Keserű György Miklós (szerk.)

Gyógyszerkémia

4.6.2.3. Affinitásbecslés

Miután a ligandum legvalószínűbb kötőkonformációját előállítottuk, a virtuális szűrés következő lépése az affinitás becslése, aminek alapján fel tudjuk állítani a tesztadatbázis molekuláinak rangsorát. Az affinitás jellemzésére általában a ligandum és a makromolekula disszociációs konstansát használják:

ahol Kd a disszociációs konstans, [L] a szabad ligandum, [M] a szabad makromolekula és [LF] a komplex koncentrációja.

A disszociációs konstans értéke nem más, mint az a ligandumkoncentráció, ahol a ligandum a kötőhelyek 50%-át foglalja el. A kötődési szabadentalpia (ΔG) és a disszociációs állandó közötti összefüggést a következő egyenlettel írhatjuk le:

ahol ΔG a kötődési szabadentalpia, R az egyetemes gázállandó és T a hőmérséklet. A ligandumok affinitását a Gibbs-féle ΔG számításával próbáljuk becsülni.

A Gibbs-féle ΔG (állandó nyomást és hőmérsékletet feltételezve):

ahol ΔH az entalpia, ΔS pedig az entrópia változása.

A fenti egyenletben levő entalpikus tagot általában jól közelíthetjük a ligandum és a makromolekula közötti kölcsönhatások alapján számolt deszkriptorokkal. Az entropikus tag pontos számítása azonban egyelőre nagyon számításigényes, ezért a VS során általában nem, vagy csak részben vesszük figyelembe. A VS során ΔG számítására leggyakrabban ún. értékelőfüggvényeket (scoring function) használunk. Ezek a függvények különböző energiatagok összegeként becslik a ΔG-t. Ilyen energiatagok lehetnek például az elektrosztatikus és a van der Waals-kölcsönhatásokat leíró tagok. Egyes értékelőfüggvények külön tagot használnak a H-hidak, szolvatációs hatások és az entrópiaváltozás leírására. A dokkolás során a legjobb kötőkonformáció megtalálása érdekében szintén becsüljük a ΔG-t (docking function). Ez a függvény azonban alapvetően arra lett tervezve, hogy egy adott ligandum különböző kötőkonformációit hasonlítsa össze, ezért a különböző ligandumokból származó eltérésekkel (pl. szolvatációs hatások) egyáltalán nem számol. A dokkolás és az affinitásbecslés tehát két különböző feladat, és ezért megoldásukhoz különböző értékelőfüggvényeket alkalmazhatunk.

A ΔG becslésére szolgáló függvények alapvetően három csoportba sorolhatók: erőtéralapú, empirikus és tudásbázis-alapú pontozó függvények. Az erőtéralapú függvények a molekulamechanikai erőterek energiatagjait felhasználva becslik ΔG-t. Ilyen például a DOCK-programban használt AMBER-erőtéren alapuló értékelőfüggvény (D score), amely kizárólag elektrosztatikus és lipofil energiatagokat tartalmaz:

ahol qi és qj az i és j atomok töltései, D a dielektromos állandó, A és B a megfelelő van der Waals-paraméterek, rij pedig i és j atomok távolsága.

Az empirikus értékelőfüggvények a kristályszerkezetekben található explicit H-hidas és hidrofób kölcsönhatások pontozásával becslik a ΔG-t. Ezek a függvények a klasszikus nemkötő kölcsönhatásokra vonatkozó energiatagokon kívül egyéb járulékos tagokat is felhasználhatnak. Erre példa a FlexX score-ban található hidrogénkötő energiatag, amely a távolságok mellett a megfelelő orientációt is figyelembe veszi. Az ideális H-hidas, ionos, aromás és lipofil kölcsönhatásoktól való eltérést büntetőfüggvények formájában írja le:

ahol ΔG0 a zérusponti kötődési szabadentalpia, ΔGrot a rotációs szabadsági fokok befagyasztásából származó entropikus energiatag, Nrot a ligandum forgatható kötéseinek száma, ΔGH-hidas a H-hidakból, ΔGionos az ionos kölcsönhatásokból, ΔGaromás az aromás kölcsönhatásokból, ΔGlipofil a lipofil kölcsönhatásokból származó energiatag és f(ΔR,Δα), illetve f(ΔR) távolság és szögfüggő, valamint távolságfüggő büntetőfüggvények.

