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Quantitative Struktur-Wirkungs-Beziehung, Aktivitätsvorhersage und Molekulardynamik von Nicht-Nuk...
Quantitative Struktur-Wirkungs-Beziehung, Aktivitätsvorhersage und Molekulardynamik von Nicht-Nuk...
JoVE Journal
Chemistry
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JoVE Journal Chemistry
Quantitative Structure-Activity Relationship, Activity Prediction, and Molecular Dynamics of Non-nucleotide Reverse Transcriptase Inhibitors

Quantitative Struktur-Wirkungs-Beziehung, Aktivitätsvorhersage und Molekulardynamik von Nicht-Nukleotid-Reverse-Transkriptase-Inhibitoren

Full Text
1,901 Views
10:29 min
May 9, 2025

DOI: 10.3791/67457-v

Vitalis Mbayo1, Penny P. Govender1, Ephraim F. Marondedze1, Krishna K. Govender1

1Department of Chemical Sciences, Faculty of Science,University of Johannesburg

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Summary

In dieser Studie wurden In-silico-Strategien verwendet, um das aufgezählte Etravirin als vielversprechendes Therapeutikum für HIV zu identifizieren. Unsere Erkenntnisse über molekulare Wechselwirkungen und Dynamiken unterstützen das rationale Design neuartiger NNRTIs als mögliche HIV-Behandlungsalternativen.

Transcript

Die Forschung konzentriert sich auf computergestütztes Wirkstoffdesign, um neue innovative Medikamente zu entwickeln oder bereits bestehende Medikamente für afrikanische Krankheiten umzufunktionieren. Okay, in unserem Bereich haben wir derzeit viele Anwendungen für maschinelles Lernen, die Leute entwickeln, und das ist etwas, das wir auch in unsere Gruppe integrieren möchten, um die Beta-Medikamente zu entwickeln. Derzeit nutzen wir das sogenannte High-Performance-Computing, und das ist im Grunde das, was unsere Forschung beschleunigt, indem wir sowohl CPU- als auch GPU-Technologie nutzen, um bei experimentellen Anwendungen schneller Ergebnisse zu erzielen.

Im Moment ist Computational noch ein sehr neues Feld in der Forschung und die Studenten werden oft nicht mit dem zurechtkommen, was getan werden muss, so dass es etwas länger dauert, bis sie sie zur Disziplin gebracht haben. Vor kurzem haben wir eine Reihe von Naturprodukten, die wir isolieren konnten, die für Afrika wichtig sind und die derzeit für die Behandlung von SARS-CoV-2 verwendet werden, auf die wir uns konzentrieren. Gehen Sie zunächst auf das Fenstersymbol auf dem Monitorbildschirm und klicken Sie darauf.

Wählen Sie alle Apps aus und scrollen Sie nach unten, um den Schrödinger-Ordner zu finden. Öffnen Sie den Ordner und klicken Sie auf das Maestro-Symbol. Wählen Sie Öffnen, um die Software zu starten.

Um die Proteinstruktur abzurufen, klicken Sie auf den Datei-Tab und wählen Sie Get PDB aus dem Popup-Menü. Geben Sie den gewünschten PDB-Code in das Textfeld ein und klicken Sie auf die Schaltfläche Herunterladen. Die ausgewählte PDB-Datei wird im Projektfenster angezeigt.

Alternativ können Sie das Protein aus der Proteindatenbank herunterladen, indem Sie die PDB-ID in das Suchfeld eingeben und auf Herunterladen klicken. Navigieren Sie in Maestro zur Registerkarte Datei und wählen Sie Strukturen importieren aus. Suchen Sie in der Importschnittstelle die heruntergeladene PDB-Datei und klicken Sie auf Importieren.

Wählen Sie nun die Proteinstruktur aus und klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf. Wählen Sie das vorbereitete Protein aus, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Maustaste, wählen Sie die Option Teilen und teilen Sie es in Liganden, Wasser und andere auf. Öffnen Sie die PubChem-Datenbank und geben Sie den Namen der Verbindung in die Suchleiste ein, um die chemische Verbindung herunterzuladen.

