İLAÇ ETKEN MADDE TASARIM VE YÖNTEMLERİ

Transkript

1 İLAÇ ETKEN MADDE TASARIM VE YÖNTEMLERİ

2 Birth Of a Drug CADD QSAR

3 The R&D Process - 1 CADD QSAR

4 ŞANSESERİ BİYOLOJİK ETKİ TARAMA MEKANİSTİK TASARIM KİMYASAL ÇEŞİTLEME Hastalık Etmenin Tanımı Efektör Hedef Tanımı Tanımı BİLGİSAYAR DESTEKLİ İLAÇ TASARIMI QSAR Teorik İlaç Etken Madde Tasarımı Sentezi YENİ İLAÇ ETKEN MADDESİ Biyolojik Etkinin Gözlenmesi CADD QSAR

5 CADD QSAR

6 Bilgisayar Destekli İlaç Tasarımının Amaçları Önder Bileşik Geliştirme, Belirleme (Lead Identification) - İstenilen terapötik kategoride güçlü biyolojik etki gösterebilecek yeni bileşiklerin tasarımı ve tanımlanması İdeal Önder Bileşiğe Ulaşma (Lead Optimization) Önder bileşiğin istenilen özelliklerinin artırılması, istenmeyen özelliklerinin azaltılması CADD Bilgisayar Destekli İlaç Tasarımı nın Amaçları

7 In the recent years, the most effective therapeutically active drugs have been discovered and put into market by using Computer Aided Drug Design (CADD) methods, which cover molecular level mechanistic Structure-Activity Relationships (SAR) analysis studies. SAVE TIME EFFORT MONEY CADD QSAR

8 Computer Aided Drug Design (CADD) To define molecular level mechanistic SAR analysis, different CADD techniques provide complementary types of information, which together can be used to determine how molecules interacts. Two techniques are commonly in use: I. Direct Drug Design II. Indirect Drug Design CADD QSAR

9 The CADD Techniques DIRECT DRUG DESIGN INDIRECT DRUG DESIGN QSAR STRUCTURE BASED DESIGN LIGAND BASED DESIGN Docking Studies 3D-QSAR Pharmacophore Generation CDOCKER CoMFA CoMSIA HypoGen HipHop CADD QSAR LEAD GENERATION LEAD OPTIMIZATION

10 Tarihi ve Gelişim Süreci 1960 lar ler...qsar > İdeal önder bileşiğe ulaşmaya (lead optimization) odaklanma 1980 lerde Moleküler Modelleme > Önder bileşik belirlenmesine (lead identification) odaklanma 1990 ların başlarında 3D Searching, structure-based design > Önder bileşik belirlenmesine (lead identification) odaklanma 1990 ların sonunda Combinatorial Chemistry, HTS > Çoklu önder bileşiklerin belirlenmesine odaklanma 2000 li yıllarda virtual HTS, predictive ADME/Tox > Aday Bileşiklerin Değerlendirilmesi (candidate evaluation) CADD QSAR

11

12

13 QSAR ( Quantitative Structure Activity Relationships ) Kantitatif Yapı-Etki İlişkileri QSAR Giriş > QSAR Analizi Tanımı

14 Kimyasal Bileşiklerin Yapısal / Fizikokimyasal Özellikleri (Moleküler Nitelikleri) ile Biyolojik Aktiviteleri Arasındaki İlişkileri Matematiksel Yöntemlerle Nicel Olarak Çözümleme Çalışmalarıdır. CADD QSAR

15 KİMYASAL BİLEŞİKLERİN NİCEL OLARAK SAPTANAN MOLEKÜLER NİTELİKLERİ İLE BİYOLOJİK ETKİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİLERDEN YARARLANILARAK, İDEAL İLAÇ ETKEN MADDESİ OLABİLECEK YENİ ÖNDER BİLEŞİKLERİN TASARLANMASINI VEYA GELİŞTİRİLMESİNİ SAĞLAMAKTIR. CADD QSAR

16 Bir Bilimsel Çalışmanın Hipotetik İçerik Taşımaması İçin Ölçütlerle Kanıtlanması Gereklidir. LEONARDO DA VİNCİ ( ) QSAR Tarihçe

17 LEONARDO DA VİNCİ ( ) Hermitage Museum St Petersburg, Rusya CADD QSAR

18 LEONARDO DA VİNCİ ( ) Hermitage Museum St Petersburg, Rusya CADD QSAR

19

20 CADD QSAR

21 CADD QSAR

22 Corvin Hansch ın Çalışmaları Pİ (π) AROMATİK HİDROFOBİK SÜBSTİTÜENT SABİTESİNİN HESAPLANMASI. HANSCH ANALİZ DENKLEMLERİNİN ORTAYA ÇIKIŞI ve QSAR ANALİZLERİNDE KULLANIMI. QSAR ANALİZİNDE İNDİKATÖR PARAMETRELERİN KULLANILMASI. QSAR Tarihçe > Corvin Hansch ın Çalışmaları Prof. Dr. İsmail Yalçın,.

