QSAR no Planejamento de FármacosF

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1 V Escola de Modelagem Molecular de Sistemas Biológicos VEMMSB 26/08/ horas - LNCC QSAR no Planejamento de FármacosF Profa. Dra. Magaly Girão Albuquerque magaly@iq.ufrj.br Departamento de Química rgânica Programa de Pós-Graduação em Química Instituto de Química Centro de Ciências Matemáticas e da Natureza Universidade Federal do Rio de Janeiro

2 Modelagem Molecular researchdrug.jpg Produtos Naturais Farmacologia Bioquímica Síntese rgânica matdev/matsynjpg.jpg

3 Processo de Descoberta de FármacosF Número de de compostos Candidatos a fármacos New Chemical Entities (NCEs) Fármaco Drug Identificação compostos protótipos Lead Lead Compounds Compounds timização compostos protótipos Lead Lead Compounds Compounds Ensaios préclínicos pré- Ensaios clínicos Fase Fase II Fase Fase II II Fase Fase III III Mercado Fase Fase IV IV Tempo médio total gasto no no processo: ~ anos

4 Descoberta de Fármacos ao acaso " acaso só favorece a mente preparada. Louis Pasteur rigem natural e.g., Penicilina V (antibiótico β-lactâmico) Alexander Fleming, 1928 H H H N S CH 3 N CH 3 H C 2 H H N CH 3 Cl N+ - rigem sintética e.g., Clordiazepóxido (ansiolítico benzodiazepínico) Leo Sternbach, 1957

5 Descoberta de Protótipos tipos de FármacosF Protótipos de Fármacos (lead compounds) * Triagem randômica (alvos aleatórios) * Triagem direcionada a um alvo específico * Triagem dos metabólitos de fármacos * Efeitos secundários observados no uso clínico de fármacos * Planejamento (abordagem racional ) Modelagem molecular

6 Classes de macromoléculas culas (proteínas, ácidos nucleicos, lipídeos e polissacarídeos) Macromoléculas alvos de fármacos Enzimas 47% GPCRs 30% Canais de íons 7% Diversos 2% DNA 1% Integrinas (receptores) 1% utros receptores 4% Receptores nucleares de hormônios & Proteínas transportadoras 8% Singh, S.; Malik, B. K.; Sharma, D. K. (2006) Molecular drug targets and structure based drug design: A holistic approach. Bioinformation, 1(8): Copyright 2005 Biomedical Informatics Publishing Group

7 Estrutura tridimensional (3D) da macromolécula: É conhecida? Está disponível? Não Sim Acetil-pepstatina (Inibidor da HIV-1 Protease) (Código PDB: 5HPV) Abordagem Indireta Ligand-based Drug Design Depende apenas da estrutura do ligante (ligante => substrato, inibidor, agonista, antagonista, agonista inverso) Complexo: HIV-1 Protease / Acetil-pepstatina (Código PDB: 5HPV) Abordagem Direta Structure-based Drug Design Depende da estrutura do complexo ligante-macromolécula (macromolécula => enzima, receptor, canal de íons, glicoproteína, DNA/RNA) PDB Protein Data Bank

8 Exemplos de Metodologias de Modelagem Molecular Abordagem Indireta (Ligand-based Drug Design) * Modelos Farmacofóricos * Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) (Correlação Quantitativa Estrutura-Atividade) * 3D-QSAR (e.g., CoMFA, RI-4D-QSAR) Abordagem Direta (Structure-based Drug Design) * Docking (Encaixe ou ajuste da estrutura do ligante na estrutura do receptor) * Planejando De Novo (De Novo Design) * RD-4D-QSAR

9 Modelagem Molecular Indireta: Estudo dos ligantes Modelos Farmacofóricos (de 3 ou mais pontos) Pesquisa em Bancos de Dados (Virtual Screening) Inibidores HIV-1 RT C 4,8Å 4,0Å A N + 2,3Å B Efavirenz UC-781 Nevirapina Cl-TIB Teague, S. J. (2003) Nature Reviews Drug Discovery, 2: 527.

