Drug Design Approche classique HTS-Chimie combinatoire Rational Drug Design

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

2 Needle in a Haystack Estimated 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 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

3 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

4 Chimie des substances naturelles 1 produit (+/- naturel) actif (lead) produit dérivé plus actif moins toxique plus assimilable aines 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

5 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

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

7 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

8 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.

9 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

10 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

11 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)

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

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

14 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

15 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

16 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

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

18 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

19 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

20 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

21 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

22 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)

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

24 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

25 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 modèles d' interaction de 10aines de ligands avec le récepteurs Bactériorhodopsine = rhodopsine!!! (Palczewski, K. 2000)

26 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

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28 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?

29 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

30 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

31 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

32 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

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35 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

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

37 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...)

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

39 Algorithmes Génétiques Groupes chimiques : + Ensemencement (au hasard) 1/Kd Rang 6,5 1er Reproduction Evaluation du 1/Kd 6,1 5, eme 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)

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