23 Corvin Hansch ın Çalışmaları PARTİSYON KATSAYISI P NİN OKTANOL/SU İÇERİSİNDE HESAPLANMASI ve QSAR ANALİZLERİNDE KULLANILMASI log P = log (C Oktanol / C Su) BA (log 1/C) = a log P + b NONLİNEER (PARABOLİK) NİTELİKTEKİ HİDROFOBİK İLİŞKİLERİN NİCEL OLARAK TANIMLANMASI BA (log 1/C) = a (log P) 2 + b log P + c QSAR Tarihçe > Corvin Hansch ın Çalışmaları

24 BİYOLOJİK SİSTEMDE GÖZLENEN LİPOFİLİK SABİTE (log P) İLE BİYOLOJİK ETKİ (log 1/C) ARASİNDAKİ NONLİNEER (PARABOLİK) İLİŞKİ: log 1/C = a (log P) 2 + b log P + c OPTİMUM LİPOFİLİK ÖZELLİK (log P 0 ) : log P 0 = b / 2a (a ve b değerlerinin difransiyel hesabı) QSAR Tarihçe > Corvin Hansch ın Çalışmaları

25 QSAR Organizmada Biyolojik Yanıtın Ortaya Çıkışı

26 1963 Corvin Hansch (Pomona College, California) Hansch Analiz Metodu: QSAR Analiz Denklemlerinin ilk ortaya çıkışı. Kimyasal Yapının Fizikokimyasal özellikleri ile Biyolojik etkisi arasındaki lineer ve nonlineer ilişkilerin tanımlanması Spencer M. Free (Smith Kline and French Lab. James W. Wilson (Philadelphia, Pennsylvania) Free-Wilson Analiz Metodu : Yapısal parametrelerin kullanıldığı QSAR analizinin ortaya çıkışı Toshio Fujita (Kyoto Uni., Kyoto, Japonya) Takashi Ban (Kawanishi, Japonya) Fujita-Ban Analiz Metodu: Modifiye Free-Wilson Modeli QSAR analiz yönteminin uygulanışı. QSAR Tarihçe

27 1976 Hugo Kubinyi (Ludwigshafen/Rhein, Almanya) Karışım (Mixed) Analiz Metodu: Hansch ve Fujita-Ban Metodu Analizlerdeki parametrelerin birarada kullanılması sonucu geliştirilen QSAR analizi. Bilineer Analiz Metodu QSAR Tarihçe

28 Kantitatif Yapı-Etki İlişkileri QSAR ( Quantitative Structure Activity Realationships ) CADD QSAR

29 Hansch ın QSAR Analiz Metodolojisi 1868 Crum Brown ve Fraser BA = ƒ (C) 1962 Corvin Hansch : Biyolojik Etki =ƒ(fizikokimyasal Özellikler) + c (sabite) Biyolojik Etki = ƒ(hidrofobik + Elektronik + Sterik Özellikler) + c QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu

30 log 1/C = ƒ h (x) h + ƒ e (x) e + ƒ s (x) s + c ƒ h (x) h ƒ e (x) e ƒ s (x) s c log 1/C HİDROFOBİK (LİPOFİLİK) ÖZELLİKLER (log P, π gibi..) ELEKTRONİK ÖZELLİKLER (σ gibi..) STERİK ÖZELLİKLER (E s gibi..) KORELASYON SABİTESİ KİMYASAL BİLEŞİĞİN [C = MOLAR KONSANTRASYON ŞEKLİNDE AKTİVİTE GÖSTEREN] BİYOLOJİK ETKİ DEĞERİ TERS LOGARİTMA DEĞERLERİ. QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu > Matematiksel Tanımlama

