Программа докинга SOL

Суперкомпьютерная разработка лекарств –
новое лекарство от тромбоза
Владимир Борисович Сулимов
Научно-Исследовательский Вычислительный
Центр МГУ
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
1
Зачем нужно суперкомпьютерное
молекулярное моделирование?
• Начальная стадия разработки новых
лекарств
• Разработка новых материалов с заданными
свойствами
• Моделирование для нанотехнологий
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
2
Действие лекарства
Болезнь
Белок Вируса
Белок Человека
Белок
Активный Центр Белка
Блокировка
работы
активного
центра
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
Органическая
молекула -
ингибитор
3
Начальный этап разработки нового лекарства
Поиск ингибиторов для активного центра нужного белка
Активный Центр Белка-Мишени
Ингибитор
Белок
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
4
Стадии разработки нового лекарства
Начальный этап
Ключевой
Самый
дешевый этап
Разработка базового соединения
Lead compound
Доклинические испытания базового соединения на животных
Клинические испытания на людях
10-15 лет
02.12.2008
$ 500 000 000
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
5
Стадии разработки нового лекарства
7-15 Лет!
0
$600-$700 M
или
5,000 to 100,000 соединений - перебор
2
4
6
in vitro,
in vivo
открытие
ключевого
вещества
250 Кандидатов в доклинические испытания
Начальная
стадия
5 кандидатов – клинические испытания
8
10
12
14
in silico
I
- 80% проходят фазу I
II
- 30% проходят фазу II
III
Клинические
испытания
- 80% проходят фазу III
16
Одно соединение становится
разрешенным лекарством
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
6
Существующие методы поиска
ингибиторов ведут в тупик !
Затраты на исследования растут линейно
Затраты
NMEs
New
Molecular
Entities
Новые
Молекулярные
Объекты
Число новых лекарств на рынке сокращается
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
7
Ключевая программа для дизайна лекарств: программа докинга SOL
Docking – позиционирование лиганда в активном центре белка
Scoring – правильная оценка энергии связывания белок-лиганд
Слабые
межмолекулярные
взаимодействия
белок:
тысячи
атомов
Нужна высокая точность:~ 1 kcal/mol ~ 0.05 eV
Связывание происходит в воде
Десятки тысяч лигандов
лиганды:
Десятки атомов
Взаимодействие белка с водой
Взаимодействие лиганда с водой
docking
Взаимодействие
Лиганда с белком
02.12.2008
WATER SOLVENT
1 лиганд 1 CPU: 1-10 часов
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
8
Оригинальная программа докинга SOL
Позиционирование лиганда в активном центре заданного белкамишени:
02.12.2008
–
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
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
9
Основная проблема докинга
Типичный лиганд – ингибитор тромбина – Аргатробан
O
O
O
O
H
N
N
S
O
H3C
O
N
H
O
O
N
CH3
H
N
S
O
O HN
CH3
H3C
HN
HN
H2N
NH2+
H2N
NH2+
Получаем задачу на нахождение глобального минимума в
пространстве15+6=21 измерений! Систематический перебор
невозможен.
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
10
Докинг – задача поиска глобального
минимума 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
11
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
12
Программа SOL-Grid
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
13
DOCKING RESULT vs. PDB POSITION (SIALIDASE B, PDB:1A4Q
RMSD:1.6Å
BLUE – NATIVE POSITION FROM PDB
RED – DOCKED POSITION
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
14
Положение молекулы лекарства-антикоагулянта (аргатробана)
в активном центре тромбина
Высокая точность
докинга:RMSD = 1.5 Å
- Экспериментальные
положения атомов
- Положения атомов
молекулы после
докинга
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
15
Структура ПК KeenBASE
Программный комплекс для поиска новых ингибиторов
разработан в НИВЦ МГУ в 2005-2007 гг.
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
16
Схема работы ПК KeenBASE
Выявление из набора лигандов молекул избирательно
взаимодействующих с белком-мишенью
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
17
Вычисления ПК KeenBASE
• 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
18
Метакомпьютинг
Подключение большого количества удаленных
компьютеров через Интернет для решения одной задачи
Грид-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
19
Правильная 3х-мерная структура молекуллигандов – 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
20
Применение докинга для дизайна синтетических вакцин - инновация
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
Презентация эпитопа белком главного
комплекса
гистосовместимости (MHC)
рецептору на
поверхности CD8+ T-лимфоцита (TCR).
02.12.2008
Связывание 9-аминокислотного
эпитопа на поверхности белка
главного комплекса
гистосовместимости 1 класса
(гаплотип HLA-A2)
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
21
Команда 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
22
Травмы, отравления, болезни:
переливание крови
Капельница промывание
крови, введение
различных
растворов.
Риск тромбоза –
образования
тромбов в крови
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
23
Актуальность поиска новых ингибиторов
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
24
• 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:
02.12.2008
IC50 = 125 наномолей
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
25
Алгоритм разработки
Докинг молекул из баз данных доступных
соединений (синтезированы, их можно купить или
заказать бесплатно)
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
26
Открыт и запатентован новый класс прямых
ингибиторов тромбина – основа нового лекарства
от тромбоза
На рисунке показано положение 4-х новых
ингибиторов в активном центре тромбина
На разработку
понадобилось
около 1,5 лет
THROMBIN
Ингибирующая
активность
новых
ингибиторов
IC50=2 наноМоля
значительно
выше, чем у
аргатробана
IC50=125 наноМолей
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
27
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
28
Применение суперкомпьютеров для
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
29
The 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 возможности
молекулярного моделирования и использования компьютеров
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
30
Scheme of the substrate hydrolysis by
thrombin
Thrombin
АМС
Fluorogenic
substrate
АМС
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
Fluorescent
product (AMC)
31
Программа докинга SOL
PHENOTYPE
GENOTYPE
Эволюция популяции особей
0  ai  1
Особь – положение лиганда в активном центре белка
a1
3 genes for rotations as a whole
a2
a3
4 genes for inner
rotations
a4
OH
N
a5
a6
N
a7
a8
a9
3 genes for translations as a whole
C
R
O
M
O
S
O
M
E
a10
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
32
Modified Genetic Algorithm
selection
Generation N
Mating
pool
crossover
Generation NEXT
crossover
в Mating Pool выбираются
особи с наилучшей энергией
связывания
Transfer
M
U
T
A
T
I
O
N
S
C
R
O
S
S
O
V
E
R
Direct
transfer
Direct transfer of elite
elite
02.12.2008
elite
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
33
Surface Generalized Born
Formulation:
G
pol
1 1
1 

