Prioritizing Scaffolds for Hit Selection in High Throughput Screening Programs

  • 362 views
Uploaded on

 

More in: Technology , Education
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
    Be the first to like this
No Downloads

Views

Total Views
362
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0

Actions

Shares
Downloads
4
Comments
0
Likes
0

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide

Transcript

  • 1. 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 
  • 2. Outline  •  HTS and qHTS at the NCGC  •  Hit selec%on & cherry picks  •  The fragment based approach 
  • 3. NIH Chemical Genomics Center  Assay development  Compound  and op2miza2on  Op2miza2on  Small Molecules  Biology  Chemistry  NCGC  Informa%cs  ACOM  Genome wide RNAi  SAR analysis, method &  Automa2on, Compound  tool development  management 
  • 4. 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 
  • 5. Hun%ng for Leads  Target  Lead  Lead  Clinical  Iden%fica%on  Discovery  Op%miza%on  Development  HTS  Primary  Confirma%on  •  Sensi%vity  Screening  •  Select subset  •  Scaling  •  Fluorescence  to follow up  •  Counter  •  High Content  •  Diversity  screen  •  Explore SAR  Assay  Cherry Picking  Op%miza%on 
  • 6. 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  Negative 150 Positive ! ! ! ! ! ! ! Sample ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! !! ! !! ! ! ! !! !! ! !! ! !! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! ! !! ! ! ! !! !! !! ! !! !! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !!!! !! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! Signal ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !!! ! 100 ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!!! ! ! !! ! ! !! !! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! !!!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !!! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !!! !!! ! !! ! !! !! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! !! !!! ! !! !! !! ! ! ! ! ! !! !! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! !! ! !! ! ! !!!! ! !!!! ! !! ! !! !! !! ! ! !!!! ! ! ! ! !!! !!! !! ! ! ! ! ! !! ! !!! !!!! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! !! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! ! ! !!! !! !! !! ! !!! ! ! ! ! ! ! !!! !!! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! !! !! ! !! ! !! ! !!! !! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! !! ! ! ! !! !!! !! !!!!! !! !! !!! ! ! ! !! !! ! ! !!! !!! !! !!! ! ! ! ! !!! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !!!! ! !! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! !! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !!! ! ! !! ! ! !!! !!!! ! ! !! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !!! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !!! ! ! ! !! !!! !! ! ! !!!!! ! !!! !! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! !!!! ! ! ! ! !! ! ! ! !!!! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !!! ! ! ! ! ! ! !!!! !! ! ! ! ! ! !!! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! !!! ! !! ! ! ! ! !!! !! ! ! !!! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! !!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !!! !!! !!! ! ! ! ! !!!! ! ! !! !! ! ! !!!! !!! ! !!! ! ! ! ! !! !! !!! ! !!!! !! ! !! ! !! ! ! !!! ! !!! ! ! ! !! ! ! ! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! !!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! !! ! !! !!!! ! ! !!!!! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! !!! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! !!! !! !!!! !! ! ! !! ! ! !! !! !! ! ! ! ! !!! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! !!! !! ! !!! ! !!! ! ! ! ! ! !! !!!!! ! !!! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !!!! !! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! !!! ! !!!! ! ! !! ! ! ! ! !!! ! !! ! ! ! ! ! !! ! !! ! !!! ! !!!!!! !!! !! ! !! ! !!! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! !! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! !! ! ! ! !! ! !!! ! !! !! ! ! ! ! ! !! ! !!!!!!! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! ! !! ! !! !!! !! !! ! !! !! ! ! ! ! ! ! !!!!!! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! !! ! !! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !! !!! ! ! !! ! !! ! ! ! !!! ! ! ! ! !!! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !!!! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !!!! !! !! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! !! !!! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! !! ! !! !!! !! ! ! ! !! ! !! !! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! ! ! ! !! !!! ! !!! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !!!! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! !! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! !! ! 50 ! !!! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !!!! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! !! !! ! ! ! !! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !!! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !! !!!! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! !! ! !! !! ! !! ! !! ! !! ! !!! !!!! !! !! ! !!!!! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !!!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !!! ! ! ! ! !! !! !!! ! ! ! !! ! ! ! ! !!!!! ! ! ! ! ! ! !! ! !! !! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! !! !!! ! !! ! !!! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !!! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! !!! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! !! !! !! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! !!! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !!! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! !! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! !! ! !! !! !!! ! ! !! ! ! !! !! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! !! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! !! ! ! !! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! !! !!! !! ! !! !! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !! !! ! ! !! ! !! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !! !!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !!! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! !!! ! ! ! !!! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!!! !! !! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !!! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! 0 Plate Number