31 Hansch Analiz Modelinin Tanımı log 1/C = - k 1 π 2 + k 2 π + k 3 σ + k 4 E s + k 0 log 1/C = k 1 π + k 2 σ + k 3 E s + k 0 KİMYASAL BİLEŞİĞİN ORGANİZMADAKİ TRANSPORTU VE HEDEF İLE LİDROFOBİK ETKİLEŞMELERİNİ TANIMLAR KİMYASAL BİLEŞİĞİN HEDEF İLE ELEKTRONİK VE POLAR ETKİLEŞMELERİNİ TANIMLAR KİMYASAL BİLEŞİĞİN HEDEF İLE KONFORMASYONEL UYUMUNU VE STERİK ETKİLEŞMELERİNİ TANIMLAR QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu > Hansch Analiz Modelinin Tanımıi

32 Hansch Analiz Model Örnekleri LİNEER (DOĞRUSAL) NİTELİKLİ HANSCH ANALİZ MODELİ: log 1/C = k 1 π + k 2 σ + k 3 E s + k 0 log 1/C = k 1 log P + k 2 σ + k 3 E s + k 0 NONLİNEER (PARABOLİK) NİTELİKLİ HANSCH ANALİZ MODELİ: log 1/C = - k 1 π 2 + k 2 π + k 3 σ + k 4 E s + k 0 log 1/C = - k 1 (log P) 2 + k 2 log P + k 3 σ + k 4 E s + k 0 QSAR Hansch ın QSAR Analiz Metodu > Hansch Analiz Model Örnekleri

33 BAŞLANGIÇ NOKTASI Araştırılacak Kaynak Bileşiklerin Seçimi Bileşiklerin Sentezi Biyolojik Aktivitenin Gözlenmesi Parametrik Değerlerin Seçimi HANSCH ANALİZ METODU UYGULAMA SİSTEMİ AKIŞ ŞEMASI Ana Dosyanın Hazırlanarak Bilgisayara Yüklenmesi Regresyon İşlemi Regresyon Denklemlerinin Eldesi İstatistiksel Datanın Analizi Korelasyon Denkleminin Seçimi ve Önerme Gücünün Belirlenmesi QSAR Analizi Sonucu Daha Etkin Bileşiklere Ulaşılıp, Ulaşılamayacağının Değerlendirilmesi HAYIR EVET DUR QSAR Hansch Analiz Metodu > Sistem Akış Şeması

34 HANSCH ANALİZ METODU, İDEAL ÖNDER BİLEŞİĞE ULAŞMAK (LEAD OPTIMIZATION) Veya ÖNDER BİLEŞİK GELİŞTİRMEK (LEAD EVOLUTION) AMACIYLA KULLANILAN BİR YÖNTEMDİR. BU AMACA ULAŞMAK İÇİN ANALİZİN YÜRÜTÜLECEĞİ YETERLİ SAYIDA VE NİTELİKTEKİ KAYNAK BİLEŞİĞİN SEÇİMİ ÖNEMLİDİR. ÖNDER BİLEŞİK GELİŞTİRMEK İÇİN TÜRDEŞ DİZİN (ANALOG DİZİN), İDEAL ÖNDER BİLEŞİĞE ULAŞMAK İÇİN BENZEŞ DİZİN (HOMOLOG DİZİN) İÇEREN KAYNAK BİLEŞİKLERİN SEÇİMİ GEREKİR. TÜRDEŞ DİZİN BENZEŞ DİZİN QSAR Hansch Analiz Metodu > Kaynak Bileşiklerin Seçimi

36 HİDROFOBİK PARAMETRELER Partisyon Katsayısı Pi Sübstitüent Sabitesi Sıvı-Sıvı Kromatografi Dağılım Katsayısı Hidrofobik Fragmant Sabitesi ELEKTRONİK PARAMETRELER Sembolü log P π R M ƒ Sembolü İyonizasyon sabitesi pk a Sigma Aromatik Sübstitüent Sabitesi σ m, σ p Modifiye σ Aromatik Sübstitüent Sabiteleri σ +, σ, σ I, σ R, σ 0 Sigma Alifatik Sübstitüent Sabitesi σ* Sübstitüent Rezonans Etkisi R Sübstitüent Alan Etkisi F QSAR Hansch Analiz Metodu > Fizikokimyasal Parametreler

37 KUANTUM MEKANİK PARAMETRELER Atomik σ Elektron Ağı Yükü Atomik π Elektron Ağı Yükü Nükleofilik Süperdelokalize Durum Elektrofilik Süperdelokalize Durum Endüşük Boş Moleküler Orbital Enerjisi Enyüksek Dolu Moleküler Orbital Enerjisi Sembolü q σ, Q σ q π, Q π S N r S E r E LEMO E HOMO STERİK PARAMETRELER Sembolü Sterik Sübstitüent Sabitesi E s Molar Volüm MV Molar Refraktivite Sübstitüent Sabitesi MR Moleküler Ağırlık MW Van der Waals Yarıçapı r Sterimol Genişlik ve Uzunluk Parametreleri L, B 1 - B 4 QSAR Hansch Analiz Metodu > Fizikokimyasal Parametreler