A tudásalapú értékelőfüggvények ugyancsak a kristályszerkezetekben található kölcsönhatásokra épülnek, ezeket azonban implicit módon veszik figyelembe. Azt vizsgálják, hogy az egyes ligandum- és makromolekula-atomtípusok milyen gyakorisággal fordulnak elő adott távolságban az ismert kristályszerkezetekben. A tudásalapú értékelőfüggvényekre példa a PMF score (Muegge és mtsa, 1999):

ahol Aij(dij) az egyes ligandum–makromolekula atompárokhoz tartozó kölcsönhatás szabadentalpiája, kB a Boltzmann-állandó, T a hőmérséklet, fjjtérf_korr(r) a ligandum térfogatkorrekciós faktora, ρijseg(r) az ij típusú atompárok sűrűsége egy adott r atomtávolságnál, ρijtömb az ij típusú atompárok sűrűsége egy 12 Å sugarú referenciakörben.

Tehát a ΔG becslésére számos függvényt használhatunk, amelyek hatékonysága függ az adott célfehérjétől és a ligandumkészlettől. Annak eldöntésére, hogy az adott feladatra melyik függvény a legmegfelelőbb, ún. dúsulási teszteket végezhetünk (lásd 4.6.3. fejezet). A szűrendő adatbázis végső rangsorolásához hasznos lehet több függvény együttes használata és azoknak a ligandumok kiválasztása, amelyeket mindegyik függvény jónak értékel (konszenzusos értékelés – consensus scoring).

Az értékelőfüggvények a gyors számíthatóság érdekében számos fontos részletet elhanyagolnak, ami a virtuális szűrésekben hamis negatívakhoz és hamis pozitívokhoz vezethet.

Az entalpikus energiatagok hiányosságára példa a CH…O típusú H-kötések figyelmen kívül hagyása. Ezek a kötéstípusok, bár kristályszerkezetekben gyakoriak, az empirikus függvények H-kötéses energiatagjaiban általában nem jelennek meg. A ligandumra vonatkozó entropikus tagokat, ahogy már korábban említettük, nagyon nehéz becsülni, ugyanis ehhez alapos konformációs mintavételezésre lenne szükség. A ligandum kötődésekor bekövetkező entrópiaveszteséget az értékelőfüggvények általában a forgatható kötések számából becsült büntetőtagként veszik figyelembe (lásd FlexX score).

A ΔG-becslő függvények másik nagy hiányossága az oldószer hatásának nem megfelelő kezelése. A pontozófüggvények által becsült és a valós ΔG értékek általában jelentősen eltérnek, ami többek között a szolvatációs tagok hiányára és egyes kölcsönhatási tagok felülsúlyozására vezethető vissza. Az oldószer hatását egyes empirikus értékelőfüggvények speciális tagokkal próbálják figyelembe venni, így például a FRESNO (Rognan és mtsai, 1999) külön energiatagot használ a ligandum deszolvatációs energiájára, ahol az elektrosztatikus hozzájárulást a Poisson–Boltzmann- (PB) egyenlet megoldásával számolják. A SCORE- (Wang és mtsai, 1998) függvénynél a ligandum és a makromolekula deszolvatációját egy atomi kontribúciók alapján számolt energiatag veszi figyelembe. Van példa azonban bonyolultabb ún. kontinuum szolvatációs modellek alkalmazására is.

