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De la Chimiothèque au Criblage Virtuel Institut de Chimie Organique et Analytique, UMR CNRS 6005, Université d’Orléans BP 6759, 45067 ORLEANS Cedex 2, France. [email protected] http://www.univ-orleans.fr/icoa/ Aurélien Monge, Alban Arrault, Christophe Marot et Luc Morin-Allory CASCIMODOT
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De la Chimiothèque au Criblage Virtuel
Institut de Chimie Organique et Analytique, UMR CNRS 6005,Université d’Orléans BP 6759, 45067 ORLEANS Cedex 2, France.
[email protected]://www.univ-orleans.fr/icoa/
Aurélien Monge, Alban Arrault, Christophe Marot et Luc Morin-Allory
CASCIMODOT
La recherche pharmaceutique
Sélection de composés par diversité
Le logiciel ScreeningAssistant
Le criblage virtuel
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel Plan
Analyse de chimiothèques
De la 2D à la 3D
Chimiothèques et espaces chimiques
La recherche pharmaceutique
La recherche pharmaceutique
Au fil des années, le processus de découverte de nouveaux médicaments s’est complexifié, notamment parce que les critères d’acceptation d’un nouveau médicament sont devenus de plus en plus drastiques.
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel
La recherche pharmaceutique
Cela se traduit par une augmentation du coût et de la durée de la mise au point d’un médicament :
L’optimisation de toutes les étapes du développement des médicaments est la seule solution pour diminuer les coûts et le temps de la création de nouveaux médicaments.
o 15 ans
o de 600 millions à 1,3 milliard d’euros
chemoinformatique
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel
Le criblage virtuel
Le criblage virtuel
On distingue deux types de criblages :
o Le criblage virtuel
o Le criblage réel à haut débit
Le criblage virtuel est réalisé in-silico. Il permet de réaliser de manière rapide et à moindre coût des prédictions de l’activité des molécules.
Le criblage réel permet quand à lui de tester rapidement in-vitrol’activité de composés biologiques. On est cependant limité par le nombre de composés qu’il est possible de tester en un temps raisonnable et par le coût des tests.
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Le criblage virtuel
• QSAR (Quantitative Structure-activity Relationships)
Apprentissage(PLS, SVM, NN…)
ModéleListe de molécules avec leurs activités biologiques
Tests Virtuels
Méthodes basées sur le ligand
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Le criblage virtuel
• CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis)
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Le criblage virtuel
• Pharmacophores
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Le criblage virtuel
• DockingMéthode basée sur la cible
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Le criblage virtuel
Notre laboratoire utilise principalement le docking comme technique de criblage virtuel. Le but est de trouver de nouveaux inhibiteurs pour les cibles COX-2 (anti-inflammatoire) et PPAR (diabète, obésité…).
Pour chaque criblage, un grand nombre de molécules sont testées. En utilisant un PC haut de gamme, il faudrait 6 mois pour réaliser un criblage.
Il a donc été nécessaire de mettre en place un système permettant de distribuer les calculs. Un criblage par docking correspond à des centaines de milliers de calculs durant chacun environ 30 secs. Cela se prête bien àla distribution.
Ce travail a été réalisé par un stagiaire d’IUT d’informatique (Clément Didier)
De la Chimiothèque
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Le criblage virtuel
FlexX
Interface graphique serveur
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Le criblage virtuelDe la Chimiothèque
au Criblage Virtuel
Lancement d’un job
Le criblage virtuel
Une aide au traitement des résultats obtenus a également étéimplémentée :
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Le programme est capable de trier en fonction de leur score 30 000 000 de conformations.
L’opération dure quelques heures, occupe 1,5 Go de mémoire vive, et génère 40 Go de fichiers.
Le criblage virtuel
Le système se compose de 8 PCs AMD 64 (3800+) sous Linux.
Ce nombre de 8 PCs est dû non pas au coût matériel, mais au coût logiciel. Le logiciel de docking FlexX est disponible sous forme d’une licence annuelle par poste.
Le système mis en place fonctionne, et permet au modélisateur de gérer et surveiller le docking sur les PCs du réseau.
