Wie lange dauert die Entwicklung von Medikamenten? Warum wird nicht aus jeder guten Idee eine Pille? In dem Buch "From Orgasm to Immortality: Notes of a Drag Designer" (Verlag "Discourse") beschreibt der Biophysiker, Doktor der Biowissenschaften Grigory Nikiforovich den dornigen Weg, den neue Medikamente gehen. Das Organisationskomitee des Aufklärerpreises hat dieses Buch in eine „lange Liste“von 24 Büchern aufgenommen, unter denen die Finalisten und Preisträger des Preises ausgewählt werden. N + 1 lädt seine Leser ein, eine Passage zu lesen, die das Konzept der biologisch aktiven Konformation erklärt und warum das Verständnis der räumlichen Strukturen von Rezeptoren das Widerstandsdesign revolutioniert hat.
Interessanteste Konformation
Es wurde bereits mehrfach erwähnt, dass bei aktiven Peptidanaloga die Cyclisierung die „richtige“dreidimensionale Struktur festlegt. Diese Konformation wird von den Molekülen erkannt, mit denen die Peptide binden – Rezeptoren – wodurch eine Kaskade biochemischer Reaktionen ausgelöst wird, die zu dem einen oder anderen physiologischen Effekt führt. Daher ist die Kenntnis der „richtigen“Konformation eines bestimmten Peptids für ein gezieltes Widerstandsdesign sehr wichtig.
Drag-Designer haben das längst verstanden und einer solchen Konformation sogar im Vorfeld den Namen gegeben: biologisch aktive oder rezeptorgebundene Konformation. Die räumliche Struktur der bioaktiven Konformation eines gegebenen Peptids kann durch den Vergleich von Sätzen möglicher dreidimensionaler Strukturen mehrerer aktiver und inaktiver Analoga aufgeklärt werden: Alle aktiven Analoga haben eine bioaktive Konformation in sich, während inaktiven diese fehlt. Aufgrund der Flexibilität kurzer Peptidketten in Lösung sind hier experimentelle Methoden, die nur eine Vorstellung von den gemittelten Strukturen von Analoga geben, nicht geeignet. Es bleiben theoretische Methoden - Konformationsberechnungen.
Und da diese Technologie in unserer Gruppe etabliert war, ließen die Modelle biologisch aktiver Konformationen von Enkephalin, Angiotensin und anderen Peptiden nicht lange auf sich warten. Damals waren wir hauptsächlich in Riga am Institut für Organische Synthese ansässig, und unsere Kollegen, Peptidchemiker, nutzten diese Modelle aktiv für die Synthese neuer Analoga. In vielen Fällen – aber nicht immer – waren sie erfolgreich. Computermodelle mit Vorhersagen der gleichen Konformationen für die gleichen Peptide erschienen im Ausland; zum größten Teil - aber auch nicht immer - stimmten sie mit unseren überein.
Das Konzept, die bioaktive Konformation eines Peptids durch den Vergleich von Sätzen niederenergetischer Strukturen seiner aktiven und inaktiven Analoga zu berechnen, erregte großes Interesse und wurde weithin akzeptiert. Viele Forscher aus aller Welt reagierten auf unseren ersten Artikel zu diesem Thema in FEBS Letters (in Lettland war es 1978 einfacher, bürokratische Hürden zu überwinden als in Weißrussland). Damals konnte man sich mit dem Text des Artikels vertraut machen, indem man den Autor um ein Impressum bittet – nicht per E-Mail, sondern auf dem Postweg. Mehr als zweihundert solcher Anfragen gingen ein; Wir hängten eine Weltkarte an die Wand und markierten darauf die Adressen, von denen sie verschickt wurden - aus Europa, den USA, Australien, Asien, Südamerika und sogar aus Afrika. Wir, die Provinzialen, konnten nicht einmal davon träumen, diese Orte selbst zu besuchen.
