Eylül 8, 2022

Antimikrobiyal Aktivitede Moleküler Docking Nasıl Yapılır?

Bileşiklerin antimikrobiyal aktivitelerini tahmin etmek için moleküler yerleştirme ve moleküler dinamik çalışmalar kullanıldı. Moleküler yerleştirme ve moleküler dinamik ile ilgili tüm çalışmalarda Schrödinger Software Maestro v2022-3[1] kullanıldı.

Antimiktobiyal Aktivite Docking için Ligandların Hazırlanması

Sentezlenen bileşiklerin moleküler docking hesaplamaları için ligandlar hazırlandı. Stabiliteleri ve sentez kolaylıkları nedeniyle 13 bileşik seçilmiştir. 13 ligandın optimize edilmiş geometrisi, Maestro yazılımı kullanılarak moleküler yerleştirme için ligandlar hazırlamak üzere LigPrep [2,3] uygulamasına aktarıldı. Ligandlar, LigPrep uygulamasında bulunan Epic[4,5] gömülü yazılım kullanılarak pH 7.4’te iyonizasyon durumları oluşturuldu. Tatomerizasyon dikkate alınır.

Protein Yapının Hazırlanması

Stafilokokal Peroksidaz görece yeni keşfedilen bir antimiktobiyal aktivite hedefidir ve İnhibitörünün yapısal olarak Dinamik N-terminal Bölgesi Sürücüler Fonksiyonu, PDB ID’si 6AZP[6] olan RSCB PDB’den indirilmiştir. Maestro ile birlikte verilen Protein Hazırlama Sihirbazı[3] kullanılarak uygun protein yapısı ithal edildi. Spesifik kalıntılar literatür[7] kullanılarak belirlendi ve su moleküllerinden uzak olduğu bulundu. Bu nedenle, tüm su molekülleri silindi. Diğer ligandlar silindi. İçe aktarılan yapı ön işleme tabi tutulmuştur. Eksik amino asit kalıntısı gözlenmedi. Mevcut hidrojen bağları daha sonra pH 7.4’te optimize edildi ve son olarak OPLS_2005[8] kuvvet alanında minimizasyon yapıldı.

Reseptör Grid Hazırlama

Moleküler yerleştirme işleminde, ligandların aktif merkeze bağlanma potansiyelini belirlemek için Maestro arayüzü ile birlikte gelen Reseptör Grid Oluşturma uygulaması kullanıldı. Literatürden tespit edilen aktif merkez amino asit kalıntıları reseptör ızgara hazırlama uygulamasına gösterilmiş ve bu kalıntıları içeren her bir tarafında 15 A olan küp şeklinde bir ızgara belirlenmiştir. Kısmi yük kesme değeri ve ölçekleme faktörü varsayılan değerlerde tutularak, protein yapısının durumu ve aktif merkezin konumu dikkate alınarak ızgara hazırlama gerçekleştirildi.

Antimikrobiyal Aktivitede Ligand Docking

Moleküler kenetlenme için hazırlanan ligandların aktif merkeze afiniteleri Maestro’s Glide[9] modülü kullanılarak aktif merkez üzerinde oluşturulan grid bölgesine kenetlendi. Bunun için LigPrep ile hazırlanan ligandlar ve Reseptör Grid Oluşturma ile hazırlanan grid dosyası Ligand Docking modülüne gösterildi. Moleküler yerleştirme için hesaplanacak ligand sayısı az olduğundan, Ekstra Duyarlılık (XP) seçeneği doğrudan seçildi. Varsayılan ayarlar, Ölçekleme Faktörü ve diğer ayarlar Reseptör Izgarası Oluşturma hazırlanırken olduğu gibi aynı nedenlerle seçilmiştir. Her ligand için 10 poz talep edildi ve moleküler yerleştirme başladı.

Induced Fit Docking(IFD)

Ligand docking hesaplaması sonucunda elde edilen veriler, hem ligand hem de protein yapısının hareketinin incelendiği daha gelişmiş bir hesaplama yöntemi olan Induced Fit Docking(IFD)[10] kullanılarak yeniden değerlendirilmiştir. Bu amaçla IFD modülünün yeniden yerleştirme sekmesi Ekstra Hassasiyet olarak ayarlanır ve diğer ayarlar varsayılan olarak tutulur ve esnek yerleştirme hesaplaması başlatılır.

