Научный журнал
Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,580

ПОИСК СОЕДИНЕНИЙ С АНАЛЬГЕТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТЬЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОЛЕКУЛЯРНОГО ДОКИНГА В ИССЛЕДОВАНИЯХ «СТРУКТУРА – АКТИВНОСТЬ» ПО ФЕРМЕНТАМ ЦИКЛООКСИГЕНАЗА 1 И 2 В РЯДУ N-ЗАМЕЩЕННЫХ АНТРАНИЛОВЫХ КИСЛОТ

Андрюков К.В. 1 Коркодинова Л.М. 1
1 ФГБОУ ВО «Пермская государственная фармацевтическая академия» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Данная статья посвящена использованию молекулярного докинга по ферменту циклооксигеназа 1 и 2 в исследовании связи «структура – активность» в ряду N-замещенных антраниловых кислот. При проведении докинга использовали ферменты циклооксигеназа 1 (PDB ID code: 3N8X) и 2 (PDB ID code: 1PXX), структуры которых были получены из базы данных RCSB Protein Data Bank. Перед проведением молекулярного докинга выполнена оптимизация и квантово-химический расчёт структур исследуемых соединений полуэмпирическим методом РМ3 с использованием программы Gaussian 03. Провели теоретический расчёт физико-химических дескрипторов исследуемых соединений: констант липофильности (log Pрассч), констант кислотности (pKaрассч) и основности (pKврассч). Моделирование лиганд-рецепторных взаимодействий осуществляли программой AutoDock 4.0 в составе программного комплекса MGL Tools 1.5.6, с использованием Ламарковского генетического алгоритма. В результате проведенного докинга получены скоринговые функции: энергия связывания (Binding energy (BeЦОГ1, BeЦОГ2)) и межмолекулярная энергия (Intermolecular energy (ImeЦОГ1, ImeЦОГ2)), характеризующие взаимодействие лиганда с рецептором. Выполнены исследования зависимости анальгетической активности от скоринговых функций и физико-химических дескрипторов. Составлены модели «структура – активность» проведением множественного линейного регрессионного анализа с использованием программы Statistica 6. Составлено четыре корреляционных уравнения, связывающих скоринговые функции и физико-химические дескрипторы с анальгетической активностью, проведена проверка на примере трех соединений. Таким образом, полученные модели «структура – активность» могут быть использованы для проведения скрининга на анальгетическую активность соединений в ряду производных антраниловой кислоты, которые планируется синтезировать.
антраниловая кислота
молекулярный докинг
анальгетическая активность
квантово-химические параметры
структура – активность
1. Prudhomme M., Dauphin G., Guyot J., Jeminet G. Semisynthesis of A23187 (Calcimycin) analogs II. Introduction of a methyl group on the benzoxazole ring. The Journal of antibiotics. 1984. Vol. 37. No. 6. P. 627–634.
2. Svechnikova O.M., Kolisnyk S.V., Vinnyk O.F., Kostina  T.A., Zhukova T.V. The molecular design of biologically active derivatives of N-phenylanthranilic acid. Zurnal organičnoï ta farmacevtičnoï himiï. 2018. Vol. 16. No. 1(61). P. 49–53.
3. Meenu Beniwal, Viney Lather, Vikramjeet Judge, Neelam Jain, Amit Beniwal. Anti-inflammatory, antimicrobial activity and qsar studies of anthranilic acid derivatives. World journal of pharmacy and pharmaceutical sciences. 2015. Vol. 4. No. 09. P. 1443–1451.
4. Alferova D.A., Svechnikova E.N., Suleiman M.M., Gritsenko I.S., Kazakov G.P., Popova N.V. Reationary ability of 3,5-Dibromo-N-Phenylanthranilic acids Derivatives. Research J. Pharm. and Tech. 2018. № 11 (9). P. 1–3.
5. Kuldeep Mahiwal, Pradeep Kumar, Balasubramanian Narasimhan. Synthesis, antimicrobial evaluation, ot-QSAR and mt-QSAR studies of 2-amino benzoic acid derivatives. Medicinal Chemistry Research. 2012. Vol. 21. No. 3. P. 293–307.
6. Shahzad M., Jamshaid A.. Synthesis, Antioxidant and Antimicrobial activity of 4-aminophenol and 2-aminobenzoic acid based novel azo compounds. Asian J. Chem. 2015. Vol. 27. No. 10. P. 3551–3554.
7. Андрюков К.В., Коркодинова Л.М. Молекулярный докинг в изучении взаимодействия амидов и гидразидов N-ароилзамещенных галоген(Н)антраниловых кислот с циклооксигеназой 1, проявляющих противовоспалительную активность // Химико-фармацевтический журнал. 2018. Т. 52. № 5. С. 29–32.
8. Руководство по проведению доклинических исследований лекарственных средств / Под ред. А.И. Миронова. М.: Гриф и Ко, 2012. 944 с.
9. Sidhu R.S., Lee J.Y., Yuan C., Smith W.L. Comparison of cyclooxygenase-1 crystal structures: cross-talk between monomers comprising cyclooxygenase-1 homodimers. Journal Biochemistry. 2010. Vol. 49. P. 7069–7079.
10. Rowlinson W.S., Kiefer J.R., Prusakiewicz J.J., Pawlitz  J.L., Kozak K.R., Kalgutkar A.S. A novel mechanism of cyclooxygenase-2 inhibition involving interactions with Ser–530 and Tyr–385. J. Biol. Chem. 2003. Vol. 278. P. 45763–45769.
11. Андрюков К.В., Коркодинова Л.М. Прогнозирование коэффициента распределения октанол–вода производных N-арилзамещенных антраниловых кислот // Химико–фармацевтический журнал. 2013. Т. 47. № 12. С. 38–41.
12. Андрюков К.В., Коркодинова Л.М. Квантово-химические параметры в исследовании зависимости структура – ионизация N-замещенных моно(ди)галоген(H)антраниловых кислот, их амидов и гидразидов // Химико–фармацевтический журнал. 2016. Т. 50. № 3. С. 23–27.