Konzept ist ein Konzept - aber kein direktes Experiment, das bestätigt, dass es der Konformation zu verdanken ist, dass das Peptid mit dem einen oder anderen spezifischen Rezeptor interagiert, wurde nicht aufgestellt. Das haben wir erst ein paar Jahre später gemacht, als ich schon in St. Louis arbeitete. Die ersten vier Aminosäuren des für uns interessanten linearen siebengliedrigen Peptids ähnelten der Sequenz von Enkephalin, und das Fragment, das aus den letzten vier Aminosäuren (gekreuzte Fragmente) besteht, hat bekanntermaßen die Wirkung von Cholecystokinin, einem Peptid, das die Freisetzung von Galle in den Darm. An den Positionen 2 und 5 dieses Peptids wurden nichtnatürliche Aminosäuren platziert; dennoch bindet es stark an die Cholecystokinin-Rezeptoren, unabhängig von den Opioid-Rezeptoren, mit denen Enkephalin interagiert. Aber sobald die Seitenketten an Position 2 und 5 leicht modifiziert und die Valenzbindung zwischen ihnen geschlossen wurde, bindet die resultierende zyklische Verbindung genauso fest an die Opioidrezeptoren, wobei die Cholecystokininrezeptoren ignoriert werden. In diesem Fall unterschied sich die chemische Struktur des linearen Peptids minimal vom zyklischen: Nur eine funktionelle Gruppe wurde durch ein anderes Atom ersetzt.
Bevor die Synthese eines neuen Peptids geplant wurde, bestätigten Konformationsrechnungen natürlich, dass Zyklus 2–5 eine räumliche Struktur annehmen kann, die der zuvor vorhergesagten biologisch aktiven Konformation von Enkephalin ähnelt. Im Allgemeinen hat diese Arbeit einmal mehr die Notwendigkeit einer engen Zusammenarbeit von Rechnern, Chemikern und Biologen aus verschiedenen Labors und sogar verschiedenen Ländern gezeigt. Das Wort „gerade“ist hier jedoch unpassend: Es gibt keine belarussische, lettische, russische oder amerikanische Wissenschaft – Wissenschaft ist eine und nur eine und kann existieren. In diesem Fall wurden die Berechnungen und die chemische Synthese in unserer Washington University of St. Louis durchgeführt; am gleichen Ort, aber in einer anderen Abteilung, ein Teil der biologischen Tests bestanden; und die restlichen Versuche wurden in Kanada (Universität Montreal) und Frankreich (Universität Montpellier) durchgeführt. Dabei ließen sich die Teilnehmer nicht von kaufmännischen Interessen leiten - vielleicht von der Möglichkeit, einen gemeinsamen Artikel zu veröffentlichen -, sondern von wissenschaftlicher Neugier und, so möchte ich meinen, von gegenseitiger Sympathie.
In Frankreich war unser Partner Professor Jean Martinetz, ein bedeutender Peptidchemiker und Biologe, Patriot des Languedoc, der Region im Süden Frankreichs, in der sich die Stadt Montpellier mit ihrer im Mittelalter gegründeten Universität befindet. Besonders berühmt war damals seine medizinische Fakultät, an der einst der berühmte Prädiktor Nostradamus und der große Schriftsteller François Rabelais studierten. Als ich das Haus von Jean Martinetz besuchte und das Abendessen mit einem traditionellen Käsegericht endete, sprach der Gastgeber stolz über die Vielfalt der Käsesorten, die in der Gegend von Montpellier hergestellt werden - jeden Tag des Jahres können Sie eine andere Sorte probieren. Gemeinsam fuhren wir zum nächsten European Peptide Symposium, das damals in der Schweiz stattfand, aber kurz vor der Grenze hielt Jean das Auto an und bot an, noch in Frankreich etwas zu essen. „In der Schweiz gibt es kein leckeres Essen“, sagte er. Ich beschloss, ihn zu ärgern und erinnerte mich an den berühmten Schweizer Käse. „Was ist das für ein Käse“, antwortete er ernst. - Einige Löcher!"
