dc.contributor.author
Murgueitio, Manuela S.
dc.date.accessioned
2018-06-08T00:11:58Z
dc.date.available
2013-11-13T09:21:37.965Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/11602
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-15800
dc.description.abstract
Toll-like receptors (TLRs) play a pivotal role in the onset of innate immunity
against invading microbial. Recently, they have been identified as potential
drug-targets due to their role in the advent of various severe clinical
conditions such as cancer, rheumatoid arthritis and pathogen sepsis. The main
goal of this work was to discover small molecule TLR2 antagonists by virtual
screening and molecular modeling. For this purpose, we developed and performed
a combined structure- and ligand-based virtual screening workflow. In the
structure-based part of the study, we first identified a putative small
molecule binding site of which we then calculated molecular interaction fields
(MIFs). These were used to identify key interactions necessary for ligand
binding that were later transferred into 3D pharmacophores. Subsequently, the
generated models were employed to perform virtual screening of a commercial
library comprising about 3 million compounds. Through consecutive docking and
visual inspection the generated virtual hits were prioritized and compounds
selected for biological validation. This led to one out of ten biologically
active TLR2 antagonists. In the ligand-based part of the study, a two-stepped
shape- and feature-based search was performed. The first screening was
performed using two known TLR2 agonists and one TLR2 signaling inhibitor with
unknown target protein as query structures to search the compound collection
provided by the NCI. In the second search, the two TLR2 agonists were employed
as query structures. Furthermore, one TLR2 signaling inhibitor and the two
most promising hits from the first virtual screening were included as query
structures. Virtual screening steps were followed by experimental validation
of the selected compounds. In total, nine TLR2 antagonists were identified by
ligand-based virtual screening. Overall, 75 compounds were selected through
virtual screening and biologically tested in an NF-κB reporter assay. In
total, ten compounds showed antagonistic activity in this assay and were
further characterized with regard to their effect on cytokine production in
human monocytes. All compounds showed IC50 values in the micromolar range,
three of them in the low micromolar range (<5 µM). In addition, four TLR2
agonists could be identified. In a next step, the binding modes of the
discovered TLR2 modulators were elucidated by docking studies. Furthermore, we
analyzed a series of TLR2 antagonists that were published during the course of
this study. The binding mode of a series of benzotropolone derivatives could
consistently be determined by docking. In the last part of our study, we
integrated these compounds and the antagonists discovered in our study into a
3D pharmacophore model collection including all currently available
information on TLR2 antagonism. The models were optimized and validated and
can now be used to discover further TLR2 antagonists through virtual
screening.
de
dc.description.abstract
Toll-like Rezeptoren (TLRs) spielen eine entscheidende Rolle bei der
Aktivierung der angeborenen Immunantwort gegenüber mikrobiellen
Krankheitserregern. Aufgrund ihrer Rolle bei der Enstehung verschiedener
Krankheiten wie Krebs, rheumatoider Arthritis und Sepsis sind TLRs kürzlich
als Target für die Arzneistoffentwicklung etabliert worden. Dementsprechend
war das Hauptziel dieser Arbeit die Entdeckung von TLR2 Antagonisten durch
virtuelles Screening und Molecular Modelling. Zu diesem Zweck wurde ein
kombiniertes struktur- und liganden-basiertes virtuelles Screening
durchgeführt. Im strukturbasierten Teil der Studie wurde als erstes eine
putative Bindestelle für kleine Moleküle identifiziert, von der anschließend
molecular interaction fields (MIFs) berechnet wurden. Hierdurch konnten für
die Bindung von Liganden notwendige Interaktionen erkannt und mittels 3D
Pharmakophoren modelliert werden. Im anschließenden Schritt wurde ein
virtuelles Screening einer Datenbank mit ca. 3 Millionen kommerziell
verfügbaren Verbindungen durchgeführt. Virtuelle Hits wurden durch Protein-
Liganden-Docking und visuelle Inspektion priorisiert und zehn Moleküle für die
biologische Testung ausgewählt. Dies führte zu einem bisher unbekannten,
biologisch aktiven TLR2 Antagonisten. Im ligandenbasierten Teil der Studie
wurde ein zweistufiges virtuelles Screening durch sterische Überlagerung
durchgeführt. Im ersten Teil wurden zwei bekannte TLR2 Agonisten und ein
Inhibitor der von TLR2 induzierten Signalkaskade als Suchstrukturen verwendet.
Im zweiten Teil wurden neben den beiden bekannten TLR2 Agonisten ein weiterer
Inhibitor der Signalkaskade und die zwei vielversprechendsten Hits aus dem
ersten Teil benutzt. Die durch virtuelles Screening ausgewählten Strukturen
wurden biologisch validiert. Insgesamt führte der ligandenbasierte Teil der
Arbeit zu neun bisher unbekannten, biologisch aktiven TLR2 Antagonisten.
Insgesamt wurden 75 Verbindungen durch virtuelles Screening ausgewählt und
biologisch in einem NF-κB-Reporter-Assay getestet. Zehn davon zeigten
antagonistische Aktivität und wurden daraufhin in Hinblick auf ihre Wirkung
auf die Produktion von Zytokinen in humanen Monozyten untersucht und ihre
IC50-Werte bestimmt. Alle Verbindungen zeigten Aktivität im mikromolaren
Bereich, drei unter 5 µM. Darüber hinaus konnten vier TLR2 Agonisten entdeckt
werden. Daraufhin wurde der Bindungsmodus der identifizierten TLR2 Modulatoren
durch Dockingstudien aufgeklärt. Desweiteren analysierten wir eine Reihe von
TLR2 Antagonisten, die im Verlauf dieser Arbeit anderweitig veröffentlicht
wurden. Der Bindungsmodus einer Reihe von Benzotropolon-Derivanten wurde durch
molekulares Docking bestimmt. Im letzten Teil unserer Studie wurde eine
Sammlung von 3D Pharmakophoren generiert, die die gesamten derzeit verfügbaren
Informationen über TLR2 Antagonisten integriert. Die Modelle können nun dazu
verwendet werden, durch virtuelles Screening weitere TLR2 Antagonisten zu
entdecken.
de
dc.format.extent
VII, 111 S.
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
TLR2 antagonist
dc.subject
virtual screening
dc.subject
Toll-like receptor
dc.subject
drug discovery
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::540 Chemie
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::570 Biowissenschaften; Biologie
dc.title
Targeting the first barrier in immune response: Design of novel TLR2
antagonists and binding mode investigation
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Gerhard Wolber
dc.contributor.furtherReferee
PD Dr. Daniela Schuster
dc.date.accepted
2013-10-28
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000095470-8
dc.title.translated
Modulation der ersten Barriere der Immunantwort: Design von TLR2-Antagonisten
und Untersuchung ihrer Bindemodi
de
refubium.affiliation
Biologie, Chemie, Pharmazie
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000095470
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000014344
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access