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Triagem Virtual em Larga Escala
Profa. Dra. Rafaela Ferreira
Dept. de Bioquímica e Imunologia
21 de agosto de 2014 1
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O que é triagem virtual?
Grande conjunto de compostos
Compostos Selecionados
Validação experimental
Estratégia computacional
2
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Geralmente apenas uma pequena porcentagem do conjunto de compostos é avaliada
Zu et al, J Med Chem, 2013
Número de artigos
Número de artigos
50 em 1.000.000 = 0.005%
3
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O emprego de triagem virtual tem aumentado nos últimos anos
Ripphausen P et al, J Med Chem, 2010
(Até julho)
4
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O espaço químico é muito amplo
Espaço químico = conjunto de todas as estruturas químicas possíveis Estima-se cerca de 1060 pequenas moléculas
GD-13 – 977 milhões - 99,9% nunca foi sintetizado GB-17 – 166 bilhões
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Milhões de compostos são comercialmente disponíveis
ZINC – maior base de dados de compostos comercialmente disponíveis (zinc.docking.org) Mais de 35 milhões de compostos (agosto de 2014)
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Bases de dados podem ser filtradas de acordo com propriedades físico-químicas
Propriedade Similar a
Fármaco
(drug-like)
Similar a
protótipo
(lead-like)
Fragmentos
(fragment-
like)
Massa molecular (g/mol) < 500 < 350 < 250
cLogP < 5 3,5 2,5
No. doadores de lig. de H < 5 < 4 < 2
No. aceptores de lig. de H < 10 < 8 < 4
Lipinski, J Pharmacol Toxicol Methods. 2000 Jul-Aug;44(1):235-49.
Teague, Davis, Leeson, Oprea, Angew Chem Int Ed Engl. 1999 Dec 16;38(24):3743-3748. Carr RA, Congreve M, Murray CW, Rees DC, Drug Discov Today. 2005 Jul 15;10(14):987
Relação com biodisponibilidade
Permite otimização
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Abordagens para descoberta de ligantes para um alvo
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Experimental (HTS) Todos compostos são experimentalmente
avaliados
Baseada na estrutura do ligante (LBVS)
Baseada na estrutura do alvo (SBVS)
Triagem virtual (vHTS) Apenas o conjunto selecionado de compostos é experimentalmente
avaliado
Alto custo Baixa % de ligantes
Extensivo trabalho de validação
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Que tipo de informação podemos empregar para construir estratégias de triagem virtual?
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LBVS Atividade biológica de pequenas moléculas
SBVS Estrutura do alvo
102.500 estruturas (12/08/14)
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O objetivo na triagem virtual é conseguir classificar compostos ligantes melhor do que não ligantes
REALIDADE
Ligantes
Não ligantes
Falso positivos
Verdadeiros positivos
Falso negativos
OBJETIVO
Lista ordenada de compostos
Ligantes
Não ligantes
Verdadeiros negativos
Triagem
10
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A triagem virtual por docking é a estratégia mais comumente empregada
Ripphausen P et al, J Med Chem, 2010 11
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Triagem virtual baseada na estrutura de ligantes
Similaridade química
Construção de farmacóforo
Aprendizagem de máquinas
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Triagem virtual baseada na estrutura de ligantes 1. Comparação de similaridade 2D
http://www.cmbi.ru.nl/edu/bioinf4/2D-Prac/pic1.gif
1.1 Determinação de digitais moleculares (molecular fingerprints)
Baseado na conectividade química
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Triagem virtual baseada na estrutura de ligantes 1. Comparação de similaridade 2D
A= número de fragmentos em ambos conjuntos = 3 B = número de fragmentos em (1), mas não em (2) = 2 C = número de fragmentos em (2), mas não em (1) = 0 Coeficiente de Tanimoto = A/(A+B+C) = 3/(3 + 2 + 0) = 0.6 ou 60%
1.2 Cálculo da similaridade através de uma métrica
(ex: coeficiente de Tanimoto)
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Triagem virtual baseada na estrutura de ligantes 1. Comparação de similaridade 2D
Definição de um valor do coeficiente de Tanimoto como cutoff
Se o valor for muito alto – apenas busca de análogos
1.3 Triagem da base de dados por comparação com ligantes conhecidos
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Discontinuidades de relação estrutura-atividade são um desafio para métodos de similaridade 2D
http://www.int.laborundmore.de/thumb/e0eabf14/Bajorath_03_lm0213_INT.jpg 16
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Triagem virtual baseada na estrutura de ligantes 2. Comparação de similaridade 3D
2.1 Cálculo de volume e de outras propriedades dos compostos ativos
2.2 Sobreposição de compostos ao padrão gerado
- maximização de sobreposição (ex: algoritmo genético)
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Triagem virtual baseada na estrutura do receptor 1. Docking molecular
Inspeção visual e seleção de compostos
Validação experimental
-3 -2 -1 0 1 20
20
40
60
80
100
log conc. (M)
% a
tivi
dad
e
Base de dados 103 – 106 compostos
DOCKING
2 500 1 ...