Zu Beginn des 21. Jahrhunderts war das Konzept der biologisch aktiven Konformation von zentraler Bedeutung für das Drag-Design von Peptiden. Die neu synthetisierten Analoga versuchten, es zu reproduzieren, da man glaubte, dass genau es auf der Oberfläche des Rezeptors realisiert wurde. Ob dies jedoch wirklich so war, wusste niemand: Über die zweite Hälfte des „Peptid-Rezeptor“-Paares – über den Rezeptor – war zu wenig bekannt. Tatsächlich blieben die Bestimmungen des Begründers der Pharmakologie Paul Ehrlich in Kraft, dass das Medikament nur an einigen ganz bestimmten Punkten der Zelloberfläche direkt wirkt, von wo aus sich seine Wirkung auf die gesamte Zelle und dann auf den gesamten Organismus ausbreitet. (1908 erhielt Ehrlich – zusammen mit Ilya Mechnikov – den Nobelpreis für seine Arbeiten auf dem Gebiet der Immunologie.) Solche Punkte wurden Rezeptoren genannt – ohne ihre chemische Zusammensetzung und ihren Wirkungsmechanismus näher zu beschreiben. Dieser Begriff wurde im Drag-Design des 20. Jahrhunderts auf ungefähr gleichem Niveau verwendet.
Und als schließlich klar wurde, dass Rezeptoren einzelne Proteinmoleküle oder deren Komplexe sind und ihre räumlichen Eigenschaften festgestellt werden konnten, erhielt das Drag-Design einen neuen Entwicklungsschub.
Endlich Rezeptoren
Diejenigen, die die Werke des Schriftstellers und Publizisten Alexander Solschenizyn (übrigens auch des Nobelpreisträgers - Sie können in unserem Essay nicht davonkommen) gelesen haben, haben vielleicht den Titel eines der Abschnitte seines mehrbändigen Red Wheel": ein begeisterter Ausruf "Endlich etwas Revolution!" Tatsächlich bedeutete die Kenntnis der räumlichen Strukturen von Rezeptoren eine Revolution im Drag-Design – schließlich gibt es jetzt die Möglichkeit des gerichteten Designs von Wirkstoffmolekülen unter Berücksichtigung der Konformationen nicht nur ihrer selbst, sondern auch der mit ihnen interagierenden Rezeptoren.
Manche Medikamente wirken direkt im Körper – zum Beispiel Aspirin (Acetylsalicylsäure), das den Säure-Basen-Haushalt des Blutes verändert, oder manche Antibiotika, die die Bakterienmembran buchstäblich auffressen. Aber die meisten Medikamente lösen eine physiologische Reaktion nur aus, wenn sie zuerst die Rezeptoren kontaktieren. Nach Schätzungen von 2018 wirken etwa 35 Prozent aller in den USA und Europa zugelassenen Medikamente (mindestens siebenhundert Namen) über die sogenannten G-Protein-gekoppelten Rezeptoren, auf die im Folgenden näher eingegangen wird. Die zweitgrößte Klasse von Rezeptoren für bereits existierende Medikamente sind Kinaseenzyme (30 Prozent); Ihnen folgen Ionenkanäle (18 Prozent) und sogenannte Kernrezeptoren (16 Prozent). Dies sind alles Proteine oder Proteinkomplexe. Die räumlichen Strukturen ihrer Moleküle können – sofern sie bekannt sind – als Targets im Drag-Design für die Suche nach neuen Ligandenverbindungen dienen, die vermutlich mit ihnen interagieren.
Diese neue Formulierung des Drag-Design-Problems ähnelt in gewisser Weise der Situation, die mit dem Aufkommen von Peptidbibliotheken, synthetischen oder Phagen, auftrat. Wenn frühere Drag-Designer die Struktur einer Verbindung ausgewählt haben, die für eine bestimmte biologische Funktion optimal war, haben sie jetzt die Möglichkeit, biologische Funktionen zu finden, die Verbindungen mit einer bestimmten Struktur inhärent (oder nicht) sind. Auf die gleiche Weise, wenn früher die optimale Konformation eines Peptidliganden nur durch indirekte Ergebnisse biologischer Tests bestimmt wurde, konnte er jetzt entsprechend seiner Übereinstimmung mit zuvor bekannten Modellen von Protein-Targets ausgewählt werden.
