The dissociation of ligands from proteins and other biomacromolecules occurs over a wide range of timescales. For most pharmaceutically relevant inhibitors, these timescales are far beyond those that are accessible by conventional molecular dynamics (MD) simulation. Consequently, to explore ligand egress mechanisms and compute dissociation rates, it is necessary to enhance the sampling of ligand unbinding. Random Acceleration MD (RAMD) is a simple method to enhance ligand egress from a macromolecular binding site, which enables the exploration of ligand egress routes without prior knowledge of the reaction coordinates. Furthermore, the τRAMD procedure can be used to compute the relative residence times of ligands. When combined with a machine-learning analysis of protein–ligand interaction fingerprints (IFPs), molecular features that affect ligand unbinding kinetics can be identified. Here, we describe the implementation of RAMD in GROMACS 2020, which provides significantly improved computational performance, with scaling to large molecular systems. For the automated analysis of RAMD results, we developed MD-IFP, a set of tools for the generation of IFPs along unbinding trajectories and for their use in the exploration of ligand dynamics. We demonstrate that the analysis of ligand dissociation trajectories by mapping them onto the IFP space enables the characterization of ligand dissociation routes and metastable states. The combined implementation of RAMD and MD-IFP provides a computationally efficient and freely available workflow that can be applied to hundreds of compounds in a reasonable computational time and will facilitate the use of τRAMD in drug design.

2.
V.
Limongelli
,
Wiley Interdiscip. Rev.: Comput. Mol. Sci.
10
,
e1455
(
2020
).
3.
P.
Tiwary
,
V.
Limongelli
,
M.
Salvalaglio
, and
M.
Parrinello
,
Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A.
112
,
E386
(
2015
).
4.
R.
Capelli
,
W.
Lyu
,
V.
Bolnykh
,
S.
Meloni
,
J. M. H.
Olsen
,
U.
Rothlisberger
,
M.
Parrinello
, and
P.
Carloni
,
J. Phys. Chem. Lett.
11
,
6373
(
2020
).
5.
Y.
Zhou
,
R.
Zou
,
G.
Kuang
,
B.
Långström
,
C.
Halldin
,
H.
Ågren
, and
Y.
Tu
,
J. Chem. Inf. Model.
59
,
3910
(
2019
).
6.
Z.
Tang
,
S.-H.
Chen
, and
C.-e. A.
Chang
,
J. Chem. Theory Comput.
16
,
1882
(
2020
).
7.
S. D.
Lotz
and
A.
Dickson
,
J. Am. Chem. Soc.
140
,
618
(
2018
).
8.
T.
Dixon
,
S. D.
Lotz
, and
A.
Dickson
,
J. Comput.-Aided Mol. Des.
32
,
1001
(
2018
).
9.
A.
Dickson
,
P.
Tiwary
, and
H.
Vashisth
,
Curr. Top. Med. Chem.
17
,
2626
(
2017
).
10.
M.
Bernetti
,
M.
Masetti
,
W.
Rocchia
, and
A.
Cavalli
,
Annu. Rev. Phys. Chem.
70
,
173
(
2019
).
11.
J. M. L.
Ribeiro
,
S.-T.
Tsai
,
D.
Pramanik
,
Y.
Wang
, and
P.
Tiwary
,
Biochemistry
58
,
156
(
2019
).
12.
N. J.
Bruce
,
G. K.
Ganotra
,
D. B.
Kokh
,
S. K.
Sadiq
, and
R. C.
Wade
,
Curr. Opin. Struct. Biol.
49
,
1
(
2018
).
13.
A.
Nunes-Alves
,
D. B.
Kokh
, and
R. C.
Wade
,
Curr. Opin. Struct. Biol.
64
,
126
(
2020
).
14.
S.
Wolf
,
B.
Lickert
,
S.
Bray
, and
G.
Stock
,
Nat. Commun.
11
,
2918
(
2020
).
15.
D. A.
Schuetz
,
M.
Bernetti
,
M.
Bertazzo
,
D.
Musil
,
H.-M.
Eggenweiler
,
M.
Recanatini
,
M.
Masetti
,
G. F.
Ecker
, and
A.
Cavalli
,
J. Chem. Inf. Model.
59
,
535
(
2019
).
16.
S. K.
Lüdemann
,
V.
Lounnas
, and
R. C.
Wade
,
J. Mol. Biol.
303
,
797
(
2000
).
17.
S. K.
Lüdemann
,
O.
Carugo
, and
R. C.
Wade
,
J. Mol. Model.
3
,
369
(
1997
).
