Blagoveshchensk, Blagoveshchensk, Russian Federation
UDK 57 Биологические науки
GRNTI 34.15 Молекулярная биология
OKSO 06.05.01 Биоинженерия и биоинформатика
BBK 28 Биологические науки
TBK 6005 Прочие издания
BISAC MED008000 Biochemistry
BISAC MED090000 Biostatistics
A search was carried out for potential ligands to TRPM8 - a representative of the family of cationic channels with a transient receptor potential involved in the development of bronchial hypersensitivity and the occurrence of bronchospasm in response to low temperatures. We used a structural design and molecular docking using the autodock software package (http://autodock.scripps.edu/), which allows automated testing of many potential ligands for TRPM8. Docking was carried out with tyrosine 745 (Y745) amino acid residue as a critical residue for channel sensitivity to menthol, a classic TRPM8 agonist. The selection of potential candidates for the role of drugs intended for the treatment of bronchial cold hyperreactivity using in silico methods can be supplemented by testing their biological activity in vitro experiments with cell and tissue cultures and in vivo with experimental animals.
computer-aided drug design, molecular docking, TRPM8, agonists, antagonists
Компьютерный дизайн лекарств (Computer-aided drug design) это процесс создания новых лекарств с помощью персональных компьютеров, основанный на знании биологической мишени – белка или гена, ответственных за развитие болезни и называемых биомаркером заболевания. Лекарственное средство (лиганд для мишени) должно эффективно связываться с мишенью и ингибировать или активировать ее работу. Для моделирования связывания лиганда с мишенью (молекулярного докинга) необходимо знать ее трехмерную структуру (3D-структуру), которая в идеале устанавливается физико-химическими методами (ренгеноструктурный анализ, ЯМР-спектроскопия, криоэлектронная микроскопия) и хранится в электронных банках биоинформатических данных (PDB и др.). Если 3D-структура белка-мишени не установлена экспериментальным путем ее можно смоделировать in silico по аналогии с белком-шаблоном, чья 3D-структура известна [1, 2].
Существуют две разновидности компьютерного дизайна лекарств – структурный дизайн (прямой дизайн) и дизайн на основании свойств лиганда (непрямой дизайн). Первый базируется на знании 3D-структуры мишени [3], а второй на знании лигандов, которые связываются мишенью. с интересующей биологической мишенью. Эти другие молекулы могут быть использованы для создания модели фармакофора, представляющего минимально необходимые структурные характеристики, которыми должна обладать молекула для связывания с мишенью [4]. Другими словами, модель биологической мишени может быть построена на основе знания того, что с ней связывается, и эта модель, в свою очередь, может быть использована для конструирования новых молекулярных объектов, которые взаимодействуют с мишенью. В качестве альтернативы, может быть получена количественная взаимосвязь структура-активность, в которой может быть получена корреляция между рассчитанными свойствами молекул и их экспериментально определенной биологической активностью. Эти отношения, в свою очередь, могут использоваться для прогнозирования активности новых аналогов.
Главная цель – предсказать будет ли данная молекула связываться с молекулой мишенью и если да, то насколько прочным будет связывание. Методы молекулярной механики и молекулярной динамики чаще всего используются для предсказания конформаций молекул лиганда и мишени, возникающих при связывании с ней лиганда. В идеале вычислительные методы должны прогнозировать сродство лиганда к мишени до того, как молекула лиганда будет синтезирована и синтезировать следовало бы одну единственную молекулу. В действительности имеющиеся сегодня вычислительные методы несовершенны и обеспечивают в лучшем случае только качественные оценки сродства. Поэтому на практике требуется синтез нескольких вариантов молекулы лиганда, их тестирование in vitro прежде, чем оптимальные варианты будущего лекарства будут созданы. В то же время, вычислительные методы существенно ускоряют и уменьшают себестоимость создания новых лекарств. Компьютерный дизайн может быть использован в любой из следующих этапов создания лекарственного препарата: идентификация мишени для лекарства с использованием виртуального скрининга, оптимизация сродства и селективности лиганда к мишени, оптимизация других фармацевтических свойств препарата с сохранением высокого сродства. Ярким примером эффективности использования компьютерного дизайна явилось создание фирмой Novartis (Швейцария) препарата Иматиниб (Гливек®) - ингибитора тирозинкиназы нового поколения. Препарат зарекомендовал себя как эффективное средство в лечении миелолейкоза и ряда опухолей. Отличием препарата от его предшественников является способность дифференцированно воздействовать на злокачественно трансформированные клетки и не оказывать влияние на нормальные быстро делящиеся клеток.
