Vorhersage der Komplex-Lebensdauer

Open access: Computermethode für die Wirkstoffforschung

WissenschaftlerInnen am Heidelberger Institut für Theoretische Studien gGmbH (HITS) haben tauRAMD entwickelt, ein rechnerisches Werkzeug, das aus Kurzsimulationen die Verweildauer von Medikamenten im Zielmolekül prognostiziert. Sie veröffentlichen ihre Methode im Journal of Chemical Theory and Computation, das die Publikation auf die Titelseite der Juli-Ausgabe setzte. Die Software ist kostenfrei erhältlich.

Das Titelbild des Journal of Chemical Theory and Computation, Ausgabe Juli 2018. (Bild: Daria Kokh, HITS / courtesy of: JCTC) © Bild: Daria Kokh, HITS (courtesy of: JCTC)

Zum Design eines Medikaments gehört u.a., eine gewünschte Wirkungsdauer zu erreichen. Der Weg dahin ist in der Regel ein komplizierter und teurer Trial-and-Error-Prozess, der von einer Mischung aus fachlicher Intuition und Zufall geleitet wird. Einer der Parameter, der die Wirksamkeit eines Medikaments beeinflusst, ist die Lebensdauer des Komplexes aus dem Medikament und demjenigen Zielprotein, dessen Funktion verändert werden soll.

Im Rahmen des Projekts Kinetics for Drug Discovery (K4DD), das von der EU/EFPIA Innovative Medicines Initiative Joint Undertaking unterstützt wird, entwickelten HITS-Forscher der Gruppe Molecular and Cellular Modeling (MCM) eine rechnerisch effiziente und einfach anzuwendende Methode zur Vorhersage der relativen Lebensdauer von Komplexen eines Zielproteins mit verschiedenen Wirkstoffkandidaten. Sie demonstrierten die hohe Vorhersagekraft des Berechnungsansatzes anhand experimenteller Daten, die von Mitarbeitern der Merck KGaA (Darmstadt), Sanofi-Aventis Deutschland (Frankfurt am Main) und Sanofi R&D (Vitry-sur-Seine, Frankreich) gemessen wurden.

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Die Methode tauRAMD (residence time, tau, estimation using Random Acceleration Molecular Dynamics simulations) ist in einer Open-Access-Publikation (https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jctc.8b00230) beschrieben, und die Software ist frei verfügbar (https://www.h-its.org/downloads/ramd/).

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