18.
T. P.
Straatsma
and
J. A.
McCammon
,
J. Comput. Chem.
11
,
943
(
1990
).
19.
S. K.
Lüdemann
,
V.
Lounnas
, and
R. C.
Wade
,
J. Mol. Biol.
303
,
813
(
2000
).
20.
P. J.
Winn
,
S. K.
Lüdemann
,
R.
Gauges
,
V.
Lounnas
, and
R. C.
Wade
,
Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A.
99
,
5361
(
2002
).
21.
K.
Schleinkofer
,
Sudarko
,
P. J.
Winn
,
S. K.
Lüdemann
, and
R. C.
Wade
,
EMBO Rep.
6
,
584
(
2005
).
22.
N.
Ahalawat
and
J.
Mondal
,
J. Am. Chem. Soc.
140
,
17743
(
2018
).
23.
D. A.
Case
,
T. E.
Cheatham
,
T.
Darden
,
H.
Gohlke
,
R.
Luo
,
K. M.
Merz
,
A.
Onufriev
,
C.
Simmerling
,
B.
Wang
, and
R. J.
Woods
,
J. Comput. Chem.
26
,
1668
(
2005
).
24.
T.
Wang
and
Y.
Duan
,
J. Am. Chem. Soc.
129
,
6970
(
2007
).
25.
T.
Wang
and
Y.
Duan
,
J. Mol. Biol.
392
,
1102
(
2010
).
26.
E.
Lindahl
,
B.
Hess
, and
D.
van der Spoel
,
J. Mol. Model.
7
,
306
(
2001
).
27.
D.
Long
,
Y.
Mu
, and
D.
Yang
,
PLoS One
4
,
e6081
(
2009
).
28.
B. R.
Brooks
,
C. L.
Brooks
 III
,
A. D.
Mackerell
, Jr.
,
L.
Nilsson
,
R. J.
Petrella
,
B.
Roux
,
Y.
Won
,
G.
Archontis
,
C.
Bartels
,
S.
Boresch
,
A.
Caflisch
,
L.
Caves
,
Q.
Cui
,
A. R.
Dinner
,
M.
Feig
,
S.
Fischer
,
J.
Gao
,
M.
Hodoscek
,
W.
Im
,
K.
Kuczera
,
T.
Lazaridis
,
J.
Ma
,
V.
Ovchinnikov
,
E.
Paci
,
R. W.
Pastor
,
C. B.
Post
,
J. Z.
Pu
,
M.
Schaefer
,
B.
Tidor
,
R. M.
Venable
,
H. L.
Woodcock
,
X.
Wu
,
W.
Yang
,
D. M.
York
, and
M.
Karplus
,
J. Comput. Chem.
30
,
1545
(
2009
).
29.
J. C.
Phillips
,
R.
Braun
,
W.
Wang
,
J.
Gumbart
,
E.
Tajkhorshid
,
E.
Villa
,
C.
Chipot
,
R. D.
Skeel
,
L.
Kalé
, and
K.
Schulten
,
J. Comput. Chem.
26
,
1781
(
2005
).
30.
H.
Vashisth
and
C. F.
Abrams
,
Biophys. J.
95
,
4193
(
2008
).
31.
L.
Biedermannová
,
Z.
Prokop
,
A.
Gora
,
E.
Chovancová
,
M.
Kovács
,
J.
Damborský
, and
R. C.
Wade
,
J. Biol. Chem.
287
,
29062
(
2012
).
32.
D. B.
Kokh
,
M.
Amaral
,
J.
Bomke
,
U.
Grädler
,
D.
Musil
,
H.-P.
Buchstaller
,
M. K.
Dreyer
,
M.
Frech
,
M.
Lowinski
,
F.
Vallee
,
M.
Bianciotto
,
A.
Rak
, and
R. C.
Wade
,
J. Chem. Theory Comput.
14
,
3859
(
2018
).
33.
D. B.
Kokh
,
T.
Kaufmann
,
B.
Kister
, and
R. C.
Wade
,
Front. Mol. Biosci.
6
,
36
(
2019
).
34.
OpenEye, OEChem Toolkit 2018.Oct.1 OpenEye Scientific Software, Santa Fe, NM, http://www.eyesopen.com (
2018
).
35.
M. J.
Abraham
,
T.
Murtola
,
R.
Schulz
,
S.
Páll
,
J. C.
Smith
,
B.
Hess
, and
E.
Lindahl
,
SoftwareX
1-2
,
19
(
2015
).
36.
M.
Amaral
,
D. B.
Kokh
,
J.