Моделирование взаимодействия с организмом с целью проведения скрининга с использованием молекулярного докинга, и полученных на его основе соотношений «структура – активность» позволяет проводить целенаправленный поиск соединений с выбранным видом фармакологической активности. Использование молекулярного докинга возможно в том случае если известна мишень, с которой взаимодействует исследуемый лиганд. Перед проведением скрининга методом молекулярного докинга важно узнать фермент, воздействие на который приводит к появлению у исследуемого лиганда анализируемой биологической активности.

Антраниловая кислота принимает участие в широком спектре биохимических реакций, используется в качестве одного из ключевых реагентов в полусинтетическом методе получения ряда антибиотиков, как, например, кальцимицина, проявляющего противомикробную активность [1]. Производные антраниловой кислоты относятся к классу биологически активных соединений, обладающих широким спектром фармакологической активности: анальгетической [2], противовоспалительной и противомикробной [3–6].

Проведение моделирования по анальгетической активности является актуальным при проведении целенаправленного поиска веществ с выраженной анальгетической активностью. Сочетание молекулярного докинга с физико-химическими дескрипторами позволяет учитывать в проводимых исследованиях физико-химические свойства веществ, увеличивая качество модели, как, например, модель «структура – противовоспалительная активность» [7].

Цель исследования: исследование связи «структура – анальгетическая активность» с использованием молекулярного докинга по ферментам циклооксигеназа (ЦОГ) 1 и 2 в ряду N-замещенных антраниловых кислот (10 соединений)

andr1.wmf

R = CH2CH=C(Cl)CH3 (1);

R = CH2CH=CH2 (2);

R = COC6H3(2,4-Cl2) (3);

R = COCONHCH2CH=CH2 (4);

R = COCOOC2H5 (5);

R = CO(2-фурил) (6);

R = CO Ad (7);

R = CH2C6H5 (8);

R = COC6H4(2-OCH3) (9);

R = COCH2C6H5 (10)

Материалы и методы исследования

Структуры всех лигандов были построены и оптимизированы с использованием программы Gaussian 03 полуэмпирическим методом РМ3 с полной оптимизацией геометрии молекул, и затем были конвертированы в 3D-формат (.pdb) с помощью программы ChemBio3D Ultra 12,0.

