Изучение связывания первого компонента системы комплемента с низкомолекулярными соединениями методами компьютерного моделирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 02.00.10, кандидат химических наук Карлинский, Давид Михайлович

• Карлинский, Давид Михайлович
• кандидат химических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат химических наук Карлинский, Давид Михайлович

1. Ключевые слова и условные обозначения.

Ключевые слова.

Сокращения и условные обозначения.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Изучение связывания первого компонента системы комплемента с низкомолекулярными соединениями методами компьютерного моделирования»

Цели и задачи исследования.7

Научная новизна работы.7

Практическая значимость работы.8

Положения, выносимые на защиту.8

Публикации.9

Апробация работы.9

3. Обзор литературы.10

3.1. Строение Clq и предполагаемые сайты связывания.10

3.1.1. Строение Clq.10

3.1.2. Предположительные сайты связывания Clq с IgG.11

3.2. Молекулярный докинг как инструмент для поиска сайта связывания лигандов.13

3.2.1. Современные подходы к компьютерному моделированию в разработке лекарственных средств.13

3.2.2. Схема молекулярного докинга.14

3.2.3. Терминология докинга.15

3.2.4. Возможности молекулярного докинга.15

3.2.5. Рецепторы и лиганды для докинга.17

3.2.6. Моделировование структур рецептора и лиганда в молекулярном докинге.18

3.2.7. Подходы к молекулярному докингу.22

3.2.8. Механика докинга.24

3.2.9. Методы комплементарности формы при докинге "белок-лиганд".27

3.2.10. Проектирование лекарственных препаратов при помощи докинга.30

3.2.11. Основные проблемы молекулярного докинга и их решение.35

3.2.12. Перспективы метода.38

4. Оборудование, программы и материалы.40

4.1. Оборудование.40

4.2. Программы.40

4.3. Материалы.40

4.3.1. Файл с моделью рецептора в формате .pdb.40

4.3.2. 89 файлов с моделями лигандов в формате .pdbq.40

5. Результаты и обсуждение.41

5.1. "Слепой" докинг в системе "гибкий лиганд - жесткий рецептор".41

5.1.1. Получение из файла рецептора в формате .pdb файла рецептора в формате .pdbqs .44

5.1.2. Создание GPF и DPF - файлов, содержащих параметры для проведения AutoGrid 3 и AutoDock 3 соответственно.45

5.1.3. Запуск программы AutoGrid 3 (создание GRID).47

5.1.4. Запуск программы AutoDock 3 (докинг).47

5.2. Обработка результатов докинга.47

5.2.1. Промежуточная визуальная обработка результатов докинга.;.47

5.2.2. Перекластеризация.48

5.2.3. Сопоставление кластеров.54

5.2.4. Анализ корреляции расчетной свободной энергии связывания с IC50.56

5.3. Корреляции между 1п(1С5о) и расчетной свободной энергией связывания для сайта 1 с Са2+ в системе "гибкий лиганд - жесткий рецептор" методом компьютерного скрининга. 64

5.4. Итоги поиска потенциальных ключевых сайтов связывания в системе "гибкий лиганд жесткий рецептор".66

5.4.1. "Слепой" докинг.66

5.4.2. Поиск на gClq возможных сайтов связывания с низкомолекулярными лигандами на основе совпадения этих сайтов для рассматриваемых лигандов.67

5.4.3. Оценка корреляции между известными 1п(1С5о) лигандов и рассчитанными свободными энергиями связывания.71

5.5. Предсказание активности потенциальных ингибиторов взаимодействия Clq и IgG в системе "гибкий лиганд - жесткий рецептор".73

5.6. Исследование связывания отдельных потенциальных "ключевых" сайтов глобулярной части Clq с низкомолекулярными ингибиторами активации классического пути комплемента.80

5.7. Предсказание активности потенциальных ингибиторов взаимодействия Clq и IgG в системе "гибкий лиганд - полужесткий рецептор".86

6. Экспериментальная часть.88

6.1. "Слепой" докинг в системе "гибкий лиганд — жесткий рецептор".88

6.1.1. Получение файлов с моделью рецептора в формате .pdbqs (protein data bank with partial charges and solvation).88

