Rational, computer-aided design of multi-target ligands : poster presentation from 6th German Conference on Chemoinformatics, GCC 2010, Goslar, Germany. 7-9 November 2010

Over the past two decades the “one drug – one target – one disease” concept became the prevalent paradigm in drug discovery. The main idea of this approach is the identification of a single protein target whose inhibition leads to a successful treatment of the examined disease. The predominant assumption is that highly selective ligands would avoid unwanted side effects caused by binding to secondary non-therapeutic targets. In recent years the results of post-genomic and network biology showed that proteins rarely act in isolated systems but rather as a part of a highly connected network [1]. In addition this connectivity leads to more robust systems that cannot be interfered by the inhibition of a single target of that network and consequently might not lead to the desired therapeutic effect [2]. Furthermore studies prove that robust systems are rather affected by weak inhibitions of several parts than by a complete inhibition of a single selected element of that system [3]. Therefore there is an increasing interest in developing drugs that take effect on multiple targets simultaneously but is concurrently a great challenge for medicinal chemists. There has to be a sufficient activity on each target as well as an adequate pharmacokinetic profile [4]. Early design strategies tried to link the pharmacophors of known inhibitors, however these methods often lead to high molecular weight and low ligand efficacy. We present a new rational approach based on a retrosynthetic combinatorial analysis procedure [5] on approved ligands of multiple targets. These RECAP fragments are used to design a large combinatorial library containing molecules featuring chemical properties of each ligand class. The molecules are further validated by machine learning models, like random forests and self-organizing maps, regarding their activity on the targets of interest

Design of dual ligands using excessive pharmacophore query alignment : from 7th German Conference on Chemoinformatics: 25 CIC-Workshop Goslar, Germany, 6 - 8 November 2011

Dual- or multi-target ligands have gained increased attention in the past years due to several advantages, including more simple pharmacokinetic and phamarcodynamic properties compared to a combined application of several drugs. Furthermore multi-target ligands often possess improved efficacy. We present a new approach for the discovery of dual-target ligands using aligned pharmacophore models combined with a shape-based scoring. Starting with two sets of known active compounds for each target, a number of different pharmacophore models is generated and subjected to pairwise graph-based alignment using the Kabsch-Algorithm. Since a compound may be able to bind to different targets in different conformations, the algorithm aligns pairs of pharmacophore models sharing the same features which are not necessarily at the exactly same spatial distance. Using the aligned models, a pharmacophore search on a multi-conformation-database is performed to find compounds matching both models. The potentially “dual” ligands are scored by a shape-based comparison with the known active molecules using ShaEP. Using this approach, we performed a prospective fragment-based virtual screening for dual 5-LO/sEH inhibitors. Both enzymes play an important role in the arachidonic acid cascade and are involved in inflammatory processes, pain, cardiovascular diseases and allergic reactions. Beside several new selective inhibitors we were able to find a compound inhibiting both enzymes in low micromolar concentrations. The results indicate that the idea of aligned pharmacophore models can be successfully employed for the discovery of dual-target ligands

KnowTox: pipeline and case study for confident prediction of potential toxic effects of compounds in early phases of development

Risk assessment of newly synthesised chemicals is a prerequisite for regulatory approval. In this context, in silico methods have great potential to reduce time, cost, and ultimately animal testing as they make use of the ever-growing amount of available toxicity data. Here, KnowTox is presented, a novel pipeline that combines three different in silico toxicology approaches to allow for confident prediction of potentially toxic effects of query compounds, i.e. machine learning models for 88 endpoints, alerts for 919 toxic substructures, and computational support for read-across. It is mainly based on the ToxCast dataset, containing after preprocessing a sparse matrix of 7912 compounds tested against 985 endpoints. When applying machine learning models, applicability and reliability of predictions for new chemicals are of utmost importance. Therefore, first, the conformal prediction technique was deployed, comprising an additional calibration step and per definition creating internally valid predictors at a given significance level. Second, to further improve validity and information efficiency, two adaptations are suggested, exemplified at the androgen receptor antagonism endpoint. An absolute increase in validity of 23% on the in-house dataset of 534 compounds could be achieved by introducing KNNRegressor normalisation. This increase in validity comes at the cost of efficiency, which could again be improved by 20% for the initial ToxCast model by balancing the dataset during model training. Finally, the value of the developed pipeline for risk assessment is discussed using two in-house triazole molecules. Compared to a single toxicity prediction method, complementing the outputs of different approaches can have a higher impact on guiding toxicity testing and de-selecting most likely harmful development-candidate compounds early in the development process

