Forschungszentrum Karlsruhe - Wissenschaftliche Berichte - FZKA 7323

High-Throughput Simulation Methods for Protein-Ligand Docking

Bernhard Karl Fischer

Abstract
With the work reported in this thesis, we aim to contribute to the field of computational drug discovery. With our program FlexScreen, 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, we first determine realistic protein-ligand conformations.

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, the overall accuracy of the whole simulation can be increased. This is an important result for highthroughput screening, because the time consuming quantum mechanical calculations can be performed 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 is enhanced further by integrating quantum mechanical calculations into our description of the proteins.

High-Throughput Simulationsmethoden für Protein-Liganden Docking

Zusammenfassung
Mit dieser Arbeit leisten wir einen Beitrag zum Forschungsfeld der rechnerunterstützten Medikamentenentwicklung. Mit Hilfe unseres Programms FlexScreen versuchen wir mittels energetischer Kriterien potentielle Wirkstoffe zu identifizieren. Für jeden Liganden aus einer großen Moleküldatenbank ermitteln wir anhand stochastischer Simulationsmethoden die beste Protein-Ligandenkonformation und bestimmen damit dann die Affinität des Liganden zum Protein.

In einer ersten Studie untersuchen und belegen wir zunächst die Zuverlässigkeit und die Genauigkeit unseres Ansatzes. 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. Wir zeigen, dass dies mit unserer Methode erfüllt ist.

In einer weiteren Studie wenden wir uns dem Thema der Proteinflexibilität zu. 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 Konformationsänderungen des Proteins mittels Flexibilität in den Proteinseitenketten approximiert. Wir weisen nach, dass auf diese Weise zuverlässiger und genauer gut bindende Liganden erkannt werden können.

Das Problem, dass häufig Proteine und Liganden sich mit traditionell verwendeten Methoden nur ungenau beschreiben lassen, behandeln wir in einer dritten Studie. 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 quantenmechanische Berechnungen nur einmal für das Protein durchgeführt werden müssen und damit die Rechenzeit für die Protein-Ligand Dockingsimulationen unveränderlich bleibt.

Mit unserer Arbeit haben wir erfolgreich "high-throughput" Protein-Liganden Dockingsimulationsmethoden entwickelt. Wir zeigen die Zuverlässigkeit unseres Ansatzes und den Vorteil unseres flexiblen Proteinmodells. Des Weiteren stellen wir eine Methode vor, die eine höhere Genauigkeit zur Bestimmung der Affinität von Liganden erlaubt.

VOLLTEXT

BIBLIOTHEK