Der erste, der die dreidimensionalen Strukturen von Proteinen der Kinase-Familie bestimmt - bereits Ende der 70er Jahre. Aber ihre wirkliche Verwendung im Drag-Design begann erst im neuen Jahrhundert. Die Kenntnis der räumlichen Struktur des Targets ermöglichte die Durchführung des Verfahrens des Molecular Docking - Computer-Docking von Target- und Ligandenmolekülen mit Berechnung der Wechselwirkungsenergie an allen möglichen Positionen dieses Paares. Es wurde angenommen, dass das reale Modell eines Komplexes aus zwei Molekülen ihrer Anordnung mit der niedrigsten Energie entsprechen sollte.
Aus rechnerischer Sicht ist das Docking-Verfahren komplexer als herkömmliche Konformationsrechnungen. Tatsache ist, dass die gesamte Wechselwirkungsenergie zweier Moleküle auch die intramolekularen Energien von jedem von ihnen umfassen muss. Aber unter dem Einfluss des ersten Moleküls kann sich die Konformation des zweiten ändern und umgekehrt beeinflusst das zweite Molekül das erste. Außerdem sind diese Effekte je nach relativer Position der Moleküle unterschiedlich. Mit einem Wort, es stellte sich wieder als unmöglich heraus, auf die bereits bekannten Mittel zu verzichten - eine weitere Vereinfachung der Ausdrücke zur Berechnung der Energie.
Und sie wurden vereinfacht - so weit, dass nicht mehr Energie berechnet wurde, sondern eine bestimmte bedingte Bewertungsfunktion, eine numerische Bewertung der Stabilität des „Target-Ligand“-Komplexes an unterschiedlichen gegenseitigen Positionen beider Moleküle. Andererseits wurde das Scannen aller möglichen Positionen des Liganden relativ zum Ziel relativ schnell durchgeführt, und es war möglich, eine große Anzahl potenzieller Liganden mit relativ geringem Rechenaufwand anzudocken. Die besten Werte der Bewertungsfunktionen für jeden der Liganden wurden dann der Reihe nach gereiht und diejenigen Liganden, die die ersten Plätze belegten, wurden Chemikern zur Synthese empfohlen. Screening – das Massentesten einer großen Anzahl chemischer Verbindungen, um die beste für ihre physiologische Wirkung oder für die Bindung an einen Rezeptor auszuwählen – wurde bereits früher erwähnt. Das beschriebene Verfahren des computergestützten Andockens einer großen Zahl chemischer Verbindungen mit der Auswahl der vielversprechendsten Liganden für ein bestimmtes Ziel wird als virtuelles Screening bezeichnet. Sowohl Docking als auch virtuelles Screening haben sich mittlerweile fest im Arsenal der Drag-Designer etabliert, da verschiedene Arten von Computerprogrammen zum Docken im Internet leicht zu finden sind. Das neueste mir bekannte virtuelle Screening-Beispiel (Februar 2019) analysierte bis zu 170 Millionen Verbindungen.
Und im wissenschaftlichen russischsprachigen Jargon haben sich neue Angloamerikanismen durchgesetzt: Screening, Scoring, Docking … Und das ist verständlich: Ein kurzer fremdsprachiger Begriff ist bequemer zu verwenden als eine ausführliche russische Beschreibung einer Methode, die gab es vorher nicht. Zum Beispiel "Scoring", der Vorgang, jeder gegenseitigen räumlichen Anordnung eines Liganden und eines Targets ein digitales Merkmal zuzuordnen, nach dem sie anschließend klassifiziert werden, - für dieses Wort gibt es kaum ein russisches Äquivalent. Andererseits unterscheidet sich „Selektion“nicht von „Screening“, und es gibt bereits Versuche, „Andocken“durch den Ausdruck „molekulares Andocken“zu ersetzen. Doch in einer Zeit, in der der „Merchandiser“endgültig vom „Merchandiser“verdrängt wurde, dürften diese Versuche kaum erfolgreich sein – und man kann lange darüber diskutieren, ob dies gut oder schlecht für die Sprache der russischen Wissenschaftsgemeinde ist.
