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+====== PG 552: Drug Hunting ======
+Navigation und visuelle Analyse im pharmakologischen Strukturraum
+===== Neuigkeiten =====
+  * [[teaching/drughunting/seminarthemen|Einteilung der Seminarthemen]]
+  * E-Mail-Verteiler:
+    * pg552{{:staff:at.gif|}}ls11.cs.tu-dortmund.de - Betreuer und Teilnehmer der PG
+    * pg552b{{:staff:at.gif|}}ls11.cs.tu-dortmund.de - Nur Betreuer
+    * pg552s{{:staff:at.gif|}}ls11.cs.tu-dortmund.de - Nur Teilnehmer
+===== Termine =====
+== Abschlussvortrag ==
+Donnerstag, 13.10.2011, 10:15 Uhr, OH14 Raum 202
+== Seminarphase ==
+  * Dienstag, 12.10, 14:00 Uhr, OH14 Raum 202
+  * Donnerstag, 14.10, 14:00 Uhr, OH14 Raum 202
+  * Dienstag, 19.10, 14:00 Uhr, OH14 Raum 202
+  * Donnerstag, 21.10, 14:00 Uhr, OH14 Raum 202
+== Vorbesprechung ==
+Freitag, 16.07, 10:15 Uhr, OH14 Raum 202
+== Einzelpräsentation ==
+Dienstag, 18.05, 10:15 Uhr, OH14 Raum 202
+===== Teilnehmer =====
+  * Bernhard Dick
+  * Thorsten Flügel
+  * Henning Garus
+  * Michael Hesse
+  * Philipp Kopp
+  * Philipp Lewe
+  * Dominic Sacré
+  * Till Schäfer
+  * Thomas Schmitz
+  * Ömer Uzun
+===== Organisation =====
+== Zeitraum ==
+WiSe 2010/11, SoSe 2011
+== Umfang ==
+SWS im ersten und zweiten Semester, insgesamt 16 SWS
+== Veranstalter ==
+  * [[staff/klein|Karsten Klein]]
+  * [[staff/gutwenger|Carsten Gutwenger]]
+  * [[staff/kriege|Nils Kriege]]
+  * [[staff/mutzel|Prof. Dr. Petra Mutzel]]
+== Kooperationspartner ==
+  * Dr. Stefan Wetzel, stefan.wetzel{{:staff:at.gif|}}novartis.com
+  * Prof. Dr. Herbert Waldmann, Max-Planck-Institut für molekulare Physiologie, Dortmund
+===== Thema =====
+Entwicklung einer Java-basierten Software zur Navigation und visuellen Analyse im
+pharmakologischen Strukturraum mit Hilfe von Verfahren zur Visualisierung und Klassifikation
+biochemischer Daten.
+|{{ :teaching:drughunting:sh04.png?300 |Scaffold Hunter}}|{{ :teaching:drughunting:molwind.jpg?300 |Molwind}}|
+|  [[http://scaffoldhunter.sourceforge.net|Scaffold Hunter]]  |  [[http://molwind.sourceforge.net|Molwind]]  |
+|  Software zur Visualisierung des chemischen Strukturraums  ||
+==== Motivation ====
+Das Finden neuer Wirkstoffe mit pharmazeutischem Nutzen ist eine Kernaufgabe
+der chemischen Biologie. Innerhalb des //chemischen Strukturraums// (der Gesamtheit
+aller theoretisch möglichen Moleküle) kommt nur ein geringer Teil von kleinen, biologisch
+aktiven Molekülen als Wirkstoff in Frage. Die geschätzte Anzahl möglicher
+Wirkstoffkandidaten in diesem //pharmakologischen Strukturraum// ist mit 10^60
+jedoch noch immer immens, so dass eine Suche nach
+neuen Wirkstoffen gezielt erfolgen muss und sich auf einen möglichst kleinen,
+relevanten Teil beschränken sollte. Entsprechende Datensätze von chemischen
+Strukturen werden in sogenannten Substanzbibliotheken zusammengefasst und können
+experimentell in Hochdurchsatzverfahren auf ihre Eignung als Wirkstoff getestet werden.
