Valorisation of wild mushrooms as functional foods: chemoinformatic studies

Abstract

As interacções intermoleculares desempenham um papel essencial nos diversos processos biológicos, sendo fundamental a compreensão destas interacções nos Sectores das Indústrias Farmacêuticas e de Alimentos Funcionais. Os cogumelos representam uma fonte ilimitada de compostos com propriedades antitumorais e imunoestimulantes, e o seu consumo foi já relacionado com a redução do risco de cancro da mama. No presente trabalho, foram desenvolvidos dois estudos in silico com o intuito de melhor compreender quais os mecanismos moleculares responsáveis por diferentes propriedades bioactivas dos cogumelos. Primeiro utilizou-se uma metodologia de modelação QCAR (Relações Quantitativas Composição – Actividade) para estudar e prever a actividade antioxidante de cogumelos. Num segundo estudo utilizaram-se ferramentas de “docking” molecular e “virtual ligand screening” (VLS) para tentar elucidar possíveis mecanismos de actividade dos cogumelos contra o cancro da mama. No estudo QCAR inicial foi utilizada a técnica estatística dos Mínimos Quadrados Parciais (PLS) para avaliar a relação entre o potencial antioxidante (efeitos bloqueadores de radicais livres e poder redutor) e a composição química de vinte e três amostras de dezassete espécies de cogumelos silvestres Portugueses. Estudaram-se vários parâmetros analíticos tais como cinzas, hidratos de carbono, proteínas, gorduras, ácidos gordos monoinsaturados, ácidos gordos polinsaturados, ácidos gordos saturados, fenóis, flavonóides, ácido ascórbico e β-caroteno, e os seus resultados foram analisados por PLS de forma a estabelecer correlações entre todos os parâmetros. A actividade antioxidante mostrou estar correlacionada com o teor em fenóis e flavonóides. Foi construído um modelo QCAR, cuja robustez e capacidade de previsão foram verificadas por métodos de validação cruzada internos e externos. Finalmente, este modelo provou ser uma ferramenta útil na previsão do poder redutor de cogumelos. Nos estudos de VLS foi utilizado o software de “docking” molecular Autodock 4 com o objectivo de identificar compostos de baixo peso molecular (LMW), incluindo antioxidantes, presentes em cogumelos e potencialmente envolvidos na actividade contra o cancro da mama. Foi seleccionado um grupo representativo de 43 compostos de LMW (ácidos fenólicos, flavonóides, tocoferóis, carotenóides, açúcares e ácidos gordos) e efectuou-se “docking” molecular usando como alvo três proteínas envolvidas no cancro da mama (Aromatase, Esterona Sulfatase e 17-β-hidroxi-esteróide desidrogenase 1). Os compostos LMW foram classificados quanto à sua capacidade de inibição do cancro da mama. A informação obtida estabelece um bom ponto de partida para o desenvolvimento de inibidores das proteínas mencionadas. O ácido 4-o-cafeoilquínico, a naringina e o licopeno revelaram-se, respectivamente, os melhores inibidores para Aromatase, Esterona Sulfatase e 17β-HSD1. Os estudos de Química Computacional realizados permitiram a valorização dos cogumelos como alimentos funcionais, podendo ser muito úteis para Indústrias que visem o desenvolvimento de novos nutracêuticos ou alimentos funcionais.Intermolecular interactions play essential roles in several life processes and understanding these interactions is critical for pharmaceutical and functional foods industries. Mushrooms represent an unlimited source of compounds with antitumor and immunostimulating properties and mushroom intake has been shown to reduce the risk of breast cancer. In this work, two in silico studies were performed in an attempt to elucidate potential mechanisms of mushroom bioactivity. First, a QCAR (Quantitative Composition-Activity Relationships) modelling approach was used to study and predict mushroom antioxidant activity. Next, molecular docking and virtual ligand screening (VLS) studies were performed in an attempt to elucidate possible mechanisms of mushroom anti-breast cancer activity. For the initial QCAR study a PLS (Partial Least Square) statistical technique was applied to evaluate the relationship between antioxidant potential (scavenging effect on free radicals and reducing power) and chemical composition of twenty three samples from seventeen Portuguese wild mushroom species. A wide range of analytical parameters including ash, carbohydrates, proteins, fat, monounsaturated fatty acids, polyunsaturated fatty acids, saturated fatty acids, phenolics, flavonoids, ascorbic acid and β-carotene was studied and the data was analyzed by the PLS regression analysis to find correlations between all the parameters. Antioxidant activity correlated well with phenolic and flavonoid contents. A QCAR model was constructed, and its robustness and predictability was verified by internal and external cross-validation methods. This model proved to be a useful tool in the prediction of mushrooms reducing power. For the VLS study, molecular docking software AutoDock 4 was used in order to evaluate which wild mushroom low molecular weight (LMW) compounds, including antioxidants, could be involved in anti-breast cancer activity. A representative dataset of 43 LMW compounds (individual phenolic acids, flavonoids, tocopherols, carotenoids, sugars and fatty acids) was selected and molecular docking was carried out against three known protein targets involved in breast cancer (Aromatase, Estrone Sulfatase and 17-β-hydroxysteroid dehydrogenase 1). The top ranked LMW compounds with breast cancer inhibition activity was predicted and the information provided showed several interesting starting points for further development of inhibitors of the mentioned proteins. 4-O-caffeoylquinic acid, naringin and lycopene stand out as the top ranked potential inhibitors for Aromatase, Estrone Sulfatase and 17β-HSD-1, respectively. The performed chemoinformatic studies allowed valorisation of mushrooms as functional foods and could be used in Industries focused on developing new nutraceuticals or functional foods