Az intergált kiindulópont-keresést bemutató két esettanulmány közül az első az AstraZeneca kutatóinak szelektív foszfodiészteráz 10A- (PDE10A) gátlók azonosításában elért eredményeit mutatja be (Varnes és mtsai, 2016). A PDE10A korlátozott szöveti eloszlása alapján ígéretes célpontnak tűnt új hatásmechanizmusú antipszichotikumok kifejlesztéséhez (Hoefgen és mtsai, 2012). A projekt célkitűzése újszerű, kiemelten magas szelektivitású vegyület azonosítása volt. A kutatók a felfedező kutatást párhuzamosan két módszerrel, fragmensszűréssel és HTS-sel kezdték meg. A fragmensszűrési kampányt 3000 fragmens (molekulatömeg 150 és 250 g/mol között) biofizikai szűrésével végezték 100 µM koncentrációban. A vegyületek 14 százaléka mutatott kötődést a célponton, ami lehetővé tette a fragmenstalálatok prioritizálását. Nagyszámú vegyület tűnt előnyösnek affinitása és ligandumhatékonysága (LE) alapján, azonban ezek főként triciklusos kondezált aromás gyűrűrendszereket tartalmaztak, ami az elvártnál magasabb lipofilitással társult. A kutatók figyelme ezért a fragmenstalálatok egy másik csoportja felé fordult, amelyekre példa a 4.7.2. ábra, 1 és 2 vegyülete. Ezek a vegyületek kompakt, kedvező lipofilitással és megfelelően magas ligandumhatékonysággal rendelkeztek, fragmensméretből történő továbbfejlesztésüket azonban hátráltatta, hogy nem állt rendelkezésre szerkezeti információ a kötődésükről.

 

 

A kutatók ekkor az integrált megközelítés részeként a HTS-kampány felé fordultak, és a HTS-találatok elemzésénél hasznosították a fragmenstalálatokkal szerzett információkat. A HTS-kampány szokatlanul nagy találati aránnyal járt, 11 000 feletti találatból előválogatást követően is mintegy 5300 találat részletes elemzését kellett elvégezni. Itt a kiválasztott fragmenstalálatok általános szerkezetével végeztek alszerkezetszűrést, ami 14 találat esetében mutatott megfelelést. További gyógyszerkémiai elemzést és specificitás ellenőrzést követően azonban közülük egyetlen találat bizonyult megfelelőnek (4.7.3. ábra, 3 vegyület). Ez a vegyület önmagában nem tűnt attraktívnak, mérsékelt aktivitása és ligand hatékonysága nem emelte ki a találatok közül. Azonban az integrált megközelítés fragmens szűrési eredményeire alapozva célzott optimalizálásnak vetették alá. A találat expanziója sikeres volt, sikerült egyes analógokban mind a főhatást, mind a számított és mért fizikai-kémiai paramétereket jelentősen javítani, amit a 4.7.3. ábra 4 vegyülete illusztrál (Varnes és mtsai, 2016 alapján).

 

 

Az integrált kiindulópont-keresés további példája az iteratív, egymásra épülő módszerekkel végzett kiindulópont-keresést mutatja be a farnezil-pirofoszfát-szintáz (FPPS) allosztérikus gátlószereinek azonosítására (Marzinzik és mtsai, 2015). A Novartis kutatói párhuzamosan kezdtek NMR-alapú fragmensszűrésbe és biokémiai módszert alkalmazó HTS-kampányba. A fragmensmegközelítés sikeres volt, és optimalizálást követően az 5 vegyületet (4.7.4. ábra) eredményezte. A HTS-kampány 850 000 vegyület szűrését követően mérsékelt aktivitású találatokhoz vezetett, de egy fragmenstalálattal közös alszerkezet alapján kitűnt a 6 találat (4.7.4. ábra).

 

 

Alacsony affinitása ellenére 6 találat kötődését az FPPS enzimhez röntgenkrisztallográfiával sikerült igazolni, egyúttal megerősíteni, hogy a kötődés nem a biszfoszfonátok kötőhelyén, hanem a célkitűzésnek megfelelően allosztérikus kötőhelyen történt, amely egy lipofil zsebet is tartalmaz. A vegyület továbbfejlesztésére a szerkezeti információ alapján egy virtuális vegyületkönyvtár in silico szűrését végezték el, amely a szalicilsavrész optimalizálását jelölte ki további iránynak. Itt a kötőzseb megfelelő kitöltése a 7 vegyület által képviselt analógokhoz vezetett, amelyek affinitása a HTS-találatét jelentős mértékben meghaladta.

 

 

Az FPPS-gátlók kutatásának ez a példája azt mutatja be, hogy fragmensszűrés, a nagy áteresztőképességű szűrés, majd a HTS-találatok környezetében végzett virtuális szűrés együttesen épített fel olyan tudást, amely az egyedi találatok továbbfejlesztését sokkal hatékonyabbá tette.