+Auch wenn einige Kriterien für eine automatisierte Vorauswahl herangezogen werden können, setzt die Bewertung
+der biologischen Wirksamkeit zur Auswahl von Wirkstoffkandidaten Expertenwissen
+über komplexe biochemische Zusammenhänge voraus. Dazu wird eine möglichst vollständige
+Übersicht der schon bekannten Eigenschaften einer Substanz sowie deren bestehender Ähnlichkeiten zu bereits
+untersuchten Molekülen benötigt.
+Die Integration und geeignete visuelle Aufbereitung der zur Verfügung stehenden Daten im
+Rahmen von Softwaretools kann den Analyseprozess für den Experten wesentlich vereinfachen
+und beschleunigen.
+Konzepte zur sinnvollen Ordnung des Strukturraums und ihre graphische Visualisierung
+sind dabei ein geeignetes Hilfsmittel.
+Waldmann et al. haben ein Konzept zur Klassifikation der Moleküle eines
+Datensatzes und ihre Einordnung in einen hierarchischen Strukturgerüstbaum
+entwickelt. Dabei werden Moleküle mittels Methoden der //Chemoinformatik// chemisch sinnvollen Strukturgerüsten, den sogenannten //Scaffolds//, zugeordnet, die wiederum schrittweise  vereinfacht werden indem sukzessiv Ringe der Struktur entfernt werden. Hieraus ergibt sich
+eine Vielzahl von Elter-Kind-Beziehungen, die sich zu einem Baum zusammenfassen
+lassen.
+Mit der Software [[http://scaffoldhunter.sourceforge.net|Scaffold Hunter]] wurde bereits einmal
+auf Grundlage dieses Konzepts ein Navigationstool in einer Projektgruppe
+(PG504 ChemBioSpacE) erfolgreich umgesetzt. Der Scaffold Hunter erlaubt
+die interaktive Visualisierung eines Strukturgerüstbaum und dadurch die
+intuitive Navigation im chemischen Strukturraum. Hierbei wird die Baumstruktur zuvor
+nach einem festen Regelsatz berechnet und in einer Datenbank gespeichert.
+Einen vergleichbaren Ansatz verfolgt die Software [[http://molwind.sourceforge.net|Molwind]], wobei die Visualisierung auf der Open Source Software [[http://worldwind.arc.nasa.gov|NASA World Wind]] beruht und Methoden aus der Kartographie und der Geoinformatik zur Navigation im Strukturraum eingesetzt
+werden. Die positive Rückmeldung zu solchen Konzepten von Forschungsgruppen und der pharmazeutischen Industrie motiviert zu einer Weiterentwicklung der Ansätze.
+Die Festlegung auf ein einziges Konzept zur Klassifikation des Strukturraums
+schränkt die Nutzbarkeit der Software jedoch ein. Einige Ordnungskonzepte
+erscheinen für bestimmte Fragestellungen optimal, unterstützen andere
+Anwendungsfälle jedoch möglicherweise nur unzureichend. Daraus resultiert der
+Wunsch nach einer flexiblen Ordnung des Strukturraums, die je nach Fragestellung
+gewählt werden kann.
+Der Nutzen derartiger Software kann zudem wesentlich von der Verknüpfung der Moleküle mit
+zusätzlichen Informationen profitieren. Dazu zählen beispielsweise
+die chemischen Eigenschaften eines Moleküls, ihre Fähigkeit an bestimmte Proteine
+zu binden, die diesbezügliche Selektivität, ihre Verfügbarkeit sowie bekannte pharmazeutische Wirkungen.
+Sinnvolle Konzepte für das Knowledge Management, also Methodiken, die den möglichst
+effizienten Umgang mit diesen Daten erlauben, werden sowohl von der Forschung
+als auch der Industrie als extrem wichtig angesehen und bilden einen Pfeiler
+der von der EU und der pharmazeutischen Industrie zusammen angestoßenen [[http://imi.europa.eu|Innovative
+Medicine Initiative]].