Molecular Mechanics-Generalized Born Surface Area(MM-GBSA)

Antimiktobiyal aktivite docking için kompleklerin kararlığı hakkında yorum yapabilmek için MM-GBSA tekniği, moleküler mekanik (MM) kuvvet alanları ile birlikte genelleştirilmiş bir Born ve yüzey alanı sürekliliği (örtük) solvasyon çözücü modeli kullanılarak çalışılan protein-ligand komplekslerinin bağlanma serbest enerjisini hesaplamak için kullanıldı. MM-GBSA hesaplaması, OPLS-3e kuvvet alanı, VSGB çözücü modeli ve rotamer arama algoritmalarının[11,12] kullanımını entegre eder. aşağıdaki denklem:

ΔG = E_complex (minimized) – [E_ligand (minimized) + E_receptor (minimized)]

The default setting, in which all the protein atoms were rendered rigid while those of ligands are relaxed, was utilized to calculate the MM-GBSA[13].

Antimikrobiyal Aktivitede Docking Verileri

Seçilen 13 liganda uygulanan moleküler docking işlemi sonucunda 6 ligand Staphylococcal Peroxidase protein yapısına kenetlenirken diğer ligandlar bu yapıya afinite göstermedi. Afinite gösteren ligandların moleküler yapıları ve bağlanma modları görselde gösterilmiştir.

antimikrobiyal hedefi için bağlama bölgesi ile etkileşimlerinin üç boyutlu modeli protein − ligand etkileşimleri
2 (a), 3 (b), 1 (c), 5 (d), 4 (e),  ve 6 (f)’nin Stafilokokal Peroksidaz (PDB kodu 6AZP) antimikrobiyal hedefi için bağlama bölgesi ile etkileşimlerinin üç boyutlu modeli protein − ligand etkileşimleri PLIP 1.4.4 ile tanımlandığı şekilde[20]

Antimikrobiyal aktivite için moleküler docking çalışmasında en yüksek yerleştirme puanı, -9.395 kcal/mol ile bileşik 3’tür. Bileşik 3’ü, -8.125 kcal/mol ve -8.431 kcal/mol docking skorları ile bileşik 1 ve bileşik 2 takip eder. Bileşik 5 ise -5.341 kcal/mol docking skoru ile protein yapısına kenetlenen ligandlar arasında son sırada yer almaktadır.

Antimikrobiyal aktivitede moleküler docking çalışması soncunda protein yapıya afinitesi olduğu görülen ligandların tamamı literatürde aktif merkez amino asitleri olarak belirlenmiş olan Arg405 (Arginine), Gly501 (Glycine), Phe498 (Phenylalanine), Gly256 (Glycine) and His502 (Histidine)[7] kalıntıları ile başta hidrojen bağı olmak üzere pek çok etkileşim yapmaktadır(ayrıntılı bilgi için destekleyici materyale bakınız). Bileşik 2’nin His502 kalıntısı ile hidrojen bağının yanı sıra pi-pi etkileşimi yaptığı ve Gln257 ile güçlü hidrofobik etkileşim içersinde bulunduğu görülmüştür. Bileşik 3 kritik amino asit kalıntılarının tamamı ile etkileşim içerisinde bulunurken bileşiğin hidrofobik kısımlarının hidrofobik cebe oldukça iyi yerleşerek başta Phe531 ve Phe573 kalıntıları ile güçlü hidrofobik etkileşim yaptığı görülmüştür. Bileşik 1’in aktif merkez amino asit kalıntıları ile yaptığı hidrojen bağlarının yanı sıra Ile505 amino asit kalıntısı ile hidrofobik etkileşim yaptığı görülmüştür. Bileşiğin bu kısmının protein yapıdaki hidrofobik cebe yerleştiği görülmektedir. Bileşik 5’in His502 ile hidrojen bağı yaptığı, bunun yanı sıra His261 ve His502 kalıntılarının bileşikteki pi bağları ile etkileşime girerek pek çok yerden pi-pi etkileşimi yaptığı görülmüştür. Bileşik 4’ün His502, Gly501 ve Phe498 kalıntıları ile hidrojen bağı yaptığı ve bileşiğin hidrofobik cebe yerleştiği bölgesi olan aromatik halkanın bulunduğu yerden Leu583 ve Ile505 ile hidrofobik etkileşimler yaptığı görülmüştür. Bileşik 6’nin His502, Gly501 ve Arg499 kalıntıları ile hidrojen bağı yaptığı görülürken üç farklı yerden hidrofobik etkileşimler yaptığı görülmüştür. Bileşik 6’nın yaptığı hidrofobik etkileşimler Try500, Gln257 ve Ile505 iledir. Bu veriler ışığında moleküler docking hesaplaması yapılan pek çok bileşiğin antimiktobiyal aktivite gösterme potansiyeli bulunmaktadır. Antimikrobiyal aktivite ile ilgili daha çok bilgi almak için Amoksisilin Beta Laktamaz İnhibitörleri yazısını okuyabilirsiniz. Antimikrobiyal aktivite aynı zamanda antibiyotikler ile de ilgili olduğundan Amoksisilin-Klavulanik Asit Nedir? yazısını ve antibiyotik sayfasını ziyaret edebilirsiniz.

