Untersuchung von Cyclodextrinkomplexen - OPUS - Universität ...

62 Material und Methoden
4.5.4 Dockingversuche und ihre Auswertung
Mit dem Programm Autodock 3.0 [112] wurden für die gewählten Protonierungszustände der
Arzneistoffmoleküle als Ligand mit jeder einzelnen der zehn Cyclodextrinstrukturen als
Rezeptor eine Dockingstudie durchgeführt.
4.5.4.1 Vorbereitung der Liganden
Die Liganden wurden als mol2-Dateien im Programm SYBYL 8.0 [169] mit Gasteiger-Marsili-
Ladungen versehen. Mit dem Programm Autotors 3.0.5 wurden für jedes Arzneistoffmolekül
starre Bereiche und erlaubte Torsionen festgelegt. Hierbei wurde durchgehend der
Benzolring zusammen mit der Aminogruppe als root, also als Ausgangspunkt für die
Ermittlung möglicher Torsionen, festgelegt, während alle vorgeschlagenen Torsionen
beibehalten wurden. Nur bei Sulfaguanidin wurde die Torsion an der Doppelbindung der
Guanidingruppe unterbunden. Unter Verwendung eines vorgefertigten Skriptes
(create_dpf.awk) wurde das docking parameter file erstellt und 100 Runs angesetzt. Anhang
8.4.6 zeigt ein repräsentatives docking parameter file, wie es durchgehend verwendet
wurde.
4.5.4.2 Vorbereitung der Rezeptoren (β-Cyclodextrinkonformere)
Die Wasserstoffatome der Cyclodextrinstrukturen wurden aus technischen Gründen in MOE
gelöscht und die Moleküle im pdb-Format gespeichert. Mit dem Programm
AutodockTools 1.4.5 wurden die Wasserstoffatome wieder ergänzt, Gasteigerladungen
berechnet, anschließend die nichtpolaren Wasserstoffe wieder entfernt. Das Ergebnis wurde
im pdbqs-Format gespeichert. Mit Hilfe eines im Arbeitskreis Sotriffer vorhandenen grid
parameter files (s. Anh. 8.4.7) wurden im Programm Autogrid 3.0.5 die grid maps, also die
Potentialgitter, mit einer Größe von 50³ Gitterpunkten erstellt, wobei der Abstand zwischen
zwei Gitterpunkten 0,375 Å entsprach. Als Zentrum des Gitters wurde jeweils ein Punkt im
zentralen Bereich des Cyclodextrinmoleküls gewählt (s. Anh. 8.4.8).
4.5.4.3 Auswertung der Dockingergebnisse
Die Dockingergebnisse wurden mit dem Programm PyMOL 0.99rc6 [170] visualisiert und
ausgewertet. Die Komplexstrukturen aus den Docking-Clustern wurden über die relative
Lage des Arzneistoffs in der Kavität in Kategorien (s. Abb. 5.33) eingeteilt. Anschließend
wurde für jede Dockingstudie jeweils die Komplexstruktur mit der niedrigsten estimated free
energy of binding (EFBmin) bestimmt. Weiterhin wurde für jeden Gast der Komplex mit der
insgesamt niedrigsten EFBmin aus den Dockings mit allen zehn Rezeptoren bestimmt und als
günstigster Komplex des Gastmoleküls ausgewählt.