+Auch wenn das Wissen über die Beziehung zwischen Eigenschaften der Moleküle und
+ihrer Wirkung teilweise noch lückenhaft ist, und zu einem großen Bereich des
+chemischen Strukturraums noch gar keine Informationen vorliegen, so ist doch
+bereits eine große Anzahl von Molekülen gut untersucht.
+Während derartige Daten lange Zeit schwer zugänglich waren, werden die resultierenden
+Ergebnisse mittlerweile systematisch in Datenbanken gespeichert und mit Projekten
+wie z.B. [[http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov|PubChem]] oder [[http://www.ebi.ac.uk/chebi|ChEBI]] stehen inzwischen zahlreiche freie, öffentliche Datenbanken zur Verfügung.
+Die für typische Fragestellungen benötigten Daten liegen aber unter Umständen verstreut
+vor und sind nicht gut untereinander verknüpft. Zusätzlich müssen üblicherweise sowohl
+lokale Datenbanken (mit noch vertraulichen Daten) und öffentlich zugängliche Datenbanken
+zusammen betrachtet werden. Die Schwierigkeit besteht derzeit also darin, relevante
+Informationen unterschiedlicher Datenbanken zusammenzuführen (//Datenintegration//), auszuwerten, auf angemessene
+Weise zu repräsentieren und dadurch erfassbar zu machen. Hier soll die Projektgruppe
+Lösungen entwickeln und umsetzen, die es zum Beispiel ermöglichen, Eigenschaften von Molekülen
+vorherzusagen, oder vielversprechende aber noch nicht synthetisierte Moleküle in der Substanzbibliothek
+zu finden.
+==== Aufgabenstellung ====
+Die wenigen bereits existierenden Navigationstools bieten keine
+Schnittstelle für die Einbindung von im Internet verfügbaren Wissensressourcen, sondern
+erlauben nur die Repräsentation der Daten aus einer einzelnen Datenbank. In der Projektgruppe
+soll ein Konzept entwickelt und umgesetzt werden, das es erlaubt, unterschiedliche Datenquellen
+in Software zur visuellen Analyse von chemischen Moleküldatenbanken zu integrieren. Dazu soll
+ein flexibles Framework erstellt werden, das es ermöglicht, Informationen aus frei verfügbaren Datenbanken
+automatisch mit chemischen Strukturen zu verknüpfen. Dies beinhaltet zum einen die technische
+Unterstützung der Einbindung durch entsprechende Schnittstellen und zum anderen die geeignete graphische Repräsentation.
+Der großen Vielfalt an möglichen Datenquellen soll dadurch Rechnung getragen werden, dass sich weitere
+Datenbanken mit geringem Aufwand anbinden lassen.
+Zusätzlich bauen bestehende Tools auf einer statischen Umsetzung
+einer spezifischen Molekülklassifikation auf, die jeweils nur einen kleinen Bereich der
+möglichen Fragestellungen abdeckt.
+Um die aus den Datenquellen bezogenen Informationen sinnvoll bei der Suche nach
+Wirkstoffen einsetzen zu können, müssen sie einerseits angemessen visuell repräsentiert
+werden, und andererseits sinnvoll in die
+Navigationsmechanismen integriert werden.
+Während zum Beispiel bisher die Navigation über einen statisch generierten
+Strukturgerüstbaum erfolgt, der rein auf strukturell begründeten Eltern-Kind-Beziehungen
+beruht, kann die Einbindung zusätzlicher Daten zu einer flexiblen und benutzerdefinierte
+Erstellung von Molekülrelationen genutzt werden.
+Für eine erste Erweiterung kann der in Scaffold Hunter integrierte Ansatz verwendet
+werden, wobei Elter-Kind-Beziehungen auf unterschiedliche Weise nach benutzerdefinierten
+Regeln bestimmt werden.
+Darüber hinaus sollen statistische Verfahren wie die Clusteranalyse verwendet
+werden, um dynamisch eine Klassifikation der Strukturen zu berechnen. Die Ergebnisse
+müssen geeignet visualisiert werden und eine interaktive Navigation in den Daten
+soll unterstützt werden. Die Clusteranalyse soll auf Basis verschiedener Eigenschaften der
+chemischen Strukturen durchgeführt werden, die vom Nutzer spezifiziert werden.