Sowie für die russische Sprache im Allgemeinen. Der Kreditaufnahmeprozess ist im Gange, hauptsächlich aufgrund des Aufkommens neuer Konzepte. Es ist nicht unmöglich, die Begriffe „Smartphone“oder „Rapbuttle“auf Russisch zu vermitteln, aber es ist irrational, so wie sich „nasse Schuhe“statt „Galoschen“als irrational erwiesen haben. Andererseits verlässt das Wort die Sprache mit dem Verschwinden des Begriffs, der es bezeichnet. Ob das Andocken mit Screening nach einer neuen, uns noch unbekannten Revolution im Drag-Design – und sie ist unvermeidlich – überleben wird, ist noch unbekannt. Vor zweihundert Jahren musste sich Alexander Sergeevich Puschkin für die übermäßige Verwendung ausländischer Begriffe entschuldigen - er schrieb in Eugen Onegin: „Aber Pantalons, ein Frack, eine Weste. / All diese Wörter sind nicht auf Russisch. " Heute sind sie auch weg: Die Pantalons sind verschwunden, und die Fracks wurden durch Smokings ersetzt – mit seltenen Ausnahmen. Die Westen jedoch überlebten noch.
Bleiben wir jedoch nicht bei der Terminologie hängen und wenden uns wieder der Hauptaufgabe des Drag-Designs in einer neuen Ära zu: einen Liganden zu wählen, der effektiv mit der räumlichen Struktur des Protein-Targets interagiert. Röntgenstrukturanalyse, Kernspinresonanz, Kryoelektronenmikroskopie - all diese experimentellen Ansätze stehen nun einem Drag-Designer zur Verfügung. Wenn das molekulare Modell des Targets aus irgendeinem Grund nicht experimentell erstellt werden kann, kann man Computermethoden verwenden. Die Idee der homologen (homologen) Modellierung (oder Modellierung durch Homologie) von Proteinen geht davon aus, dass Proteinmoleküle, die zu verwandten evolutionären Familien gehören und ähnliche Aminosäuresequenzen aufweisen, auch ähnliche räumliche Strukturen aufweisen. Und wenn dem so ist, dann ist es möglich, die noch nicht experimentell ermittelte Konformation des Proteins zu reproduzieren, indem seine Aminosäuresequenz auf ein dreidimensionales "Template" eines verwandten Proteins mit bereits bekannter dreidimensionaler Struktur gelegt wird. Es ist nicht einfach, aber viele Computerprogramme – wieder verfügbar im Internet – tun dies. Dort, im Internet, gibt es auch eine umfangreiche Sammlung von Vorlagen: Die Protein Data Bank (PDB) enthält heute (im Februar 2019) mehr als einhundertsiebenunddreißigtausend räumliche Strukturen von Proteinen und deren Fragmenten.
Aber es gibt nur etwa dreihundert Proteinstrukturen, die mit der größten Klasse von Targets für existierende Medikamente verwandt sind – Rezeptoren, die mit G-Proteinen assoziiert sind. Inzwischen ist diese Proteinklasse für das Drag-Design am interessantesten: Denken Sie daran, dass 35 Prozent der Medikamente an sie binden. Riesige Proteinmoleküle (ihre Ketten haben drei bis fünfhundert Glieder) dringen in die Dicke der Zellmembran ein und dienen als Vermittler zwischen dem, was außerhalb der Zelle passiert und was im Inneren passiert. Medikamente binden an den außen an der Membran befindlichen Teil, und Teile der Rezeptoren, die von innen zugänglich sind, interagieren mit Komplexen spezieller G-Proteine, die bereits in der Zelle selbst verschiedene biochemische Reaktionen auslösen. Wie genau dieser gesamte molekulare Mechanismus funktioniert, ist noch nicht in allen Details geklärt; aber vieles ist schon bekannt geworden.
