5 research outputs found

    QSAR METHODS DEVELOPMENT, VIRTUAL AND EXPERIMENTAL SCREENING FOR CANNABINOID LIGAND DISCOVERY

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    G protein coupled receptors (GPCRs) are the largest receptor family in mammalian genomes and are known to regulate wide variety of signals such as ions, hormones and neurotransmitters. It has been estimated that GPCRs represent more than 30% of current drug targets and have attracted many pharmaceutical industries as well as academic groups for potential drug discovery. Cannabinoid (CB) receptors, members of GPCR superfamily, are also involved in the activation of multiple intracellular signal transductions and their endogenous ligands or cannabinoids have attracted pharmacological research because of their potential therapeutic effects. In particular, the cannabinoid subtype-2 (CB2) receptor is known to be involved in immune system signal transductions and its ligands have the potential to be developed as drugs to treat many immune system disorders without potential psychotic side-effects. Therefore, this work was focused on discovering novel CB2 ligands by developing novel quantitative structure-activity relationship (QSAR) methods and performing virtual and experimental screenings. Three novel QSAR methods were developed to predict biological activities and binding affinities of ligands. In the first method, a traditional fragment-based approach was improved by introducing a fragment similarity concept that enhanced the prediction accuracy remarkably. In the second method, pharmacophoric and morphological descriptors were incorporated to derive a novel QSAR regression model with good prediction accuracy. In the third method, a novel fingerprint-based artificial neural network QSAR model was developed to overcome the similar scaffold requirement of many fragment-based and other 3D-QSAR methods. These methods provide a foundation for virtual screening and hit ranking of chemical ligands from large chemical space. In addition, several novel CB2 selective ligands within nM binding affinities were discovered. These ligands were proven to be inverse agonists as validated by functional assays and could be useful probes to study CB2 signaling as well as potential drug candidates for autoimmune disesases

    Kristallstrukturanalyse und Entwicklung von Computermodellen zur Beschreibung der Selektivität von Enzymen am Beispiel der Carboanhydrase

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    Ein Ziel der modernen Wirkstoffforschung ist die Entwicklung von Arzneistoffen, die selektiv mit einem Zielprotein wechselwirken. Dadurch sollen Nebenwirkungen in einem frühen Stadium der Entwicklung minimiert, wenn möglich sogar ausgeschlossen werden. Bei der strukturbasierten Entwicklung von Wirkstoffen wurden im Falle der Carboanhydrase (CA) die physikochemischen Eigenschaften von CA-Inhibitoren mit den biologischen Affinitäten an drei Isoenzymen (CA I, CA II, CA IV) korreliert. Mit den daraus erhaltenen 3D-QSAR-Modellen können diejenigen physikochemischen und strukturellen Eigenschaften der Verbindungen bestimmt werden, die die biologische Aktivität im Hinblick auf ein Isoenzym beeinflussen. Mit zwei verschiedenen Ansätzen wurden selektive 3D-QSAR-Modelle erhalten, mit deren Hilfe anhand von Konturdiagrammen Bereiche ermittelt werden können, die für eine bestimmte physikochemische Eigenschaft (sterische, elektrostatische, hydrophobe, Akzeptor, Donor) die Selektivität hinsichtlich eines Isoenzyms erhöhen oder erniedrigen. Aus dieser reinen Liganden-basierten Analyse konnten dennoch Rückschlüsse auf die Gegebenheiten in der umgebenden Bindetasche gezogen werden. Aber nicht nur die Auswertung von Ligandeninformationen kann wichtige Hinweise für die Entwicklung selektiver CA-Inhibitoren liefern. Die Auswertungen von Kristallstrukturen der CA bestätigten diese aus reiner Ligandeninformation erhaltenen Selektivitätsmodelle und lieferten zusätzliche Informationen für die Entwicklung selektiver Verbindungen. Ferner konnte anhand eines Homologiemodells der C AIX gezeigt werden, dass die Modellierung von Enzymen, deren Kristallstrukturaufklärung sich als schwierig erweist, durchaus nützliche Hinweise für den strukturbasierten Entwurf bzw. die Optimierung von Liganden liefern kann. Um potentielle neue (selektive) Leitstrukturen zu finden, können neben dem experimentellen Hochdurchsatz-Screening virtuell am Computer Datenbanken mit gespeicherten Molekülbibliotheken durchmustert werden. Die korrekte Vorhersage des Bindungsmodus und die korrekte Abschätzung der Bindungsaffinität der platzierten Moleküle ist entscheidend für die erfolgreiche Identifizierung von neuen Leitstrukturen. Es konnte erfolgreich gezeigt werden, dass für CA-Inhibitoren mit einem rigiden Ringgerüst und mit bekannter Kristallstruktur der Bindungsmodus korrekt vorhergesagt werden konnte. In den Fällen, in denen die Bewertungsfunktionen der Dockingprogramme in der Affiniätsvorhersage der Verbindungen fehlschlagen, konnte durch die Kombination mit den zuvor erhaltenen 3D-QSAR-Modellen die Affinität dieser gedockten Verbindungen richtig abgeschätzt werden. Darüber hinaus wurde in Datenbanken und in der Literatur nach potentiellen neuen CA-Inhibitoren gesucht und ihre Bindung ließ sich biochemisch in einem Assay bestätigen. Eine Platzierung in der Bindetasche von CA II ermöglicht die korrekte Abschätzung der Affinität. Bei der Optimierung von Leitstrukturen/Wirkstoffen ist es sehr schwierig Wechselwirkungen mit Proteinen vorherzusagen beziehungsweise abzuschätzen, die sich in ihrer Sequenz und Funktion stark von dem Ausgangsprotein unterscheiden. Es konnte gezeigt werden, dass Cyclooxygenase (COX)-2-selektiven Verbindungen (Valdecoxib, Celecoxib) ebenfalls CA hemmen. Obwohl beide Enzyme ? COX und CA - unterschiedliche biologische Funktionen besitzen, weisen beide Enzyme lokale Bereiche im aktiven Zentrum mit ähnlichen physikochemischen Eigenschaften auf, so dass die Bindung von Celecoxib und Valdecoxib an beiden Enzymen ermöglicht wird. Diese Kreuzreaktivität von Celecoxib und Valdecoxib wurden durch kinetische Daten und mit der Kristallstruktur von Celecoxib im Komplex mit CA II belegt