Überprüfen Sie die verfügbaren Strukturen, klicken Sie auf Herunterladen, und wählen Sie 3D-Konverter aus, um die Strukturkoordinaten als strukturierte Datendatei (SDF) zu speichern. Klicken Sie in Schrödinger auf die Registerkarte Datei und wählen Sie Strukturen importieren. Navigieren Sie zu dem Speicherort, an dem das SDF gespeichert ist, und laden Sie das Compound.

Klicken Sie in Schrödinger auf Aufgabe, geben Sie LigPrep in die Suchleiste ein und wählen Sie es aus. Klicken Sie auf Strukturen verwenden aus, um Dateien aus dem Arbeitsbereich oder der Projekttabelle auszuwählen. Wählen Sie die bevorzugten Optionen im LigPrep-Fenster aus und klicken Sie auf Ausführen, um den Auftrag zur Ligandenvorbereitung zu übermitteln.

Visualisieren Sie die vorbereiteten Liganden im Softwarefenster. Öffnen Sie die Software zur Geometrieoptimierung der Strukturen. Navigieren Sie zur Registerkarte Datei, und wählen Sie Öffnen aus, um die heruntergeladene SDF-Datei aus PubChem auszuwählen.

Navigieren Sie zur Registerkarte Berechnen und wählen Sie Gaußsche Berechnung einrichten aus. Wählen Sie auf der Registerkarte "Jobtyp" die Option "Optimierung" oder "Optimierung plus Häufigkeit" aus. Navigieren Sie nun zur Registerkarte Methode und wählen Sie die Methode Quantenchemie aus.

Wählen Sie aus den Dropdown-Menüs die Cone Sham Global Hybrid Exchange Correlation Density Functional, Basis Set, Charge und Spin of Choice aus. Gehen Sie zur Registerkarte Titel, und geben Sie einen Namen für die zu untersuchende Verbindung ein. Navigieren Sie zur Registerkarte Link Zero und geben Sie das Speicherlimit und die gemeinsam genutzten Prozessoren an.

Deaktivieren Sie die Kontrollkästchen Vollständiger Pfad. Klicken Sie unten auf die Schaltfläche Bearbeiten, um die Gaußsche Eingabedatei am bevorzugten Speicherort mit einem Dateinamen Ihrer Wahl als Gaußsche Auftragsdatei oder GJF zu speichern. Navigieren Sie zu Aufgaben und wählen Sie Rezeptorgittergenerierung, um das aktive Zentrum des Proteins zu erkennen, das an den Kernkristallliganden gebunden ist.

Klicken Sie auf Auswählen, um den Liganden zu identifizieren, und wählen Sie dann den cokristallisierten Liganden aus. Klicken Sie auf Ausführen, um das Raster zur Generierung zu übermitteln. Wechseln Sie für molekulares Docking zu Aufgaben, wählen Sie Ligand Docking und dann Ligand Docking Glide Docking aus.

Laden Sie dann die Rasterdatei und wählen Sie mit der Option Ligand verwenden aus dem Arbeitsbereich Liganden aus aus. Aktivieren Sie oben das Kontrollkästchen Anzeigerezeptor, fügen Sie einen geeigneten Auftragsnamen hinzu, und senden Sie den Auftrag, indem Sie auf Ausführen klicken. Wählen Sie auf der Registerkarte Einstellungen die bevorzugte Methode zur Andockgenauigkeit aus.

Konfigurieren Sie Einschränkungen wie z. B. Wasserstoffbrückenbindungen. Nachdem Sie alle Einstellungen überprüft haben, klicken Sie auf Ausführen, um den Andockvorgang zu starten. Überprüfen Sie die Docking-Ergebnisse und vergleichen Sie die Docking-Scores vor und nach der Optimierung der Liganden.

Wählen Sie ein Paar aus dem angedockten Protein und dem Ligandenkomplex aus dem Workspace-Navigator aus. Navigieren Sie zu Aufgaben, wechseln Sie zu Liganden-Designer, und klicken Sie im Fenster Liganden-Designer auf Arbeitsbereich analysieren. Um neue Liganden zu generieren und zu bewerten, wählen Sie Isostere Scanning aus der Workflow-Liste aus, was die Wachstumsmethode impliziert, bei der der Ligand durch Hinzufügen von Fragmenten zu bestehenden molekularen Strukturen erweitert wird.

