prioritizing scaffolds for hit selection in high throughput screening programs

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Priori%zing Scaffolds for Hit Selec%on in High Throughput Screening Programs Rajarshi Guha, Dac‐Trung Nguyen NIH Chemical Genomics Center 6th Indo‐US Workshop on Mathema%cal Chemistry 8 th – 10 th January, 2010

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Page 1: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Priori%zing Scaffolds for Hit Selec%on in High Throughput Screening 

Programs  Rajarshi Guha, Dac‐Trung Nguyen NIH Chemical Genomics Center 

 6th Indo‐US Workshop on Mathema%cal Chemistry 8th – 10th January, 2010 

Page 2: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Outline 

•  HTS and qHTS at the NCGC •  Hit selec%on & cherry picks •  The fragment based approach 

Page 3: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

NIH Chemical Genomics Center 

Biology  Chemistry 

Informa%cs  ACOM 

NCGC 

Assay development and op2miza2on 

Compound Op2miza2on 

Automa2on, Compound management 

SAR analysis, method & tool development 

Small Molecules 

Genome wide RNAi 

Page 4: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

High Throughput Screening •  Assay thousands to hundreds of thousands of compounds –  Biochemical, gene%c, pharmacological assays 

•  Rapidly iden%fy novel modulators of biological systems 

•  Lots of raw data – automated analy%cs are essen%al 

Page 5: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Target Iden%fica%on 

Lead Discovery 

Lead Op%miza%on 

Clinical Development 

Hun%ng for Leads 

• Sensi%vity • Scaling 

Assay Op%miza%on 

• Fluorescence • High Content 

Primary Screening  • Select subset 

to follow up • Diversity 

Cherry Picking 

• Counter screen 

• Explore SAR 

Confirma%on 

HTS 

Page 6: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

High Throughput Screening 

•  Given a screen, we must iden%fy ac%ve compounds and confirm their ac%vity 

•  Most HTS campaigns are run at a single concentra%on 

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Page 7: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

The qHTS Paradigm 

•  Tradi%onal single point screens can miss useful hits 

•  qHTS involves concentra%on response assays on a high‐throughput  scale 

•  The CRC allows us to  categorize hits in a more fine‐grained manner 

Inglese, J et al, Proc. Natl. Acad. Sci., 2006, 103, 11473‐11478 

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Plate NumberS

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NegativePositiveSample

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Page 8: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Concentra%on Response Curves 

•  Each compound is characterized by 4  Hill parameters 

•  Also evaluate  p‐values and R2 

•  Finally we classify  each curve  

Concentration

Activity

S0

50%

SInf

AC50

Page 9: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Curve Class Usage •  Heuris%c assessment of the significance of a 

concentra%on response curve 

•  We aggregate certain curve classes into “ac%ve”, “inconclusive” and “inac%ve” categories 

•  Inconclusive is a “catch all”  category (i.e., if it not clearly  ‘ac%ve’ or ‘inac%ve’) 

Inac2ve 

Ac2ve 

Inconclusive 

Page 10: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Hit Selec%on 

•  Easy to iden%fy ini%al set of ac%ves •  Ranges from 50 to 5000 molecules 

•  How do we select a subset that will likely retest as ac%ve in secondary assays? – Avoid false nega%ves as far as possible 

•  We’d also like to be able to explore SAR’s 

300K

1000

300

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Cherry

Picks

HTS

Page 11: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Hit Selec%on – Prior Work 

•  The simplest method is purely sta%s%cal –  Select compounds above/below an ac%vity threshold 

•  Many methods are based on similarity to known ac%ves or neighborhoods – Hit‐directed nearest neighbor –  Predic%ve models  –  Local hit rate analysis 

Shanmugasundaram, V. et al, J. Med. Chem., 2005, 48, 240‐248 Selzer P. et al, J. Chem. Inf. Model., 2006, 46, 2319‐2323 Posner, B. et al, J. Chem. Inf. Model., 2009, 49, 2202‐2210 

Activity

Frequency

0200

400

600

800

1000

1200

Page 12: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Why Use Fragments? 

•  Conceptually equivalent to clustering •  Very fast with pre‐computed fragments compared to clustering  – No similarity matrix calcula%ons 

•  Simple to implement –  Iden%fy fragments associated with ac%ve compounds –  For a given fragment iden%fy the ac%ve, inac%ve, inconclusive members 

–  Rank these fragment “series” for follow up 

Page 13: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

The Fragment Analysis Workflow 

Identify Scaffolds

Calculate Scaffold Statistics

1. Min/Max potency and efficacy2. Ratio of actives to size of member set3. Complexity of the scaffold4. Promiscuity (based on active members)

Flourescence Flagging

Scaffold Reduction

Priority Series

Non-Priority Series

SingletonsFlourescence Flagging

Promiscuity & PotencyFilter

Promiscuity & PotencyFilter

Promiscuity & PotencyFilter

Page 14: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Scaffold Genera%on 

•  We employ Murcko fragments •  Pre‐generate fragments on compound registra%on and store them in the database 

•  For a given screen, we iden%fy fragments based on the ac%ve compounds and then proceed with the analysis –  Ignore “common” fragments (benzene, furan, …) 

Page 15: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Scaffold Genera%on 

Page 16: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Scaffold Reduc%on 

•  The reduc%on process tries to iden%fy a subset of core‐like fragments 

•  What is core‐like? –  Somewhat subjec%ve 

•  Ini%ally, we iden%fy fragments that are substructures of another fragment –  Keep the smaller fragment – Not always the best choice 

Page 17: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

•  What makes a good scaffold? – Size, complexity, … – Do the members represent an SAR or not? 

