In silico mapping of essential residues in the catalytic domain of PDE5 responsible for stabilization of its commercial inhibitors

Phosphodiesterase type 5 (PDE5) is an important enzyme associated with the hydrolysis of cyclic guanosine monophosphate (cGMP) to guanosine monophosphate (GMP). Due to the relevant role of second messenger cGMP as a mediator in many physiological processes, efforts have been converged to find a safe pharmacological approach, seeking a specific, selective and potent inhibitor of the PDE5 enzyme. There are five commercial drugs with potential for clinical use: tadalafil, sildenafil, avanafil, udenafil and vardenafil. Here, we applied molecular modeling to obtain different profiles of protein-ligand interactions by adopting distinct PDE5 structures, specifically PDBid:1XOZ and two extracted from molecular dynamics (MD) simulations. The results generated by molecular docking showed several possibilities for inhibitor interactions with the catalytic pocket. Tadalafil, sildenafil and vardenafil were clearly stabilized by Gln817 via a well-oriented hydrogen bond. Another set of different interactions, such as polar, hydrophobic, pi-stacking, metal-ligand and electrostatic, were responsible for accommodating avanafil and udenafil. All of the ligands are discussed in detail with consideration of the distinct protein structures, and a profile of the probability of residue-ligand contact is suggested, with the most frequently observed being: Tyr612, His613, Ser661, Thr723, Asp724, Asp764, Leu765, Val782 and Phe786. The molecular interactions displayed herein confirm findings achieved by previous authors and also present new contacts. In addition, the discussion can help researchers obtain a molecular basis for planning new selective PDE5 inhibitors, as well as explain an inhibitor's experimental assays by considering the specific interactions occurring at the catalytic site874CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQFUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESP470374/2013-62010/16947-9; 2013/05475-7; 2013/08293-7; 2013/22360-9; 2017/26687-3; 2017/02201-

Optimización multi-objetivo en las ciencias de la vida.