39 İstatistiksel Verilerin Tanımı HANSCH ANALİZİ DENKLEMİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNDEN TANIMI n: REGRESYON ANALİZİNDE YER ALAN BİLEŞİKLERİN (OBJELERİN) SAYISI BAĞIMLI DEĞİŞKEN BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLER r veya R: KORELASYON KATSAYISI (Goodness of Fit) r 2 veya R 2 : KORELASYON KATSAYISI KARESİ (Uyumun yüzde oranını gösteren ölçüt) s : STANDARD HATA ORANI F: (FISHER TESTİ DEĞERİ) HESAPLANAN KORELASYON DENKLEMİNİN %95 VEYA %99 OLASILIK LİMİTLERİ İÇERİSİNDE İSTATİSTİKSEL YÖNDEN NE KADAR UYUMLU OLDUĞUNU GÖSTEREN ÖLÇÜT log 1/C = k 1 log P + k 2 σ + k 3 E s + k 0 REGRESYON KATSAYILARI KORELASYON SABİTESİ n=24, R 2 =0.953, s=0.021, F=89.52, DF=20 DF: MODELİN SERBESTLİK DERECESİ ( DF = n k 1 ) İSTATİSTİKSEL VERİLER QSAR Hansch Analiz Metodu > İstatistiksel Verilerin Tanımı

40 Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Hansch analiz modelini tanımlayan denklemin korelasyon katsayı değeri (R veya R2) 0.90 olacak şekilde bulunmalıdır (In vivo deneylerin kullanıldığı biyolojik etkilerin analizlendiği durumlarda bu değer arasında da olabilir). Denkleminin standart sapma veya hatasını belirten s değeri, gözlenen ve hesaplanan biyolojik etki farkını içeren hata değerinden büyük olmamalıdır. Aksi takdirde, istatistiksel açıdan mantıksız bir durum ortaya çıkacağından (overprediction), model reddedilir. Normal şartlarda standart hata değeri s 0.3 civarında bulunacak şekilde ortaya çıkar. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

41 Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Denklemin genel F testi değeri, elde edilen modelin güvenirlilik sınırını en az p > % 95 olasılık limitleri üzerinde olduğunu gösterir şekilde bulunmalıdır. Bunun için, ele geçen korelasyon denklemi F testi (Fisher Testi) değeri, kıyaslandığı tablo F testi değerinden daha büyük bir değeri içerir durumda olmalıdır. Denklemde yer alan fizikokimyasal parametrelerin modeldeki katkılarını gösteren regresyon katsayı değerlerine ait güvenirlik aralıkları (± hata payları) değerleri, hiçbir şekilde regresyon katsayı değerlerinden daha büyük olacak şekilde bulunmamalıdır. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

42 Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Denklemin serbestlik derecesi (DF), kabul edilebilir sınırlar içerisinde bulunmalıdır. Serbestlik derecesi ne kadar büyük olursa, elde edilen modelin geçerliliğine o oranda güvenilir ve şans korelasyonu ile karşılaşma olasılığından uzaklaşılmış olunur. QSAR analizi açısından güvenilir bir modelin seçilebilmesi için korelasyon denkleminde yer alan her bağımsız değişkenin (fizikokimyasal parametrenin) analizde kullanılan en az 5 kimyasal bileşik (obje) ile korele edilmiş durumda bulunması istenir. İstatistiksel veriler açısından herşeyin eşit olduğu durumda ele geçen en basit eşitlik (fizikokimyasal parametre sayısını en az içeren regresyon denklemi), kantitatif yapı-etki ilişkilerini tanımlayan en uygun analiz modeli olarak seçilir. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

