Upload
whitney-duran
View
65
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
В ладимир Б орисович Сулимов Н аучно-Исследовательский Вычислительный Ц ентр МГУ. Суперкомпьютерная разработка лекарств – новое лекарство от тромбоза. Зачем нужно суперкомпьютерное молекулярное моделирование?. Начальная стадия разработки новых лекарств - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 1
Суперкомпьютерная разработка лекарствСуперкомпьютерная разработка лекарств – – новое лекарство от тромбозановое лекарство от тромбоза
Владимир Борисович Сулимов Научно-Исследовательский Вычислительный
Центр МГУ
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 2
Зачем нужно суперкомпьютерное Зачем нужно суперкомпьютерное молекулярное моделирование?молекулярное моделирование?
• Начальная стадия разработки новых лекарств
• Разработка новых материалов с заданными свойствами
• Моделирование для нанотехнологий
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 3
Действие лекарства Действие лекарства
Болезнь
Блокировка работы
активного центра
Белок
Активный Центр Белка
Белок Человека Белок Вируса
Органическая
молекула -
ингибитор
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 4
Начальный этап разработки нового лекарстваНачальный этап разработки нового лекарства
Ингибитор
Активный Центр Белка-Мишени
Белок
Поиск ингибиторов для активного центра нужного белка
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 5
Стадии разработки Стадии разработки нового лекарстванового лекарства
Разработка базового соединенияLead compound
Доклинические испытания базового соединения на животных
Клинические испытания на людях
Ключевой Ключевой Самый дешевый этап
10-15 лет $ 500 000 000
Начальный этап
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 6
Одно соединение становитсяразрешенным лекарством
250 Кандидатов в доклинические испытания
5,000 to 100,000 соединений - перебор
in vitro,in vivo
in silico
или
Стадии разработки нового лекарстваСтадии разработки нового лекарства7-15 Лет! $600-$700 M
Клинические испытания
- 80% проходят фазу I
- 30% проходят фазу II
- 80% проходят фазу III
5 кандидатов – клинические испытания
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Начальнаястадия
III
открытиеключевоговещества
II
I
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 7
Существующие методы поиска Существующие методы поиска ингибиторов ведут вингибиторов ведут в тупиктупик !!
Затраты на исследования растут линейно
Число новых лекарств на рынке сокращается
Затраты NMEs NewMolecularEntities
Новые МолекулярныеОбъекты
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 8
WATER SOLVENT
белок: тысячи атомов
docking
Слабые межмолекулярныевзаимодействия
Scoring – правильная оценка энергии связывания белок-лиганд
Ключевая программа для дизайна лекарств: программа докинга SOL
лиганды: Десятки атомов
Нужна высокая точность:~ 1 kcal/mol ~ 0.05 eV
Связывание происходит в воде
Взаимодействие лиганда с водой
Взаимодействие Лиганда с белком
Взаимодействие белка с водой
Docking – позиционирование лиганда в активном центре белка
Десятки тысяч лигандов
1 лиганд 1 CPU: 1-10 часов
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 9
Оригинальная программа докинга Оригинальная программа докинга SOLSOL
Позиционирование лиганда в активном центре заданного белка-мишени:
– Генетический алгоритм поиска глобального минимума – модель эволюции
– Силовое поле MMFF94
– Активный центр белка в виде набора сеток различных потенциалов – жесткий белок
– Учет десольватации: подсчет баланса взаимодействий: лиганда с растворителем, белка с растворителем, комплекса белок-лиганд с растворителем
– Гибкий лиганд и учет его внутренних напряжений
– Изменение числа вращательных степеней свободы лиганда при связывании
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 10
Основная проблема докингаОсновная проблема докинга
NH
NH2+NH2
NH
S
OO N
HCH3
O
N
OO
CH3
Типичный лиганд – ингибитор тромбина – АргатробанТипичный лиганд – ингибитор тромбина – Аргатробан
NH
NH2+NH2
NH
S
OO NH CH3
O
N
OO
CH3
Получаем задачу на нахождение глобального минимума в Получаем задачу на нахождение глобального минимума в
пространстве15+6=21 измерений! Систематический перебор пространстве15+6=21 измерений! Систематический перебор
невозможен.невозможен.