10 Classificação dos Descritores da Estrutura Molecular e das Propriedades Moleculares Dimensão dos Descritores * 1D codificam composição química e propriedades físicoquímicas (e.g., fórmula molecular, massa molecular, notação linear, pk a, LogP) * 2D codificam a topologia química (e.g., índices de conectividade, grau de flexibilidade, grau de ramificação) * 3D codificam propriedades moleculares tridimensionais (e.g., volume, área superficial) H NH 2 2-amino-etanol FM FM = C 2 H 2 7 N 7 N MM MM = g/mol Fórmula linear = HCH 2 CH 2 CH 2 NH 2 NH 2 2 Notação linear SMILES = CCN H H C H H C H H N H Grau de de flexibilidade = 3 ângulos de de torção V = Å 3 3 A = Å 2 2

11 Classificação dos Descritores da Estrutura Molecular e das Propriedades Moleculares * Experimentais (e.g., ponto de fusão, ponto de ebulição, LogP, pka) Descritores (propriedades) obtidos experimentalmente rigem dos Descritores são conseqüência da estrutura 3D não podem ser obtidos para compostos não sintetizados * Calculados 1D, 2D e 3D (e.g., clogp, volume molecular, forma) Descritores 1D e 2D podem ser calculados para compostos idealizados não traduzem qualquer informação da estrutura 3D Descritores 3D podem ser calculados para compostos idealizados codificam informação da estrutura 3D

12 Classificação dos Descritores da Estrutura Molecular e das Propriedades Moleculares Abrangência dos Descritores * Global (molecular) (relativo à molécula como um todo) e.g., LogP, volume molecular * Local (atômico) (relativo aos átomos ou grupos de átomos) e.g., cargas atômicas parciais, volume de interseção local

13 Correlação Quantitativa Estrutura-Atividade (Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR) Atividade Biológica = f ( propriedades/descritores) 1960 => QSAR Clássico (1D/2D) * Hansch & Fijita (Hansch Analysis) [Hansch C., Fujita T. (1964) J. Am. Chem. Soc., 86: Hansch C. (1969) Acc. Chem. Res., 2: ] * Free & Wilson (Free( Free-Wilson Analysis) [Free Jr S.M., Wilson J.W. (1964) J. Med. Chem., 7: ] 1980 => QSAR 3D * Hopfinger (Molecular Shape Analysis, MSA) (forma molecular & análise conformacional) [Hopfinger A.J. (1980) J. Am. Chem. Soc., 102: ] * Goodford (programa GRID) [Goodford P.J. (1985) J. Med. Chem., 28: ] * Cramer (Comparative Molecular Field Analysis, CoMFA) [Cramer III R.D., Patterson D.E., Bunce J.D. (1988) J. Am. Chem. Soc., 110: ]

14 Conformação Bioativa Análise Conformacional * Sistemática tica Mínimo global Mínimos locais Conformação Bioativa? * Randômica Mínimo global Mínimos locais E Mínimo local Mínimo global Coordenada torsional

15 Principais Modelos da Estrutura/Energia Molecular Usados em Modelagem Molecular * Mecânica Molecular (Mecânica Clássica, Empírico) Termos de Energia de um Campo de Força E total = E ligação + E angular + E torsional + E vdw + E eletrostática Interações ligantes Interações não-ligantes * Mecânica Quântica (Métodos ab initio, semi-empíricos) perador Hamiltoniano Equação de Schrödinger H ˆ Ψ = EΨ Energia Função de nda

16 QSAR 3D Metodologia CoMFA Análise Comparativa do Campo Molecular Cramer III, R. D.; Patterson, D. E.; Bunce, J. D. (1988) Comparative Molecular Field Analysis (CoMFA). 1. Effect of shape on binding of steroids to carrier proteins. J. Am. Chem. Soc., 110, Etapas 1) Banco de dados (estruturas e atividades biológicas) 2) Alinhamento 3) Cálculo C dos descritores 4) Análise estatística 5) Validação estatística 6) Interpretação 7) Proposta de novos compostos Energias de interação estérica n E vdw = Σ ( A i r ij - C i r ij ) i=1 e eletrostática tica n E C = Σ q i q j Dr i=1 ij Scior, T.; Medina-Franco, J.L.; Do, Q.-T.; Martínez-Mayorga, K.; Yunes Rojas, J.A.; P. Bernard (2009) How to Recognize and Workaround Pitfalls in QSAR Studies: A Critical Review. Current Medicinal Chemistry, 16,

17 Correlação Quantitativa Estrutura-Atividade (Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR) Atividade Biológica = f ( propriedades/descritores) 1990 => QSAR 4D * Hopfinger (programa 4D-QSAR QSAR,, independente do receptor) (múltiplas conformações) [Hopfinger A.J. et al. (1997) J. Am. Chem. Soc., 119: ] 2000 => QSAR 4D/5D/6D * Vedani (programa Quasar 4D/5D 5D/6D-QSAR) (4D = múltiplas conformações, orientações e estados de protonação) (5D = múltiplos modelos de encaixe induzido) (6D = múltiplos modelos de solvatação) [Vedani A. et al. (2000) J. Med. Chem., 43: ] [Vedani A., Dobler M., Lill M.A. (2005) J. Med. Chem., 48: ] * Hopfinger (programa 4D-QSAR QSAR,, dependente do receptor) [Pan D.H., Tseng Y.F., Hopfinger A.J. (2003) J. Chem. Inf. Comput. Sci., 43: ]

