Drug Design - LISM

Drug Design
• Approche classique
• HTS-Chimie combinatoire
• Rational Drug Design
– ligand based (QSAR)
– Structure based (ligand et ou macromolec.)
• 3DQSAR
• Docking
• Virtual screening

“Needle in a Haystack”
• Estimated 10 200 compounds could be made
• 28 million compounds currently registered (CAS)
• Drug company biologists screen up to 1 million
compounds against target using ultra-high
throughput technology
• Chemists select 50-100 compounds for follow-up
• Chemists work on these compounds, developing
new, more potent compounds
• Pharmacologists test compounds for
pharmacokinetic and toxicological profiles
• 1-2 compounds are selected as potential drugs

Approche classique
• Substances naturelles
– extraits/broyats
• recherche d’activité
– extraction
– synthèse
– génie biologique
• ex :
– pénicilline
– taxol
– cyclosporine
– Base de donnée classique :
• environ 5000 composés : gestion
Industrie cosmétique

Chimie des substances naturelles
• 1 produit (+/- naturel) actif (lead)
– produit dérivé plus actif
– moins toxique
– plus assimilable ...
• 100aines de produits dérivés
– tests biologiques
– mesure de l' activité
=> Relation structure chimique Activité --
>QSAR--> 3D QSAR
Bases de données = 5000 moléc X 100 dérivés x
n activités

Chimie combinatoire
• Synthèse rapide de 1000 er de molécules :
mélanges
+
Hight Throughput Screening
• Vérification simultanée de 1000 er
d'a ctivités
=
• Gestion des mélanges
• Outils de recherche d' informations
• Outils de tri des groupes de molécules
• Outils d' évaluation de la diversité moléculaire

Rational Drug Design
• Connaissance des substances actives :
3D QSAR
• Connaissance de la structure de la cible :
DOCKING

QSAR : Quantitative Structure Activity
Relationship
• Prédire l’activité biologique (A) de composés
non testés
– coefficient de partition eau/octanol (C8H17-OH) P
• protéine : composé relativement hydrophobe + liaisons
hydrogène
– corrélation entre P et activité
• inhibition de l' agrégation des plaquettes de sang de bovins
par des composés alcooliques (R-OH)
log A= 1,00logP+0,18
• inhibition de la contraction du muscle sartorius de
grenouille par différents composés :
log A= 0,88 logP+0,63
Limites rapidement atteintes

QSAR moderne
• Prise en compte d’autres paramètres pour les
substituants
– effets stériques (S)
– propriétés électroniques (E) (orbitales électroniques des
grpts substituants)
– ... (toutes propriétés physico-chimiques)
Modèle QSAR : logA=Fh(P)+Fs(S)+Fe(E)+...
A
P
S
E
Trouver le meilleur substituant « » pour satisfaire
les paramètres les plus importants.

Extension du QSAR : ADME
Limites du QSAR
– Interdépendance non linéaire des termes
ex : répartition électronique responsable en partie de
l’hydrophobicité.
– Résultats corrects en absence
d’interactions spécifiques déterminantes

3D-QSAR
• Spécificité : énergies d' interaction +
structure 3D
– distances dans les composés
– position des gpt chargés
– participation à des LH
– forme de la molécule
= PHARMACOPHORE

Pharmacophore
• représentation en 3D des propriétés les plus essentielles
d’une molécule active.
• ex :
Charge +
Donneur de liaison H
d1
θ1
d2
noyaux hydrophobe
• Série de composés d’activité connue: construction du
pharmacophore idéal.
• Recherche de composés avec un fort indice de similarité.(base
de donnée : « virtual screening »- de novo)

Autres paramètres de similarité utilisable
• Structure stérique
• Smarts,Smiles et Fingerprint
• Conformation
• Mécanique quantique
– type d ’orbitale
– distribution électronique …
• Espace conformationnel

Descripteur
– Paramètres multiples regroupés en un seul
avec des pondérations
ex : D = 50% pharmacophore + 30% ρ(r) + 20%
espace conformationnel ...
A
D

Modèle QSAR
• Analyse en Composante Principale
• « hierarchical clustering »
– Regrouper les données / molécules similaires
– Trouvez les facteurs qui les rendent
dissemblables
Attribution de poids à ces différents facteurs

Descripteurs issus de Mécanique
quantique
• Energie conformationnelle précise
• Densité électronique (ρ(r))
• Potentielle électrostatique
• Champs électriques
Descripteurs Empiriques-semi-empiriques
• Comparaison des champs de forces produits par
les ligands

Comparaison de champs
• Alignement des ligands
• Représentation des champs sur une grille
– ComFA :
• Comparative Molecular Field Analysis
– vdW
– ComSIA
– Electrostatique
• Comparative Molecular Similarity Analysis
– idem
– Donneur ou Accepteur de LH
– hydrophobie
• Comparaison des champs - corrélation avec Kd

Ex ComSIA (
Inhibiteurs de la Thrombine
• Interaction stérique
favorables : vert
• Défavorable : brun
• Interaction hydrophobe
favorables : rouge
• Défavorable : bleu

Flexibilité
• Molécules flexibles : choix de la
conformation
– énergie minimum
• connaissances empiriques
– logiciel CONCORD, WIZARD, COBRA (rapide)
• champs de forces
– GROMOS, CHARMM, AMBER (juste)
Forme active différente de la conf. de + basse énergie
– Prise en compte des différents minima
• Corrélation entre activité et espace conformationnel