Определение анальгетической активности (АА) проводили на беспородных белых мышах массой 18–23 г на модели «горячей пластинки». Исследуемые соединения вводили внутрь в дозе 50 мг/кг за 0,5 ч до помещения животных на металлическую пластинку, нагретую до 53,5 °С. Каждое соединение испытывали на пяти животных. Показателем изменения болевой чувствительности служила измеряемая в секундах длительность пребывания животных на горячей пластине до момента облизывания ими задних лапок [8].

Моделирование лиганд – рецепторных взаимодействий осуществляли программой AutoDock 4.0 в составе программного комплекса MGL Tools 1.5.6, с использованием Ламарковского генетического алгоритма, который позволяет воспроизводить строение комплексов более точно. При проведении молекулярного докинга мы использовали трёхмерные модели молекул фермента, информация о которых получена из базы данных RCSB Protein Data Bank ЦОГ 1 (PDB ID code: 3N8X [9]) и 2 (PDB ID code: 1PXX [10]). Изначально, все молекулы воды были удалены из структуры белка. Файлы рецептора и лигандов были конвертированы в формат PDBQT–файла, с добавлением недостающих атомов водорода и частичных атомных зарядов по методу Гастейгера.

В процедуре докинга, с координатами точек (60×60×60) вокруг каждого моделируемого участка, по ферменту ЦОГ 1 при построении Grid–карт за центр были взяты координаты лиганда (x = –19,44, y = –54,38, z = 6,07), а для фермента ЦОГ 2 координаты лиганда (x = 26,25, y = 25,04, z = 14,66). В результате получено 10 Grid–карт по параметрам для исследуемых соединений по ЦОГ 1 и 2. Оценку качества позиционирования характеризовали величиной RMSD, представляющей собой среднеквадратичное отклонение положения лиганда после докинга от его начального положения в белке.

Результаты исследования и их обсуждение

Структуры всех лигандов были построены и оптимизированы с использованием программы Gaussian 03 полуэмпирическим методом РМ3 с полной оптимизацией геометрии молекул. В результате получены квантово-химические дескрипторы: суммарные значения напряженности электрического поля Σ(Е), потенциала Σ(φ) и заряда Σ (|q|) на атомах углерода, кислорода, азота и водорода (табл. 1). Рассчитанные квантово-химические дескрипторы использовали для теоретического расчёта физико-химических дескрипторов исследуемых соединений с помощью зависимостей «структура – свойство»: констант липофильности (log Pрассч) [11], констант кислотности (pKaрассч) и основности (pKврассч) [12] (табл. 1).

Значения констант липофильности лежат в интервале от 0,44 (у соединения 5) до 2,92 (соединение 6). Константы кислотности, характеризующие ионизацию, рассчитанные значения которых находятся в пределах от 5,10 (соединение 3) до 7,89 (для соединения 4). Значения констант основности, в интервале от 11,91 у соединения 5 до 13,42, для соединения 3.

Для 10 соединений из ряда N-замещенных антраниловых кислот была экспериментально определена АА. Установлено, что большинство изучаемых амидов обладает различным уровнем АА от 13,5 до 27 с (табл. 2).

Моделирование лиганд-рецепторных взаимодействий осуществляли программой AutoDock 4.0 в составе программного комплекса MGL Tools 1.5.6, с использованием Ламарковского генетического алгоритма, который позволяет воспроизводить строение комплексов более точно.