Bomke
,
A.
Wegener
,
H. P.
Buchstaller
,
H. M.
Eggenweiler
,
P.
Matias
,
C.
Sirrenberg
,
R. C.
Wade
, and
M.
Frech
,
Nat. Commun.
8
,
2276
(
2017
).
37.
D. A.
Schuetz
,
M.
Bernetti
,
M.
Bertazzo
,
D.
Musil
,
H. M. H.-M.
Eggenweiler
,
M.
Recanatini
,
M.
Masetti
,
G. F.
Ecker
, and
A.
Cavalli
,
J. Chem. Inf. Model.
59
,
535
(
2019
).
38.
D. A.
Schuetz
,
L.
Richter
,
M.
Amaral
,
M.
Grandits
,
U.
Grädler
,
D.
Musil
,
H.-P.
Buchstaller
,
H.-M.
Eggenweiler
,
M.
Frech
, and
G. F.
Ecker
,
J. Med. Chem.
61
,
4397
(
2018
).
39.
S.
Wolf
,
M.
Amaral
,
M.
Lowinski
,
F.
Vallée
,
D.
Musil
,
J.
Güldenhaupt
,
M. K.
Dreyer
,
J.
Bomke
,
M.
Frech
,
J.
Schlitter
, and
K.
Gerwert
,
J. Chem. Inf. Model.
59
,
5135
(
2019
).
40.
R.
Capelli
,
A.
Bochicchio
,
G.
Piccini
,
R.
Casasnovas
,
P.
Carloni
, and
M.
Parrinello
,
J. Chem. Theory Comput.
15
,
3354
(
2019
).
41.
C.
Da
and
D.
Kireev
,
J. Chem. Inf. Model.
54
,
2555
(
2014
).
42.
S.
Salentin
,
S.
Schreiber
,
V. J.
Haupt
,
M. F.
Adasme
, and
M.
Schroeder
,
Nucleic Acids Res.
43
,
W443
(
2015
).
43.
A.
Hajiebrahimi
,
Y.
Ghasemi
, and
A.
Sakhteman
,
J. Mol. Graphics Modell.
78
,
234
(
2017
).
44.
A. C.
Wallace
,
R. A.
Laskowski
, and
J. M.
Thornton
,
Protein Eng., Des. Sel.
8
,
127
(
1995
).
45.
G.
Landrum
, RDKit: Open-source cheminformatics; http://www.rdkit.org.
46.
N.
Michaud-Agrawal
,
E. J.
Denning
,
T. B.
Woolf
, and
O.
Beckstein
,
J. Comput. Chem.
32
,
2319
(
2011
).
47.
R.
Ferreira De Freitas
and
M.
Schapira
,
MedChemComm
8
,
1970
(
2017
).
48.
R.
Kurczab
,
P.
Śliwa
,
K.
Rataj
,
R.
Kafel
, and
A. J.
Bojarski
,
J. Chem. Inf. Model.
58
,
2224
(
2018
).
49.
K.
Stierand
and
M.
Rarey
,
ACS Med. Chem. Lett.
1
,
540
(
2010
).
50.
P.
Ottiger
,
C.
Pfaffen
,
R.
Leist
,
S.
Leutwyler
,
R. A.
Bachorz
, and
W.
Klopper
,
J. Phys. Chem. B
113
,
2937
(
2009
).
51.
S.
Sirimulla
,
J. B.
Bailey
,
R.
Vegesna
, and
M.
Narayan
,
J. Chem. Inf. Model.
53
,
2781
(
2013
).
52.
B. R.
Beno
,
K.-S.
Yeung
,
M. D.
Bartberger
,
L. D.
Pennington
, and
N. A.
Meanwell
,
J. Med. Chem.
58
,
4383
(
2015
).
54.
C. R.
Martinez
and
B. L.
Iverson
,
Chem. Sci.
3
,
2191
(
2012
).
55.
A.
Roy
,
B.
Srinivasan
, and
J.
Skolnick
,
J. Chem. Inf. Model.
55
,
1757
(
2015
).
56.
V.
Sobolev
,
A.
Sorokine
,
J.
Prilusky
,
E. E.
Abola
, and
M.
Edelman
,
Bioinformatics
15
,
327
(
1999
).
57.
Molecular Operating Environment (MOE), 2013.08,
Chemical Computing Group
,
2017
.
58.
C.
Dalvit
and
A.
Vulpetti
,
Chem. - Eur. J.
22
,
7592
(
2016
).
59.