L’interface d’aide au traitement de résultats a permis de gagner du temps sur les première étape d’analyses qui consistent à traiter des millions de résultats.
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Chimiothèques et espaces chimiques
Chimiothèques et espaces chimiques
Idéalement il faudrait réaliser les tests de criblage sur l’ensemble des molécules synthétisables pouvant être des médicaments : entre 1020
et 1024 [1].
Comment sont choisies les molécules testées lors des criblages ?
1 - Ertl, P. J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2003, 43, 374-380.
A raison de 30 secs de calculs par molécules il nous faudrait ~ 1016
années pour faire un criblage sur toutes les molécules possibles…
On ne va donc pas tester toutes les molécules possibles.
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au Criblage Virtuel
GlobalCombinaison de
toutes les chimiothèques
réelles existantes
< 80 millions
VirtuelTous les composés
synthétisables
> 10 60
TangibleFacile à synthétiser
ou à obtenir
> 10 20
RéelComposés d’un
organisme
< 10 millions
Hann, M. M.; Oprea, T. I. Curr. Opin. Chem. Biol. 2004, 8, 255-263.
Chimiothèques et espaces chimiquesDe la Chimiothèque
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Définitions d’espaces chimiques
Chimiothèques et espaces chimiques
• Chimiothèque réelle
La chimiothèque de l’institut regroupe 3 700 molécules.
La chimiothèque nationale du CNRS référence près de 30 000 composés,
dont ceux de l’ICOA.
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Les chimiothèques de l’ICOA
Chimiothèques et espaces chimiques
• Chimiothèque virtuelle
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Chimiothèques et espaces chimiques
Chimiothèque virtuelle de 5 millions de références provenant de 38 fournisseurs.
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Le logiciel ScreeningAssistant
Les logiciels existants pour la gestion de chimiothèques sont mal adaptés et très couteux.
Le logiciel ScreeningAssistant
Nous avons donc développé notre propre logiciel : ScreeningAssistant[1].
Ce logiciel est disponible gratuitement sous licence GPL. Il estprogrammé en Java et utilise une base MySQL.
1 - http://screenassistant.sourceforge.net/
Cela handicape les laboratoires publics et les petites entreprises.
Cela vient en partie du fait que, contrairement à la bioinformatique, les initiatives de développements Open Source en chemoinformatique sont peu nombreuses, mal organisées et peu abouties (pas d’interface graphique).
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« The program looks very nice, and would be (to my knowledge) the first open source [GUI] program in the field of QSAR. »Egon Willighagen, auteur du Chemistry Development Kit.
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel Le logiciel ScreeningAssistant
Les fonctionnalités du logiciel sont les suivantes :
o Compilation des chimiothèques de différents fournisseurs avec prise en charge automatique des doublons.
o Filtration des composés par leurs propriétés physicochimiques.
o Filtration des composés en fonction de leurs propriétés « drug-like » et « lead-like ».
o Analyses graphiques des bases.
o Suppression des composés pouvant générer des faux-positifs lors des tests biochimiques.
o Suppression des composés potentiellement mutagènes (dans la prochaine version).
o Sélection de composés par diversité.
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel Le logiciel ScreeningAssistant
Toutes ces représentations correspondent à la même molécule !!!!!!
Détection de doublons
ScreeningAssistant utilise le code unique InChI (http://www.iupac.org/inchi/).
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel Le logiciel ScreeningAssistant
La « règle des 5 » de Lipinski est devenu un standard pour caractériser l’aspect « drug-like » d’une molécule (voie orale).
Cependant cette règle a l’inconvénient d’être basée sur des cut-off.
Nous avons mis au point un score drug-like et un score lead-like. Ce score établit des pénalités progressives pour 8 propriétés. (HBA, HBD, liaisons rotables, X, cycles, taille max de cycle, MW et logP) [1].
Les critères pour définir un « lead » sont plus drastiques.
• Notion de composés « drug-like » et « lead-like »
1 - Monge, A.; Arrault, A.; Marot, C.; Morin-Allory, L. Mol. Divers. 2006, in press.