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 11
Докинг – задача поиска глобального Докинг – задача поиска глобального минимума энергииминимума энергии
• на многомерной поверхности >10 измерений
• с большим числом локальных минимумов
• Только полный перебор гарантирует нахождение глобального минимума
• Для докинга это невозможно:– Пусть 15 измерений– По каждому измерению 10 точек– Всего 1015 точек – 1015 вычислений энергии связывания
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 12
Модель белка – программа SOL_Grid • Белок жесткий• Белок представлен сеткой потенциалов• Сетка потенциалов вычисляется
заранее• Сетка – это набор «сеток» потенциалов
для разных типов атомов и разных типов взаимодействий
• Область докинга – куб размера -101Х101Х101 точек- длина ребра куба: 22 Ангстрем
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 13
Программа Программа SOL-GridSOL-Grid
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 14
BLUE – NATIVE POSITION FROM PDB
RED – DOCKED POSITION
DOCKING RESULT vs. PDB POSITION (SIALIDASE B, PDB:1A4Q)
RMSD:1.6Å
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 15
Положение молекулы лекарства-антикоагулянта (аргатробана) в активном центре тромбина
- Экспериментальные положения атомов
- Положения атомов молекулы после докинга
Высокая точность докинга:RMSD = 1.5 Å
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 16
Программный комплекс для поиска новых ингибиторовразработан в НИВЦ МГУ в 2005-2007 гг.
Структура ПК Структура ПК KeenBASEKeenBASE
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 17
Схема работы ПК Схема работы ПК KeenBASEKeenBASEВыявление из набора лигандов молекул избирательно
взаимодействующих с белком-мишенью
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 18
Вычисления ПК Вычисления ПК KeenBASEKeenBASE
• Распределенные вычисления на основе технологии X-Com
• Апробация докинга с распределенными вычислениями X-Com: несколько городов, до 1120 CPU, докинг одной молекулы от нескольких часов до десяти и больше часов на 1 CPU
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 19
МетакомпьютингМетакомпьютинг
Подключение большого количества удаленныхкомпьютеров через Интернет для решения одной задачиГрид-технология X-Com• Тысячи молекул
• Для хорошего качества докинга надо 1 – 10 часов на 1 CPU
• Концентрация вычислительных ресурсов по всему миру
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 20
Правильная 3х-мерная структура молекул-Правильная 3х-мерная структура молекул-лигандов – основа успеха поиска ингибиторовлигандов – основа успеха поиска ингибиторов
• До того, как новое соединение синтезировано, невозможно экспериментально определить его 3х-мерную структуру
• Единственный способ a priori определить структуру молекулы - квантовохимический расчет с учетом электронных корреляций
• Высокая точность расчета энергии молекулы ≈ 1 ккал/моль
• Структура молекул правильно рассчитываются только методами квантовой механики (химии)
• Вывод: конструировать лекарства надо с использованием методов квантовой механики (химии)
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 21
Связывание 9-аминокислотного эпитопа на поверхности белка главного комплекса гистосовместимости 1 класса (гаплотип HLA-A2)
Презентация эпитопа белком главного комплекса гистосовместимости (MHC) рецептору на поверхности CD8+ T-лимфоцита (TCR).
Предсказание связывания олигопептидных эпитопов с белками главного комплекса гистосовместимости на основе докинга – путь к рациональному компьютерному дизайну вакцин. В том числе вакцин против рака.
эпитоп
Применение докинга для дизайна синтетических вакцин - инновация
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 22
Команда разработчиков ингибиторов тромбинаКоманда разработчиков ингибиторов тромбина
• Научно-Исследовательский Вычислительный Центр МГУ имени М.В.Ломоносова – молекулярные дизайнеры, применение суперкомпьютеров
• Институт Органической Химии имени Н.Д.Зелинского РАН, Москва – синтез новых органических соединений
• Гематологический Научный Центр РАМН, Москва – измерение ингибирующей активности новых соединений, биофизики, биохимики
• В.Б.Сулимов, А.Н.Романов, О.А.Кондакова, Е.И.Синауридзе, А.А.Бутылин, И.В.Грибкова, А.С.Горбатенко, А.А.Боголюбов, И.Ю.Титов, Е.В.Полунин, Ю.В.Кузнецов, И.В.Тайдаков, В.В.Воеводин, С.И.Соболев, Ф.И.Атауллаханов
Приглашенный доклад на конгрессе IDDST: International Drug Discovery Science and Technology 7-13 ноября 2007, Xi’an, China
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 23
Травмы, отравления, болезни: Травмы, отравления, болезни: переливание кровипереливание крови
Риск тромбоза – образования
тромбов в крови
Капельница - промывание
крови, введение различных растворов.
