Chemischer Raum

Der Chemische Strukturraum, Chemische Raum [englisch: chemical space] oder auch das Chemische Universum bezeichnet die Gesamtheit aller möglichen, energetisch stabilen chemischen Verbindungen bzw. Strukturen und enthält schätzungsweise 10⁴⁴⁰ [1], nach anderen Schätzungen 10¹⁶⁰ [3] Moleküle.

Zum Vergleich: Zur Zeit sind mehr als 67,8 Millionen chemische Verbindungen registriert, also 67,8 mal 10⁶ [9]. Dieser Wert bezieht sich auf einen konkreten chemischen Raum, da die Zahl der in der wissenschaftlichen Literatur - über die CAS-Nummer - gemeldeten Substanzen entspricht.

Theoretische Chemische Räume

Der chemische Raum ist im allgemeinen jedoch ein theoretisches Konzept in der Chemieinformatik, das sich auf den Eigenschaftsraum bezieht, der von allen möglichen Molekülen und chemischen Verbindungen umfasst wird. In der Praxis gibt es keine strengen Methoden zur Bestimmung der genauen Größe dieses Raums.

Ein Ansatz zur systematischen Erforschung des chemischen Raums liegt darin, in silico-Datenbanken von virtuellen Molekülen zu erstellen; der hierdurch errechnete mehrdimensionale Eigenschaftsraum von Molekülen kann dann durch die Projektion in niedrigeren Dimensionen visualisiert werden [5, 6, 7]. Mit Werkzeugen der Comuterchemie können zur Erzeugung chemischer Räume die stöchiometrischen Kombinationen von Elektronen und Atomkernen berechnet werden, um alle möglichen topologischen Isomere für die gegebenen Konstruktionsprinzipien zu erhalten. Strukturgeneratoren beispielsweise werden verwendet, um die Menge aller chemischen Strukturen zu erzeugen, die den gegebenen Randbedingungen entsprechen, und Konstitutionsisomergeneratoren berechnen alle möglichen Konstitutionsisomere einer gegebenen molekularen Bruttoformel.

Verwendung findet das Konzept des chemischen Raums derzeit besonders in der Wirkstoff-Forschung [3]. Hier lässt sich die Größe des Strukturraum einschränken, zum Beispiel über das Molekulargewicht der potentiell pharmakologisch aktiven Moleküle, die auftretenden chemischen Elemente (C, H, N, O, S, ...) etc.

Praktische Anwendbarkeit Chemischer Räume

Wie sich die Beschäftigung mit chemischen Räumen zu einem praktischen Nutzen führt zeigt ein Beispiel aus der Naturstoffchemie:

Eine Gruppe von Forschern machte sich an die Arbeit, ein detailliertes Verständnis der Abdeckung des chemischen Raums durch bekannte und leicht erhältliche Naturstoffe zu entwickeln. Mit dieser Absicht erstellten sie aus 18 virtuellen Datenbanken, neun physischen Bibliotheken und der Proteindatenbank PDB umfassende Datensätze mit diesen Substanzen. Nebenbei entwickelten die Wissenschaftler einen regelbasierten Ansatz für die automatisierte Klassifizierung von Naturstoffen in Naturstoffklassen [7].

Zu den wichtigsten Ergebnissen dieser Studie gehört die Feststellung, dass die leicht erhältlichen Naturstoffe sehr unterschiedlich sind, aber Regionen des chemischen Universums bevölkern, die für die Wirkstoffforschung von großer Bedeutung sind. In einigen Fällen wurden erhebliche Unterschiede in der Abdeckung der Naturstoffklassen und des chemischen Raums durch die einzelnen Datenbanken beobachtet. Und es wurden mehr als 2000 Naturstoffe identifiziert, für die mindestens eine Röntgenkristallstruktur in Verbindung mit einem Biomakromolekül aus der Proteindatenbank PDB verfügbar ist. Die Erkenntnisse aus dieser Studie werden in Zukunft sicherlich bei der Auswahl von Datenquellen für die computergestützte Wirkstoffsuche hilfreich sein.

Quellen und weitere Informationen:

[1] - Lisa Bellavance:
Combinatorial Library
Methods in Molecular Biology, (2002).

[2] - Peter Kirkpatrick, Clare Ellis:
Chemical Space.
In: Nature, (2004), DOI 10.1038/432823a.

[3] - Navigieren im Ozean der Moleküle: Ein Computerprogramm weist den Weg zu neuen Wirkstoffkandidaten.
Artikel, (2009).

[4] - Lars Ruddigkeit, Ruud van Deursen, Lorenz C. Blum, Jean-Louis Reymond:
Enumeration of 166 Billion Organic Small Molecules in the Chemical Universe Database GDB-17.
In: Journal of Chemical Information and Modeling, (2012), DOI 10.1021/ci300415d.

[5] - Mahendra Awale, Ruud van Deursen, Jean-Louis Reymond:
MQN-Mapplet: Visualization of Chemical Space with Interactive Maps of DrugBank, ChEMBL, PubChem, GDB-11, and GDB-13.
In: Journal of Chemical Information and Modeling, (2013), DOI 10.1021/ci300513m.

[6] - Lars Ruddigkeit, Lorenz C. Blum, Jean-Louis Reymond:
Visualization and Virtual Screening of the Chemical Universe Database GDB-17.
In: Journal of Chemical Information and Modeling, (2013), DOI 10.1021/ci300535x.

[7] - Ya Chen, Marina Garcia de Lomana, Nils-Ole Friedrich, Johannes Kirchmair:
Characterization of the Chemical Space of Known and Readily Obtainable Natural Products.
In: Journal of Chemical Information and Modeling, (2018), DOI 10.1021/acs.jcim.8b00302.

[8] - Justin S. Smith, Ben Nebgen, Nicholas Lubbers, Olexandr Isayev, Adrian E. Roitberg:
Less is more: Sampling chemical space with active learning.
In: The Journal of Chemical Physics, (2018), DOI 10.1063/1.5023802.

[9] - CAS Registry Number and Substance Counts
Anzahl der bei CAS registrierten chemischen Verbindungen, CAS.

Kategorie: Terminologie.

Aktualisiert am 30.11.2018.

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