Estrutura do alvo
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Por que realizar uma seleção “manual” de compostos?
Baixa precisão da função de pontuação
Presença de falsos positivos
Possibilidade de incorporar conhecimento específico para uma classe de alvos
CLASSIFICAÇÃO DA BASE DE DADOS
- 35 (2ª) - 30 (3ª) - 28 (4ª) - 36 (1ª) Pontuação e classificação
Pose melhor pontuada de cada molécula
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Critérios para seleção de compostos
Complementaridade ao sítio
Facilidade de síntese de análogos
Diversidade química
Predição de ADMETox
Também podem ser aplicados antes da triagem
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Triagem virtual baseada na estrutura do receptor 2. Determinação de farmacóforo
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Triagem virtual baseada na estrutura do receptor 2. Determinação de farmacóforo
Wolber G et al, Drug Discov. Today, 2007
Aceptores e doadores de ligação de hidrogênio – vetores
Interações hidrofóbicas e elestrostáticas - esferas
Farmacóforo 3D
Conjunto de grupos funcionais essenciais para atividade, organizados espacialmente
Farmacóforo extraido a partir de complexos
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Triagem virtual baseada na estrutura do receptor 2. Determinação de farmacóforo
Wolber and Langer, JCIM, 2005 23
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Combinação de LBVS e SBVS
Heikamp and Barjotath, Chem Biol Drug Design, 2013 24
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Combinação de LBVS e SBVS
Aplicação sequencial Aplicação em paralelo
Drwal et al, Drug Discov. Today, 2013 25
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Combinação de triagem virtual e HTS
Triagem virtual
Hits computacionais
Conjunto de Compostos
HTS
Hits experimentais
Ensaios secundários
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Combinação de triagem virtual e HTS
Triagem virtual
Hits computacionais
Conjunto de compostos
Ensaios secundários
Hits experimentais Hits comuns
HTS
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Combinação de triagem virtual e HTS
Triagem virtual
Hits computacionais
Conjunto de compostos
Validação experimental
Hits experimentais
HTS
28
Validação experimental
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Avaliação da performance na triagem virtual
REALIDADE
Ligantes
Não ligantes
Falso positivos
Verdadeiros positivos
Falso negativos
OBJETIVO
Lista ordenada de compostos
Ligantes
Não ligantes
Verdadeiros negativos
Pouca (ou nenhuma) informação sobre os negativos
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Análise retrospectiva: Capacidade de classificar bem ligantes
Curva ROC – Ligantes conhecidos são melhor classificados do que decoys?
http://www.sprawls.org/ppmi2/IMGCHAR/1IMCHAR12.gif
% de não ligantes
% d
e li
gan
tes
30
REAL
Ligantes
Não ligantes
IDEAL
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Análise retrospectiva: Capacidade de classificar bem ligantes
Curva ROC – Ligantes conhecidos são melhor classificados do que decoys?
