Optibrium, ein führender Entwickler von Software und KI-Lösungen für molekulares Design, kündigte heute ein neues QuanSA™-Plugin für PyMOL an, das eine intuitive grafische Benutzeroberfläche (GUI) für seine ligandenbasierte Methode zur Vorhersage der Bindungsaffinität bereitstellt, die Teil der 3D-Molekülmodellierungsplattform BioPharmics des Unternehmens ist. Die neue Schnittstelle erleichtert Chemikern den Zugriff auf genaue Affinitätsvorhersagen, die als Leitfaden für die Entwicklung wirksamer Verbindungen dienen, und reduziert den Synthese- und Testaufwand bei der Leitstrukturoptimierung.
Ein Beispiel für die visuelle Ausgabe des neuen QuanSA PyMOL-Plugins. m32 ist etwa 50-mal wirksamer als das strukturell ähnliche m01, obwohl es nahezu identische Wasserstoffbrückenbindungsmuster aufweist (rote und blaue Zapfen). Der Unterschied wird durch zusätzliche sterische Beiträge erklärt, die durch die durch die schwarzen Pfeile hervorgehobenen Oberflächenbereiche angezeigt werden. Bildquelle: Optibrium Ltd.
QuanSA (Quantitative Surface-Field Analysis) wurde ursprünglich als Befehlszeilentool für erfahrene Computeranwender entwickelt und ist nun als neues PyMOL-Plugin für die breitere Chemie-Community zugänglich. Die klaren Visualisierungen des Plugins identifizieren die wichtigsten Wechselwirkungen, die die molekulare Affinität steuern, und liefern wichtige Erkenntnisse, die es Benutzern ermöglichen, die Wirksamkeit ihrer Moleküle zu optimieren.
QuanSA ist eine differenzierte und validierte Methode, die die Affinität eines potenziellen Arzneimittelmoleküls zu seinem biologischen Ziel vorhersagt. Sein physikalisch motivierter maschineller Lernansatz modelliert explizit die Faktoren, die die molekulare Erkennung und Bindung steuern. Dies liefert eine Genauigkeit, die mit führenden simulationsbasierten Methoden wie der Störung freier Energie (FEP) vergleichbar ist, jedoch zu einem Bruchteil der Rechenkosten und ohne dass eine Proteinstruktur erforderlich ist. QuanSA ermöglicht die Verfügbarkeit genauer Affinitätsvorhersagen viel früher in einem Projekt und macht diese Vorhersagen auf viel mehr Verbindungen und ein breiteres Spektrum an Zielen anwendbar.
Das QuanSA-Plugin folgt der kürzlichen Einführung einer PyMOL-Schnittstelle für Surflex-Dock, der molekularen Docking-Methode von Optibrium, und spiegelt die laufenden Bemühungen des Unternehmens wider, anspruchsvolle 3D-Modellierungsmethoden zugänglicher zu machen. Die Befehlszeilenschnittstelle wird für erfahrene Benutzer und umfangreiche Screening-Anwendungen weiterhin vollständig unterstützt.
Die frühe Arzneimittelentwicklung beruht auf genauen Vorhersagen der Bindungsaffinität. QuanSA liefert nachweislich eine Genauigkeit, die den fortschrittlichsten simulationsbasierten Methoden entspricht, jedoch zu einem Bruchteil der Rechenkosten und selbst dann, wenn keine Proteinstruktur verfügbar ist. Es ist ein wichtiger Schritt, diese Fähigkeit über eine intuitive, visuelle Schnittstelle der breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft zugänglich zu machen. Je umfassender diese Vorhersagen angewendet werden können, desto größer ist der Einfluss, den sie auf die Arzneimittelentwicklung haben können.“
Ann Cleves, VP of Application Science, BioPharmics Division, Optibrium
Matthew Segall, Chief Executive Officer von Optibrium, fügte hinzu: „Zu verstehen, warum ein Molekül an ein Ziel bindet und nicht nur, wie stark, ist für die Lead-Optimierung von großem Wert. Mit dem neuen PyMOL-Plugin können Teams jetzt neben den bewährten Vorhersagen von QuanSA die wichtigsten Interaktionen visualisieren, die die Affinität vorantreiben, und erhalten so Einblicke, um bessere und sicherere Designentscheidungen zu treffen. Das Ergebnis ist ein fundierterer und effizienterer Weg zu einem präklinischen Kandidaten.“
Das QuanSA-Plugin für PyMOL steht BioPharmics-Lizenzinhabern ohne zusätzliche Kosten zur Verfügung.
Quellen:
