Automatische Auswertung beschleunigt die Suche nach neuen Wirkstoff

Die Suche nach neuen Wirkstoffen gegen ein Krankheitsbild gleicht im ersten Schritt dem Aufknacken eines Hochsicherheitsschlosses: Der Wirkstoff muss wie ein Schlüssel in das Zielmolekül hineinpassen. Das Zielmolekül ist dabei ein Protein (Eiweißmolekül), das im Organismus eine bestimmte Funktion erfüllt. Mit dem passenden Wirkstoff lässt sich beeinflussen, ob und wie gut es diese Funktion ausüben kann. So lässt sich im Krankheitsfall mit dem geeigneten Wirkstoff eine aus den Fugen geratene Funktion korrigieren. Allerdings muss man den richtigen Wirkstoff zunächst identifizieren. Und diese Suche kann sehr langwierig sein: Bildlich gesprochen gibt es unendlich viele Schlüssel, und es kostet Zeit, sie alle auszuprobieren. Ein effizienter Panzerknacker sucht daher nicht lange in einem Berg von Schlüsseln herum, sondern tastet Zacken um Zacken des Schlosses ab, bis er die richtige Arretierung einstellen kann. Ein ähnliches Verfahren hat sich mit dem Fragmentscreening auch in der Strukturbiologie etabliert: Um rascher den passenden „Schlüsselrohling“ zu finden, setzt man ihn aus einzelnen „Fragmenten“ zusammen. Dafür testet man Hunderte von sehr kleinen Molekülen (Fragmente) darauf, ob sie an das Zielprotein andocken. Aus den passenden Fragmenten wird dann die „Leitstruktur“ für den Wirkstoff zusammengesetzt.

Hochautomatisiert und stark nachgefragt: Die MX-Beamlines an BESSY II

An den MX-Beamlines von BESSY II läuft dieses Verfahren bereits seit drei Jahren hochautomatisiert und ermöglicht einen großen Durchsatz von Proben. Die MX-Beamlines sind in Deutschland mit bisher über 2000 bestimmten Proteinstrukturen mit Abstand am produktivsten, sie sind stark überbucht und die Nachfrage kommt dabei sowohl aus der Grundlagenforschung als auch von Nutzergruppen aus der Industrie.

Neues Expertensystem automatisiert auch die Auswertung

Nun ist es im Rahmen eines Verbundforschungsprojekts zwischen der Philipps-Universität Marburg und dem HZB gelungen, diese Automatisierung noch einen Schritt weiter zu führen: „Mit dem Fragmentscreening können wir Hunderte von Proben durchmessen, sodass die Auswertung von Hand eigentlich nicht mehr sinnvoll machbar ist“, sagt Dr. Manfred Weiss, der am HZB das MX-Team leitet. Mit der Gruppe des Kooperationspartners Prof. Dr. Gerhard Klebe, Uni Marburg, entwickelten beide Teams ein Computerprogramm (Expertensystem), in das die Expertise der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler eingeflossen ist. Dieses Expertensystem wertet die Rohdaten einer Röntgenstrukturanalyse mit einer Kaskade von hintereinandergeschalteten Auswerteroutinen aus und identifiziert diejenigen Fragmente, die an das Protein anbinden. Dabei stellte die Gruppe um Klebe die Protein-Kristalle und eine ganze Bibliothek unterschiedlicher Fragmentmoleküle zur Verfügung.

Verfeinerung identifiziert zusätzliche Kandidaten

Insgesamt testeten die Kooperationspartner mit dem neu konzipierten Expertensystem 364 Kristalle aus einem bestimmten Protein, die mit unterschiedlichen Fragmentmolekülen getränkt waren. Dabei ist das Expertensystem auch in der Lage, die Strukturanalysen zu verfeinern: „Ohne die Verfeinerung fällt ein Teil der geeigneten Fragmente durchs Raster“, erklärt Weiss. „So hatten wir im ersten Durchgang nur etwa 50 Kandidaten identifiziert, die Verfeinerung hat dann zusätzlich weitere 32 Kandidaten aufgezeigt.“ Die Arbeit zeigt, dass das neue Expertensystem präzise Aussagen ermöglicht, welche Fragmente als Bestandteile der gesuchten Leitstruktur infrage kommen. Dadurch kann sich die Suche nach Wirkstoffen beschleunigen.

Anmerkung: Die Kooperation wird als Verbundforschungsprojekt im Rahmen der Fördermaßnahme „Erforschung Kondensierter Materie an Großgeräten“ (2016-2019) durch das BMBF gefördert. Am Ende des Projekts werden alle Nutzer der MX-Beamlines auch auf die Bibliothek an Fragmentmolekülen sowie das Expertensystem zugreifen können.

Zur Publikation: High-Throughput Crystallography: Reliable and Efficient Identification of Fragment Hits, Structure, (2016) DOI: 10.1016/j.str.2016.06.010

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