Scientific journal

International Journal of Applied and fundamental research

ISSN 1996-3955

ИФ РИНЦ = 0,556

Введение

Поиск новых лекарственных средств связан с моделированием свойств, присущих молекуле с ожидаемыми или заданными параметрами – лекарственными свойствами. Лекарственные свойства определяются как присущие молекуле свойства, которые остаются неотъемлемым элементом исследований по созданию новых лекарственных средств. Оценка структурных характеристик молекулы лекарственного средства, их трехмерной составляющей, с ее прогнозированием имеет решающее значение для успешной разработки будущего лекарства. Биологически активное вещество – лидер, с требуемыми свойствами, подобными лекарственным, может быть преобразовано в качественный препарат-кандидат.

Принцип вычислительных методов QSAR заключается в реализации математической зависимости, количественно связывающей молекулярные дескрипторы с макроскопическими наблюдаемыми (физико-химическими свойствами или биологической активностью) для ряда сходных химических соединений с использованием статистических методов анализа данных.

Молекулярный докинг – это вычислительный инструмент, широко используемый при разработке лекарственных средств на основе структуры для определения сродства связывания и относительной ориентации между белком и лигандом, когда они взаимодействуют друг с другом. Он обеспечивает возможность провести исследование по изучению ингибирующей активности и поиску наилучших соединений с высокой аффинностью и ингибирующей активностью в отношении ряда мишеней, например ацетилхолинэстеразы и бутирилхолинэстеразы, которые являются одними из ключевых мишеней лекарственных препаратов для лечения болезни Альцгеймера [1]. Метод молекулярного докинга моделирует процесс молекулярного распознавания, предсказывая свободную энергию связывания, а также геометрию взаимодействия связанного комплекса «белок – лиганд». Докинг посредством результатов стыковки предсказывает предпочтительную ориентацию (т.е. «наилучшую подгонку» в трехмерном пространстве) лиганда, который связывается с конкретным, представляющим интерес белком.

Цель исследования заключается в корреляционном моделировании дескриптора противовоспалительной активности (ПВА), основанном на молекулярном докинге по интерлейкину 2 в ряду амидов и гидразидов N-ароилантраниловых кислот в оценке биологической мишени.

Материал и методы исследования

Изучение связывания с биологической мишенью противовоспалительной активности – интерлейкин 2 (ИЛ-2) осуществлено AutoDock 4.2. Кристаллографическая копия фермента в формате pdb взята из ресурса RCSB Protein Data Bank: PDB ID code: 1m48 [2]. Статистические исследования, посвященные корреляции, выполнены в программе Statistica 6.

Результаты исследования и их обсуждение

Поиск коррелируемого дескриптора основан на использовании конформации с максимальной энергией молекулярного докинга по ацетилсалициловой кислоте (Be=-5,22 ккал/моль) как исходной точке конструирования соединений анализируемого ряда [3]. Образование связи с ферментом ИЛ-2 происходит в виде комплекса с ацетилсалициловой кислотой по участку связывания (рис. 1).

Сайт связывания активного участка ИЛ-2 состоит из остатков аминокислот цепи А, анализируемой биологической мишени: Лейцин 72 (LEU72A), Валин 69 (VAL62A), Треонин 41 (THR41A) и Аргинин 38 (ARG38A).

Анализируя рисунок 1, можно наблюдать гидрофобные взаимодействия с двумя остатками аминокислот: Лейцин 72 (LEU72A) и Валин 69 (VAL62A). Межмолекулярная водородная связь (ММВС) образуется по О-ацильному заместителю карбонильной группы с аминокислотой Треонин 41 (THR41A). Происходит комбинированное взаимодействие с ММВС и ионизационное, по карбоксильной группе, ацетилсалициловой кислоты с остатком аминокислоты Аргинин 38.

Рис. 1. Диаграмма взаимодействия ацетилсалициловой кислоты с активным участком ИЛ-2

Объектом исследования являются 29 производных антраниловой кислоты под общим химическим названием ряда «амиды и гидразиды N-ароилантраниловых кислот». Общая химическая структура объекта исследования приведена на рисунке 2. Анализируемые производные антраниловой кислоты проявляют широкий спектр фармакологической активности [4, 5].

Рис. 2. Общая химическая структура соединений ряда «амиды и гидразиды N-ароилантраниловых кислот» с заместителями: R1, R2, R3

С использованием программы AutoDock 4.2. проведен молекулярный докинг (стыковка) 29 соединений (1–29) общей химической структуры (рис. 2).