Harvard

(): . : . : /hivatkozas/m1334kgyke_1970/#m1334kgyke_1970 ()

Chicago

. . . : . (: /hivatkozas/m1334kgyke_1970/#m1334kgyke_1970)

APA

(). . . (: /hivatkozas/m1334kgyke_1970/#m1334kgyke_1970)

BibTeX EndNote Mendeley Zotero

4.6.4. ábra. A receptor és a ligandum kötődésének termodinamikai körfolyamata

Forrás: saját szerkesztés

A 4.6.4. ábrán bemutatott termodinamikai ciklus alapján ΔGkötődési,oldószerben becslését elvégezhetjük a kölcsönhatási energiák vákuumban történő számolásával, valamint a ligandum és a receptor deszolvatációjának és a komplex szolvatációjának figyelembevételével:

Az egyes energiatagokat különböző módszerekkel számíthatjuk. A ΔGkötődési,vákuumban a korábban már leírt összefüggés alapján számítható:

A ΔGkötődési,vákuumban entalpikus részét számolhatjuk molekulamechanikai (MM) erőterekből származó energiatagokkal, míg az entropikus tagot általában elhanyagoljuk. A (de)szolvatációs tagokat elektrosztatikus és hibrofób járulékokra bonthatjuk. Az elektrosztatikus komponenst számíthatjuk a Poisson–Boltzmann- (PB) vagy az általánosított Born- (GB) egyenletekkel, míg a hidrofób járulékokat általában empirikus felületszámításon (surface area, SA) alapuló módszerekkel közelítjük. Ezeket az eljárásokat az egyes energiatagok számítására használt módszerek elnevezéséből MM-PB/SA, illetve MM-GB/SA módszereknek nevezzük. Az implicit szolvatációs modellek ugyan számításigényesek, viszont jóval pontosabb ΔG-becslést adnak, ezért virtuális szűréseknél érdemes – legalább a legjobb molekulák újrapontozására – felhasználni őket.

A vízmolekulák implicit kezelése mellett meg kell jegyeznünk, hogy egyes ligandumok nagy vagy éppen kicsi affinitására csak explicit vízmolekulák modellezésével kaphatunk magyarázatot. A ligandumok dokkolásánál és a ΔG becslésénél ezért egyaránt hasznos lenne az explicit vízmolekulák kötődésbeli szerepét vizsgálni (pl. molekuladinamikai szimulációkkal), ez azonban jelenleg még túlzottan nagy számítógépes kapacitást igényel, így a virtuális szűrés keretei között nehezen alkalmazható. Az affinitás becslésére, elsősorban egy vegyületcsalád közeli analógjainak esetében, alkalmazható az ún. szabadenergia-perturbációs (FEP) eljárás is, melyet a 4.6.6. fejezetben részletezünk.

Itt teszünk említést arról is, hogy a dokkolás hatékonysága jelentősen javítható felügyelt gépi tanulásos módszerek alkalmazásával, ahol egy kisebb tanítószetten végzett dokkolási és pontozási eredményeken tanított modellel jóval gyorsabban és a dokkolás és pontozáshoz hasonló eredménnyel elvégezhető az adatbázis fennmaradó részének szűrése (Schapira és mtsa, 2024).

Tartalomjegyzék

Kiadó: Akadémiai Kiadó

Online megjelenés éve: 2026

ISBN: 978 963 664 145 0

Kémia

A kötet az Akadémiai Kiadónál 2011-ben Gyógyszerkutatás kémiája címen megjelent kézikönyv hagyományaira alapozva a kismolekulás gyógyszerkutatás eszköztárára és módszertanára fókuszál. Újdonságot jelent a magyar nyelvű szakirodalomban, hogy a modern gyógyszerkémiai felfogásnak megfelelően nem pusztán a meglévő gyógyszerkincs kémiáját mutatja be, hanem betekintést enged a kismolekulás gyógyszerek felfedezésének stratégiájába is.

Hivatkozás: https://mersz.hu/keseru-gyogyszerkemia//

BibTeX EndNote Mendeley Zotero