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Similarité avec les médicaments existants
Le logiciel ScreeningAssistant
Les structures privilégiées
Sous-structures de taille importante que l’on retrouve dans de nombreux ligands de cibles biologiques différentes.
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au Criblage Virtuel Le logiciel ScreeningAssistant
• Ils peuvent se séparer en trois catégories [1] :
o Les fonctions réactives : forment des liaisons covalentes.
o Les « warheads » : forment des liaisons non-covalentes.
1 - Rishton, G.M. DDT, 2003, 8, 86-96
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Identification et suppression de « faux-positifs » potentiels
Le logiciel ScreeningAssistant
o Les « promiscuous aggregating inhibitors » [1] :
1 - McGovern, S.L.; Caselli, E.; Grigorieff, N.; Shoichet B.K. J. Med. Chem. 2002, 45, 1712-1722.
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel Le logiciel ScreeningAssistant
Exemples de toxicophores.
Kazius, J.; McGuire, R.; Bursi, R. J. Med. Chem. 2005, 48, 312-320.
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Les composés potentiellement mutagènes (prochaine version)
Le logiciel ScreeningAssistant
Sélection de composés par diversité
• Qu’est-ce que la diversité ?
Sélection de composés par diversité
En chimie médicinale, il est posé comme principe que, d’une manière générale, les molécules ayant des structures voisines ont une activitébiologique proche.
En se basant sur ce principe, on favorisera le criblage de composés avec des structures suffisamment différentes. Ceci dans le but d’isoler plusieurs familles d’intérêts.
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La diversité
Squelette
Exemple de fragments moléculaires
Valdecoxib
A : atome quelconque (sauf H)--- : liaison quelconque
Sélection de composés par diversité
• Sur quels critères (descripteurs) ?
Nous avons fait le choix de combiner deux notions pour évaluer la diversité :
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• Comment la mesurer ?
La méthode que nous utilisons est basée sur le clustering.
Sélection de composés par diversité
Pour mesurer la diversité d’un ensemble, nous comptons le nombre de clusters présents.
molécule
cluster
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• Comment la visualiser ?
Exemple de la représentation de la diversité de notre base
Sélection de composés par diversité
56 descripteurs (54 sous-structures, la masse et le logP) sont projetés sur 2 axes.
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• Sélection de composés pour tests à hauts-débits
On choisi le même pourcentage de molécules dans chaque framework. Au sein de chaque framework, on choisi les molécules qui apportent le plus de diversité aux molécules déjà sélectionnées. La diversité est évaluée en utilisant des fingerprints.
Sélection de composés par diversité
Dans un premier temps les composés sont groupés par framework.
Nous avons mis au point un algorithme pour sélectionner un nombre important de composés.
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Exemples
Sélection de composés par diversitéDe la Chimiothèque
au Criblage Virtuel
Contrôle visuel de la sélection :
Le graphe de droite semble identique à celui de gauche : il n’y a pas à priori d’erreur flagrante dans la sélection.
Les molécules commerciales filtrées.
(1 million)
Sélection par diversité.
(500 000)
• Sélection de composés pour mise en plaque
Pour la mise en plaques de la chimiothèque ICOA, nous avons cherché à concentrer la diversité sur quelques plaques. La première plaque doit être la plus diverse, la deuxième plaque doit compléter au mieux la première plaque en terme de diversité.
Nous avons évalué les performances de différents algorithmes.
Sélection de composés par diversitéDe la Chimiothèque
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5 plaques (24 % des composés) nous permettent d’obtenir 83 % de la diversité totale de la chimiothèque ICOA.
Evolution de la diversité en fonction du nombre de plaques sélectionnées
Sélection de composés par diversitéDe la Chimiothèque
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Sélection de composés par diversité
Visualisation de la diversité de la sélection
En rouge les molécules sélectionnées, en violet celles non sélectionnées.