6.1.2. Получение файлов с моделями исследуемых лигандов в формате .pdb.88

6.1.3. Создание GPF (grid parameter file) и DPF (docking parameter file) - файлов, содержащих параметры для проведения AutoGrid 3 и AutoDock 3 соответственно.89

6.1.4. Запуск программы AutoGrid 3 (создание GRID).90

6.1.5. Запуск программы AutoDock 3 (докинг).90

6.2. Обработка результатов докинга.90

6.2.1. Промежуточная визуальная обработка результатов докинга.90

6.2.2. Перекластеризация.91

6.2.3. Сопоставление кластеров.92

6.2.4. Анализ корреляции расчетной свободной энергии связывания с IC50.93

6.3. Скрининг в системе "гибкий лиганд - жес гкий рецептор".94

6.3.1. Исследование корреляции между 1п(1С5о) и расчетной свободной энергии связывания для сайта 1 со смоделированным ионом кальция.94

6.3.2. Расчет теоретических значений IC50 для новых лигандов - потенциальных ингибиторов взаимодействия gClq и IgG при помощи скрининга.95

6.4. Докинг по сайтам связывания.95

6.4.1. Подготовка файлов, содержащих трехмерную модель молекулы рецептора.95

6.4.2. Подготовка файлов, содержащих трехмерную модель молекулы лиганда.97

6.4.3. Создание GPF-файла (grid parameter file).98

6.4.4. Создание DPF-файла (docking parameter file).99

6.4.5. Запуск AutoGrid.100

6.4.6. Запуск AutoDock.100

6.4.7. Получение значений свободной энергии связывания.101

6.4.8. Визуализация результатов докинга.101

6.4.9. Выбор ключевого сайта связывания.101

6.5. Скрининг по сайтам связывания в системе "гибкий лиганд - полужесткий рецептор" .102

7. Выводы.103

8. Благодарности.104

9. Список опубликованных работ.105

10. Список литературы.107

Заключение диссертации по теме «Биоорганическая химия», Карлинский, Давид Михайлович

7. Выводы

7.1. Разработан новый расчетно-экспериментальный метод определения неизвестных сайтов связывания конкурентных низкомолекулярных ингибиторов, которые препятствуют взаимодействию глобулярных белков с природными лигандами. В основе метода — соотнесение результатов "слепого молекулярного докинга" с экспериментальными данными по активности ингибиторов.

7.2. На глобулярной части первого компонента комплемента Clq определены 14 сайтов связывания, общих для отрицательно-заряженных низкомолекулярных лигандов, ингибирующих взаимодействие между Clq и IgG (см. таблицу 2). Проведено предсказание степени участия каждого из указанных сайтов в процессе ингибирования. Сайт связывания на границе цепей В и С (ключевые аминокислоты Arg3150,

С160 • С167 2

Lys , His ) демонстрирует наиболее сильную корреляцию (R =0,71) теоретически рассчитанных и экспериментальных параметров связывания. Связывание низкомолекулярных лигандов именно с этим сайтом, предположительно, вносит самый существенный вклад в ингибирование связывания С1 q с IgG.

7.3. На основе полученной модели проведено теоретическое предсказание 1С5о для потенциальных ингибиторов с неизвестной активностью. Экспериментально измеренные величины IC50 в 5 случаев из 6 попадают в интервал теоретического предсказания с учетом стандартной ошибки.

8. Благодарности

Приношу глубокую благодарность своим научным руководителям, Александру Петровичу Каплуну и Михаилу Евгеньевичу Попову за постановку задачи и поддержку при ее выполнении. Автор также благодарит Ю.Э. Андия-Правдивого, C.B. Бурееву, Е. Лесовую и Н. Рукосуеву (МИТХТ им. М.В. Ломоносова) за предоставленные результаты экспериментов in vitro и предложение формул лигандов для скрининга; Л.В. Козлова (НИИ эпидемиологии и микробиологии им. Г.Н. Габричевского) за плодотворные идеи и дискуссии, заведующего лабораторией химии протеолитических ферментов ИБХ РАН Л.Д. Румша за организацию моей продуктивной работы в лаборатории, заведующего кафедрой биотехнологии и бионанотехнологии В.И. Швеца за организацию учебного процесса, Д.Е. Нольде (ИБХ им. М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова) за помощь в высокопроизводительных вычислениях; а также коллективы кафедры биотехнологии и бионанотехнологии МИТХТ и лаборатории химии протеолитических ферментов ИБХ РАН. Часть работы выполнена при поддержке гранта РФФИ 06-04-49795.