Antimikrobiyal Aktivite Docking için Referanslar

  1. Schrödinger Release 2022-2: Maestro, Schrödinger, LLC, New York, NY, 2021
  2. Schrödinger Release 2022-2: LigPrep, Schrödinger, LLC, New York, NY, 2021
  3. Schödinger Release 2022-2: Epik, Schrödinger, LLC, New York, NY, 2021
  4. Greenwood, J. R., Calkins, D., Sullivan, A. P., & Shelley, J. C. (2010). Towards the comprehensive, rapid, and accurate prediction of the favorable tautomeric states of drug-like molecules in aqueous solution. Journal of computer-aided molecular design24(6), 591-604.
  5. De Jong, N. W., Ploscariu, N. T., Ramyar, K. X., Garcia, B. L., Herrera, A. I., Prakash, O., … & Geisbrecht, B. V. (2018). A structurally dynamic N-terminal region drives function of the staphylococcal peroxidase inhibitor (SPIN). Journal of Biological Chemistry293(7), 2260-2271.
  6. Schrödinger Release 2022-2: Protein Preparation Wizard; Epik,  Schrödinger, LLC, New York, NY, 2021; Impact, Schrödinger, LLC, New York, NY; Prime, Schrödinger, LLC, New York, NY, 2021
  7. Elangovan, N., Gangadharappa, B., Thomas, R., & Irfan, A. (2022). Synthesis of a versatile Schiff base 4-((2-hydroxy-3, 5-diiodobenzylidene) amino) benzenesulfonamide from 3, 5-diiodosalicylaldehyde and sulfanilamide, structure, electronic properties, biological activity prediction and experimental antimicrobial properties. Journal of Molecular Structure1250, 131700.
  8. Jorgensen, W. L., Maxwell, D. S., & Tirado-Rives, J. (1996). Development and testing of the OPLS all-atom force field on conformational energetics and properties of organic liquids. Journal of the American Chemical Society118(45), 11225-11236.
  9. Schrödinger Release 2022-2: Glide, Schrödinger, LLC, New York, NY, 2021.
  10. Schrödinger Release 2022-2: Induced Fit Docking protocol; Glide, Schrödinger, LLC, New York, NY, 2021; Prime, Schrödinger, LLC, New York, NY, 2021
  11. Greenidge, P. A., Kramer, C., Mozziconacci, J. C., & Wolf, R. M. (2013). MM/GBSA binding energy prediction on the PDBbind data set: successes, failures, and directions for further improvement. Journal of chemical information and modeling, 53(1), 201-209.
  12. Schrödinger Release 2022-2: Prime, Schrödinger, LLC, New York, NY, 2021.
  13. Nada, H., Lee, K., Gotina, L., Pae, A. N., & Elkamhawy, A. (2022). Identification of novel discoidin domain receptor 1 (DDR1) inhibitors using E-pharmacophore modeling, structure-based virtual screening, molecular dynamics simulation and MM-GBSA approaches. Computers in Biology and Medicine142, 105217.
  14. Desmond Molecular Dynamics System, D. E. Shaw Research, New York, NY, 2021. Maestro-Desmond Interoperability Tools, Schrödinger, New York, NY, 2021.
  15. Roos, K., Wu, C., Damm, W., Reboul, M., Stevenson, J. M., Lu, C., … & Harder, E. D. (2019). OPLS3e: Extending force field coverage for drug-like small molecules. Journal of chemical theory and computation, 15(3), 1863-1874.
  16. Lawrence, C. P., & Skinner, J. L. (2003). Flexible TIP4P model for molecular dynamics simulation of liquid water. Chemical physics letters, 372(5-6), 842-847.
  17. Jorgensen, W. L., & Madura, J. D. (1985). Temperature and size dependence for Monte Carlo simulations of TIP4P water. Molecular Physics, 56(6), 1381-1392.
  18. Evans, D. J., & Holian, B. L. (1985). The nose–hoover thermostat. The Journal of chemical physics, 83(8), 4069-4074.
  19. Martyna, G. J., Tobias, D. J., & Klein, M. L. (1994). Constant pressure molecular dynamics algorithms. The Journal of chemical physics, 101(5), 4177-4189.
(Visited 368 times, 1 visits today)

Subscribe to the newsletter

Fames amet, amet elit nulla tellus, arcu.

Leave A Comment


The reCAPTCHA verification period has expired. Please reload the page.

(Visited 368 times, 1 visits today)