  • 7. The qHTS Paradigm  Negative Positive Sample ! ! 150 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! !! ! ! !! !! ! ! ! ! !! !! !! ! ! !! !! ! !!! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! !! ! !! ! ! ! !! !! ! !! ! !! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! !! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! !! ! !!! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !!! ! !! ! !! Signal ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! !! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! !! !! ! !!!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! !!! 100 ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! !! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !!!! ! ! ! !! !!!! ! !!! !! !!! ! !!!!!! ! ! ! ! ! ! !!! ! !!! !! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! !! ! !! !!! !! !! !!!!! !! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! !! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! !! ! ! ! !! !! ! ! ! ! !! !! ! !!!!! ! !!! ! ! ! ! !! !!! !! ! ! !!!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !!!! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !!! ! !! ! !! ! ! !!! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! !!! !! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! !!! !!! ! ! !! ! ! ! !! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !!!! ! ! ! !! ! !!! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !! ! ! !! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! !! ! ! ! !! !!! ! !!!!!! !!! !! !!! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !!! ! !! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! !! !! ! !! ! ! ! ! !! !! !! ! ! ! !! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! !!! ! ! ! !!!!!! ! ! !! !!! ! !!!!! ! !! ! !! !! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! !! ! ! ! ! !!! !!! ! ! ! ! !! !!! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!!! ! ! !! !!! ! !!! !! ! ! !!! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !!!!! ! ! ! !!!! ! ! ! ! ! !! ! ! !!! ! !! !!! ! ! ! !!!!! ! !! •  Tradi%onal single  !!! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !!! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !!!!! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! !!! !! ! ! ! !! !! ! ! !! ! ! !!! ! !! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !!!!!! !!! ! !!!! !! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! !!!! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !!! !! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! ! ! !! !!! !! !! !!! !!! ! !!!! !! ! !! ! ! !! ! !! !! ! ! !!! !! ! ! !! !! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! !! ! !! !!! ! !! ! ! !!! ! ! !!! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !!! !!! ! ! ! !! ! ! ! ! !!! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! !!! !!! !!!!! ! ! ! !!!! !!! ! !!!!! !!! ! !!! !! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !!!! !! ! !! !!! !! !! !!!! !! ! ! ! !! ! ! ! !! !! ! ! ! !! ! ! ! !!! ! !! ! ! ! !! ! !!!! ! ! ! ! ! ! !! !!! ! ! !!! ! ! ! ! ! !! ! !!! ! !!! !!! !!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! !! ! !! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! !! !! !! ! ! ! ! !! !!!!! ! ! !! ! ! ! ! !! !! !! ! ! ! ! ! !!! !! ! ! !! ! ! !!! ! ! ! !!! !! !!! !!! !! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! !!! ! ! ! ! !! !! ! ! !! ! ! !! ! !! !! !! !! !!! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! !!! ! ! !! ! ! ! !!!! !! !! ! ! !! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! !!! ! !!! ! !! ! ! !!! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !! ! ! !!!! !! !! ! ! ! ! !!! !!! ! !!! ! ! ! !! ! !! ! ! !! !! ! ! ! ! !! ! !!! !!!! ! ! !! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !! ! !! ! !! ! ! ! !! ! !! ! ! !! ! !! ! ! ! !! !!! ! ! ! !!! ! ! !! ! !!! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! !! 50 ! ! !! ! !!! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !!! !! !! !! ! !! !! ! !!! ! ! ! ! !!! !! !! !!! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !!! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! !! ! ! ! ! ! !! !! !! ! ! ! ! ! !!!! ! !! !! ! ! ! ! ! !! !! ! ! !! ! ! ! !! ! ! !! !!! !!!! !! !! ! !!!!! ! ! ! ! ! ! ! !!! !! !! ! point screens  ! ! ! ! ! ! ! !! !!! ! !! !!! !! ! ! !!! !! !! ! ! !!! !!! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! !!! ! !!! ! ! !! ! ! ! !! !! ! ! !! ! !!!! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! !! ! ! ! !! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! !! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! !!!! !! !! !! ! !! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! !!! !!! ! ! ! ! ! ! !!! ! !!!! ! ! ! !!! ! !! ! ! ! ! !!! ! ! ! !!! ! ! ! ! !! ! !! ! !! !! !! ! !! ! ! ! ! !! ! !! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !!! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! ! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! !! ! ! ! !!!!! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! !! !!!! ! ! ! ! !! ! !!! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !!! ! !! ! !!! !! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! !! ! ! ! !! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !!! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !!! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! !! ! ! ! can miss useful hits  ! ! ! ! ! ! ! 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Plate Number •  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 