9. Список опубликованных работ

1. Карлинский Д.М., Каплун А.П., Попов М.Е. Предсказание активности низкомолекулярных ингибиторов активации классического пути комплемента методом компьютерного скрининга // Вестник МИТХТ. - 2009. - Т. 4., № 3. - С. 57-63.

2. Roumenina L., Bureeva S., Kantardjiev A., Karlinsky D., Andia-Pravdivy J.E., Sim R., Kaplun A., Popov M., Kishore U. and Atanasov B. Complement Clq-target proteins recognition is inhibited by electric moment effectors // J. Mol. Recognit. -2007. - V. 20., № 5. - Pp. 405-415.

3. Karlinsky D.M., Popov M.E., Kaplun A.P. Computational screening in analysis of low-molecular inhibitors of Clq-IgG interaction // Book of Abstracts. Methods and applications of computational chemistry. 3rd international symposium. - Odessa. — Ukraine. 28 June - 2 July 2009. - Pp. 86.

4. Карлинский Д.М., Попов M.E., Каплун А.П. Предсказание активности низкомолекулярных ингибиторов активации классического пути комплемента методом компьютерного скрининга // Сб. трудов научной конференции "Химическая биология - Фундаментальные проблемы бионанотехнологии". -Новосибирск. - Россия. 10-14 июня 2009. - С. 115.

5. Карлинский Д.М., Попов М.Е., Каплун А.П. Докинг как инструмент поиска сайтов связывания первого компонента системы комплемента с лигандами // Тезисы докладов II молодежной научно-технической конференции "Наукоемкие химические Технологии". - Москва. - Россия. 16-18 октября 2007. -С. 45.

6. Karlinsky D.M., Popov М.Е., Kaplun A.P. Finding binding sites for low-molecular ligands on the surface of Clq with molecular docking // Abstr. of the Fourth Int. Symposium "Computational Methods in Toxicology and Pharmacology Integrating Internet Resources (CMTPI-2007)". - Moscow. - Russia. 1-5 September 2007. - P. 105.

7. Карлинский Д.М., Каплун А.П., Попов М.Е. Докннг как инструмент для поиска сайта: изучение взаимодействия низкомолекулярных ингибиторов с первым компонентом системы комплемента // Тезисы докладов XVIII зимней молодежной научной школы "Перспективные направления физико-химической биологии и биотехнологии". - Москва. - Россия. 7-10 февраля 2006.

8. Bureeva S.V., Andia-Pravdivy J.E., Bichucher A.M., Igumnov M.A., Moskaleva V.Y., Rukosueva N.V., Karlinsky D.M., Popov M.E., Popenko V.I., Kozlov L.V., Kaplun A.P. Negative charged low weight compounds inhibit classical pathway of complement activation blocking Clq-IgG interaction // Abstr. of the 10th European Meeting on Complement in Health and Disease. - Heidelberg, Germany. - 9-13 September 2005. -Mol. Immunol. - 2006. -V. 43. - P. 188.

9. Bureeva S.V., Bichucher A.M., .Andia-Pravdivy J.E., Igumnov M.A., Moskaleva V.V., Rukosueva N.V., Karlinsky D.M., Popov M.E., Kozlov L.Y., Kaplun A.P. Synthetical immunomodulators: inhibition of Clq-IgG interaction by negative charged low weight compounds // Abstr. of the III Int. Symposium "All About Intravenous Immunoglobulin Therapy (IVIG)". - Pleven. - Bulgaria. 2-5 June 2005. -P. 53.