Para conseguir este objetivo, en lugar de intentar incorporar nuevos algoritmos directamente en el código fuente de AutoDock, se utilizó un framework orientado a la resolución de problemas de optimización con metaheurísticas. Concretamente, se usó jMetal, que es una librería de código libre basada en Java. Ya que AutoDock está implementado en C++, se desarrolló una versión en C++ de jMetal (posteriormente distribuida públicamente). De esta manera, se consiguió integrar ambas herramientas (AutoDock 4.2 y jMetal) para optimizar la energía libre de unión entre compuesto químico y receptor. Después de disponer de una amplia colección de metaheurísticas implementadas en jMetalCpp, se realizó un detallado estudio en el cual se aplicaron un conjunto de metaheurísticas para optimizar un único objetivo minimizando la energía libre de unión, el cual es el resultado de la suma de todos los términos de energía de la función objetivo de energía de AutoDock 4.2. Por lo tanto, cuatro metaheurísticas tales como dos variantes de algoritmo genético gGA (Algoritmo Genético generacional) y ssGA (Algoritmo Genético de estado estacionario), DE (Evolución Diferencial) y PSO (Optimización de Enjambres de Partículas) fueron aplicadas para resolver el problema del acoplamiento molecular. Esta fase se dividió en dos subfases en las que se usaron dos conjuntos de instancias diferentes, utilizando como receptores HIV-proteasas con cadenas laterales de aminoacidos flexibles y como ligandos inhibidores HIV-proteasas flexibles. El primer conjunto de instancias se usó para un estudio de configuración de parámetros de los algoritmos y el segundo para comparar la precisión de las conformaciones ligando-receptor obtenidas por AutoDock y AutoDock+jMetalCpp. La siguiente fase implicó aplicar una formulación multi-objetivo para resolver problemas de acoplamiento molecular dados los resultados interesantes obtenidos en estudios previos existentes en los que dos objetivos como la energía intermolecular y la energía intramolecular fueron minimizados. Por lo tanto, se comparó y analizó el rendimiento de un conjunto de metaheurísticas multi-objetivo mediante la resolución de complejos flexibles de acoplamiento molecular minimizando la energía inter- e intra-molecular. Estos algoritmos fueron: NSGA-II (Algoritmo Genético de Ordenación No dominada) y su versión de estado estacionario (ssNSGA-II), SMPSO (Optimización Multi-objetivo de Enjambres de Partículas con Modulación de Velocidad), GDE3 (Tercera versión de la Evolución Diferencial Generalizada), MOEA/D (Algoritmo Evolutivo Multi-Objetivo basado en la Decomposición) y SMS-EMOA (Optimización Multi-objetivo Evolutiva con Métrica S). Después de probar enfoques multi-objetivo ya existentes, se probó uno nuevo. En concreto, el uso del RMSD como un objetivo para encontrar soluciones similares a la de la solución de referencia. Se replicó el estudio previo usando este conjunto diferente de objetivos. Por último, se analizó de forma detallada el algoritmo que obtuvo mejores resultados en los estudios previos. En concreto, se realizó un estudio de variantes del SMPSO minimizando la energía intermolecular y el RMSD. Este estudio proporcionó algunas pistas sobre cómo nuevos algoritmos basados en SMPSO pueden ser adaptados para mejorar los resultados de acoplamiento molecular para aquellas simulaciones que involucren ligandos y receptores flexibles. Esta tesis demuestra que la inclusión de técnicas metaheurísticas de jMetalCpp en la herramienta de acoplamiento molecular AutoDock incrementa las posibilidades a los usuarios de ámbito biológico cuando resuelven el problema del acoplamiento molecular. El uso de técnicas de optimización mono-objetivo diferentes aparte de aquéllas ampliamente usadas en las comunidades de acoplamiento molecular podría dar lugar a soluciones de mayor calidad. En nuestro caso de estudio mono-objetivo, el algoritmo de evolución diferencial obtuvo mejores resultados que aquellos obtenidos por AutoDock. También se propone diferentes enfoques multi-objetivo para resolver el problema del acoplamiento molecular, tales como la decomposición de los términos de la energía de unión o el uso del RMSD como un objetivo. Finalmente, se demuestra que el SMPSO, una metaheurística de optimización multi-objetivo de enjambres de partículas, es una técnica remarcable para resolver problemas de acoplamiento molecular cuando se usa un enfoque multi-objetivo, obteniendo incluso mejores soluciones que las técnicas mono-objetivo.Las herramientas de acoplamiento molecular han llegado a ser bastante eficientes en el descubrimiento de fármacos y en el desarrollo de la investigación de la industria farmacéutica. Estas herramientas se utilizan para elucidar la interacción de una pequeña molécula (ligando) y una macro-molécula (diana) a un nivel atómico para determinar cómo el ligando interactúa con el sitio de unión de la proteína diana y las implicaciones que estas interacciones tienen en un proceso bioquímico dado. En el desarrollo computacional de las herramientas de acoplamiento molecular los investigadores de este área se han centrado en mejorar los componentes que determinan la calidad del software de acoplamiento molecular: 1) la función objetivo y 2) los algoritmos de optimización. La función objetivo de energía se encarga de proporcionar una evaluación de las conformaciones entre el ligando y la proteína calculando la energía de unión, que se mide en kcal/mol. En esta tesis, se ha usado AutoDock, ya que es una de las herramientas de acoplamiento molecular más citada y usada, y cuyos resultados son muy precisos en términos de energía y valor de RMSD (desviación de la media cuadrática). Además, se ha seleccionado la función de energía de AutoDock versión 4.2, ya que permite realizar una mayor cantidad de simulaciones realistas incluyendo flexibilidad en el ligando y en las cadenas laterales de los aminoácidos del receptor que están en el sitio de unión. Se han utilizado algoritmos de optimización para mejorar los resultados de acoplamiento molecular de AutoDock 4.2, el cual minimiza la energía libre de unión final que es la suma de todos los términos de energía de la función objetivo de energía. Dado que encontrar la solución óptima en el acoplamiento molecular es un problema de gran complejidad y la mayoría de las veces imposible, se suelen utilizar algoritmos no exactos como las metaheurísticas, para así obtener soluciones lo suficientemente buenas en un tiempo razonable

Estudo teórico computacional da interação da molécula Azadiractina com o receptor enzimático 20-E monooxigenase.

