Prediction and optimisation of protein-ligand affinities by integral equation theory

Das „three dimensional reference interaction site model“ (3D-RISM), hier insbesondere die Solvat-Solvat-Gleichung (uu), bietet Zugang zu atomweisen Beiträgen zum „potential of mean force“ (PMF). Das PMF setzt sich wiederum aus der direkten Wechselwirkung zwischen zwei Partnern und den durch die Solvatation vermittelten Beiträgen zusammen. Das PMF bietet zusätzlich Zugang zur freien Bindungsenthalpie, welche eine Schlüsselgröße für das Design neuer Moleküle in der Pharmazie ist. Diese Arbeit beschäftigt sich hauptsächlich mit der Berechnung freier Bindungsenthalpien mit dem 3D-RISM-Ansatz und Methoden des maschinellen Lernens. Die abgedeckten Themengebiete reichen somit von den grundlegenden Prinzipien der Thermodynamik, repräsentiert durch den 3D-RISM-uu-Ansatz, bis hin zu empirischen Modellen basierend auf modernen Verfahren des maschinellen Lernens. Diese werden vertreten durch „deep neural networks“ und „boosted regression trees“. Der erste Teil dieser Arbeit konzentriert sich auf die Vorstellung einer neuartigen Methode zur Bestimmung der Designrichtung im molekularen Raum. Dieses Werkzeug bezieht seine Information aus sogenannten „free energy derivatives“, welche relativ elegant und effizient innerhalb des 3D-RISM-uu Ansatzes definiert und berechnet werden können. Die dafür notwendigen theoretischen Grundlagen werden in dieser Arbeit gelegt und gleichzeitig wird eine Machbarkeitsstudie an dem gut charakterisierten 18-Krone-6-Ether-System durchgeführt. Diese Studie zeigt, dass sowohl experimentelle als auch theoretische Trends durch von 3D-RISM-uu berechnete PMFs und FEDs reproduziert werden können. Diese aussichtsreichen Ergebnisse wurden zum Anlass genommen, diese Methode auf zwei Protein-Ligand-Systeme anzuwenden. Hierfür werden die entsprechenden Ligandenatome nacheinander entweder in die apo-Bindetasche oder die partiell belegte Bindetasche platziert. Beide Berechnungsmöglichkeiten liefern Zugang zu atomweisen PMFs und FEDs in Bezug auf typische Kraftfeldparameter. Zusätzlich wird auf die Stärken und Schwächen der gezeigten Methode eingegangen. Im letzten Teil dieser Arbeit verlagert sich der Fokus darauf, eine neuartige „Scoring“-Funktion, welche auf struktureller Ligandeninformation beruht oder mit zusätzlichen atomweisen PMF-Werten berechnet durch 3D-RISM-uu zu „trainieren“. Für diesen „Trainingsprozess“ werden atomweise PMF-Werte mittels 3D-RISM-uu für eine Untermenge des „refined set“ und „core set“ der PDBbind-Datenbank berechnet. Dies kulminiert in einer „Scoring“-Funktion, die vergleichbare Ergebnisse zu anderen modernen „Scoring“-Funktionen liefert und bessere Ergebnisse in Bezug auf „klassische“ Scoring-Funktionen

Mechanistic insight into RET kinase inhibitors targeting the DFG-out conformation in RET-rearranged cancer

Oncogenic fusion events have been identified in a broad range of tumors. Among them, RET rearrangements represent distinct and potentially druggable targets that are recurrently found in lung adenocarcinomas. Here, we provide further evidence that current anti-RET drugs may not be potent enough to induce durable responses in such tumors. We report that potent inhibitors such as AD80 or ponatinib that stably bind in the DFG-out conformation of RET may overcome these limitations and selectively kill RET-rearranged tumors. Using chemical genomics in conjunction with phosphoproteomic analyses in RET-rearranged cells we identify the CCDC6-RETI788N mutation and drug-induced MAPK pathway reactivation as possible mechanisms, by which tumors may escape the activity of RET inhibitors. Our data provide mechanistic insight into the druggability of RET kinase fusions that may be of help for the development of effective therapies targeting such tumors