Design of dual ligands using excessive pharmacophore query alignment

Dual- or multi-target ligands have gained increased attention in the past years due to several advantages, including more simple pharmacokinetic and phamarcodynamic properties compared to a combined application of several drugs. Furthermore multi-target ligands often possess improved efficacy. We present a new approach for the discovery of dual-target ligands using aligned pharmacophore models combined with a shape-based scoring. Starting with two sets of known active compounds for each target, a number of different pharmacophore models is generated and subjected to pairwise graph-based alignment using the Kabsch-Algorithm. Since a compound may be able to bind to different targets in different conformations, the algorithm aligns pairs of pharmacophore models sharing the same features which are not necessarily at the exactly same spatial distance. Using the aligned models, a pharmacophore search on a multi-conformation-database is performed to find compounds matching both models. The potentially “dual” ligands are scored by a shape-based comparison with the known active molecules using ShaEP. Using this approach, we performed a prospective fragment-based virtual screening for dual 5-LO/sEH inhibitors. Both enzymes play an important role in the arachidonic acid cascade and are involved in inflammatory processes, pain, cardiovascular diseases and allergic reactions. Beside several new selective inhibitors we were able to find a compound inhibiting both enzymes in low micromolar concentrations. The results indicate that the idea of aligned pharmacophore models can be successfully employed for the discovery of dual-target ligands

Selbstorganisierende Karten zur Erkennung von Polypharmakologie in der Wirkstoffentwicklung