43 İstatistiksel Verilerin Değerlendirilmesi Hansch Analiz Modeli Korelasyon Denkleminin Seçimi Analiz modeli denklemde yer alan fizikokimyasal parametreler birbirinden bağımsız şekilde hareket etmeleri gerektiğinden, kendi aralarında interkorelasyon ilişkisi oluşturmadıklarından (kolineerite içermediklerinden) emin olunmalıdır. Bu nedenle, modelde yer alan bağımsız değişkenler şeklindeki parametrelerin aralarındaki korelasyon katsayı (R) değerlerinin den daha büyük bir değer içermediği kontrol edilmelidir. Bu durumun tek istisnasını, nonlineer nitelikteki korelasyon denklemlerinde yer alan lineer ve nonlineer nitelikteki parametreler arasındaki ilişkiler oluşturur (Örneğin, log P ve (log P)2 arasındaki ilişki gibi). Böyle bir durumda, sözkonusu iki terim arasında doğal olarak gözlenecek olan interkorelasyon ilişkisi dikkate alınmaz. QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denkleminin Seçimi

44 Korelasyon Denklemi Seçimi Örneklemesi A B Log 1/C = 1.67( 0.65)π (± 0.23)σ (± 1.08)L+ 0.87(± 0.06)B n=14, R 2 =0.923, s=0.022, F=38.91 (F 1,4,0.05 =3.6) Log 1/C = 1.27( 0.56)log P (± 0.58) π (± 0.88) σ n=18, R 2 =0.961, s=0.032, F=22.19 (F 1,3,0.05 =3.4) C Log 1/C = 1.53( 0.62)π (± 0.74)R (± 0.82) E s n=20, R 2 =0.973, s=0.221, F=02.52 (F 1,3,0.05 =3.3) D Log 1/C = 1.27( 0.26)log P (± 0.38) L (± 0.04) σ n=24, R 2 =0.951, s=0.022, F=26.91 (F 1,3,0.05 =3.1) QSAR Hansch Analiz Metodu > Korelasyon Denklemi Seçim Örneklemesi

46 Modelin Önerme Gücünün Belirlenmesi ANALİZ MODELİNİN ÖNERME GÜCÜNÜN BELİRLENMESİ SAPTANAN ANALİZ MODELİ, TEST SERİSİ ŞEKLİNDE HAZIRLANAN ve ANALİZDE YER ALMAMAMIŞ BİR SERİ BENZER BİLEŞİKLER ÜZERİNDE DENENİR. ANALİZ MODELİNDE KULLANILAN BİLEŞİKLER (Training Set) ÜZERİNDEN, ÇAPRAZ VALİDASYON (CROSS-VALİDATİON) YÖNTEMİ UYGULANIR QSAR Hansch Analiz Metodu > Modelin Önerme Gücünün Belirlenmesi

48 KANTİTATİF YAPI-ETKİ İLİŞKİLERİ (QSAR) ANALİZLERİ KİMYASAL BİLEŞİKLERİN BİYOLOJİK SİSTEMDE EMİLİMİ, DAĞILIMI ve HEDEF YÖRESİNE ULAŞIMINDA ROL OYNAYAN ÇÖZÜNÜRLÜK İLİŞKİLERİNİN TANIMLANMASI, KİMYASAL BİLEŞİKLERİN HEDEFLE (Reseptör, Enzim ve diğerleri gibi) ETKİLEŞMELERİNDE ROL OYNAYAN İLİŞKİLERDEKİ DİNAMİKLERİN TANIMLANMASI, KİMYASAL BİLEŞİKLERİN BİYOTRANSFORMASYONU SIRASINDA ROL OYNAYAN İLİŞKİLERİN TANIMLANMASI, KİMYASAL BİLEŞİKLERİN İSTENMEYEN VEYA TOKSİK ETKİLERİNDEN ARINDIRILMASI ŞEKLİNDEKİ ÇÖZÜMLEMELERE ULAŞILMASINI SAĞLAYARAK, ÖNDER OLABİLECEK YENİ BİLEŞİKLERİN TASARLANMASINA IŞIK TUTACAK ÖNERMELERİN AÇIĞA ÇIKMASINA YARDIMCI OLUR. QSAR

49 İLK ÇOK PARAMETRELİ QSAR ANALİZİ HANSCH, C., MALONEY, P.P., FUJİTA, T. and MUIR, R.M., Nature (London), 194, 178 (1962). ROBERT MUIR in (Botanikçi, Iowa Üniversitesi, Iowa) ARAŞTIRDIĞI, 3 veya 4 Sübstitüe FENOKSİASETİK ASİT TÜREVİ BİLEŞİKLERİN BİTKİ BÜYÜMESİNİ REGÜLE EDEN AKTİVİTELERİ ÜZERİNE GERÇEKLEŞTİRİLEN QSAR ÇALIŞMASIDIR. R O CH 2 COOH log 1/C = 2.14 π π σ QSAR Tarihçe