–  Intui%on and experience also play a role 

Scoring Scaffolds 

Page 18: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Scaffolds, R‐groups & SAR 

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Evaluate topological  and physicochemical  descriptors for the  R‐groups 

Fit PLS or ridge regression model 

Characterize the  SAR landscape 

Guha, R et al. J. Chem. Inf. Model., 2008,48, 646‐658  

Page 19: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Scaffold QSAR ‐ Drawbacks   

•  Many scaffolds have few (5 to 10) members •  Invariably, more features than observa%ons •  If the number of R‐groups is large, the feature matrix can be very sparse – Less of a problem for combinatorial libraries 

•  A linear fit may not be the best approach to correla%ng R‐groups to the ac%vi%es – Difficult to choose a model type a priori 

•  SBll working on it … 

Page 20: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Measuring Promiscuity •  Promiscuity is measured on a compound‐wise basis 

•  Defined in terms of how many %mes it is ac%ve  in a pre‐defined set of assays versus how many %mes it’s not ac%ve 

•  Promiscuity ranges from 1 to 10 –  1 indicates it was not ac%ve in any assay –  10 indicates it was ac%ve in all assays –  0 indicates it wasn’t tested 

•  Scaffold promiscuity is the mean  promiscuity of its ac%ve members 

Page 21: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Measuring Promiscuity 

Promiscuity Score

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1 2 3 4 5 6 7

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Promiscuity Score

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Promiscuity Score =10Nactive + Ninactive

Nactive + Ninactive

Page 22: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Fluorescence Flagging 

•  Depends on the nature of the screen •  For a single compound, flag if ac%ve in spectral profiling assay or LDR fluorescence counterscreen 

•  For a series –  Flag if a single ac%ve compound in the series is ac%ve in spectral profiling assay or LDR fluorescence counterscreen 

– Or if > 50% of the ac%ve series members are ac%ve in LDR/Lamin‐A/Betaglobin 

Page 23: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

qHTS for Tau Inhibitors   

•  Fibrils of the microtubule associated protein tau are observed in Alzheimers pa%ents 

•  Goal was to iden%fy small molecule inhibitors of tau oligomeriza%on 

•  Screened 292K compounds,  iden%fied 4788 ac%ves 

•  Selected a novel  aminothienopyridazine series 

Crowe, A. et al, Biochemistry, 2009, 48, 7732‐7745 

Page 24: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Fragment Analysis on Tau‐2 Identify Scaffolds

1. Consider the 4788 actives2. Ignore non-specific scaffolds

Calculate Scaffold Statistics

1. Min/Max potency and efficacy2. Ratio of actives to size of member set3. Complexity of the scaffold4. Promiscuity (based on active members)

Flourescence Flagging

1. If a single active member is active in cho-gfp, the cluster is flagged fluorescent2. If a single active member is active in LDR retest, the cluster is flagged fluorescent2. If 50% of the actives are active in LDR/ Lamin-A/Betaglobin, the cluster is flagged

Non flourescent other scaffolds 514

Scaffold Reduction

Use a substructure method to collapse scaffolds into more "core-like" scaffolds.

Priority series (scaffolds with > 10% actives) 46

Potency & Promiscuity Filter

1. Keep series whose minimum potency < X uM2. Keep series with promiscuity < Y

Priority series (scaffolds with > 10% actives) ?

Non-priority series (scaffolds with < 10% actives)

459

Potency & Promiscuity Filter

1. Keep series whose minimum potency < X uM2. Keep series with promiscuity < Y

Non-priority series (scaffolds with < 10% actives)

?

Identify singleton compounds (i.e., compounds with no precomputed scaffold)

866

Potency & Promiscuity Filter

1. Keep cmpds whose minimum potency < X uM2. Keep cmpds with promiscuity < Y

Identify singleton compounds (i.e., compounds with no precomputed scaffold)

?

Flourescence Flagging

1. If compound is active in cho-gfp/spec-profile/ LDR retest, the cluster is flagged fluorescent

•  All singletons 

•  2 ac%ves, 1 inac%ve from priority series 

•  1 ac%ve from non‐priority series 

Selec2on Strategy 

Page 25: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Effects of Potency Filters on Selec%ons 

Page 26: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

!7.5 !7.0 !6.5 !6.0 !5.5 !5.0 !4.5

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The Top Priority Series 

Scaffold  MCS 

Page 27: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

The Top Priority Series 

Scaffold 

MCS 

!7.5 !7.0 !6.5 !6.0 !5.5 !5.0 !4.5

!3

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log Concentration (M)

Activity

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Page 28: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

The Scaffold Explorer 

•  Currently %ed to NCGC database infrastructure 

Page 29: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Summary 

•  Fragment based hit selec%on is a cheaper alterna%ve to clustering & neighborhood methods 

•  Easily integrated with other metrics such as promiscuity 

•  What makes a “good” fragment is s%ll tricky to encode algorithmically –  Encoding the “SARability” of a fragment series is key –  But, this is one component of a comprehensive fragment score 

•  Allows us to rapidly drill into series of interest in qHTS projects 

Page 30: Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

Acknowledgements 

•  Ruili Huang •  Wenwei Huang 

•  Ajit Jadhav