18 QSAR 3D Metodologia 4D-QSAR Hopfinger, A. J.; Wang, S.; Tokarski, J. S.; Jin, B.; Albuquerque, M. G.; Madhav, P. J.; Duraiswami, C. (1997) Construction of 3D-QSAR models using the 4D-QSAR analysis formalism. J. Am. Chem. Soc., 119, Etapas 1) Banco de dados (estruturas e atividades biológicas) 2) Alinhamento 3) Cálculo C dos descritores 4) Análise estatística 5) Validação estatística 6) Interpretação 7) Proposta de novos compostos WT-RT HIV-1 Freqüência de ocupação dos diferentes tipos de átomos nas células da caixa, durante o tempo de simulação por dinâmica molecular Y181C-RT HIV-1

19 Classificação dos Estudos de QSAR nd Estrutura do Ligante Estrutura do Receptor Exemplos 1D- QSAR Estrutura 1D (e.g., pka, LogP) Não QSAR Clássico 2D- QSAR Estrutura 2D (e.g., conectividade) Não QSAR Clássico 3D- QSAR Estrutura 3D Possibilidade de representar uma estrutura substituta do receptor MSA, CoMFA, CoMSIA, RI-4D-QSAR 4D- QSAR Múltiplas representações da conformação, da orientação e de estados de protonação Não RI-4D-QSAR, Quasar 4D- QSAR 5D- QSAR Múltiplas representações de cenários de encaixe-induzido Estrutura substituta ou estrutura 3D do receptor RD-4D-QSAR, Quasar 5D- QSAR 6D- QSAR Múltiplas representações de modelos de solvatação Idem e estrutura substituta ou estrutura 3D do solvente RD/RI-4D- QSAR, Quasar 6D- QSAR

20 QSAR no Desenvolvimento de Fármacos!!! Donepezil (E2020, Aricept ) Inibidor da enzima acetilcolinesterase (AChE) Tratamento sintomático da doença de Alzheimer * 1992 => QSAR => E2020 H 3 C Cardozo, M.G.; Kawai, T.; Iimura, Y.; Sugimoto, H., Yamanishi, Y; Hopfinger, A.J. (1992) J. Med. Chem., 35: 590. * 1996 => FDA => Fármaco aprovado * 1999 => estrutura 3D complexo E2020-TcAChE => PDB (ID = 1EVE) Kryger, G.; Silman, I.; Sussman, J.L. (1999) Structure Fold. Des., 7: H 3 C N PDB ID = 1EVE (TcAChE)

21 utliers??? que fazer??? patinho feio Esconde? Manda embora? Hans Christian Andersen... o que é bom a gente mostra, o que é ruim a gente esconde...??? Não! A gente mostra e tenta explicar!

22 Hinge (IV) A N * Modulador Seletivo do Receptor de Estrogênio, RE (Selective Estrogen Receptor Modulator, SERM) => classe de compostos que atua como antagonista do RE em alguns tecidos e como agonista do RE em outros (especificidade tecidual) Phenol (Ia) H 6 E C S 1 B D Benzothiophene (III) 4 Basic amine (II) H Phenol (Ib) * SERMs => em avaliação para o tratamento e prevenção de doenças como: câncer de mama, osteoporose e doenças cardiovasculares * Raloxifeno (Evista) Antagonista (tecido mamário e uterino) Agonista (ossos e sistema cardiovascular) Aprovado (FDA) para o tratamento e prevenção de osteoporose em mulheres na pós-menopausa

23 Estruturas (difração de raios-x) do domínio de ligação do ligante (Ligand-Binding Domain, LBD) do RE-α em complexo com: H H 3 C (A) 17β-estradiol (estrogênio endógeno) (B) Raloxifeno H [Brzozowski et al. (1997) Nature 389: 753]

24 METDLGIA Banco de dados Conjunto de treinamento (41 compostos) Conjunto de teste (14 compostos) Construção dos 55 compostos Estrutura 3D do raloxifeno (difração de raios-x, PDB ID = 1D7E) timização das geometrias e cálculo das cargas atômicas parciais Método semi-empírico AM1 (módulo AMPAC/MPAC, Insight-II) Alinhamento Sobreposição por ajuste estérico e eletrostático (RMSd, C6-E, C1-D, C4-B, Insight-II) Cálculo dos descritores Volumes de interseção local (Local Intersection Volume, LIV) => volumes de interseção entre os volume das moléculas e os volumes de cada átomo da caixa (Insight-II) btenção e análise dos modelos Algoritmos genéticos (GA) e mínimos quadrados parciais (PLS) (Wolf 6.24) Phenol (Ia) H Hinge (IV) 6 E C S Caixa virtual e células unitárias Caixa cúbica (13x13x13) com 1,5Å de aresta composta por 2197 átomos de carbono Célula unitária 1 B Benzothiophene (III) D 4 H A N Basic amine (II) Phenol (Ib) Caixa virtual