Analysieren Sie die Andockergebnisse der aufgezählten Verbindungen, und identifizieren Sie eine Verbindung mit einem negativeren Wert als die kokristallisierte Verbindung minus 9,242. Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche Task und wählen Sie Desmond System Builder. Wählen Sie im Bereich System Builder die Registerkarte Solvatation aus.

Wählen Sie das vordefinierte Lösungsmittelmodell, das zum Proteinligandenkomplex passt. Wählen Sie dann die Schachtelform und die Methode zur Berechnung der Schachtelgröße aus. Wählen Sie als Nächstes die Registerkarte Ionen und klicken Sie auf Neu berechnen, um das System durch Hinzufügen von Gegenionen und Festlegen der gewünschten Lösungskonzentration zu neutralisieren.

Betrachten Sie nach der Systemvorbereitung das Projekt im Arbeitsbereich. Wählen Sie den Proteinligandenkomplex aus dem Arbeitsbereichsnavigator aus. Navigieren Sie zu Task, und wählen Sie Molecular Dynamics Desmond aus.

Laden Sie den Ligandenproteinkomplex aus dem Arbeitsbereich im Bedienfeld "Molekulardynamik". Wählen Sie die gewünschte Simulationszeitachse auf der Registerkarte Simulation aus. Wählen Sie NPT als Ensembleklasse aus.

Benennen Sie den Auftrag im Bedienfeld "Molekulardynamik" entsprechend. Schreiben Sie den Job aus und klicken Sie auf Schließen, um das Fenster Molekulardynamik zu schließen. Reichen Sie den ausgeschriebenen Job für die Vorbereitung der Molekulardynamik über ein lokales Terminal ein.

Öffnen Sie nach Abschluss den abgeschlossenen Auftrag, und setzen Sie die Simulationszeit von der ursprünglich festgelegten Zeitachse bis zur gewünschten Simulationszeit fort. Zum Beispiel 100 Nanosekunden oder 200 Nanosekunden. Öffnen Sie die Trajektoriendatei, und spielen Sie die Trajektorie ab.

Visualisieren Sie, wo der Proteinligandenkomplex äquilibriert ist, und notieren Sie sich die Anzahl der Frames. Übermitteln Sie den Auftrag über das Terminal. Zeigen Sie den Inhalt der Ausgabedatei an, um die generierten Ergebnisse zu analysieren, und laden Sie die CSV-Datei herunter.

Öffnen Sie die CSV-Datei und notieren Sie sich die Bindungsenergie. Verwenden Sie abschließend die gezeigte Gleichung und berechnen Sie die freie Bindungsenergie des Komplexes, indem Sie die für jeden Snapshot innerhalb der MD-Simulation ermittelten Bindungsenergiewerte mitteln. Ein Streudiagramm zeigt die beobachtete Aktivität im Vergleich zur vorhergesagten Aktivität für die erste Klasse des QSAR-Modells.

Das Diagramm stellt die Anpassung zwischen Klasse eins als Trainingssatz und den Nicht-Nukleotid-Reverse-Transkriptase-Inhibitoren als Testsatz dar, um einen prädiktiven Aktivitätswert zu erhalten. Der Trainingssatz stimmte gut mit der Regressionslinie überein, während der Testsatz geringfügige Abweichungen aufwies. Die Wechselwirkungskräfte zwischen dem Protein in verschiedenen Liganden zeigten Wasserstoffbrückenbindungen mit Lysin 101 in allen Liganden.

Molekulardynamische Simulationen des freien Proteins stabilisierten sich nach etwa 60 Nanosekunden bei einem RMSD von etwa 3,5 Angström, was die Zuverlässigkeit des Protokolls bestätigt. Enumeriertes Etravirin, das sich bei 3,5 stabilisierte. Angström zeigten eine stärkere und stabilere Bindung an das aktive Zentrum von HIV, einer reversen Transkriptase, im Vergleich zu Etravirin, das sich bei 4,5 Angström stabilisierte.

Die Kontaktzeitachse des aufgezählten Etravirins deutete ebenfalls auf stärkere und stabilere Wechselwirkungen im Laufe der Zeit hin.

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Chemie Heft 219 Antimikrobielle Resistenz Dichtefunktionstheorie molekulares Docking molekulare Dynamik Nicht-Nukleotid-Reverse-Transkriptase-Inhibitor quantitative Struktur-Wirkungs-Beziehung.

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