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Struktur-Aktivitäts-Beziehungsanalyse (SAR) von Enzyminhibitoren

Die Struktur-Aktivitäts-Beziehungs-Analyse (SAR) ist ein entscheidender Bestandteil der Entwicklung von Enzyminhibitoren und bietet einen wissenschaftlichen Rahmen, um die molekulare Struktur mit der Hemmpotenz, Spezifität und dem mechanistischen Verhalten zu korrelieren. Während computergestütztes Screening, experimentelle Validierung und gerichtete Evolution vielversprechende Kandidaten identifizieren, ist das Verständnis, wie strukturelle Modifikationen die Aktivität beeinflussen, essenziell für eine rationale Optimierung. Bei Creative Enzymes integriert unser SAR-Analyse-Service für Enzyminhibitoren quantitative Daten aus enzymatischen Assays, mechanistischen Studien und computergestütztem Modellieren, um kritische strukturelle Merkmale zu ermitteln. Diese Analyse unterstützt die Leitstrukturoptimierung und leitet chemische Modifikationen an, die Wirksamkeit, Selektivität und Stabilität für therapeutische oder industrielle Anwendungen verbessern.

Verständnis der SAR-Analyse

Die Struktur-Aktivitäts-Beziehungs-Analyse (SAR) stellt eine grundlegende Methodik in der medizinischen Chemie dar, die systematisch untersucht, wie Modifikationen an der chemischen Struktur eines Moleküls dessen biologische Aktivität gegen ein spezifisches Enzymziel beeinflussen.

Die Entwicklung von Enzyminhibitoren folgt einer strukturierten Abfolge: Virtuelles Screening identifiziert potenzielle Treffer, experimentelle Validierung bestätigt die Aktivität, gerichtete Evolution verfeinert die Eigenschaften, und die SAR-Analyse übersetzt diese Erkenntnisse in umsetzbare strukturelle Einsichten.

Structure–Activity Relationship (SAR) analysis of enzyme inhibitorsAbbildung 1. Ein Beispiel für eine Struktur-Aktivitäts-Beziehungs-Studie (SAR) zur Entdeckung neuartiger NEK4-Inhibitoren. (Elsocht et al., 2021)

Die SAR-Analyse versucht, grundlegende Fragen im Inhibitordesign zu beantworten:

  • Welche chemischen Gruppen oder molekularen Gerüste tragen am meisten zur Zielbindung bei?
  • Wie beeinflussen Substitutionen oder Modifikationen die Potenz, Selektivität und Off-Target-Effekte?
  • Welche Strukturelemente bestimmen die Stabilität und Bioverfügbarkeit des Inhibitors?
  • Wie können strukturelle Erkenntnisse die rationale Optimierung zur Erreichung gewünschter pharmakologischer oder industrieller Eigenschaften leiten?

Durch die systematische Verknüpfung der molekularen Struktur mit der beobachteten Aktivität reduziert die SAR-Analyse das Trial-and-Error-Prinzip in der Inhibitorentwicklung, beschleunigt die Leitstrukturoptimierung und erhöht die Wahrscheinlichkeit, Verbindungen mit robuster Wirksamkeit und Spezifität zu erzeugen.

Unser Angebot für die SAR-Analyse

Creative Enzymes bietet eine umfassende SAR-Analyse-Plattform, die experimentelle Daten und computergestützte Werkzeuge integriert, um das rationale Design von Inhibitoren zu unterstützen. Unser Service umfasst:

  • Integration von experimentellen und computergestützten Daten: Kombination von IC50-, Ki-, kinetischen Parametern, Bindungsaffinitäten und mechanistischen Erkenntnissen mit molekularem Modellieren.
  • Mapping molekularer Merkmale: Identifikation von Strukturmotiven, funktionellen Gruppen und Gerüstelementen, die für die inhibitorische Aktivität entscheidend sind.
  • Optimierungsleitfaden: Hervorhebung struktureller Modifikationen, die Potenz, Selektivität oder Stabilität wahrscheinlich verbessern.
  • Struktur-basierte Hypothesengenerierung: Vorhersage von Aktivitätsausgängen für vorgeschlagene chemische Modifikationen vor der Synthese.
  • Unterstützung für iterative Entwicklung: Ermöglichung aufeinanderfolgender Zyklen von Synthese, Testung und SAR-Optimierung, um auf optimierte Inhibitorkandidaten hinzuarbeiten.