The azadiracthin is a triterpenoid associated with the grow inhibition in several kinds of insects that cause epidemic sicks like Dengue, Chikungunia and Malaria. The grow mechanism of inhibition is given throught the 20E monoxygenase blocked, that catalyst the hydroxyl transference to ecdysone molecule, which inhibit ecdyse and metamorphosis in artropodes . However, the interaction between azadiracthin molecule and the 20-E monooxygenase is unknow. In this work it was used the program Dock Thor to generate several azadiracthin conformations inside 20-E-monooxygenase catalytic site. The ten most stable conformations were optimized with the ONIOM approach presente in Gaussian 09 program. The calculation show that the azadiracthin molecule interact with the amino-acids Thr 234, Tyr 296, Met 272, Asn 390, Thr231, His 226, Ile 227,Met 269, Tyr 276 ,Glu 229, Met 268. In this way understanding the interaction mode between azadiracthin and the nuclear receptor, new insecticides could be development using the azadiracthin structure.A Azadiractina é um triterpenóide associado à inibição do crescimento de diversos tipos de insetos causadores de doenças epidêmicas como Dengue, Chinkugunia e Malária. O mecanismo de inibição do crescimento se dá pelo bloqueio da enzima 20-E monooxigenase, que catalisa a adição de um grupo hidróxido a molécula de ecdisona, a qual controla a ecdise e metamorfose de artrópodes. A interação entre essa enzima e a molécula de Azadiractina é ainda desconhecida. Neste trabalho foi utilizado o programa Dock Thor para gerar diversas conformações da molécula Azadiractina no sítio catalítico da enzima 20 E monooxigenase. As dez estruturas obtidas com menor energia foram otimizadas com a aproximação ONIOM, presente no programa Gaussian09. Os cálculos mostram que a molécula interage com os aminoácidos Thr 234, Tyr 296, Met 272, Asn 390, Thr231, His 226, Ile 227, Met 269, Tyr 276, Glu 229, Met 268. Dessa forma entendendo o modo de interação entre a azadiractina e o receptor nuclear, novos inseticidas poderão ser desenvolvidos tendo como ponto de partida a estrutura da azadiractina

多目的進化戦略方法によるタンパク質立体構造予測研究

富山大学・富理工博甲第174号・宋双宝・2020/3/24富山大学202

Planejamento, síntese e avaliação farmacológica de ligantes de receptores muscarínicos para o tratamento da doença de Alzheimer