В качестве активного сайта фермента ЦОГ 1 был принят участок макромолекулы, содержащий аминокислоты (SER530, TYR385, ARG120, TYR355, ALA527, MET113, LEU531, VAL116, VAL349, ILE523, PHE518, LEU352, PHE381, TRP387, LEU359, ALA527, ILE517, LEU384) [9] и ЦОГ 2 (VAL349, ALA527, TYR355, VAL523, LEU352, TRP387, PHE518, LEU384, TYR385, ARG120, SER530) [10]. Значимыми считали гидрофобные взаимодействия и образование межмолекулярных водородных связей с аминокислотами активного участка ферментов ЦОГ 1 и 2.

Результат проведенного молекулярного докинга по ферментам ЦОГ 1 и 2 представлен в табл. 2 виде скоринговых функций: энергия связывания (Binding energy (BeЦОГ1 и BeЦОГ2)) и межмолекулярная энергия (Intermolecular energy (ImeЦОГ1 и ImeЦОГ2)), характеризующие взаимодействие лиганда с рецептором.

Таблица 1

Квантово-химические дескрипторы N-замещенных антраниловых кислот

C(E)

N(E)

C(φ)

O(φ)

N(φ)

O(|q|)

logPрассч

pKaрассч

pKврассч

1

5,43

0,40

125,71

27,07

13,18

0,70

1,74

6,74

12,40

2

4,97

0,40

110,98

25,96

12,79

0,69

1,66

6,43

12,60

3

8,47

0,52

171,22

41,01

13,83

1,02

2,48

5,10

13,42

4

6,18

0,95

143,04

54,51

26,62

1,32

1,06

7,89

12,03

5

5,32

0,49

126,17

67,55

13,07

1,61

0,44

7,17

11,91

6

5,87

0,22

135,61

54,03

13,27

1,11

2,92

6,34

13,03

7

13,31

0,67

264,12

46,25

15,79

1,03

2,04

3,93

14,14

8

7,51

0,24

169,77

27,40

14,15

0,70

1,95

6,11

13,22

9

7,76

0,23

185,36

58,14

14,42

1,23

2,89

6,82

12,74

10

8,41

0,10

186,32

42,85

14,53

0,97

1,33

5,47

13,99

 

Таблица 2

ААэксп. и скоринговые функции по ЦОГ 1 и 2 N-замещенных антраниловых кислот

ААэксп., сек

Beцог1

Imeцог1

Beцог2

Imeцог2

1

27,0

–6,12

–7,61

–4,87

–6,36

2

23,0

–4,15

–6,44

–4,62

–6,11

3

17,3

–6,91

–8,10

–6,24

–7,43

4

16,2

–5,99

–7,78

–5,06

–6,85

5

13,5

–5,42

–7,21

–4,69

–6,48

6

17,0

–6,18

–7,38

–5,27

–6,46

7

17,1

–6,71

–7,91

–7,14

–8,33

8

14,6

–7,39

–8,89

–6,20

–7,69

9

17,6

–6,35

–7,85

–6,42

–7,74

10

22,8

–6,35

–7,84

–6,68

–8,17

 

С целью составления модели «структура – анальгетическая активность» проведен множественный линейный регрессионный анализ с использованием программы Statistica 6, зависимости ААэксп. от констант липофильности (logPрассч), ионизации (pKaрассч и pKврассч) и скоринговых функций по ферментам ЦОГ 1 и 2 (BeЦОГ1, BeЦОГ2, ImeЦОГ1, ImeЦОГ2).

Всего было сгенерировано свыше 23 уравнений регрессии методом пошагового включения параметров с использованием программы Statistica 6, из которых были отобраны четыре уравнения 1–4 (табл. 3).

Таблица 3

Уравнения множественной регрессии зависимости ААэксп. от logPрассч, pKврассч, BeЦОГ1, ImeЦОГ1, BeЦОГ2, ImeЦОГ2.