Список литературы диссертационного исследования кандидат химических наук Карлинский, Давид Михайлович, 2009 год

1. Андия-Правдивый Ю.Э. 2004. Исследование механизма ингибирования гемолиза заряженными субстанциями, автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата химических наук // Биоорганическая химия. Москва.

2. Буреева С.В. 2005. Синтез и исследование влияния низкомолекулярных отрицательно заряженных веществ на классический путь активации комплемента // Биоорганическая химия. Москва.

3. Kishore U., Gaboriaud C., Waters P., Shrive A., Greenhough Т., Reid K.B., Sim R. and Arlaud G. Clq and tumor necrosis factor superfamily: modularity and versatility // Trends in Immunology. 2004. - V. 25, № 10. — Pp. 551-561.

4. Кольман Я., Рём К.-Г. Наглядная биохимия // М. : Мир., 2000. С. 294295.

5. Marques G.,. Anton L.C, Barrio E., Sanchez A., Ruiz S., Gavilanes F., Vivanco F. Arginine residues of the globular regions of human Clq involvedin the interaction with immunoglobulin G // J. Biol. Chem. 1993. - V. 268, № 14.-Pp. 10393-10402.

6. Kishore U., Gupta S., Perdikoulis M., Kojouharova M., Urban B. and Reid K.B. Modular Organization of the Carboxyl-Terminal, Globular Head Region of Human Clq A, B, and C Chains // J. Immunol. 2003. - V. 171. - Pp. 812820.

7. Joseph-McCarthy D. Computational approaches to structure-based ligand design // Pharmacology & Therapeutics. 1999. - V. 84. - Pp. 179-191.

8. Lengauer T., Rarey M. Computational methods for biomolecular docking // Curr. Opin. Struct. Biol. 1996. - V. 6, № 3. - Pp. 402-406.

9. Rarey M. Protein-Ligand Docking // GMD German National Research Center for Information Technology Institute for Algorithms and Scientific Computing (SCAI). - Sankt Augustin, Germany, [e-mail].

10. Kitchen D.B., Decornez H., Furr J.R., Bajorath J. Docking and scoring in virtual screening for drug discovery: methods and applications // Nature reviews, Drug discovery. 2004. - V. 3, № 11. - Pp. 935-949.

11. Kuntz I.D., Blaney J.M., Oatley S.J., Langridge R., Ferrin T.E. A geometric approach to macromolecule-ligand interactions // J. Mol. Biol. 1982. - V. 161.-Pp. 269-88.

12. Rarey M., Kramer B., Lengauer T., Klebe G. A fast flexible docking method using an incremental construction algorithm // J. Mol. Biol. 1996. - V. 261. -Pp. 470-89.

13. Jones G., Willett P., Glen R.C., Leach A.R., Taylor R. Development and validation of a genetic algorithm for flexible docking // J. Mol. Biol. 1997. -V. 267. - Pp. 727-748.

14. Abagyan R., Totrov M., Kuznetsov D. ICM a new method for protein modelling and design. Applications to docking and structure prediction from the distorted native conformation // J. Comput. Chem. - 1994. - V. 15. — Pp. 488-506.

15. Mohan V., Gibbs A.C., Cummings M.D., Jaeger E.P. and DesJarlais R.L. Docking: Successes and Challenges // Curr. Pharm. Design. 2005. — V. 11, № 3. - Pp. 323-333.

16. Muegge I. The effect of small changes in protein structure on predicted binding modes of known inhibitors of influenza virus neuraminidase: PMF-scoring in DOCK4 // Med. Chem. Res. 1999. - V. 9. - Pp. 490-500.

17. McGovern S.L., Shoichet B.K. Information decay in molecular docking screens against holo, apo, and modeled conformations of enzymes // J. Med. Chem. 2003. - V. 46. - Pp. 2895-2907.

18. Schapira M., Abagyan R., Totrov M. Nuclear hormone receptor targeted virtual screening // J. Med. Chem. 2003. - V. 46. - Pp. 3045-3059.

19. Davis A.M., Teague S.J., Kleywegt G.J. Application and Limitations of X-ray Crystallographic Data in Structure-Based Ligand and Drug Design // Angew. Chem. Int. Ed. Engl. 2003. - V. 42. - Pp. 2718-2736.