http://www.sprawls.org/ppmi2/IMGCHAR/1IMCHAR12.gif
Limitações: - Atividade dos decoys é desconhecida - Não garante desempenho prospectivo - Resultado depende muito dos decoys utilizados
% de não ligantes
% d
e li
gan
tes
31
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É importante escolher criteriosamente os decoys
DUD – 40 alvos e decoys para docking
DUD-E:
Alvos mais diversos – 102 no total
22886 ligantes obtidos do ChEMBL, cada um com 50 decoys gerados do ZINC
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DUD-E
Propriedades consideradas: Massa molecular
LogP
Numero de ligações rotacionáveis
Número de doadores de lig de H
Número de aceptores de lig de H
Carga total
33
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Através de curvas ROC diversos protocolos podem ser comparados
Escala logartimica – enfatiza dados para o topo da lista 34
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Babaoglu, K. et al. J Med Chem, 2007; Teotico, D. et al. PNAS, 2009
Análise retrospectiva – Reprodução de dados de cristalografia
Comparação entre estrutura cristalográfica e pose predita:
Rmsd < 2 Å
Interações intermoleculares mantidas?
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Análises retrospectivas podem auxiliar a parametrização da triagem
Preparação do receptor e da
base de dados
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.00
25
50
75
100random
cluster 1
cluster 2
log (% of ranked database)
% o
f h
its f
ou
nd
% d
e lig
ante
s en
con
trad
os
Log (% da base de dados ordenada)
Avaliação de diversos protocolos de docking
Avaliação dos resultados e seleção dos compostos
Triagem virtual utilizando o(s) melhor(es) protocolo(s)
Validação experimental 36
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Dentre os compostos selecionados após VS, quantos são confirmados experimentalmente como ligantes?
“Hits” definidos arbitrariamente em diferentes estudos
Zu et al, J Med Chem, 2013 37
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Dentre os compostos selecionados após VS, quantos são confirmados experimentalmente como ligantes?
Valor mediano = 13 %
HTS experimental – valores entre 0.01 e 0.14%
Zu et al, J Med Chem, 2013
% dos estudos avaliados
2
15.2
16.5
16.5
6.3
7.3
26.1
10.1 38
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Qual a afinidade dos compostos encontrados?
Ripphausen P et al, J Med Chem, 2010
SBVS LBVS
39
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Qual a afinidade dos compostos encontrados?
Ripphausen P et al, J Med Chem, 2010 40
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A afinidade média varia de acordo com a classe do alvo
Ripphausen P et al, J Med Chem, 2010 41
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Os hits descobertos por VS podem ser eficientemente otimizados
Zu et al, J Med Chem, 2013
Maior aumento de potência através de otimização por química sintética
Em média, potência aumenta 70x
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Os hits descobertos por VS podem ser eficientemente otimizados
Zu et al, J Med Chem, 2013 43
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Vantagens e desvantagens de HTS e VS
Método Vantagens Desvantagens
HTS
Informação experimental sobre toda a base de
dados
Alta porcentagem de falso-
positivos
Possibilidade de descoberta de inibidores que
atuem em diversos sítios do receptor Grande exigência de
infraestrutura Independente de existência de outros ligantes
e de conhecimento de estrutura do alvo
VS
Restrição do número de compostos a serem
testados
Necessidade de modelo
tridimensional do alvo (SBVS)
Menor exigência de infraestrutura Ligantes restritos a um
determinado sítio de ligação
Maior porcentagem de ligantes específicos
entre compostos avaliados experimentalmente Falso-negativos
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Vantagens e desvantagens de LBVS
Adaptado de Drwal, Drug Discov. Today, 2013
Possível sem informação sobre a estrutura proteica Simples e rápido
Possibilidade de scaffold hoping
Desconsideração da estrutura proteica Viés para ligantes semelhantes aos já conhecidos
Descritores dependentes de conformação
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Vantagens e desvantagens de SBVS
Adaptado de Drwal et al, Drug Discov. Today, 2013
Possível sem informação sobre ligantes Predição de modo de ligação
Necessidade de considerar múltiplas conformações da proteína
Todo o sítio de ligação é considerado Scaffold hoping
Não apresenta viés para ligantes conhecidos
Dificuldade em determinar características essenciais
Funções de pontuação super simplificadas Alto custo computacional
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Genômica, Bioinformática estrutural
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DOUTORADO
Francielly Rodrigues Raoni Souza
IC Filipe Vilela
MESTRADO
Fabiana Póvoa
Edson Folador Alberto Júnior
CO-ORIENTAÇÃO
Luan Carvalho Saulo Braga João Fernandes
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