Accurate quantifications of protein–ligand binding affinities by means of in silico methods increasingly gain importance in various scientific branches including toxicology and pharmacology. In silico techniques not only are generally less demanding than laboratory experiments regarding time as well as cost, in particular, if binding assays or synthesis protocols need to be developed in advance. At times, they also provide the only access to risk assessments on novel chemical compounds arising from biotic or abiotic degradation of anthropogenic substances. However, despite the continuous technological and algorithmic progress over the past decades, binding free energy estimations through molecular dynamics simulations still pose an enormous computational challenge owed to the mathematical complexity of solvated macromolecular systems often consisting of hundreds of thousands of atoms. The goals of this thesis can roughly be divided into two categories dealing with different aspects of host–guest binding quantification. On the one side algorithmic strategies for a comprehensive exploration and decomposition of conformational space in conjunction with an automated selection of representative molecular geometries and binding poses have been elaborated providing initial structures for free energy calculations. In light of the dreaded trapping problem typically associated with molecular dynamics simulations, the focus was laid on a particularly systematic generation of representatives covering a broad range of physically accessible molecular conformations and interaction modes. On the other side and ensuing from these input geometries, binding affinity models based on the linear interaction energy (LIE) method have been developed for a couple of (bio)molecular systems. The applications included a successful prediction of the liquid- chromatographic elution order as well as retention times of highly similar hexabromocyclododecane (HBCD) stereoisomers, a novel empirical LIE–QSAR hybrid binding affinity model related to the human estrogen receptor α (ERα), and, finally, the (eco)toxicological prioritization of transformation products originating from the antibiotic sulfamethoxazole with respect to their binding affinities to the bacterial enzyme dihydropteroate synthase. Altogether, a fully automated approach to binding mode and affinity estimation has been presented that is content with an arbitrary geometry of a small molecule under observation and a spatial vector specifying the binding site of a potential target molecule. According to our studies, it is superior to conventional docking and thermodynamic average methods and primarily suggesting binding free energy calculation on the basis of several heavily distinct complex geometries. Both chromatographic retention times of HBCD and binding affinities to ERα yielded squared coefficients of correlation with experimental results significantly higher than 0.8. Approximately 85 % (100 %) of predicted receptor–ligand binding modes deviated less than 1.53 Å (2.05 Å) from available crystallographic structures.
IInsbesondere für die toxikologische Risikobewertung und den pharmakologischen Wirkstoffentwurf gewinnt die rechnergestützte Vorhersage exakter Bindungsaffinitäten für Protein–Ligand-Systeme nach wie vor zunehmend an Bedeutung. Der Einsatz sogenannter in silico-Methoden schont nicht nur zeitliche wie finanzielle Ressourcen, sondern bietet zudem oft die einzige Möglichkeit zur Bewertung neuartiger Substanzen, die beispielsweise aus der Metabolisierung anthropogener Chemikalien hervorgegangen sind. Dem kontinuierlichen technologischen wie algorithmischen Fortschritt der vergangenen Jahrzehnte zum Trotz stellt die Bestimmung freier Bindungsenergien mithilfe moleküldynamischer Berechnungen aufgrund der hohen mathematischen Komplexität biologischer Wirt–Gast-Komplexe eine gewaltige Herausforderung dar. Die Ziele dieser Dissertation lassen sich in zwei Kategorien einteilen. Auf der einen Seite wurden algorithmische Strategien zur weiträumigen Abtastung und Zerlegung des Konformationsraums sowie zur automatisierten Auswahl repräsentativer Konformere bzw. Bindungsmodi entwickelt. Angesichts der für moleküldynamische Simulationen typischen langen Verweilzeit in metastabilen Konformationen lag das Augenmerk auf einer möglichst umfassenden Repräsentation physikalisch zugänglicher Bereiche des Konformationsraums. Ausgehend von diesen Eingangsgeometrien wurden auf der anderen Seite für eine Reihe von (bio)molekularen Systemen empirische Vorhersagemodelle entwickelt, die im Kern auf dem Verfahren der linearen Interaktionsenergie (LIE) beruhen. Dabei handelte es sich hauptsächlich um eine Abschätzung flüssigchromatographischer Retentionszeiten sowie der Elutionsreihenfolge von Stereoisomeren des Flammschutzmittels Hexabromocyclododecan (HBCD) und ein neues Modell der Bindungsaffinität zum humanen Estrogenrezeptor α (ERα) basierend auf einem LIE–QSAR-Hybriden. In einer letzten Anwendung diente eine nichtparametrisierte Abwandlung eines rein physikalischen ERα-Modells zur toxikologischen Priorisierung von Transformationsprodukten des Antibiotikums Sulfamethoxazol im Rahmen einer Risikobewertung bezüglich ihrer Bindungswahrscheinlichkeit an das bakterielle Enzym Dihydropteroat-Synthase. In ihrer Gesamtheit beschreibt diese Dissertation eine neuartige sowie vollständig automatisierte Prozedur zur Bestimmung von Bindungsgeometrien und -affinitäten, die sich mit der räumlichen Angabe der Bindestelle und einer beliebigen Ligandengeometrie begnügt. Im Vergleich mit etablierten Dockingroutinen bzw. thermodynamischen Methoden wurden deutlich verlässlichere Resultate erzielt, was nicht zuletzt den systematischen Raumzerlegungstrategien geschuldet ist. Sowohl bei den Retentionszeiten von HBCD als auch den Bindungsaffinitäten an ERα betrug die quadrierte Korrelation mit Laborwerten mehr als 0,8. Etwa 85 % (100 %) der vorhergesagten Bindingsmodi von Protein–Ligand-Komplexen wichen um weniger als 1,53 Å (2,05 Å) von Kristallstrukturen ab.