Уравнение регрессии

R

F

S

Q2LOO

1

ААрассч.1 = 43,689 – 3,519×BeЦОГ1 + 6,107×ImeЦОГ1

0,398

0,66

4,42

0

2

ААрассч.2 = –5,451 + 4,089×pKврассч + 4,784×BeЦОГ1

0,880

7,09

2,69

0,40

3

ААрассч.3 = 21,906 +2,649×pKврассч + 4,946×ImeCOX1

0,745

4,36

3,21

0,04

4

ААрассч.4 = –20,489 + 4,501×pKврассч + 7,190×BeЦОГ1 – 3,187×ImeЦОГ1

0,899

8,46

2,27

0,51

 

Таблица 4

log Pрассч, pKaрассч, pKврассч, скоринговые функции по ЦОГ 1 и 2, ААрассч.4, ААэксп. N-замещенных антраниловых кислот (10 соединений)

log Pрассч

pKaрассч

pKврассч

Beцог1

Imeцог1

Beцог2

Imeцог2

ААрассч.4

ААэксп.,сек

1

2,50

6,00

12,72

–6,95

–8,12

–6,54

–7,74

13,6

11,7

2

1,57

7,11

11,86

–5,10

–8,12

–6,15

–7,39

11,1

13,8

3

1,02

6,23

12,86

–5,63

–6,82

–4,99

–6,18

18,7

21,3

 

Установлено, что полученное уравнение 4 имеет наибольшие значения коэффициента корреляции (R), критерия Фишера (F) и минимальное значение среднеквадратичной ошибки (S). Проведена оценка составленных уравнений методом перекрестного контроля с выбором по одному (Leave-one-out Cross-validation, LOO) (Q2LOO), с использованием программы Statographics. Определен коэффициент детерминации предсказаний Q2LOO, показывающий значимость составленных уравнений. К наиболее значимым по рассчитанным критериям R, F, Q2LOO относится модель в виде уравнений 4.

Уравнение 4, апробировано для теоретического расчёта АА на трех примерах соединений 11 – 13 из ряда N-замещенных антраниловых кислот (табл. 4).

andr2.wmf

R = COC6H3(3-CH3) (11);

R = CO C6H4 (4-NO2) (12);

R = COCH2Cl (13)

Для проверки проведенного прогноза по соединениям 11–13, была экспериментально определена АА (ААэксп.) (табл. 4).

Оценку точности прогнозирования АА по полученному уравнению 2 проводили с использованием среднеквадратичной ошибки прогноза (Sпрогн.).

Заключение

Проведен теоретический расчёт физико-химических дескрипторов исследуемых соединений с использованием зависимостей «структура – свойство». Для 13 соединений из ряда N-замещенных антраниловых кислот была экспериментально определена АА.

Выполнены исследования взаимодействия анализируемых производных с ЦОГ 1 и 2 методом молекулярного докинга, в результате получены скоринговые функции BeЦОГ1, BeЦОГ2, ImeЦОГ1, ImeЦОГ2. Составлена модель «структура – анальгетическая активность». Проведена проверка полученной модели на трех соединениях. Для оценки качества прогноза рассчитано значение Sпрогн., которое равно 2,43. Полученный результат сопоставим со значением S по уравнению 4.

Таким образом, можно сделать вывод, что полученную модель в виде уравнения 4 можно использовать для прогнозирования АА N-замещенных производных антраниловых кислот.


Библиографическая ссылка

Андрюков К.В., Коркодинова Л.М. ПОИСК СОЕДИНЕНИЙ С АНАЛЬГЕТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТЬЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОЛЕКУЛЯРНОГО ДОКИНГА В ИССЛЕДОВАНИЯХ «СТРУКТУРА – АКТИВНОСТЬ» ПО ФЕРМЕНТАМ ЦИКЛООКСИГЕНАЗА 1 И 2 В РЯДУ N-ЗАМЕЩЕННЫХ АНТРАНИЛОВЫХ КИСЛОТ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2019. – № 12-1. – С. 60-64;
URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=12954 (дата обращения: 21.09.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074