E. F.
Pettersen
,
T. D.
Goddard
,
C. C.
Huang
,
G. S.
Couch
,
D. M.
Greenblatt
,
E. C.
Meng
, and
T. E.
Ferrin
,
J. Comput. Chem.
25
,
1605
(
2004
).
60.
P. J. A.
Cock
,
T.
Antao
,
J. T.
Chang
,
B. A.
Chapman
,
C. J.
Cox
,
A.
Dalke
,
I.
Friedberg
,
T.
Hamelryck
,
F.
Kauff
,
B.
Wilczynski
, and
M. J. L.
de Hoon
,
Bioinformatics
25
,
1422
(
2009
).
61.
A. C.
Kruse
,
A. M.
Ring
,
A.
Manglik
,
J.
Hu
,
K.
Hu
,
K.
Eitel
,
H.
Hübner
,
E.
Pardon
,
C.
Valant
,
P. M.
Sexton
,
A.
Christopoulos
,
C. C.
Felder
,
P.
Gmeiner
,
J.
Steyaert
,
W. I.
Weis
,
K. C.
Garcia
,
J.
Wess
, and
B. K.
Kobilka
,
Nature
504
,
101
(
2013
).
62.
J.
Lee
,
X.
Cheng
,
J. M.
Swails
,
M. S.
Yeom
,
P. K.
Eastman
,
J. A.
Lemkul
,
S.
Wei
,
J.
Buckner
,
J. C.
Jeong
,
Y.
Qi
,
S.
Jo
,
V. S.
Pande
,
D. A.
Case
,
C. L.
Brooks
,
A. D.
MacKerell
,
J. B.
Klauda
, and
W.
Im
,
J. Chem. Theory Comput.
12
,
405
(
2016
).
63.
W. L.
Jorgensen
,
J.
Chandrasekhar
,
J. D.
Madura
,
R. W.
Impey
, and
M. L.
Klein
,
J. Chem. Phys.
79
,
926
(
1983
).
64.
J. A.
Maier
,
C.
Martinez
,
K.
Kasavajhala
,
L.
Wickstrom
,
K.
Hauser
,
C.
Simmerling
, and
K. E.
Hauser
,
J. Chem. Theory Comput.
11
,
3696
(
2015
).
65.
J.
Wang
,
R. M.
Wolf
,
J. W.
Caldwell
,
P. A.
Kollman
, and
D. A.
Case
,
J. Comput. Chem.
25
,
1157
(
2004
).
66.
M. S.
Gordon
and
M. W.
Schmidt
, in
Advances in Electronic Structure Theory: GAMESS a Decade Later
(
Elsevier
,
Amsterdam
,
2005
), Chap. 41.
67.
D. A.
Case
,
R. M.
Betz
,
W.
Botello-Smith
,
D. S.
Cerutti
,
T. E.
Cheatham
 III
,
T. A.
Darden
,
R. E.
Duke
,
T. J.
Giese
,
H.
Gohlke
,
A. W.
Goetz
,
N.
Homeyer
,
S.
Izadi
,
P.
Janowski
,
J.
Kaus
,
A.
Kovalenko
,
T. S.
Lee
,
B. M. P.
Li
,
C.
Lin
,
T.
Luchko
,
R.
Luo
,
L.
Xiao
,
D. M.
York
, and
P. A.
Kollman
, AMBER,
2018
.
68.
J.-P.
Ryckaert
,
G.
Ciccotti
, and
H. J. C.
Berendsen
,
J. Comput. Phys.
23
,
327
(
1977
).
69.
S.
Pronk
,
S.
Páll
,
R.
Schulz
,
P.
Larsson
,
P.
Bjelkmar
,
R.
Apostolov
,
M. R.
Shirts
,
J. C.
Smith
,
P. M.
Kasson
,
D.
van der Spoel
,
B.
Hess
, and
E.
Lindahl
,
Bioinformatics
29
,
845
(
2013
).
70.
J.
Swails
, ParmEd; available at https://github.com/ParmEd/ParmEd (
2020
).
71.
F.
Pedregosa
,
G.
Varoquaux
,
A.
Gramfort
,
V.
Michel
,
B.
Thirion
,
O.
Grisel
,
M.
Blondel
,
P.
Prettenhofer
,
R.
Weiss
,
V.
Dubourg
,
J.
Vanderplas
,
A.
Passos
,
D.
Cournapeau
,
M.
Brucher
,
M.
Perrot
, and
É.
Duchesnay
,
J. Mach. Learn. Res.
12
,
2825
(
2011
).

Supplementary Material

You do not currently have access to this content.