High throughput simulation methods for protein ligand docking

Abstract

Mit dieser Arbeit haben wir versucht, einen Beitrag zum weiten Forschungsfeld der rechnerunterstützten Medikamentenentwicklung zu leisten. Wir versuchen mittels energetischer Kriterien potetielle Wirkstoffe zu identifizieren. Für jeden Liganden aus einer goßen Moleküldatenbank wird zuerst mittels stochastischer Simulationsmethoden die beste Protein-Ligandenkonformation ermittelt und damit dann die Affinität des Liganden zum Protein bestimmt. Zuerst wird die Zuverlässigkeit und die Genauigkeit unseres Ansatzes untersucht. Für ein Protein-Liganden Dockingsimulationsprogramm ist es wichtig, daß experimentell gemessene Bindungsorientierungen des Liganden zuverlässig reproduziert werden können; dies ist notwendig, um zuverlässig die Affinität eines Liganden zu bestimmen. In dieser Studie können wir zeigen, daß dies mit unserer Methode erfüllt ist. In einer weiteren Studie wird sich dem Thema der Proteinflexibilität zugewendet. Bindende Liganden können Konformationsänderungen der Proteinstruktur veranlassen. Besonders bei Protein-Liganden Dockingsimulationen stellen wir Nachteile fest, wenn die Proteinstruktur als unveränderliche drei-dimensionale Struktur angenommen wird. In unserem Ansatz werden die Proteinkonformationen des Proteins mittels Flexibilität in den Proteinseitenketten approximiert. In dieser Studie wird der Vorteil dieses Ansatzes nachgewiesen und aufgezeigt, daß auf diese Weise zuverlässiger und genauer gut-bindende Liganden erkannt werden können. In einer dritten Studie wird sich nun noch dem Problem gewidmet, daß häufig Proteine und Liganden mit den normalerweise verwendeten Methoden nur bis zu einem bestimmten Grade genau beschreiben lassen. Hier können wir zeigen, wie durch das Extrahieren von Parametern aus vorausgehenden quantenmechanischen Berechnungen die Genauigkeit der Affinitätsbestimmung erhöht werden kann. Für Protein-Liganden Dockingsimulationen konnten wir feststellen, daß es für diese Steigerung der Genauigkeit auch ausreicht, wenn nur das Protein mit solchen extrahierten Parametern beschrieben wird. Diese Methodik hat den Vorteil, daß langwierige quantenmechanischen Berechnungen nur einmal für das Protein und zwar nur zu Beginn der Simulationen mit großen Ligandendatenbanken durchgeführt werden müssen. Mit unserer Arbeit wurden also erfolgreich "high-throughput" Protein-Liganden Dockingsimulationsmethoden entwickelt. Wir haben die Zuverlässigkeit unseres Ansatzes, den Vorteil unseres flexiblen Proteinmodells aufgezeigt und desweiteren noch eine Methode vorgestellt, die eine höhere Genauigkeit zur Bestimmung der Affinität des Liganden erlaubt.

With the work reported in this thesis, we aim to contribute to the field of computational drug discovery. We attempt to estimate the ligand affinity to a protein model by simulating the formation of protein-ligand complexes. In this approach, the affinity of a ligand to a protein is determined as the energetic difference between the energetically optimal protein-ligand conformation and the state in which protein and ligand are not interacting with each other. We show that our approach helps to identify good binding compounds in a large database of ligands. The structure of this thesis follows the chronology of our research efforts. We first started with testing the accuracy of our docking algorithm. To calculate binding energies in a good approximation, it is necessary to first determine a realistic protein-ligand conformation. In another study, we analyze the problem of protein flexibility and the shortcoming of using only one rigid protein structure for docking simulations. In large-scale database screens we compare the influence of rigid and flexible protein models with each other. We show that flexible protein models result in an increased reliability of the screen and in the identification of a higher number of good binding ligands. Receptor-ligand interactions are calculated using many approximations. In a further study we investigate, if the accuracy of binding energies could be improved by employing parameters obtained from quantum mechanical calculations. We show that by incorporating the results of quantum mechanical calculations for the receptor only, the overall accuracy of the whole simulation can be increased. This is an important result for high-throughput screening, because the time consuming quantum mechanical calculations can be done separately in advance. We have thus developed a high-throughput docking approach which allows us to identify good binding ligands in large databases. Including protein flexibility by allowing the side chains to alter their conformations results in a more realistic model of proteins. Applied to docking simulations of databases, our approach is less biased to the rigid, experimentally measured protein crystal structure which gives us the possibility to discover more diverse good binding ligands. In addition, the overall accuracy of our approach can be enhanced further by integrating quantum mechanical calculations into our description of the proteins.