Durch diesen integrierten Ansatz erhalten Kunden ein detailliertes Verständnis der Struktur-Aktivitäts-Beziehungen, das sowohl die chemische Synthese als auch strategische Entwicklungsentscheidungen informiert.

Unsere Ansätze

Traditionelle SAR-Erkundung

  • Analogsynthese: Systematische Variation von Substituenten an spezifischen molekularen Positionen
  • Bioisostere Ersetzung: Austausch funktioneller Gruppen mit ähnlichen physikochemischen Eigenschaften (z. B. Carboxylat durch Tetrazol)
  • Gerüstwechsel (Scaffold Hopping): Identifikation neuartiger Kernstrukturen, die wichtige Interaktionsmotive beibehalten

Quantitative SAR (QSAR)

  • Hansch-Analyse: Beziehung zwischen Aktivität und hydrophoben (π), elektronischen (σ) und sterischen (Es) Parametern
  • 3D-QSAR: Fortschrittliche Techniken wie CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis) und CoMSIA (Comparative Molecular Similarity Indices Analysis), die räumliche und elektrostatische Felder einbeziehen

Serviceablauf

Workflow of Creative Enzymes' SAR analysis service for enzyme inhibitors

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Warum Creative Enzymes wählen

Umfassende strukturelle Einblicke

Die detaillierte Korrelation molekularer Merkmale mit der enzymatischen Aktivität informiert das rationale Design von Inhibitoren.

Integration mehrerer Datentypen

Kombiniert kinetische, mechanistische und computergestützte Daten für ein ganzheitliches Verständnis.

Rationaler Optimierungsleitfaden

Predictive SAR-Analysen ermöglichen gezielte chemische Modifikationen und reduzieren die Trial-and-Error-Synthese.

Unterstützung für iterative Entwicklung

SAR-Ergebnisse informieren nachfolgende Runden von Synthese, Testung und Evolution.

Anpassung an spezifische Ziele

Die Analyse wird auf spezifische Enzymklassen, Inhibitortypen und Anwendungskontexte zugeschnitten.

Umsetzbare Berichte

Klare, detaillierte Ergebnisse unterstützen die Entscheidungsfindung für therapeutische und industrielle Entwicklungsprojekte.

Fallstudien und Anwendungen aus der Praxis

Fall 1: Avapritinib-basierte SAR-Studien enthüllen eine Bindungstasche in KIT und PDGFRA

Avapritinib ist der erste selektive Inhibitor, der für D842V-mutierte gastrointestinale Stromatumoren (GIST) zugelassen wurde und im NAVIGATOR-Trial Ansprechraten von >90% erreichte. Dennoch führen Resistenzmutationen und neurokognitive Nebenwirkungen häufig zum Therapieversagen, sodass Patienten nur begrenzte Optionen bleiben. Um nächste Generationen von Therapien zu entwickeln, lösten Forscher Kristallstrukturen von Avapritinib gebunden an Wildtyp- und mutiertes PDGFRA und KIT auf. Dies offenbarte dessen Bindungsmodus und eine neuartige Gα-Tasche. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen wurden neue Avapritinib-Derivate entworfen und charakterisiert, um wichtige pharmakophore Merkmale zu definieren, mit dem Ziel, Resistenzen zu überwinden und die Blut-Hirn-Schranken-Penetration zu verringern.

Avapritinib SAR study reveals novel binding pocket in KIT and PDGFRAAbbildung 2. Kristallstrukturen von Typ-I- und Typ-II-Inhibitoren gebunden an KIT und PDGFRA. (a) DFG-out-Konformation mit Typ-II-Inhibitoren Imatinib (1T46), Sunitinib (3G0E) und einem Ripretinib-Derivat (6MOB). (b) Zweidimensionale Strukturen von GIST-zugelassenen Inhibitoren. (c, f) Schematische Darstellung des inaktiven DFG-out (c) vs. aktiven DFG-in (f), die zeigt, wie die PDGFRA D842V-Mutation den aktiven Zustand begünstigt. (d) Ko-Kristallstruktur von PDGFRA-T674I mit Avapritinib in der DFG-in-Konformation (8PQH). (e) Avapritinib-Interaktionen mit der Gα-Tasche. (Teuber et al., 2024)

Fall 2: SAR-Analyse nicht-substratbasierter kovalenter Inhibitoren der S-Adenosylmethionin-Decarboxylase