  • 8. Concentra%on Response Curves  SInf •  Each compound is  characterized by 4   Hill parameters  50% •  Also evaluate   Activity p‐values and R2  •  Finally we classify   each curve   S0 AC50 Concentration
  • 9. Curve Class Usage  Inac2ve  •  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”   Inconclusive  category (i.e., if it not clearly   ‘ac%ve’ or ‘inac%ve’)  Ac2ve  9 
  • 10. Hit Selec%on  •  Easy to iden%fy ini%al set of ac%ves  300K •  Ranges from 50 to 5000 molecules  HTS •  How do we select a subset that will  Number of Molecules likely retest as ac%ve in secondary  assays?  1000 –  Avoid false nega%ves as far as  Cherry Picks possible  •  We’d also like to be able to explore  SAR’s  300
  • 11. Hit Selec%on – Prior Work  •  The simplest method is purely  1000 1200 sta%s%cal  800 Frequency –  Select compounds above/below an  600 ac%vity threshold  400 •  Many methods are based on  200 similarity to known ac%ves or  0 neighborhoods  Activity –  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 
  • 12. 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 
  • 13. The Fragment Analysis Workflow  Identify Scaffolds Promiscuity & Potency Flourescence Flagging Singletons Filter Scaffold Reduction Calculate Scaffold Statistics 1. Min/Max potency and efficacy 2. Ratio of actives to size of member set Flourescence Flagging 3. Complexity of the scaffold 4. Promiscuity (based on active members) Priority Non-Priority Series Series Promiscuity & Potency Promiscuity & Potency Filter Filter
  • 14. 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, …) 
  • 15. Scaffold Genera%on 
  • 16. 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 
  • 17. Scoring Scaffolds  •  What makes a good  scaffold?  –  Size, complexity, …  –  Do the members  represent an SAR or not?  –  Intui%on and experience  also play a role 
  • 18. Scaffolds, R‐groups & SAR  Fit PLS or ridge  regression model  0 ! ! !! ! !2 ! ! ! ! Predicted ! !4 ! ! !! ! Evaluate topological   ! ! and physicochemical   ! !6 descriptors for the   ! ! R‐groups  !8 Characterize the   !8 !6 !4 !2 0 Observed SAR landscape  Guha, R et al. J. Chem. Inf. Model., 2008,48, 646‐658  
  • 19. 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 … 
  • 20. 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 
  • 21. 2000 Measuring Promiscuity  0.7 0.6 1500 Width of Confidence Interval 0.5 Frequency 1000 0.4 0.3 500 0.2 0.1 0 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 Promiscuity Score Promiscuity Score 10N active + N inactive Promiscuity Score = N active + N inactive
  • 22. 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 
  • 23. 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 
  • 24. Fragment Analysis on Tau‐2  Identify Scaffolds Flourescence Flagging Potency & Promiscuity Filter 1. Consider the 4788 actives 2. Ignore non-specific scaffolds Identify singleton compounds 1. If compound is active in cho-gfp/spec-profile/ 1. Keep cmpds whose minimum potency < X uM LDR retest, the cluster is flagged fluorescent (i.e., compounds with no precomputed scaffold) 866 2. Keep cmpds with promiscuity < Y Identify singleton compounds Scaffold Reduction (i.e., compounds with no precomputed scaffold) ? Use a substructure method to collapse scaffolds into more "core-like" scaffolds. Calculate Scaffold Statistics Flourescence Flagging Selec2on Strategy  1. Min/Max potency and efficacy 1. If a single active member is active in cho-gfp, 2. Ratio of actives to size of member set the cluster is flagged fluorescent 3. Complexity of the scaffold 2. If a single active member is active in LDR 4. Promiscuity (based on active members) retest, the cluster is flagged fluorescent •  All singletons  2. If 50% of the actives are active in LDR/ Lamin-A/Betaglobin, the cluster is flagged •  2 ac%ves, 1 inac%ve  Non flourescent other scaffolds 514 from priority series  •  1 ac%ve from non‐ Priority series (scaffolds with > 10% actives) 46 Non-priority series (scaffolds with < 10% actives) 459 priority series  Potency & Promiscuity Filter Potency & Promiscuity Filter 1. Keep series whose minimum potency < X uM 1. Keep series whose minimum potency < X uM 2. Keep series with promiscuity < Y 2. Keep series with promiscuity < Y Priority series (scaffolds Non-priority series with > 10% actives) ? (scaffolds with < 10% actives) ?
  • 25. Effects of Potency Filters on Selec%ons 
  • 26. The Top Priority Series  Scaffold  MCS  ! ! ! ! ! ! ! ! 0 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !20 ! ! ! ! ! ! ! Activity ! ! ! ! !40 ! ! ! ! ! ! ! !60 !80 ! !7.5 !7.0 !6.5 !6.0 !5.5 !5.0 !4.5 log Concentration (M)
  • 27. The Top Priority Series  Scaffold  ! ! 0 ! ! ! MCS  ! !10 ! Activity ! !20 ! ! ! ! !30 ! ! ! ! ! !7.5 !7.0 !6.5 !6.0 !5.5 !5.0 !4.5 log Concentration (M)
  • 28. The Scaffold Explorer  •  Currently %ed to NCGC  database infrastructure 
  • 29. 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 
  • 30. Acknowledgements  •  Ruili Huang  •  Wenwei Huang  •  Ajit Jadhav