Article

1 - CHIMIOTHÈQUES

2 - MÉTHODES DE CRIBLAGE VIRTUEL

3 - QUELLE(S) MÉTHODE(S) UTILISER ?

4 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : PHA1020 v1

Méthodes de criblage in silico de chimiothèques

Auteur(s) : Didier ROGNAN

Date de publication : 10 mars 2014

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RÉSUMÉ

Le criblage virtuel est une approche informatique visant à prédire des propriétés essentielles (biologiques, physicochimiques) de librairies de molécules (chimiothèques). Avec l'essor considérable de données expérimentales publiquement disponibles, cette discipline a enregistré des progrès considérables quant au débit, à la qualité et à la diversité des prédictions possibles. Un inventaire des applications du criblage in silico est donné , tout en gardant une attention particulière à des cas concrets d'utilisation, ainsi qu'aux développements futurs.

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Auteur(s)

  • Didier ROGNAN : Directeur de recherche CNRS - Laboratoire d'Innovation thérapeutique, UMR 7200 CNRS – Université de Strasbourg, LabEx MEDALIS, Illkirch, France

INTRODUCTION

Devant une porte fermée dont on ne possède pas la clé, deux solutions sont possibles : soit on construit patiemment une clé étape par étape, soit on en cherche une dans un sac de clés existantes qui coïncidera avec la serrure de la porte à ouvrir. Cette dernière stratégie du « serrurier d'urgence » résume le principe fondamental du criblage in silico (virtuel) appliqué à la conception de molécules actives. Plutôt que de façonner une molécule idéale dont la synthèse reste à faire, il peut être plus intéressant de simplement sélectionner la ou les molécules existantes répondant au cahier des charges imposé. Initialement dévolue à la prédiction d'interaction protéine-ligand (quelles sont les molécules susceptibles de se lier à une protéine d'intérêt ?), le criblage informatique de chimiothèques a considérablement élargi son champ d'application à la prédiction de toute propriété d'intérêt, non seulement biologique ou pharmacologique mais aussi physico-chimique. Le développement considérable des chimiothèques réelles ou virtuelles confère à cette approche un rapport qualité-prix inégalé pour la priorisation d'un petit nombre de molécules dont les propriétés sont destinées à être validées expérimentalement. Il est en effet inutile et coûteux d'évaluer expérimentalement des millions de molécules si l'outil informatique est capable de sélectionner avec précision la petite centaine de molécules méritant d'être testée. Évidemment, la sélection n'est jamais parfaite et nous en analyserons les raisons. Le criblage virtuel de millions de molécules reste néanmoins accessible à des structures académiques et/ou privées ne possédant pas les ressources financières nécessaires à un criblage expérimental, tel qu'il est systématiquement utilisé par l'industrie pharmaceutique. Son grand mérite reste donc l'exploration d'une très grande diversité chimique à faible coût. Avec un recul d'une dizaine d'années, les différentes méthodes ont également gagné en maturité et leur champ d'application ne cesse s'augmenter.

Tout criblage virtuel repose sur le choix d'une chimiothèque et d'une méthode de criblage adaptée au problème posé. Comme nous le verrons, de multiples combinaisons sont possibles et le choix initial influe directement sur la qualité des résultats obtenus. Dans un second temps sont présentés différents cas concrets d'utilisation illustrant non seulement le potentiel des diverses méthodes mais aussi leurs limites.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-pha1020


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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - KRIER (M.), BRET (G.), ROGNAN (D.) -   Assessing the scaffold diversity of commercially available screening collections.  -  Journal of Chemical Information and Modeling, 46, p. 512-524 (2006).

  • (2) -   *  -  17 oct. 2013 http://www.chemaxon.com/marvin/help/applications/molconvert.html

  • (3) - LAGORCE (D.), MAUPETTI (J.), BAELL (J.), SPERANDIO (O.), TUFFERY (P.), MITEVA (M.A.), GALONS (H.), VILLOUTREIX (B.O.) -   The FAF-Drugs2 server : a multistep engine to prepare electronic chemical compound collections.  -  Bioinformatics, 27, p. 2018-2020 (2011).

  • (4) - LIPINSKI (C.A.), LOMBARDO (F.), DOMINY (B.W.), FEENEY (P.J.) -   Experimental and computational approaches to estimate solubility and permeability in drug discovery and development settings.  -  Advanced Drug Delivery Reviews, 46, p. 3-26 (2001).

  • (5) - SCHNEIDER (G.) -   Virtual screening : an endless staircase.  -  Nature Reviews Drug Discovery, 9, p. 273-276 (2010).

  • ...

1 Outils logiciels

Chimiothèques : se reporter aux tableaux 1, 2, 3 et 4 de [PHA 1 020].

Logiciels généralistes

Discovery Studio : Accelrys, Inc., San Diego, USA

ICM : Molsoft L.L.C., San Diego, USA

Maestro : Schrödinger, New York, USA

MOE : Chemical Computing Group, Montreal, Québec, Canada

Sybyl : Tripos International, St. Louis, USA

Préparation, filtrage de chimiothèques

Corina : Molecular Networks GmbH – Computerchemie, 91052 Erlangen, Germany

LigPrep : Schrödinger, New York, USA

Pipeline Pilot : Accelrys, Inc., San Diego, USA

Screening Assistant http://www.sa2.sourceforge.net/

Recherché de similarité 2D

ISIDA http://infochim.u-strasbg.fr/spip.php?article83

Marvin, JChem : ChemAxon Kft, Budapest, Hungary

Pipeline Pilot : Accelrys, Inc., San Diego, USA

Recherche de similarité 3D

Calalyst : Accelrys, Inc., San Diego, USA

LeadIT: BioSolveIT GmbH, Sankt Augustin, Germany

LigandScout : Inte:Ligand, Vienna, Austria.

Phase : Schrödinger, New York, USA

ROCS : OpenEye Scientific Software, Santa Fe, USA

Torch, Blaze : Cresset, Hertfordshire, United Kingdom

Arrimage moléculaire

AutoDock Vina http://www.vina.scripps.edu/

Glide : Schrödinger, New York, USA

FlexX : BioSolveIT GmbH, Sankt Augustin, Germany

Gold :...

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