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 24
Актуальность поиска новых ингибиторов Актуальность поиска новых ингибиторов тромбина (постановка задачи)тромбина (постановка задачи)
• Тромбин – основной фермент системы свертывания крови, превращающий растворимый белок плазмы фибриноген в нерастворимый фибриновый сгусток
• Чрезмерное образование тромбина приводит к тромбозам
• Для предупреждения тромбозов в клинике в настоящее время используют только гепарин
• Гепарин (Heparin) ускоряет действие природного ингибитора тромбина ATIII
• Гепарин → ATIII → Ингибирование тромбина
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 25
• При низкой концентрации ATIII введение гепарина не подавляет активность тромбина
• В некоторых важных случаях Гепарин не может быть использован (Heparin Induced Thrombocytopenia)
• При недостатке ATIII единственная возможность остановить работу избыточного тромбина – добавить в систему его прямой ингибитор.
• Сейчас существует только один прямой низкомолекулярный синтетический ингибитор тромбина, аргатробан – разрешен к применению в США, Японии, Германии, Франции и др.
Аргатробан:Аргатробан: IC50 = 125 наномолей
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 26
Алгоритм разработкиАлгоритм разработки
Докинг молекул из баз данных доступных соединений (синтезированы, их можно купить или
заказать бесплатно)
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 27
Открыт и запатентован новый класс прямых Открыт и запатентован новый класс прямых ингибиторов тромбина – основа нового лекарства ингибиторов тромбина – основа нового лекарства
от тромбозаот тромбоза
На разработку понадобилось около 1,5 лет THROMBINTHROMBIN
Ингибирующая активность
новых ингибиторов
IC50=2 наноМоля значительно выше, чем у аргатробана
IC50=125 наноМолей
На рисунке показано положение 4-х новых ингибиторов в активном центре тромбина
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 28
Экономия затрат на разработку:Экономия затрат на разработку:
– При экспериментальном поиске пришлось бы синтезировать 6000 новых соединений – кандидатов
– В настоящей работе новый класс ингибиторов был открыт после синтеза 20-ого соединения!
– При экспериментальном переборе всех 6000 кандидатов только на синтез 6000 новых соединений потребовалось бы минимум $6 000 000.
– В настоящей разработке затраты на синтез составили около $ 20 000
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 29
Применение суперкомпьютеров для Применение суперкомпьютеров для разработки новых лекарств:разработки новых лекарств:
• Повышает эффективность разработки– Ускоряет стадию разработки lead compound’а– Существенно удешевляет разработку– Повышает разнообразие молекул-кандидатов
в lead compound’ы• Создает основу для регулярной конвейерной
разработки новых лекарств против различных болезней
• Обеспечивает лекарственную безопасность России
• Может привести к существенному удешевлению лекарств
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 30
The EndThe End
• …Surely every medicine is an innovation; and he that will not apply new remedies, must expect new evils…
• …Каждое лекарство есть инновация; а кто не хочет применять новые средства, должен ждать новых бед…
Francis Bacon
(1561-1626) OF INNOVATIONS
Мы можем избежать многих новых бед.Надо только, чтобы разработчики лекарств поняли возможностимолекулярного моделирования и использования компьютеров
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 31
Scheme of the substrate hydrolysis by Scheme of the substrate hydrolysis by thrombinthrombin
АМС
АМС
Thrombin
Fluorogenic substrate
Fluorescent product (AMC)