20. Kleywegt G.J., Henrick K., Dodson E.J., van Aalten D.M. Pound-wise but penny-foolish: How well do micromolecules fare in macromolecular refinement? // Structure (Camb). 2003. - V. 11. - Pp. 1051-1059.

21. Bostrom J. Reproducing the conformations of protein-bound ligands: a critical evaluation of several popular conformational searching tools // J. Comput. AidedMol. Des. -2001. V. 15.-Pp. 1137-1152.

22. Hopkins S.C., Vale R.D., Kuntz I.D. Inhibitors of kinesin activity from structure-based computer screening // Biochemistry. 2000. - V. 39. - Pp. 2805-2814.

23. Tondi D., Slomczynska U., Costi M.P., Watterson D.M., Ghelli S., Shoichet B.K. Structure-based discovery and in-parallel optimization of novel competitive inhibitors of thymidylate synthase // Chem. Biol. 1999. - V. 6. -Pp. 319-331.

24. Perola E., Xu K., Kollmeyer T.M., Kaufmann S.H., Prendergast F.G., Pang Y.P. Successful virtual screening of a chemical database for farnesyltransferase inhibitor leads // J. Med. Chem. 2000. - V. 43. - Pp. 401-408.

25. Burkhard P., Hommel U., Sanner M., Walkinshaw M.D. The discovery of steroids and other novel FKBP inhibitors using a molecular docking program // J. Mol. Biol. 1999. - V. 287. - Pp. 853-858.

26. Olson A.J., Goodsell D.S. Automated docking and the search for HIV protease inhibitors // SAR QSAR Environ Res 1998. V. 8. - Pp. 273-285.

27. Powers R.A., Morandi F., Shoichet B.K. Structure-based discovery of a novel, noncovalent inhibitor of AmpC beta-lactamase // Structure (Camb). 2002. -V. 10.-Pp. 1013-1023.

28. Doman T.N., McGovern S.L., Witherbee B.J., Kasten T.P., Kurumbail R., Stallings W.C., et al. Molecular docking and high-throughput screening for novel inhibitors of protein tyrosine phosphatase-IB // J. Med. Chem. — 2002. -V. 45.-Pp. 2213-2221.

29. Pieper U., Eswar N., Stuart A.C., Ilyin V.A., Sali A. MODBASE, a database of annotated comparative protein structure models // Nucleic Acids Res. 2002. -V. 30.-Pp. 255-259.

30. Diller D.J., Li R. Kinases, homology models, and high throughput docking // J. Med. Chem. 2003. - V. 46. - Pp. 4638-4647.

31. Chen Y.Z., Zhi D.G. Ligand-protein inverse docking and its potential use in the computer search of protein targets of a small molecule // Proteins. 2001. — V. 43.-Pp. 217-226.

32. Meng E.C., Shoichet B.K., Kuntz I.D. Automated docking with grid-based energy evaluation // J. Comput. Chem. 2004. - V. 13, № 4. - Pp. 505-524.

33. Morris G.M., Goodsell D.S., Halliday R.S., Huey R., Hart W.E., Belew R.K., Olson A.J. Automated docking using a Lamarckian genetic algorithm and an empirical binding free energy function // J. Comput. Chem. 1998. - V. 19, № 14.-Pp. 1639-1662.

34. Shoichet B.K., Kuntz I.D., Bodian D.L. Molecular docking using shape descriptors // J. Comput. Chem. 2004. - V. 13, № 3. - Pp. 380-397.

35. Cai W., Shao X., Maigret B. Protein-ligand recognition using spherical harmonic molecular surfaces: towards a fast and efficient filter for large virtual throughput screening // J. Mol. Graph. Model. 2002. - V. 20, № 4. - Pp. 313-328.

36. Morris R.J., Najmanovich R.J., Kahraman A., Thornton J.M. Real spherical harmonic expansion coefficients as 3D shape descriptors for protein binding pocket and ligand comparisons // Bioinformatics. 2005. — V. 21, № 10. - Pp. 2347-2355.