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Analyse de chimiothèques
Analyse de chimiothèquesDe la Chimiothèque
au Criblage Virtuel
Druglikeness
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Diversité basée sur les fingerprints
Nous avons utilisés quatre fingerprints différents dans notre étude
•SSKey-3DS (JOELib) : fragments et 3 descripteurs
•MACCS (MOE) : principalement des fragments
•TGD (MOE) : distances topologiques entre paires de pharmacophores
•TGT (MOE) : idem TGD mais pour des triangles pharmacophoriques
Analyse de chimiothèques
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel Analyse de chimiothèques
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel
Frameworks, scaffolds et chaînes latérales
ONCH3
SNH2
O
O
ON
SNH2
O
O
Valdecoxib ScaffoldFramework Side chain
Analyse de chimiothèques
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel Analyse de chimiothèques
De la 2D à la 3D
De la 2D à la 3D
Par défaut notre logiciel stocke les structures 2D des composés.
Si ces structures peuvent suffire pour des criblages QSAR, les criblages par pharmacophores, CoMFA, et par certains logicels dedocking necessitent de disposer des conformations de ces composés.
Il nous faut donc générer ces conformations pour les composés de notre base.
Une molécule peut avoir plusieurs centaines de conformations. Générer les conformations de plusieurs millions de molécules pose des problèmes d’espace de stockage et de temps de calcul.
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel
Nous avons choisis d’implémenter une génération de conformations de manière distribuée dans ScreeningAssistant.
Le logiciel Omega offre la possibilité d’utiliser PVM sous Linux pour distribuer les calculs.
Cette solution a deux désavantages :
• elle est limitée aux systèmes Linux.
• elle nécessite la mise en place de PVM, ce qui n’est pas forcément à la porté d’un chimiste médicinal.
Pour simplifier le processus d’installation pour l’utilisateur, la distribution des calculs pour la génération de conformations a étéimplémentée directement dans ScreeningAssistant.
Pour limiter les problèmes de stockage les structures seront stockées de manière compressée dans MySQL.
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel De la 2D à la 3D
ScreeningAssistant (Server)
Serveur MySQL
ScreeningAssistant Clients
Les conformères sont générés sur chaque client avec Omega. Un client peu facilement être ajouté au système en spécifiant l’adresse IP du serveur.
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel De la 2D à la 3D
De la Chimiothèque
au Criblage Virtuel
Le serveur est intégré à ScreeningAssistant.
Pour les PC clients, seule une petite fenêtre graphique a besoin d’être lancée.
La priorité du calcul peut facilement être modifiée via les interfaces graphiques sur le serveur et sur les clients.
Evidemment si une priorité est spécifiée sur le client, elle prend le pas sur celle spécifiée par la serveur.
De la 2D à la 3D
La base MySQL de ScreeningAssistant a été exploitée pour la gestion de la distribution des calculs. Chaque structure a 3 états :
Le serveur génère des groupes de structures au fur et à mesure des besoins des clients. Il prendra d’abord les structures non traitées, puis celles en cours de traitement, de la plus ancienne à la plus récente.
Bonne tolérance aux pannes.
Structure
Conformations
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au Criblage Virtuel De la 2D à la 3D
Conclusion
Le logiciel ScreeningAssistant permet de gérer les chimiothèques, et de sélectionner des composés pour des tests de criblages. Ce logiciel est utilisé pour gérer les 5 millions de références de notre chimiothèque virtuelle.
Ce logiciel intègre des scores « drug-like » et « lead-like » basés sur des limites progressives. Il permet d’identifier d’éventuels faux positifs, et de sélectionner les composés par diversité.
Nous avons en tête encore un certain nombre d’améliorations àapporter à ScreeningAssistant. D’autres personnes sont aussi intéressées par l’ajout de nouvelles fonctionnalités. Le fait que le programme soit sous licence GPL devrait permettre de favoriser son développement par d’autres développeurs.
ConclusionDe la Chimiothèque
au Criblage Virtuel
RemerciemmentsDe la Chimiothèque
au Criblage Virtuel
Toute l’équipe du laboratoire de modélisation moléculaire et de chimiométrie de l’ICOA :
Luc Morin-Allory
Christophe Marot
Alban Arrault
Maryline Bourotte
Laurent Robin