Polypharmakologie hat in den letzten Jahren mehr und mehr an Bedeutung in der pharmazeutischen Forschung gewonnen und könnte in Zukunft zu einem Umdenken in der Entwicklung neuer Wirkstoffe führen. Das wachsende Verständnis für biologische Zusammenhänge, im speziellen für die starke Vernetzung zwischen verschiedenen Signalwegen oder Gewebearten, und die daran beteiligten Proteine, könnten zu gänzlich neuen Strategien führen. Beispiele aus dem Bereich der Onkologie und der Entwicklung von Neuroleptika haben bereits gezeigt, dass eine Intervention an mehreren Stellen eines solchen komplexen Netzwerkes zu wirksameren und gleichzeitig sichereren Wirkstoffen führen kann. Erkenntnisse aus der Systembiologie und die retrospektive Analyse bereits zugelassener Wirkstoffe machen deutlich, dass viele erfolgreiche Wirkstoffe nur aufgrund ihres polypharmakologischen Wirkprofils so effektiv sind – wenngleich dies bei Ihrer Entwicklung oftmals nicht beabsichtigt war. Das rationale Design sogenannter „multitarget Wirkstoffe“ stellt bis heute eine große Herausforderung dar. Aus Sicht eines medizinischen Chemikers bedeutet es die Verknüpfung zweier, auf unterschiedliche Targets aktiver, Liganden zu einem neuen Wirkstoff, ohne einen signifikanten Aktivitätsverlust auf die einzelnen Targets herbeizuführen. Ein naheliegender Ansatz zur Verbindung zweier Liganden ist die Verknüpfung der Moleküle über einen flexiblen Linker. Dieser Ansatz kann zwar in vitro zu sehr potenten Wirkstoffen führen, birgt jedoch pharmakokinetische Nachteile, bedingt durch das hohe Molekulargewicht, die sich oft erst in vivo zeigen. Die Schwierigkeit besteht also zum einen in der Aufrechterhaltung der individuellen Aktivität auf das jeweilige Target und zum anderen im Erreichen einer guten Balance zwischen Aktivität und Komplexität des Liganden. Damit soll ausreichend Raum für spätere Optimierung von pharmakokinetischen und pharmakodynamischen Eigenschaften gewährleistet werden. Bisher wurden nur wenige Computer-gestützte Ansätze entwickelt um diese und ähnliche Fragestellungen zu bearbeiten. Aus diesem Grund ist die Entwicklung neuer in silico Verfahren zur Identifzierung von multitarget Liganden ein Kernthema dieser Arbeit. Die Implementierung eines Fragment-basierten Ansatzes hält die Komplexität der Liganden möglichst gering und bietet genügend Raum für eine anschließende, multi-dimensionale Optimierung an zwei oder mehreren Targets. In der ersten Studie wurde eine Pharmakophor-basierte Strategie verfolgt. Die Repräsentation eines Liganden durch ein Pharmakophormodell stellt eine abstrakte dreidimensionale Darstellung der für die biologische Aktivität relevanten Strukturmerkmale dar. Diese Abstraktion vereinfacht den Vergleich zweier Verbindungen und erlaubt gleichzeitig Spielraum für chemische Variabilität. Bei diesem Ansatz wurden Pharmakophormodelle, jeweils für eine Vielzahl aktiver Liganden zweier Targets, erzeugt und paarweise miteinander verglichen. Sobald zwei Pharmakophormodelle eine genügend große Anzahl an Pharmakophorpunkten in räumlich ähnlicher Orientierung teilen, stellt dieses gemeinsame Pharmakophor die Basis eines potentiellen multitarget Liganden dar. In der beschriebenen Studie wurde dieses Verfahren anhand von aktiven Liganden der löslichen Epoxid Hydrolase (sEH) und 5-Lipoxygenase (5-LO) evaluiert. Die auf dieser Grundlage identifizierten multitarget Pharmakophormodelle wurden zum anschließenden Screening einer Fragement-Datenbank verwendet und führten zu 9 aktiven Liganden für sEH und 5-LO. Diese Liganden besitzen chemische Grundgerüste (Scaffolds), die in der Literatur bisher noch nicht als aktive sEH- oder 5-LO-Liganden beschrieben wurden und somit eine ideale Grundlage für die Entwicklung neuer Wirkstoffe darstellen. Für eine der gefundenen Verbindungen, basierend auf einem Benzimidazol-Gerüst, wurden Aktivitäten im niedrig mikromolaren Bereich für beide Targets bestimmt. Diese Verbindung und weitere Derivate werden zu diesem Zeitpunkt weiter charakterisiert um eine erste Struktur-Aktivitäts-Beziehung aufzustellen und die Eignung dieser Substanzklasse als potentielle Leitstruktur für neue, duale sEH/5-LO Liganden zu überprüfen. Parallel dazu wurde eine Substruktur-basierte Strategie verfolgt um Rückschlüsse auf jene Strukturmerkmale zu ziehen, die für die Aktivität auf dem jeweiligen Target verantwortlich sein könnten. Dazu wurden in einem ersten Schritt alle aktiven Liganden zweier Targets auf ihre möglichst maximalen gemeinsamen Substrukturen reduziert. Für jedes Target wird damit ein Set von Substrukturen generiert, welches die für die Bindung an das jeweilige Target charakteristische Strukturmerkmale enthält. Diese Substrukturen, repräsentieren den chemischen Raum des jeweiligen Targets und stellten die Trainingsdaten für den entwickelten multiSOM Ansatz dar. Dieser Ansatz basiert auf dem automatisierten Vergleich von selbst-organisierenden Karten und hebt Gemeinsamkeiten zwischen diesen Substruktursets in einer leicht zu interpretierenden, visuellen Form hervor. Dies erlaubt die Identifizierung von gemeinsamen Substrukturen aus beiden verwendeten Substruktursets, welche potentielle duale Strukturelemente darstellen. Die Validierung dieses Ansatzes erfolgte erneut auf Basis bekannter 5-LO- und sEH-Liganden. Unter 24 ausgewählten Verbindungen konnten neun Fragmente identifiziert werden, die auf einem der beiden Targets und 5 Fragmente, die auf beiden Targets im niedrig mikromolaren Bereich inhibierend wirken. Einer dieser dualen Fragmente wurden anschließend als Basis für eine Substruktursuche in einer Inhouse Datenbank verwendet. Die daraus resultierende Verbindung, die einen Teil des ursprünglichen Fragments beinhaltet, wirkt sowohl auf sEH als auch 5-LO in nanomolaren Konzentrationen inhibierend. Auch diese Verbindung wird zu diesem Zeitpunkt weiter charakterisiert und stellt eine vielversprechende Basis als Leitstruktur neuer dualer sEH/5-LO-Liganden dar. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die vorgestellten Methoden neue Möglichkeiten bieten, das rationale Design von multitarget Liganden zu unterstützen. Die Pharmakophor-basierte Methode kann besonders dann von Vorteil sein, wenn bereits Strukturinformationen für beide Targets bzw. die bioaktiven Konformationen der Liganden vorliegen. Für einen ausschließlichen Liganden-basierten Ansatz stellt die Verwendung der MultiSOM, und damit die Identifizierung gemeinsamer Strukturelemente der Liganden, die bessere Methode dar. Im zweiten Teil dieser Arbeit werden Studien zur Identifizierung neuer Farnesoid-X-Rezeptor (FXR) Partialagonisten beschrieben. Auch in diesem Fall wurden zwei unterschiedliche Strategien verfolgt. Da FXR eine starke strukturelle Anpassung abhängig vom gebundenen Liganden aufweist („induced fit“), sind rein strukturbasierte virtuelle Screening-Methoden nur eingeschränkt einsetzbar. Aus diesem Grund sollte zunächst ein Liganden-basierter Drug Repurposing Ansatz verfolgt werden, bei dem bereits zugelassene Wirkstoffe mit potentiell FXR-modulierenden Eigenschaften identifiziert werden sollten. Der Vorteil des Drug Repurposing besteht darin, dass die betrachteten Wirkstoffe bereits intensiv hinsichtlich Sicherheit und Bioverfügbarkeit untersucht wurden. Somit kann man sich bei der Entwicklung verstärkt auf die biologische Aktivität auf das neue Target konzentrieren. Erneut wurden selbstorganiserende Karten (SOMs) verwendet, um zugelassene Wirkstoffe mit FXR-Aktivität zu identifizieren. Trainiert wurde die SOM auf einem Datensatz bestehend aus bekannten FXR-Agonisten zum einen und der DrugBank Datenbank mit zugelassen Wirkstoffen zum anderen. Die Eigenschaft der SOM Verbindungen mit ähnlicher biologischer Aktivität in räumlicher Nähe auf der Karte zu clustern führte zu einer Anhäufung an bekannten FXR-Agonisten auf einigen wenigen Neuronen. Auf solchen sogenannten Aktivitätsinseln wurden zusätzlich auch zugelassene Wirkstoffe platziert, wenn ihre Ähnlichkeit zu den FXR-Agonisten ausreichend hoch war. Die auf den Aktivitätsinseln angesiedelten Wirkstoffe wurden anschließend bestellt und hinsichtlich ihrer FXR-Aktivität in einem Transaktivierungs-Assay untersucht. Unter den bestellten Verbindungen konnten sechs Liganden mit einer signifikanten relativen FXR-Aktivierung identifiziert werden. Weitere Hinweise auf eine mögliche FXR-Aktivierung der Verbindungen gaben in der Literatur beschriebene Nebeneffekte, die mit einer FXR-Aktivierung in Zusammenhang stehen könnten. Die potentenste Verbindung, der zugelassenen Tyrosinkinase-Inhibitor Imatinib, wurde zusätzlich in Bezug auf FXR-basierte SHP mRNS Induktion untersucht. In qPCR-Experimenten konnte dabei eine mit GW4064 vergleichbare Induktion in HepG2 Zellen gezeigt werden. Diese Ergebnisse untermauern die aus der Literatur gewonnen Vermutung, dass Imatinib FXR-modulierende Eigenschaften besitzt und somit eine interessante Grundlage für die Entwicklung neuer FXR-Partialagonisten darstellt. Zu diesem Zeitpunkt werden weitere Imatinib-Derivate synthetisiert und diese Struktur als mögliche Leitstruktur charakterisiert. In einer zweiten Studie wurde eine Kombination aus Liganden- und Struktur-basierten Ansatz verfolgt. Dabei wurden sämtliche Struktur-Informationen aus publizierten FXR-Kristallstrukturen und den darin kokristallisierten Liganden gebündelt, um die Auswirkungen des zu Beginn erwähnten induced-fit Effekts zu minimieren. Auf Basis der ko-kristallisierten Liganden wurden zunächst zwei Konsensus-Pharmakophormodelle erstellt. Diese Modelle wurden in einem anschließenden Schritt jeweils mit einem Konsensus-Pharmakophormodell, das mit Hilfe von Protein-Ligand-Interaktions-Fingerprints (PLIF) aus den korrespondieren Kristallstrukturen abgeleitet wurde, überlagert und kombiniert. Diese kombinierten Modelle vereinten sowohl Informationen der strukturellen Gemeinsamkeiten der Liganden als auch gemeinsame, relevante Interaktionspunkte zwischen Ligand und Rezeptor aus den Kristallstrukturen. Das Pharmakophor-Screening mit anschließender Docking Analyse führte zu 42 getesteten Verbindungen, von denen 12 Strukturen eine signifikante relative FXR-Aktivierung zeigten. Darunter konnte ein Partial-Agonist mit einem EC50 von 480 nM bei einer maximalen Aktivierung von ca. 14% im Vergleich zur Referenz GW4064 identifiziert werden. Auch diese Verbindung wird zum aktuellen Zeitpunkt weiter charakterisiert und könnte in Zukunft als Leitstruktur für neue FXR-Partialagonisten dienen. In beiden Studien konnten neue FXR-Agonisten mit bisher noch nicht beschriebenen Scaffolds identifiziert werden. Es konnte gezeigt werden, dass die Verwendung bereits zugelassener Wirkstoffe für neue Indikationen eine attraktive Quelle für neue Leitstrukturen darstellen kann und im Zuge dessen bisher ungeklärte Nebeneffekte bekannter Wirkstoffe aufgeklärt werden können. Abschließend lässt sich festhalten, dass selbstorganisierende Karten eine universelle Methode zur Erkennung und Analyse von polypharmakologischen Zusammenhängen darstellen. Des Weiteren lassen sich mit ihrer Hilfe chemische Räume repräsentieren und durch den in dieser Arbeit entwickelten MultiSOM-Ansatz direkt vergleichen. Dies ermöglicht auf intuitive und effiziente Weise die Identifizierung von überlappenden chemischen Räumen und somit möglicher polypharmakologischer Zusammenhänge

