Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2023)
The aim of the course is to acquaint students with basic methods of Computer Aided Drug Design (CADD). CADD methods are routinely used in rational design of new biologically active compounds (drugs). Students will learn basic theoretical principles of modelling of small molecules (drugs), biological structures (receptors) and their interactions. Emphasis will be placed on the practical application of these methods, which will be practiced in seminars. The principle outcome of the course is to learn CADD methods and understand their principles and utilization. Absolvents of the course, are supposed to be able to design and perform a simple CADD project on their own.
Themes: Drug targets, Structure of proteins, Information systems and databases, In silico prediction of physicochemical properties, Drug-receptor interactions, Experimental methods to study drug-receptor interactions, Rational design and development of drugs with known receptor (structure-based drug design), Molecular docking. Molecular dynamics, Rational design and development of drugs with unknown receptor (ligand-based drug design), Analysis of Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR), Pharmacophore models, Case studies.
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2023)
Cílem předmětu je seznámit studenty se základními metodami počítačem podporovaného vývoje léčiv (Computer Aided Drug Design, CADD). Metody CADD jsou dnes rutinně využívány k racionálnímu návrhu nových biologicky aktivních molekul (léčiv). Studenti se seznámí se základními teoretickými principy modelování malých molekul (léčivo), biologických struktur (receptor) a jejich vzájemných interakcí. Důraz bude kladen na praktickou aplikaci těchto metod, která bude procvičována v rámci seminářů. Cílem předmětu je základní orientace studentů v metodách CADD a pochopení jejich principů a možností využití. Po absolvování předmětu by student měl být schopen samostatně vypracovat jednoduchý projekt CADD.
Témata: Místa účinku léčiv, Struktura proteinů, Informační systémy a databáze, In silico predikce fyzikálně-chemických vlastností, Interakce léčivo-receptor, Experimentální metody sledování interakce léčivo - receptor, Racionální metody návrhu a vývoje léčiv se známým receptorem (structure-based drug design), Molekulární docking. Molekulární dynamika, Racionální metody návrhu a vývoje léčiv s neznámým receptorem (ligand-based drug design), Kvantitativní analýza vztahů struktura - účinek (QSAR), Farmakoforové modely, Případové studie.
Course completion requirements -
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2023)
Requirements to obtain the credits: Active participation in all seminars (absence is allowed only for serious reasons and will be solved individually), sufficient outcomes of the tasks solved in the seminars, sufficient outcomes of the final project solved in the last seminar. Successful completion of the exam equals to sufficient scoring in the written exam test.
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2023)
Podmínkou udělení zápočtu je splnění následujících podmínek: aktivní účast na všech seminářích (absence povoleny pouze ze závažných důvodů a budou řešeny individuálně), dostatečně kvalitní vypracování úkolů řešených v rámci seminářů, dostatečně kvalitní vypracování závěrečného projektu v rámci posledního semináře. Úspěšné složení zkoušky je podmíněno dostatečným bodovým ziskem v písemném zkouškovém testu.
Literature -
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2021)
Recommended:
Young, D. C.. Computational Drug Design: A Guide for Computational and Medicinal Chemists. null: WILEY-VCH, 2009, 344 s. ISBN 978-0-470-12685-1.
Brown, Nathan. In silico medicinal chemistry : computational methods to support drug design. Cambridge: Royal Society of Chemistry, 2016, 220 s. ISBN 978-1-78262-163-8.
Optional:
Davis, Andrew Ward, Simon E. (eds.). The handbook of medicinal chemistry : principles and practice. Cambridge, UK: Royal Society of Chemistry, 2015, 753 s. ISBN 978-1-84973-625-1.
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2021)
Doporučená:
Young, D. C.. Computational Drug Design: A Guide for Computational and Medicinal Chemists. null: WILEY-VCH, 2009, 344 s. ISBN 978-0-470-12685-1.
Brown, Nathan. In silico medicinal chemistry : computational methods to support drug design. Cambridge: Royal Society of Chemistry, 2016, 220 s. ISBN 978-1-78262-163-8.
Volitelná:
Davis, Andrew Ward, Simon E. (eds.). The handbook of medicinal chemistry : principles and practice. Cambridge, UK: Royal Society of Chemistry, 2015, 753 s. ISBN 978-1-84973-625-1.
Syllabus -
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2023)
Drug targets. Structure of proteins, structure of nucleic acids. The importance of specific amino acids for the tertiary structure of the protein and for the catalysis of biochemical reactions.
In silico prediction of 3D structure of proteins. Homology models and possibilities of their use. Creating a homology model, automated web services for creating homology models. Critical evaluation of the quality of homology models (Ramachandran plot).
Rational approaches to design and development of new drugs. Combinatorial libraries. Chemical information systems and databases. Biological information systems and databases. Crystallographic databases. Critical assessment of 3D protein structures. Data mining from public sources.