   
2   in  out  i , j
qi q j
 2

rij2
 r    exp  
i j
 c i j
 ij






1
2
1 1
1  q

 i    
2   in  out  G
2
i
self
i
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
34
Surface Generalized Born
Formulation
 r n  
I n    n dS 
S r

self
i
G
02.12.2008
1
n 3
,n  4

1

1 

 A0   An I n 
  
n 4

  in  out 
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
35
Self-polarization energies: rigorous PCM vs S-GB
HIV integrase catalytic domain (2374 atoms). Correlation
coefficient is 0.999707. Maximal deviation is 1.90 kcal/mol. RMS is
0.319 kcal/mol.
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
Gself, calculated by S-GB (kcal/mol)
0
-10
-20
-30
-40
-50
-60
-70
Gself, calculated by PCM (kcal/mol)
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
36
Inhibitor HC-019s-IOC
concentration:
0,16
0
2.5 nM
25 nM
100
inhibition, %
0,20
0,12
Hydrolysis
D450 nM, optic units
Присутствие ингибитора замедляетс
скорость гидролиза хромогенного
субстрата тромбином
0,08
0,04
80
60
IC50=130 nM
40
20
0
0
4
8
12
16
0
Time, min
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
500
1000
1500
2000
[HC-018s-IOC], nM
37
Коррекция гемодилюционной гиперкоагуляции путем
введения в ПЗР низкомолекулярного ингибитора тромбина
НС-025s-IOC
1
350
300
ЭТП (60'), %
250
Концентрация
низкомолекулярного
ингибитора тромбина в
физиологическом растворе:
200
1–0
150
2
100
2 – 0.25 мкМ
3 – 0.5 мкМ
50
3
4
0
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4 – 1.0 мкМ
4.0
Степень разбавления плазмы, раз
02.12.2008
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
38
Изменение ЭТП, в % от исходного
Изменение ЭТП в плазме крыс после кровопотери и
переливания им стандартного физиологического раствора
или раствора с добавлением ингибитора тромбина
Время после
переливания:
40
2 мин
10 мин
30 мин
60 мин
30
20
10
0
-10
-20
-30
02.12.2008
NaCl
NaCl + ингибитор 19s
Владимир Борисович Сулимов, НИВЦ МГУ
39