Desenvolvimento e validação de metodologias computacionais de desenho de fármacos baseado em fragmentos químicos

Abstract

A vantagem principal do design de fármacos baseado em fragmentos químicos (FBDD) em relação à abordagem convencional, que utiliza moléculas com tamanho de fármacos, é o menor espaço químico a ser explorado. No entanto, devido às baixas afinidades dos fragmentos, os ensaios devem ser feitos através de métodos biofísicos demorados e caros. Para responder a estes problemas, os ensaios poderão ser feitos utilizando metodologias computacionais, que possuem um baixo custo de aplicação e um débito muito elevado. O docking é bastante utilizado em design de fármacos com base na estrutura, e apresentou bons resultados em algumas campanhas de FBDD. Apesar das aplicações conseguidas, a maior parte dos estudos foi feita para um conjunto limitado de alvos, sendo que, devido à diversidade de alvos, um estudo sistemático é necessário. Neste estudo discutimos três questões importantes sobre a aplicação de metodologias de docking em FBDD: 1) Será uma biblioteca de fragmentos capaz de amostrar bem as regiões de ligação chave de alvos diferentes? 2) Com que nível de precisão é o docking capaz de prever conformações e afinidades de fragmentos em comparação com epítopos de ligandos experimentais conhecidos? 3) Qual o nível de promiscuidade de cada fragmento em relação a uma família variada de alvos? Estas questões foram estudadas através do docking de uma biblioteca de 5930 fragmentos contra um conjunto de 32 alvos. Mostramos que as bibliotecas de fragmentos podem amostrar com precisão mais do que uma região chave de ligação, e podem ser utilizadas para dar prioridade a regiões chave em estudos de FBDD. Demonstramos que o docking de fragmentos contra epítopos de ligandos conhecidos tem um desempenho de 48,8%. Mostramos, ainda, que alguns fragmentos, independentemente do seu tamanho, serão mais promíscuos para a maior parte dos alvos.

The key advantage of fragment-based drug design (FBDD) over conventional drug design, using drug-like molecules, is the much lower chemical space that has to be explored. However, because of the low affinities of fragment molecules, it is necessary to use time consuming and expensive biophysical screening methods. Addressing this issue are computational methodologies, which have a very high throughput and a low cost of application. Molecular docking has widespread use in structure-based design, and has revealed to be reliable in some FBDD campaigns. Despite the successful applications, there is the issue that most studies are directed to a limited set of targets, and, due to the heterogeneous nature of protein targets, a systematic study is necessary. In this study, we discuss in our work three important questions concerning the application of docking methodologies in FBDD: 1) How well a given fragment library is able to sample the binding site hot spots of different targets? 2) How accurate are the docking posing and scoring predictions of fragments compared to experimentally known ligand epitopes? 3) What is the degree of promiscuity of each fragment against a diverse family of targets? These questions were studied by docking a library of 5930 fragments, against a set of 32 diverse and highquality targets. We show that fragment libraries can accurately sample more than one binding site hot spot, and can be used to prioritize hot spots in fragment-to-lead studies. We demonstrate that fragment docking against known ligand epitopes has a performance of 48.8%. Furthermore, we show that some fragments, independently of their size, are likely to be promiscuous for most targets.