The importance of physicochemical properties for the action of drugs. Methods of in silico prediction of physico-chemical properties of compounds. In silico prediction of pharmacokinetic parameters, metabolism and toxicity of compounds.
Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) and Quantitative Structure-Property Relationships (QSPR).
In silico methods for predicting drug-receptor interaction. Molecular docking. Molecular dynamics.
Overview of molecular docking methods. Rigid docking, flexible docking. Search function, conformational sampling, scoring functions. Overview of common molecular docking software and comparison of their functions. Freely available software (AutoDock Vina, DOCK), commercially available programs, online docking services (servers).
Critical evaluation of results of molecular docking. Special applications of molecular docking - virtual screening (HTVS), ligand modification.
Rational methods of design and development of drugs with known receptor (Structure-based drug design).
Rational methods of design and development of drugs with unknown receptor (Ligand-based drug design). QSAR. Pharmacophore models. 3D-QSAR.
Case studies. Examples of significant active substances developed with Computer Aided Drug Design (CADD) methods.
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2023)
Místa účinku léčiv. Struktura proteinů, struktura nukleových kyselin. Význam jednotlivých aminokyselin pro terciární strukturu proteinu a pro katalýzu biochemických reakcí.
In silico predikce 3D struktury proteinů. Homologní modely a možnosti jejich využití. Vytváření homologního modelu, automatizované webové služby pro tvorbu homologních modelů. Kritické hodnocení kvality homologního modelu. (Ramachandran plot).
Racionální přístupy k návrhu a vývoji nových léčiv. Kombinatoriální knihovny. Chemické informační systémy a databáze. Biologické informační systémy a databáze. Krystalografické databáze. Kritické posuzování kvality 3D struktury proteinů. Získávání dat z veřejně dostupných zdrojů (data mining).
Význam fyzikálně-chemických vlastností pro účinek léčiv. Metody in silico predikce fyzikálně-chemických vlastností sloučenin. In silico predikce farmakokinetických parametrů, metabolismu a toxicity sloučenin.
Kvantitativní analýza vztahů struktura - účinek (QSAR) a vztahů struktura - fyzikálně-chemické vlastnosti (QSPR).
Experimentální metody sledování interakce léčivo – receptor. Rentgenová krystalografická analýza, NMR experimenty, využití radioligandů, isotermická titrační kalorimetrie, změna teploty tání proteinu (thermal shift assay).
In silico metody sledování interakce léčivo – receptor. Molekulární docking. Molekulární dynamika.
Přehled metod molekulárního dockingu. Rigid docking, flexible docking. Vyhledávací funkce, algoritmus pro hledání konformerů, skórovací funkce. Přehled běžných programů pro molekulární docking a srovnání jejich funkcí. Volně dostupné programy (AutoDock Vina, DOCK), komerčně dostupné programy, online dokovací služby (servery).
Kritické hodnocení výsledků molekulárního dockingu. Speciální využití molekulárního dockingu – virtuální screening (HTVS), modifikace ligandu (ligand growth).
Racionální metody návrhu a vývoje léčiv se známým receptorem (Structure-based drug design).
Racionální metody návrhu a vývoje léčiv s neznámým receptorem (Ligand-based drug design). QSAR. Farmakoforové modely. 3D-QSAR.
Případové studie. Příklady významných účinných látek vyvíjených či vyvinutých s metodami počítačem podporovaného návrhu léčiv (Computer Aided Drug Design, CADD).
Entry requirements -
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2022)
The course requires basic knowledge of the profile course Pharmaceutical Chemistry I and II and disciplines such as organic and bioorganic chemistry and biochemistry. Students applying for the course should have a basic knowledge of PC (MS Windows, copy and rename files, zipping) and English language.
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2022)
Předmět vyžaduje základní znalosti získané absolvováním profilového předmětu Farmaceutická chemie I a II a přípravných disciplín jako je organická a bioorganická chemie a biochemie. Dále je předpokládána schopnost základní práce s počítačem (MS Windows, kopírování a přejmenování souborů, zipování) a znalost anglického jazyka na základní úrovni (terminologie, ovládání software, který není lokalizovaný do češtiny).
Learning resources -
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2022)
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (20.12.2017)
Teaching through lectures and seminars. Attendance to lectures is recommended. The knowledge gained in the lectures will be verified by the examination test. The lectures are designed to prepare students for work in the following seminar. Seminars are used to practice working with CADD software.
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (20.12.2017)
Výuka formou přednášek a seminářů. Účast na přednáškách je doporučená. Znalosti z přednášek budou ověřovány zkouškovým testem. Přednášky jsou koncipovány tak, aby studenty připravily na práci v následujícím semináři. Semináře slouží k praktickému nácviku práce v programech pro CADD.
Requirements to the exam -
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2022)
Practical skills acquired at seminars. Theoretical knowledge of lectures.
Last update: doc. PharmDr. Jan Zitko, Ph.D. (30.09.2022)
Praktické dovednosti získané na seminářích. Teoretické znalosti z přednášek.
