer from their inability to accurately interrogate the conformational landscape of peptide macrocycles. We developed an in‐silico compound enumerator that was tasked with populating a conformationally laden peptide virtual library. This library was then used in the search for cardio‐protective agents (that may be administered, reducing tissue damage during reperfusion after ischemia (heart attacks)). Our enumerator successfully generated a library of 15.2 billion compounds, requiring the use of compression algorithms, conformational sampling protocols and management of aggregated compute resources in the context of a local cluster. In the absence of experimental biophysical data, we performed biased sampling during alchemical molecular dynamics simulations in order to observe cyclophilin‐D perturbation by cyclosporine A and its mitochondrial targeted analogue. Reliable intermediate state averaging through a WHAM analysis of the biased dynamic pulling simulations confirmed that the cardio‐protective activity of cyclosporine A was due to its mitochondrial targeting. Paralleltempered solution molecular dynamics in combination with efficient clustering isolated the essential dynamics of a cyclic peptide scaffold. The rapid enumeration of skeletons from these essential dynamics gave rise to a conformation laden virtual library of all the 15.2 Billion unique cyclic peptides (given the limits on peptide sequence imposed). Analysis of this library showed the exact extent of physicochemical properties covered, relative to the bare scaffold precursor. Molecular docking of a subset of the virtual library against cyclophilin‐D showed significant improvements in affinity to the target (relative to cyclosporine A). The conformation laden virtual library, accessed by our methodology, provided derivatives that were able to make many interactions per peptide with the cyclophilin‐D target. Machine learning methods showed promise in the training of Support Vector Machines for synthetic feasibility prediction for this library. The synergy between enumeration and conformational sampling greatly improves the performance of this library during virtual screening, even when only a subset is used

Prédictions de complexes protéine-ligand par arrimage moléculaire : développement et applications

Les protéines sont des entités intrinsèquement dynamiques et de nombreuses études ont démontré l’importance de cette propriété à leurs fonctions. Plus particulièrement, la flexibilité protéique est essentielle dans le processus de reconnaissance moléculaire. Lors de tels évènements, les protéines peuvent subir des changements conformationnels mineurs (déplacement de chaînes latérales des acides aminés), majeurs (déplacement de domaines entiers de la protéine) et/ou même se replier. Mes travaux de thèse ont permis de démontrer que de tels réarrangements mineurs sont fréquents et ont aussi permis d’élucider certaines causes potentielles physiques et chimiques. De plus, mes travaux ont démontré l’importance de considérer la flexibilité des chaînes latérales lors de simulations de tels évènements de reconnaissance moléculaire. Plusieurs méthodes computationnelles, dont la dynamique moléculaire et l’arrimage moléculaire, peuvent être utilisées pour prédire la liaison d’un ligand à sa cible. D’un côté, la dynamique moléculaire permet de considérer la flexibilité protéique à toute échelle, mais nécessite un pouvoir computationnel énorme. D’un autre côté, l’arrimage moléculaire restreint le nombre de degrés de liberté considérés, entre autres imposés par la flexibilité protéique. Mes travaux de thèse, en ce qui a attrait au développement de la méthode d’arrimage moléculaire appelée FlexAID, ont permis d’inclure une certaine flexibilité protéique intrinsèque limitant ainsi le nombre de degrés de liberté requis, tout en offrant la possibilité d’ajouter des degrés de liberté supplémentaire pour les mouvements de plus grande envergure ne pouvant être accommodés par cette plasticité protéique. De plus, mes travaux démontrent que FlexAID est compétitive aux autres méthodes dans le domaine et obtient de meilleures performances dans le scénario où les conformations des protéines sous la forme liée sont inconnues. Dans un autre ordre d’idées, les nombreuses simplifications introduites par un logiciel d’arrimage lui permettent d’être une méthode rapide et applicable à la découverte de nouvelles molécules ayant un effet thérapeutique potentiel. Lorsqu’une méthode de repointage est utilisée, les résultats de FlexAID en enrichissement de composés se rapprochent des performances d’autres logiciels couramment utilisés lors de criblage virtuel. Mes travaux portant sur le système biologique de la Matriptase-2 montrent que la méthode FlexAID peut être utilisée à la découverte de nouvelles petites molécules