+Dazu sollen Informationen unterschiedlicher Datenquellen gewählt werden können.
+Bei der Umsetzung der Konzepte muss daran gedacht werden, dass die Software für
+Anwender aus den Bereichen Chemie und Biologie gedacht ist, und die Interaktion mit
+der Nutzeroberfläche möglichst intuitiv vonstatten gehen soll. Eine zusätzliche
+Herausforderung ist das Volumen der zu verarbeitenden Daten. Hier müssen
+ausreichend effiziente Algorithmen und Methoden gewählt und unter Berücksichtigung
+des Ressourcenverbrauchs entsprechend umgesetzt werden.
+===== Anforderungen =====
+==== Teilnahmevoraussetzungen ====
+  * Programmiererfahrung in Java (V)
+  * Mensch-Maschine-Interaktion **oder** Effiziente Algorithmen **oder** Datenvisualisierung **oder** Automatisches Zeichnen von Graphen (M)
+  * Webtechnologien **oder** Wissensentdeckung in Datenbanken (W)
+**Legende:** (M) Mindestens eine; (V) Voraussetzung; (W) Wünschenswert
+Es werden keine Vorkenntnisse aus der Chemie benötigt.
+==== Minimalziele ====
+  - Entwurf und Implementierung eines Frameworks zur Integration von zusätzlichen Informationen, das mindestens zwei externe sowie eine lokale Datenquellen umfasst und die beispielhafte Integration in Scaffold Hunter.
+  - Verknüpfung der Informationen mit den Strukturen im Programm, angemessene Aufbereitung und Darstellung.
+  - Implementierung weiterer Konzepte der Klassifikation und Navigation im chemischen Strukturraum sowie ihre Visualisierung.
+    * Erweiterung des bestehenden Konzepts statischer Strukturgerüstbäume.
+    * Anwendung statistischer Methoden zur Klassifikation des Strukturraums.
+===== Material =====
+==== Literatur ====
+== Chemoinformatik, Grundlagen ==
+  * //Chemoinformatics - an introduction for computer scientists.//\\ Nathan Brown; ACM Computing Surveys, Volume 41, Issue 2 (February 2009).
+  * //Chemical space and biology.//\\ Christopher M. Dobson; Nature, Volume 432, No. 7019. (15 December 2004), pp. 824-828.
+== Scaffold Tree Konzept ==
+  * //The Scaffold Tree - Visualization of the Scaffold Universe by Hierarchical Scafold Classiﬁcation.//\\ Schuffenhauer, A., P. Ertl, S. Roggo, S. Wetzel, M. A. Koch und H. Waldmann; J. Chem. Inf. Modelling, 47(1):47–58, January 2007.
+  * //Staring off into chemical space.//\\ Irwin, John J.; Nature Chemical Biology, 5(8):536–537, August 2009.
+  * //Bioactivity-guided mapping and navigation of chemical space.//\\ Renner, Steffen, Willem A. L. van Otterlo, Marta Dominguez Seoane, Sabine Mocklinghoff, Bettina Hofmann, Stefan Wetzel, Ansgar Schuffenhauer, Peter Ertl, Tudor I. Oprea, Dieter Steinhilber, Luc Brunsveld, Daniel Rauh und Herbert Waldmann; Nature Chemical Biology, 5(8):585–592, June 2009.
+  * //A Scaffold-Tree-Merging Strategy for Prospective Bioactivity Annotation of gamma-Pyrones.//\\ Wetzel, Stefan, Wolfram Wilk, Samy Chammaa, Bianca Sperl, Anke G. Roth, Aybike Yektaoglu, Steffen Renner, Thorsten Berg, Christoph Arenz, Athanassios Giannis, Tudor I. Oprea, Daniel Rauh, Markus Kaiser und Herbert Waldmann; Angewandte Chemie International Edition, 49(21):3666–3670, 2010.
+  * //Bioactivity-guided navigation of chemical space.//\\ Bon, Robin S. und Herbert Waldmann;  Accounts of Chemical Research, 2010, 43, 1103-1114
+== Visualisierung ==
+  * //Interactive exploration of chemical space with Scaffold Hunter.//\\ Wetzel, Stefan, Karsten Klein, Steffen Renner, Daniel Rauh, Tudor I. Oprea, Petra Mutzel und Herbert Waldmann; Nature Chemical Biology, 5(8):581–583, August 2009.