37. Kahraman A., Morris R.J., Laskowski R.A., Thornton J.M. Shape variation in protein binding pockets and their ligands // J. Mol. Biol. 2007. - V. 368, № l.-Pp. 283-301.

38. Taylor R.D., Jewsbury P.J., Essex J.W. A review of protein-small molecule docking methods // J. Comput. Aided Mol. Des. 2002. - V. 16. - Pp. 151166.

39. Wang R., Lu Y., and Wang S. Comparative Evaluation of 11 Scoring Functions for Molecular Docking // J. Med. Chem. 2003. - V. 46, № 12. -Pp. 2287-2303.

40. Jorgensen W.L. Rusting of the lock and key model for protein-ligand binding // Science. 1991. - V. 254, № 5034. - Pp. 954-955.

41. Wei B.Q., Weaver L.H., Ferrari A.M., Matthews B.W., Shoichet B.K. Testing a flexible-receptor docking algorithm in a model binding site // J. Mol. Biol. -2004.-V. 337, №5.-Pp. 1161-1182.

42. Tame J.R. Scoring functions: a view from the bench // J. Comput. Aided Mol. Des. 1999. - V. 13. - Pp. 99-108.

43. Charifson P.S., Corkery J.J., Murcko M.A., Walters W.P. Consensus scoring: A method for obtaining improved hit rates from docking databases of three-dimensional structures into proteins // J. Med. Chem. 1999. - V. 42. - Pp. 5100-5109.

44. Halperin I., Ma B., Wolfson H., Nussinov R. Principles of docking: An overview of search algorithms and a guide to scoring functions // Proteins. — 2002. V. 47. - Pp. 409-443.

45. Shoichet B.K., McGovem S.L., Wei B., Irwin J.J. Lead discovery using molecular docking // Curr. Opin. Chem. Biol. 2002. - V. 6. - Pp. 439-446.

46. Muegge I., Rarey M., Lipkowitz K.B.L, Boyd D.B. Reviews in Computational chemistry // John Wiley & Sons. 2001. - V. 17. - Pp. 1-60.

47. Abagyan R., Totrov M. High-throughput docking for lead generation // Curr. Opin. Chem. Biol. -2001. -V. 5. Pp. 375-382.

48. Hetenyi C., van der Spoel D. Efficient docking of peptides without prior knowledge of the binding site // J. Protein science. 2002. - V. 11.- Pp. 17291737.

49. Filikov A.V., Mohan V., Vickers T.A., Griffey R.H., Cook P.D., Abagyan R.A., et al. Identification of ligands for RNA targets via structure-based virtual screening: HIV-1 TAR // J. Comput. Aided Mol. Des. 2000. - V. 14. - Pp. 593-610.

50. Klebe G., Bohm H.J. Energetic and entropic factors determining binding affinity in protein-ligand complexes // J. Recept. Signal Transduct Res.'- 1997. -V. 17.-Pp. 459-473.

51. Morris G., Goodsell D., Huey R., Hart W., Halliday S., Belew R., and Olson A. Automated Docking of Flexible Ligands to Receptors Version 3.0.5 User's guide // The Scripps Research Institute Molecular Graphics Laboratory. -2001.

52. Huey R., Morris G. Using AutoDock 4 with AutoDockTools: A Tutorial // The Scripps Research Institute Molecular Graphics Laboratory. 2007.

53. Докинг: методы, проблемы, программы, 2006, http://medchem.ru/docking

54. Rigid and Flexible Docking Methods http://bioinfo3d.cs.tau.ac.il

55. Dundee PRODRG2 Server http://davapcl.bioch.dundee.ac.uk/

56. RCSB Protein Data Bank http://www.rcsb.org

57. The Scripps Research Institute http://www.scripps.edu

58. Finding the Flaws http://www.phy.cam.ac.uk/camphy/dna/dnal3 1 .htm1. Composer www.tripos.com1. МОЕ www.chemcomp.com1. Modeler www.accelrys.com

59. GeneMine www.bioinfonnatics.ucla.edu/genemine/ RCSB Protein Data Bank http://www.rcsb.org