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MoMo (Fach) / MD2 (Lektion)

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• Motivation AS-Entwicklung ist teuer und langwierig, daher ist es wichtig, so früh wie möglich zu erkennen, ob der Stoff am gewünschten Target bindet und wirkt und ob die ADME-Kriterien erfüllt werden auch ist wichtig, ob noch weitere unerwünschte Wirkungen oder Toxizitätn auftreten dazu ist es nötig, die Struktur, Funktion und Mechanismen von Biomolekülen aufzuklären durch Docking-Experimente können Leitstrukturen identifiziert und optimiert werden dabei werden bekannte Strukturen von Proteinen und potentielle Liganden hinsichtlich deren Bindungskonformationen, Ligandenorientierung und Bindungsenergie untersucht
• Vorgehensweise am einfachsten ist das Docking unter der Annahme des Schlüssel-Schloss-Prinzips dazu wird eine Ligandenposition und -orientierung vorhergesagt und auf Clashes mit dem Protein geprüft dies funktioniert aber nur für starre Moleküle, was aber sowohl für die meisten Liganden als auch Biomoleküle nicht der Fall ist da die Anzahl der möglichen Konformationen des Liganden mit der Anzahl der rotierbaren Bindungen (Freiheitsgrade) exponentiell ansteigt, ist eine systematische Untersuchung aller Möglichkeiten unmöglich es müssen also Methoden angewendet werden, die eine gute Näherung geben dabei muss die interne Geometrie und Energie im Liganden berücksichtigt werden Ziel ist es, durch immer neue Mutationen und Crossover von bereits guten Lösungen das globale Minumum zu erreichen
• Kraftfeld Bei der Berechnung der Energie, die auf die Ligandenatome wirken, werden in AutoDock folgende Interaktionen beachtet: Van der Waals-Kräfte: UvdW=∑[(Aij/rij12)-(Bij/rij6)] H-Brücken: UH=ΔGH=∑[E(t)[(cij/rij12)-(Dij/rij10)]] elektrostatische WW: Uelectrostatic=ΔGelektrostatic=(qiqj)/εrij) Desolvatation Udesolv=ΔGdesolv=∑(si*Vj+sj*Vi)*e-rij²/2σ² in die Bindetasche wird ein Gitter von Test-Kohlenstoffatomen hineingelegt und für jede Position die vom Protein einwirkenden Kräfte berechnet und man erhält eine Potential-"Landschaft" für jede Konformation könnte eine Energie berechnet werden (Energielandschaft)
• genetische Algorithmen Fitness entspricht der Interaktionsenergie Crossover als Mischung zwischen zwei Elternchromosomen Mutation als Veränderung nur eines "Gens" Selektion sorgt dafür, dass bereits gute Lösungen erhalten bleiben und schlechtere verworfen werden Mapping bezeichnet die Übersetzung vom Genotyp in den Phänotyp und umgekehrt
• Darwin zunächst wird ein Elternteil vom Genotyp in den Phänotyp übersetzt und die Dockingenergie berechnet ausgehend vom Eltern-Genotyp entsteht durch Mutation oder Crossover ein Kind-Genotyp, der wieder übersetzt und berechnet wird dies wird so oft wiederholt, wie eingestellt ist
• Lamarck Kombination aus Darwin und Suche nach einem lokalen Minimum ausgehend von dem elterlichen Phänotyp wird durch Energieminimierung auf der Phänotypebene ein lokales Minimum erstellt und erst dann der Phänotyp in den Genotypen zurück übersetzt
• Phänotyp Koordinaten
• Genotyp Position Orientierung Torsionswinkel
• Schritte beim Docking Ligandenvorbereitung: Identifizierung von rotierbaren Bindungen und Erstellen eines Torsionswinkelbaums Berechnung der Potentiale/Energien mit der Gitterbox in der Bindetasche Definierung der Anzahl an Suchläufen und Anzahl der zu testenden Konformationen pro Suchlauf Durchführung des Docking-Laufs Analyse des Docking-Ergebnisses und Interpretation der Docking-Pose
• Beurteilung/Validierung zur Validierung der Methode wird ein Docking mit Strukturen durchgeführt, wozu eine Kristallstruktur existiert (Re-Docking) der RMSD-Wert zwischen Kristallstruktur und Redocking sollte < 2 Å liegen ein gutes Docking liefert wenige Cluster (Strukturen, die untereinander einen RMSD < 1 haben) mit einer Vielzahl an enthaltenen Ergebnissen (→ Konvergenzkriterium) auch die Bindungsenergie kann zur Beurteilung des Docking-Ergebnisses herangezogen werden (gut ∼ <-8 kcal/mol)
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• Verwendung von Docking Virtual Screenign Vorhersage von Bindungsmodus und -energie de novo Design

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