Достижения в области вычислительных технологий позволили автору провести виртуальный скрининг, который показал положительное влияние корреляции на процесс обнаружения значимых конформаций ПВА. При виртуальном скрининге применяются стыковка и оценка каждого соединения из набора данных, а используемая методика основана на прогнозировании режимов связывания и сродства к связыванию каждого соединения из набора данных посредством стыковки с рентгеновской кристаллографической структурой ИЛ-2.

Результаты отбора значимых конформации по ИЛ-2: номер конформации, скоринговые функции, остатки аминокислот с водородной связью (Н-связь) и ПВАэксп.

Исследование молекулярного докинга на основе сетки (Grid анализа), основанное на декартовых координатах, было использовано автором для анализа способов связывания молекул с аминокислотами, присутствующими в активном кармане белка, с координатами центрального участка (x= -4,560, y= 11,693, z= -11,274).

Изучено межмолекулярное взаимодействие анализируемых соединений ряда амидов и гидразидов N-ароилантраниловых кислот молекулярной стыковкой, основанной на 3D-QSAR. Исследование 3D-QSAR было направлено на поиск дескрипторов, которые могут быть соотнесены с ПВА, выраженной в значениях энергий связывания (binding energy (Be ИЛ-2)) с ИЛ-2 (ккал/моль). Для получения дескриптора в исследовании использована линеаризация путем создания линейной зависимости с ПВА. Получение статистически надежной модели во многом зависит от способности дескрипторов, которые являются конечным результатом логической и математической процедуры [6], кодировать вариации активности в соответствии со структурой, а именно дескриптора, связанного с ПВА (BeИЛ-2 ПВА).

Для того чтобы идентифицировать потенциальную модель отбора дескриптора ПВА, проведен анализ результатов докинга 29 соединений производных антраниловой кислоты с активным центром фермента ИЛ-2 с целью изучить взаимодействие соединений производных антраниловой кислоты с 1m48.

Строение проанализированных производных антраниловой кислоты в зависимости от энергии взаимодействия с ИЛ-2 по Be ИЛ-2 приведено на рисунках 3 и 4. Исследование по распознаванию конформаций относительно ПВА выполнено по коэффициенту корреляции, путем отбора результатов, обеспечивающих максимальную линейность (значимых конформаций). Большинство соединений показали хорошие показатели стыковки при взаимодействии с различными аминокислотными остатками (таблица).

Проведен анализ стыковки по ПВА методом корреляционного анализа с помощью программы Statistica 6; среди полученных результатов использованная модель отбора показала высокую корреляцию с коэффициентом корреляции с ПВА, равным 0,730. Результаты корреляционного анализа стыковки с ИЛ-2 приведены в таблице, а модель стыковки в работе описана в виде уравнения простой линейной регрессии: BeИЛ-2 ПВА = – 3,726 – 0,045 × ПВА.

На рисунке 3 приведено строение производных антраниловой кислоты с BeИЛ-2 -6 и менее, обнаруживающих максимальное связывание с ИЛ-2 (9 соединений).

Минимальное связывание с анализируемой мишенью с BeИЛ-2 -5,90 и более обнаружено у 20 соединений, структуры которых приведены на рисунке 4.

Участок связывания амидов и гидразидов N-ароилантраниловых кислот с ИЛ-2 содержит остатки аминокислот: THR41A, ARG38A, LEU72A, LYS43A (таблица).

Рис. 3. Структуры производных антраниловой кислоты с BeИЛ-2 -6 и менее (9 соединений)

Рис. 4. Структуры производных антраниловой кислоты с Be ИЛ-2 -5,90 и более (20 соединений) с минимальным связыванием с ИЛ-2

Заключение

Проведено исследование 29 производных ряда «амиды и гидразиды N-ароилантра-ниловых кислот» методом молекулярного докинга с ИЛ-2. Получены значения коррелируемого дескриптора противовоспалительной активности (BeИЛ-2 ПВА) с высоким значением коэффициента корреляции, равным 0,730, в оценке правильности выбора биологической мишени.

Корреляционное моделирование дескриптора противовоспалительной активности по ИЛ-2 позволяет не только выделить дескриптор для исследований «структура – ПВА», но и провести оценку биологической мишени на возможность исследования в области поиска модели ПВА для соединений производных антраниловой кислоты.