+  * //Kartographie der Moleküle.//\\ C. Herhaus und O. Karch; Nachrichten aus der Chemie, 57(10):1002–1004, 2009.
+  * //iPHACE: integrative navigation in pharmacological space.//\\ Ricard Garcia-Serna, Oleg Ursu, Tudor I. Oprea und Jordi Mestres; Bioinformatics, 2010 Apr 1;26(7):985-6.
+  * //Data visualization during the early stages of drug discovery.//\\ Dharmesh Maniyar und Ian Nabney; J. Chem. Inf. Model., 2006, 46 (4), pp 1806–1818.
+  * //Merging chemical and biological space: Structural mapping of enzyme binding pocket space.//\\ Nils Weskamp, Eyke Hüllermeier, Gerhard Klebe; Proteins. 2009 Aug 1;76(2):317-30.
+  * //Constructing Overview + Detail Dendrogram-Matrix Views.//\\ Jin Chen, Alan M. MacEachren, Donna J. Peuquet; IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, IEEE Computer Society, 2009, 15, 889-896
+== Datenintegration ==
+  * //Data integration: challenges for drug discovery.//\\ David B. Searls; Nature Reviews Drug Discovery 4, 45-58 (January 2005)
+  * //Integrating biological databases.//\\ Lincoln D. Stein; Nature Reviews Genetics 4, 337-345 (May 2003).
+  * //Integration of Biological Sources: Current Systems and Challenges Ahead.//\\ Thomas Hernandez, Subbarao Kambhampati; SIGMOD Rec., 33(3):51–60, 2004.
+  * //Informationsintegration: Architekturen und Methoden zur Integration verteilter und heterogener Datenquellen.//\\ Ulf Leser, Felix Naumann; dpunkt, 2006.
+  * //Biana: a software framework for compiling biological interactions and analyzing networks.//\\ García-García J, Guney E, Aragues R, Planas-Iglesias J, Oliva B;  BMC Bioinformatics 2010, 11:56doi:10.1186/1471-2105-11-56.
+== Datenbanken ==
+  * //PubChem: a public information system for analyzing bioactivities of small molecules.//\\ Yanli Wang, Jewen Xiao, Tugba O. Suzek, Jian Zhang, Jiyao Wang, and Stephen H. Bryant; Nucl. Acids Res., 37:W623–633, July 2009.
+  * //ChEBI: a database and ontology for chemical entities of biological interest.//\\ Kirill Degtyarenko, Paula de Matos, Marcus Ennis, Janna Hastings, Martin Zbinden, Alan Mcnaught, Rafael Alcántara, Michael Darsow, Mickaël Guedj, Michael Ashburner; Nucleic Acids Research, 36 (Database issue):D344–D350, January 2008.
+==== Links ====
+  * [[http://scaffoldhunter.sourceforge.net|Scaffold Hunter Website]]
+  * [[http://molwind.sourceforge.net|Molwind Website]]
+  * [[http://cgl.imim.es/iphace/|iPHACE]]
+  * [[http://zusammen.metamolecular.com/2009/03/09/sixty-four-free-chemistry-databases-serialized|Übersicht über öffentliche Chemie-Datenbanken]]
+  * [[http://biokemika.uni-frankfurt.de/wiki/Portal:Bioinformatik/Datenbanken|Übersicht über Datenbanken mit biochemischen Inhalten]]
+  * [[http://sbi.imim.es/web/BIANA.php|BIANA]]
+  * {{:teaching:swetzel_pgvortrag_2010.ppt|}}
+  * [[http://www.cgl.ucsf.edu/cytoscape/chemViz/index.html|chemViz: Cheminformatics Plugin for Cytoscape]]
+  * [[http://www.cgl.ucsf.edu/cytoscape/cluster/clusterMaker.html|clusterMaker: Creating and Visualizing Cytoscape Clusters]]

Chair 11

Teaching

Research Groups

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