    HLA class I supertype and supermotif definition by chemometric approaches.

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    Activation of cytotoxic T cells in human requires specific binding of antigenic peptides to human leukocyte antigen (HLA) molecules. HLA is the most polymorphic protein in the human body, currently 1814 different alleles collected in the HLA sequence database at the European Bioinformatics Institute. Most of the HLA molecules recognise different peptides. Also, some peptides can be recognised by several of HLA molecules. In the present project, all available class I HLA alleles are classified into supertypes. Super - binding motifs for peptides binding to some supertypes are defined where binding data are available. A variety of chemometric techniques are used in the project, including 2D and 3D QSAR techniques and different variable selection methods like SIMCA, GOLPE and genetic algorithm. Principal component analysis combined with molecular interaction fields calculation by the program GRID is used in the class I HLA classification. This thesis defines an HLA-A3 supermotif using two QSAR methods: the 3D-QSAR method CoMSIA, and a recently developed 2D-QSAR method, which is named the additive method. Four alleles with high phenotype frequency were included in the study: HLA-A*0301, HLA-A*1101, HLA-A*3101 and HLA- A*6801. An A*020T binding motif is also defined using amino acid descriptors and variable selection methods. Novel peptides have been designed according to the motifs and the binding affinity is tested experimentally. The results of the additive method are used in the online server, MHCPred, to predict binding affinity of unknown peptides. In HLA classification, the HLA-A, B and C molecules are classified into supertypes separately. A total of eight supertypes are observed for class I HLA, including A2, A3, A24, B7, B27, B44, CI and C4 supertype. Using the HLA classification, any newly discovered class I HLA molecule can be grouped into a supertype easily, thus simplifying the experimental function characterisation process

    Studies on Bioactive Heterocycles

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    Not availabl

    Anti-angiogenic and toxicity effects of Derris trifoliata extract in zebrafish embryo

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    Introduction: Derris trifoliata has been traditionally used as folk for the treatment of , rheumatic joints, diarrhoea, and dysmenorrhea, and rotenoids isolated from the plant have shown to exhibit anti-cancer properties. This study aimed to assess the toxicity effects and antiangiogenic activity of extract of Derris trifoliata on zebrafish embryo model. Materials and Methods: Zebrafihs embryos were treated with aqueous extract of Derris Trifoliata to evaluate its effects on angiogenesis and zebrafish-toxicity. Angiogenic response was analyzed using whole-mount alkaline phosphatase (AP) vessel staining on 72 hours post fertilization (hpf) zebrafish embryos. Results: 1.0 mg/ml concentration was toxic to zebrafish embryos and embryos exposed to concentrations at 0.5 mg/ml and below showed some malformations. Derris trifoliata aqueous extract also showed some anti-angiogenic activity in vivo in the zebrafish embryo model wereby at high concentration inhibited vessel formation in zebrafish embryo. Conclusions: The anti-angiogenic response of extract of Derris trifoliata in zebrafish in vivo model suggest its therapeutic potential as anti-cancer agent
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