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 32
N
NOH
3 genes for rotations as a whole
3 genes for translations as a whole
4 genes for innerrotations
CROMOSOME
a1
a2
a3
a4
a5
a6
a7
a8
a9
a10
10 ia
Программа докинга SOL PHENOTYPE GENOTYPE
Эволюция популяции особей
Особь – положение лиганда в активном центре белкаОсобь – положение лиганда в активном центре белка
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 33
Modified Genetic Algorithm
Matingpool
selectionGeneration N
elite eliteDirect transfer of elite
MUTATIONS
crossover
crossover
Transfer
Directtransfer
CROSSOVER
Generation NEXT
в Mating Pool выбираютсяособи с наилучшей энергиейсвязывания
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 34
Surface Generalized BornSurface Generalized Born
Formulation:
ji
ji
ijjiij
ji
outin
pol
c
rr
qqG
, 2
12
2 exp
11
2
1
selfi
i
outini G
q 211
2
1
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 35
Surface Generalized BornSurface Generalized Born
Formulation
4,
3
1
ndSr
nrI
n
Snn
40
11
nnn
outin
selfi IAAG
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 36
Self-polarization energiesSelf-polarization energies: rigorous PCM vs S-GB: rigorous PCM vs S-GBHIV integrase catalytic domain (2374 atoms). Correlation HIV integrase catalytic domain (2374 atoms). Correlation
coefficient is coefficient is 0.9997070.999707. Maximal deviation is 1.90 kcal/mol. RMS is . Maximal deviation is 1.90 kcal/mol. RMS is 0.319 kcal/mol.0.319 kcal/mol.
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
Gself, calculated by PCM (kcal/mol)
Gs
elf, c
alc
ula
ted
by S
-GB
(kcal/
mo
l)
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 37
0 4 8 12 16
0,04
0,08
0,12
0,16
0,20
D450 n
M, o
pti
c u
nit
s
Time, min
Inhibitor HC-019s-IOCconcentration:
0 2.5 nM 25 nM
0 4 8 12 16
0,04
0,08
0,12
0,16
0,20
D450 n
M, o
pti
c u
nit
s
Time, min
Inhibitor HC-019s-IOCconcentration:
0 2.5 nM 25 nM
Присутствие ингибитора замедляетс Присутствие ингибитора замедляетс скорость гидролиза хромогенного скорость гидролиза хромогенного
субстрата тромбиномсубстрата тромбином
0 500 1000 1500 20000
20
40
60
80
100
IC50
=130 nM
Hyd
roly
sis
in
hib
itio
n,
%[HC-018s-IOC], nM
0 500 1000 1500 20000
20
40
60
80
100
IC50
=130 nM
Hyd
roly
sis
in
hib
itio
n,
%[HC-018s-IOC], nM
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 38
Коррекция гемодилюционной гиперкоагуляции путем Коррекция гемодилюционной гиперкоагуляции путем введения в ПЗР низкомолекулярного ингибитора введения в ПЗР низкомолекулярного ингибитора
тромбина НС-025тромбина НС-025s-IOCs-IOC
1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.00
50
100
150
200
250
300
3501
2
34
ЭТ
П (
60')
, %
Степень разбавления плазмы, раз
1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.00
50
100
150
200
250
300
3501
2
34
ЭТ
П (
60')
, %
Степень разбавления плазмы, раз
Концентрация низкомолекулярного ингибитора тромбина в физиологическом растворе:
1 – 0
2 – 0.25 мкМ
3 – 0.5 мкМ
4 – 1.0 мкМ
02.12.2008 Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ 39
Изменение ЭТП в плазме крыс после кровопотери и Изменение ЭТП в плазме крыс после кровопотери и переливания им стандартного физиологического переливания им стандартного физиологического раствора или раствора с добавлением ингибитора раствора или раствора с добавлением ингибитора
тромбинатромбина
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
NaCl NaCl + ингибитор 19s
Изм
енен
ие
ЭТ
П,
в %
от
исх
од
но
гоВремя послепереливания:
2 мин 10 мин 30 мин 60 мин
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
NaCl NaCl + ингибитор 19s
Изм
енен
ие
ЭТ
П,
в %
от
исх
од
но
гоВремя послепереливания:
2 мин 10 мин 30 мин 60 мин