VAMMPIRE: A Matched Molecular Pairs Database for Structure-Based Drug Design and Optimization

Structure-based optimization to improve the affinity of a lead compound is an established approach in drug discovery. Knowledge-based databases holding molecular replacements can be supportive in the optimization process. We introduce a strategy to relate the substitution effect within matched molecular pairs (MMPs) to the atom environment within the cocrystallized protein–ligand complex. Virtually Aligned Matched Molecular Pairs Including Receptor Environment (VAMMPIRE) database and the supplementary web interface (http://vammpire.pharmchem.uni-frankfurt.de) provide valuable information for structure-based lead optimization

VAMMPIRE-LORD: A Web Server for Straightforward Lead Optimization Using Matched Molecular Pairs

VAMMPIRE-LORD (lead optimization by rational design) describes an innovative strategy to improve the binding affinity of a defined lead compound using 3D matched molecular pairs (3D-MMPs). 3D-MMPs are defined as pairs of molecules that differ in exactly one structural transformation and have a known bioactive conformation. We developed a novel atom-pair descriptor (LORD_FP) that represents the ligandas well as the receptor environmentof a chemical transformation and built a predictive model based on 17 602 3D-MMPs. We demonstrate that the created model is able to extrapolate the knowledge of a chemical transformation and the associated effect on ligand affinity to any similar system. VAMMPIRE-LORD was implemented as a web server that guides the user step-by-step through the optimization process of a defined lead compound

Pyrazolo[1,5a]pyrimidines as a new class of FUSE binding protein 1 (FUBP1) inhibitors

The transcriptional regulator FUSE binding protein 1 (FUBP1) is aberrantly upregulated in various malignancies, fulfilling its oncogenic role by the deregulation of critical genes involved in cell cycle control and apoptosis regulation. Thus, the pharmaceutical inhibition of this protein would represent an encouraging novel targeted chemotherapy. Here, we demonstrate the identification and initial optimization of a pyrazolo[1,5a]pyrimidine-based FUBP1 inhibitor derived from medium throughput screening, which interferes with the binding of FUBP1 to its single stranded target DNA FUSE. We were able to generate a new class of FUBP1 interfering molecules with in vitro and biological activity. In biophysical assays, we could show that our best inhibitor, compound 6, potently inhibits the binding of FUBP1 to the FUSE sequence with an IC50value of 11.0 μM. Furthermore, hepatocellular carcinoma cells exhibited sensitivity towards the treatment with compound 6, resulting in reduced cell expansion and induction of cell death. Finally, we provide insights into the corresponding SAR landscape, leading to a prospective enhancement in potency and cellular efficacy.Fil: Hauk, Stefanie. Georg Speyer-haus; AlemaniaFil: Hiesinger, Kerstin. Goethe Universitat Frankfurt; AlemaniaFil: Khageh Hosseini , Sabrina. Georg Speyer-haus; AlemaniaFil: Achenbach, Janosch. Goethe Universitat Frankfurt; AlemaniaFil: Biondi, Ricardo Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación en Biomedicina de Buenos Aires - Instituto Partner de la Sociedad Max Planck; Argentina. Goethe Universitat Frankfurt; Alemania. German Cancer Consortium; AlemaniaFil: Proschak, Ewgenij. University Hospital Frankfurt; AlemaniaFil: Zörnig, Martin. Georg Speyer-haus; AlemaniaFil: Odadzic, Dalibor. Goethe Universitat Frankfurt; Alemani