25 Hinge (IV) A N Phenol (Ia) H 6 E C S 1 B D 4 Basic amine (II) H Phenol (Ib) Benzothiophene (III)

26 Hinge (IV) A N Phenol (Ia) H 6 E C S 1 B D 4 Basic amine (II) H Phenol (Ib) Benzothiophene (III)

27 Hinge (IV) A N Phenol (Ia) H 6 E C S 1 B D 4 Basic amine (II) H Phenol (Ib) H H 6 6 Benzothiophene (III) E C S E C S 1 B D X B 1 X D 4 A H Y 4 A N H Y N H N H Propostas de modificações na estrutura do Raloxifeno * Substituições simultâneas nas posições C2/C6 (orto) e C3/C5 (meta) do anel D para explorar a região destacada pelo LIV-1554 (Fig. 4) com substituintes metila (CH 3 ), metoxila (CH 3 ), flúor (F), cloro (Cl) * Redução da liberdade conformacional da cadeia alquila pela troca do grupo 4-(1- piperidino-etoxi)fenila por um grupo menos flexível como 4-(4-piperidino)-fenila ou 4-(1- piperazino)-fenila

28 Referências Bibliográficas Sant'Anna, C.M.R Glossário de termos usados no planejamento de fármacos (recomendações da IUPAC para 1997). Quím. Nova., 25(3), (Artigo de apoio) Gund, P.; Andose, J.D.; Rhodes, J.B.; Smith; G.M Dimensional molecular modeling and drug design. Science, 208 (4451): (Artigo de revisão) Cohen, N.C.; Blaney, J.M.; Humblet, C.; Gund, P.; Barry, D.C Molecular modeling software and methods for medicinal chemistry. J. Med. Chem., 33(3), (Artigo de revisão) oms, F Molecular modeling and computer aided drug design. Examples of their applications in medicinal chemistry Curr. Med. Chem., 7 (2): (Artigo de revisão) Albuquerque, M.G.; Brito, M.A.; Cunha, E.F.F.; Alencastro, R.B.; Antunes,.A.C.; Castro, H.C.; Rodrigues, C.R Multidimensional-QSAR: beyond the third-dimension in drug design, in Current Methods in Medicinal Chemistry and Biological Physics, Taft, C.A. & Silva, C.H.T.P. (Eds). (ISBN ). (Capítulo de Livro, Artigo de revisão)

29 Integrantes do Grupo de Pesquisa LabMMol Professores & Pesquisadores Prof. Dr. Ricardo Bicca de Alencastro Profa. Dra. Magaly Girão Albuquerque Profa. Dra. Nadja Paraense dos Santos Alunos de Pós-Graduação André Assunção da Silva Teixeira Ribeiro (Doutorado / IQ / UFRJ) Bruno Silva Bonato (Mestrado / IQ / UFRJ) Eugenio Furtado de Souza (Mestrado / IQ / UFRJ) M.Sc. Fabrício Bracht (Doutorado / IQ / UFRJ) M.Sc. Guilherme Barroso Langoni de Freitas (Doutorado / IQ / UFRJ) M.Sc. Jackeline da Silva Coelho liveira (Doutorado / EQ / UFRJ) M.Sc. Jocley Queiroz Araújo (Doutorado / IQ / UFRJ) M.Sc. Lucas Villas Bôas Hoelz (Doutorado / IQ / UFRJ) Alunos de Graduação Leilane Pimenta, Fábio, Ana Cláudia, Thiago Colaboradores Externos Prof. Dr. Anton J. Hopfinger (UNM / USA) Prof. Dr. Carlos Rangel Rodrigues (Faculdade de Farmácia / UFRJ) Profa. Dra. Elaine Fontes Ferreira da Cunha (Química / UFLA) Profa. Dra. Helena Carla Castro (Instituto de Biologia / UFF) Profa. Dra. Lúcia Cruz de Sequeira Aguiar (IQ / UFRJ) Profa. Dra. Monique Araújo de Brito (Faculdade de Farmácia / UFF) Profa. Dra. Rita Cristina Azevedo Martins (Faculdade de Farmácia / UFRJ) Apoio FUJB CAPES