Orientador : Prof. Dr. Alan Guilherme GonçalvesCoorientador : Prof. Dr. Diogo Ricardo Bazan DucattiTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas. Defesa : Curitiba, 26/01/2018Inclui referências : p. 163-169Resumo : Os receptores muscarínicos são estruturas proteicas transmembrana responsáveis pela transdução de sinais para o interior das células. Os conhecimentos adquiridos à cerca da estrutura dessa maquinaria de sinalização impulsionaram o desenvolvimento de candidatos a fármacos para interação com tais receptores. Desses estudos resultam compostos otimizados, mais seletivos, potentes e seguros. Derivados glicídicos oferecem excelente base para o planejamento de ligantes alvo-específicos. Eles possuem estereoquímica definida e permitem uma infinidade de modificações químicas em suas estruturas. Não obstante, o uso de polissacarídeos para a obtenção de blocos estruturais e modificações químicas para obtenção de substâncias bioativas também apresentam grande potencial nessa área. Este trabalho explorou a utilidade de derivados glicídicos (provenientes das estruturas nativas dos polissacarídeos agarose e kappa-carragenana) e não-glicídicos (arilpirróis) para a obtenção de ligantes dos receptores muscarínicos visando a obtenção de novos candidatos a fármacos com melhor perfil farmacológico. O estudo empregou ferramentas de análise computacional que antecederam a fase de síntese. Foram realizadas similaçãos de atracamento molecular utilizando o programa DockThor e simulações de druglikeness utilizando o programa SwissADME. Além dos experimentos de atracamento frente aos receptores muscarínicos do subtipo M1 e M3, foram explorados também outros dois tipos de receptores, os adrenérgicos B2 e histaminérgico H1 para a interação com derivados glicídicos. De uma biblioteca de 27 compostos hipotéticos, foram identificadas quatro glicaminas capazes de formar complexos receptor-ligante mais estáveis com os diferentes receptores testados, sendo denotada a importância da conformação do anel tetrahidrofurano e a posição dos grupos hidroxila presentes nessa classe de compostos. A síntese envolveu reações de hidrólise, aminação redutiva e N-alquilação para obtenção dos derivados de carboidratos; e reações de N-acilação e N-alquilação para os arilpirróis. Os rendimentos globais variaram de 19% a 30% para os intermediários glicaminas, aproximadamente 13% para os compostos quaternizado; de 15% a 51% para os intermediários carboxamidas e de 6% a 50% para os derivados arilpirróis finais. Foram testados in vitro 41 compostos empregando-se a quantificação de mio-inositol-1-fosfato para avaliação da atividade dos derivados arilpirrólicos em receptores muscarínicos do subtipo M1. Foi possível identificar um composto capaz de modular a ação do neurotransmissor acetilcolina nos receptores M1 o qual apresentou perfil farmacológico mais adequado para evitar efeitos adverso graves que ocorrem com o uso dessa classe de compostos no tratamento da doença de Alzheimer. Palavras-chave: receptores acoplados à proteína G, glicaminas, arilpirróis.Abstract : Muscarinic receptors are transmembrane proteins involved in cell signaling. Due to the recent discoveries related to their structure and function, the development of drug candidates targeting such receptors has been increasingly successful. These studies resulted in optimized, selective, more potent and safe compounds for clinical uses. Sugar scaffolds provide an excellent platform to design target-specific ligands. They have definite quiral centers and allow a number of chemical modifications in their structures. Nevertheless, the use of polysaccharides to obtain building blocks and their structural modifications, to obtain bioactive substances, has great potential in this area. Herein we explored glycidic derivatives (obtained from the native structures of agarose and kappa-carrageenan polysaccharides) and non-glycerides (arylpyrroles) to obtain muscarinic receptor ligands as novel drug candidates presenting better pharmacological profiles. We used computational tools to select compounds prior to the synthesis. Docking experiments were performed using the software DockThor and druglikeness predictions were performed using the SwissADME program. In addition to the docking with the muscarinic receptors M1 and M3, other two proteins were tests to the interaction with glycidic derivatives, the B2 adrenergic and H1 histaminic receptors. From a library of 27 hypothetical compounds, four glycamines were capable to dock with at least one of the receptors yielding stable receptor-ligand complexes. We denoted the importance of the tetrahydrofuran ring conformation and the position of the hydroxyl groups in the structure of these compounds. Synthesis was achieved using hydrolysis, reductive amination and N-alkylation reaction (to obtain the carbohydrate derivatives) and N-acylation, N-alkylation (to obtain the arylpyrrol derivatives). Overall yields ranged from 19% to 30% for the glycamine intermediates, approximately 13% for the quaternized compounds; from 15% to 51% for the carboxamide intermediates and from 6% to 50% for the final arylpyrrole derivatives. We tested 41 compounds in vitro using myoinositol- 1-phosphate accumulation assays to evaluate the activity of the arylpyrrole derivatives at the M1 muscarinic receptor. We were able to find a compound with improved pharmacological profile, which modulates the efficacy of the neurotransmitter acetylcholine, presenting less inherent potency. This profile is believed to reduce serious adverse effects that occur with this class of compounds in the treatment of Alzheimer's disease. Key words: G protein-coupled receptors, glycamines, arylpyrroles