Целью наших исследований явился поиск потенциальных лигандов к представителю семейства катионных каналов с транзиторным рецепторным потенциалом (терморецепторов), предположительно участвующему в развитии гиперчуствительности бронхов и возникновению бронхоспазма в ответ на действие низких температур - TRPM8 [5]. Нами использован вариант структурного дизайна и проведения молекулярного докинга с помощью пакета программ autodock (http://autodock.scripps.edu/), позволяющих в автоматизированном режиме проверить множество потенциальных лигандов для TRPM8. Докинг осуществляли с аминокислотным остатком тирозин 745 (Y745), как критическим остаток для чувствительности канала к ментолу – классическому агонисту TRPM8 [6]. Проблемы, которые предстоит решить. 1) Отбор кандидатов на роль лигандов. Отчасти эта проблема уже решена – некоторые агонисты и антагонисты белка идентифицированы [7]. С учетом того, что практически единственными лекарственными средствами для лечения больных с бронхоспастическим синдромом являются препараты на основе глюкокортикоидных гормонов, представляет интерес выяснить их способность связываться с TRPM8. 2) Предстоит понять - как различить из лигандов белка агонисты и антагонисты? Каким центром в белке они связываются – активным или регуляторным? В качестве потенциальных лекарств интерес представляют, в первую очередь, антагонисты TRPM8, способные связываться активным центром и выполнять роль конкурентных ингибиторов. В настоящее время мы находимся лишь в самом начале пути, но выбранное направление исследований представляется многообещающим. Отбор потенциальных кандидатов на роль лекарств, предназначенных для лечения холодовой гиперреактивности бронхов с помощью методов in silico, может быть дополнен тестированием их биологической активности в экспериментах in vitro c культурами клеток и тканей и in vivo с экспериментальными животными.
1. Borodin P.E., Bichahchan K.I. Issledovanie hantingtina i rilina metodami bioinformatiki // Ma-terialy XII Mezhdunarodnoy nauchnoy konferencii "Sistemnyy analiz v medicine" (SAM 2018). Blagoveschensk, 2018. S. 31-33.
2. Borodin P.E., Karnauh V.N., Borodin E.A. Bioinformaticheskaya harakteristika belkov nervnoy tkani, vovlechennyh v razvitie neyro-degenerativnyh zabolevaniy. Sibirskoe medicinskoe obo-zrenie. 2017. №6. C. 94-97.
3. Leach A.R., Harren J. Structure-based Drug Discovery. 2007. Berlin: Springer. ISBN 978-1-4020-4406-9.
4. Klebe G. Recent developments in structure-based drug design // Journal of Molecular Medicine. 2000. Vol.78. (5). P.269–281. doi:10.1007/s001090000084. PMID 10954199.
5. Naumov D., Perelman J., Prikhodko A., Kolosov V., Sheludko E. Role of TRPV1 and TRPV2 gene poly-morphisms in the development of airway hyperresponsiveness to osmotic stimuli in patients with asthma // European Respiratory Journal. 2016. Vol. 48: PA1197. DOI: 10.1183/13993003.
6. Malkia A., Pertusa M., Fernandez-Ballester G., Ferrer-Montiel A., Viana F. Differential role of the men-thol-binding residue Y745 in the antagonism of thermally gated TRPM8 channels // Molecular Pain. 2009. Vol. 5: 62. doi: 10.1 186/1744-8069-5-62.
7. González-Muñiz R., Bonache M.A., Martin-Escura C., Gomez-Monterrey I. Recent Progress in TRPM8 Modulation: An Update // Int. J. Mol. Sci. 2019. Vol. 20. P. 2618. DOI: 10.3390/ijms20112618