Die Wiederbelebung gezielter kovalenter Inhibitoren (TCIs) hat mehrere erfolgreiche Medikamente hervorgebracht, aber die Vorhersage der Reaktivität bleibt aufgrund komplexer Gerüst-Warhead-Interaktionen eine große Herausforderung. Um dies zu adressieren, verbesserten Forscher das SCARdock-Protokoll durch Integration quantenchemischer Warhead-Reaktivitätsberechnungen mit nichtkovalenten Docking-Scores, Rängen und Bindungsatom-Abständen. Diese Methode unterschied kovalente von nichtkovalenten Inhibitoren der S-Adenosylmethionin-Decarboxylase (AdoMetDC) genau und führte zur Entdeckung von 12 neuen kovalenten Inhibitoren mit einer Trefferquote von 70%. Die Struktur-Aktivitäts-Beziehungs-Analyse zeigte entscheidende Interaktionsbeiträge auf, wodurch SCARdock ein effizientes, kostengünstiges Protokoll zur Beschleunigung der TCI-Entdeckung und des rationalen Inhibitordesigns wurde.

Tabelle 1. Die Strukturen und experimentellen Daten der identifizierten kovalenten AdoMetDC-Inhibitoren. (Ai et al., 2025)

Novel inhibitors uncover new structure–activity relationship patterns

FAQs zu SAR-Analyse-Services

  • F: Welche strukturellen Merkmale werden in SAR-Studien analysiert?

    A: Wir analysieren Gerüste, funktionelle Gruppen, Stereochemie, elektronische Eigenschaften und Substituenten, um Elemente zu identifizieren, die für Potenz, Selektivität und Stabilität entscheidend sind.
  • F: Wie werden experimentelle und computergestützte Daten integriert?

    A: Die SAR-Analyse kombiniert enzymatische Aktivitätsmetriken, kinetische Parameter und Bindungsaffinitäten mit molekularem Modellieren und Chemoinformatik, um prädiktive Struktur-Aktivitäts-Karten zu erstellen.
  • F: Kann die SAR-Analyse chemische Modifikationen leiten?

    A: Ja. Unsere Analyse identifiziert Modifikationen, die voraussichtlich Potenz, Selektivität oder Stabilität verbessern, und bietet umsetzbare Leitlinien für die rationale Inhibitoroptimierung.
  • F: Ist die SAR-Analyse auf alle Inhibitortypen anwendbar?

    A: Unsere Plattform unterstützt kompetitive, nicht-kompetitive, unkompetitive und allosterische Inhibitoren, einschließlich kleiner Moleküle, Peptidomimetika und anderer spezialisierter Gerüste.
  • F: Wie unterstützt die SAR-Analyse die iterative Entwicklung?

    A: SAR-Erkenntnisse informieren aufeinanderfolgende Runden von Synthese und Testung, ermöglichen die systematische Verfeinerung von Inhibitor-Eigenschaften und beschleunigen die Leitstrukturoptimierung.
  • F: Kann die SAR-Analyse auf industrielle oder therapeutische Bedingungen zugeschnitten werden?

    A: Ja. Wir bewerten Inhibitoren unter physiologisch relevanten Bedingungen für therapeutische Anwendungen oder prozessrelevanten Bedingungen für industrielle Enzyme, um sicherzustellen, dass strukturelle Erkenntnisse direkt auf den vorgesehenen Kontext anwendbar sind.

Referenzen:

  1. Ai Y, Xu S, Zhang Y, Liu Z, Liu S. High-efficiency discovery and structure–activity-relationship analysis of nonsubstrate-based covalent inhibitors of s -adenosylmethionine decarboxylase. J Med Chem. 2025;68(15):15483-15494. doi:10.1021/acs.jmedchem.4c03191
  2. Elsocht M, Giron P, Maes L, et al. Structure–activity relationship (SAR) study of Spautin-1 to entail the discovery of novel NEK4 inhibitors. IJMS. 2021;22(2):635. doi:10.3390/ijms22020635
  3. Teuber A, Schulz T, Fletcher BS, et al. Avapritinib-based SAR studies unveil a binding pocket in KIT and PDGFRA. Nat Commun. 2024;15(1):63. doi:10.1038/s41467-023-44376-8

Nur für Forschung und industrielle Verwendung, nicht für den persönlichen medizinischen Gebrauch.

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