Bon descripteur
• Points expérimentaux proches de la droite
théorique
– tests statistiques
• Bon caractère prédictif
– séparation entre bons substrats / substrats
intermédiaires / mauvais substrats
(classement dans l’ordre)
– Pas de faux positifs/négatifs

Autres limites
• Plusieurs conformations avec différentes énergies
peuvent être actives :
• La (les) conformation(s) d’autres molécules
peuvent jouer un rôle (eau, récepteur, ions)
=> Entropie (très difficile à calculer) (∆S)
• Energie potentielle calculée :
=> Enthalpie (∆H)
• Energie importante pour une activité :
=> Energie libre : ∆G=∆H-T∆S
Petites Molécules

Docking
Trouver le meilleur ligand à accrocher à une
macromolécule
• I - Structure 3D de la protéine connue
– repérage du site actif
– positionnement des ligands connus
– proposition de nouveaux ligands

Docking
• I - Structure 3D de la protéine connue
– repérage du site actif
• mutagenèse
• analyse de la surface
– cavités
– fissures
• Potentiel électrostatique
• Champ électrique
• Potentiel de lipophilie
• Complémentarité stérique ou électronique
• GRID (déplacement de grpt chimique)

• II - Complexes connus
– repérage des interactions importantes
• électrostatique
• van der Walls
• HB
– positionner d' autres ligands
• agonistes
• antagonistes
– construire de nouveaux ligands

• III - Structure 3D de protéine inconnue
– Modèle/homologie
• homologie importante; activités différentes
• ex récepteur membranaire à 7 segments
transmembranaires (GPCR)
– tension artérielle, douleur (morphine), anxiolytique
(benzodiazépines) antidépresseur, neuromédiateur,
goût/odorat (vision rhodopsine)
– 1300 produit de gène pot identifié chez l ’homme
– 30% des 500 médicaments sur le marché
– 26 des 100 meilleurs ventes : 23,5 milliard •

• III - Structure 3D de protéine inconnue
– Modèle/homologie
• forte homologie mais activités différentes
• ex récepteur membranaire à 7 segments
transmembranaires (GPCR)
– Modèle tridimensionnel de la bactériorhodopsine
• profusion de modélisation (ex
http://www.cmbi.kun.nl/7tm/models/vriend/index.html)
• modèles d' interaction de 10aines de ligands avec le
récepteurs
Bactériorhodopsine = rhodopsine!!! (Palczewski, K. 2000)
http://www.expasy.org/swissmod/cgi-bin/sm-gpcr.cgi

Principes du docking
• Topologie du site actif
– Topologie 3D
• géométrie de distances
• enveloppes (maillage sur grille)
– Topologie «énergétique»
• Liaison H
• électrostatique (ionique)
• Stérique (van der waals)
• lipophilique
H
N

Stratégie I
• Exploration de bases de données : « virtual
sceening »
– complémentaritée de forme (DOCK)
+ complémentarité électronique
O
H
H
N
H
N
Existence du ligand idéal dans la base

Stratégie II
• Création de novo
– assemblage pièce par pièce
• atomes (1)
• groupes chimiques (2)
a
O
H
H
N
b
O
H
H
N
1
Grande diversité
Impossible à synthétiser
2
Choix de la chimie
Complémentarité

ex fonctionnement du
programme LUDI
-
1- Génération des règles du site de fixation
2- positionnement de groupes chimiques
H
N
N
- +
N
3- accrochage des groupes entre eux
H
N

Les succès
• Inhibiteur de la dihydrofolate réductase
(1992)
• HIV-protéase (1992)
• Phospholypase A2 (1994)
• FKBP-12 (1995) KI=12 µM
• Thrombine (1996) BASF: Ka X100
• Abl-SH3 (1996)
• Trypsine, streptavidine, nucléotide
phosphrylase
• ex : trypsine : 2 h de calcul : 153 composés
dont 2 inhibiteurs à 10 -6 M

Les limites
• Prédiction de l’affinité.
– calculs empirique de l ’énergie libre
• Temps :
• fonctions de score
• OK pour ligands semblables
– 5 min en moyenne / ligand sur 1 protéine
• Importance de la flexibilité
– flexibilité du ligand
– flexibilité de la protéine

Flexibilité de la protéine (AUTODOCK)
• HIV1 Protéase : 21 conformations utilisées
– Carte combinée de l ’énergie d ’interaction de l ’atome O
Zones d ’interaction
favorable
Flexibilité de l ’Arg8
Zones d ’interaction
défavorable

Flexibilité de la protéine (FlexE)
• Applicable pour :
– Chaîne latérales
– Boucles
– squelette

Les limites
• Prédiction de l’affinité
• Importance de la flexibilité
– flexibilité du ligand
– flexibilité de la protéine (DM)
• Rôle du solvant (cyclosporine)
• La chimie (« the septic chemist »)
• La pharmacologie (transport métabolisme, toxicité,
temps de vie, biodisponibilité ...)

Chimie combinatoire
Groupes chimiques
sélectionnés
Criblage à haut débit
Leads
QSAR
DOCKING
Leads
Médicament

Algorithmes Génétiques
Groupes chimiques :
+
Ensemencement (au hasard)
1/Kd
Rang
6,5
1er
Reproduction
Evaluation du 1/Kd
6,1
5,5
5
4
2eme
3eme
4eme
5em
+Mutation (1 chance/1000)
Sélection
• Si 1/Kd moins bon :Elimination
• Si 1/Kd meilleur
•Classement
•élimination du dernier
• Autres règles :
•molécule plus forte (mieux classée): plus
de chance de reproduction
•apparition d ’une molécule semblable à
une existante : élimination (maintient de
la diversité)