Diseño y desarrollo guiados por la estructura de nuevos inhibidores de la ciclofilina A y derivados de ganoderiol-F: un enfoque in-silico
23 de junio de 2026
Aquí presentamos un protocolo para el diseño guiado por la estructura de la interacción de unión proteína-ligando entre la sangliferina A y la ciclofilina A/Ganoderiol-F, esencial para descubrir nuevos fármacos. La estabilidad del complejo ligando-receptor se evaluó mediante simulación de dinámica molecular.
Esta investigación se centra en diseñar nuevos inhibidores de la ciclofilina A y antiproliferativos gan-it-role para dirigirse al eje DCDK de la ciclofilina e inhibir la proliferación del cáncer celular. Los principales retos incluyen lograr una interacción geométrica óptima ligando-receptor y mantener un complejo ligando-proteína estable bajo condiciones experimentales y fisiológicas dinámicas. Para empezar, abre el archivo 1NMK.
Localiza el aminoácido arginina en la posición número 55 y registra las coordenadas X, Y y Z en la interfaz del AutoDock. Abre el menú "Archivo", selecciona Leer moléculas. Elige el archivo 1NMK" y haz clic en Abrir.
Añade átomos de hidrógeno seleccionando Editar, eligiendo Hidrógeno y haciendo clic en Añadir. Luego elige Solo Polar" y confirma con OK. Luego vuelve a ir al menú Editar, elige Átomos y selecciona Asignar Tipo de Átomo AD4. A continuación, elige "Cargos" y selecciona Cargos Kollman.
Guarda el receptor preparado como 1NMK. pdbqt"seleccionando Archivo, eligiendo Guardar, configurando el tipo de archivo y confirmando la ubicación de guardado. A continuación, abre el menú de Ligando, selecciona Entrada.
Haz clic en Abrir, elige el archivo PDB y vuelve a hacer clic en "Abrir". Cuando aparezca la ventana de información, revisa los detalles del ligando. Para detectar la raíz del ligando, selecciona Ligando, luego elige "Árbol de torsión" y haz clic en Detectar raíz.
Guarda el ligando seleccionando Ligando, seleccionando Salida y haciendo clic en Guardar como PDBQT. Prepara la rejilla receptora seleccionando Rejilla, eligiendo Macromolécula, seleccionando 1NMK y haciendo clic en Molécula. Confirma la advertencia y guarda como 1NMK.pdbqt.
Para establecer los tipos de mapa, selecciona Cuadrícula, seguida de Establecer tipos de mapa, Ligando. Elige Ligando" y finalmente selecciona "Ligando" de nuevo. Luego define el centro de la cuadrícula seleccionando Cuadrícula, eligiendo Cuadro de la cuadrícula y haciendo clic en Centro.
Luego selecciona un átomo e introduce las coordenadas de la caja de la cuadrícula. Guarda el parámetro de la cuadrícula como un archivo GPF. Configura el acoplamiento seleccionando Acoplamiento, seguido de "Macromolécula" y establece el nombre del archivo rígido.
Navega a la carpeta requerida y haz clic en 1NMK.pdbqt. para abrirla, selecciona Acoplamiento, selecciona Salida, haz clic en Lamarckian GA y guarda el archivo de parámetros de acoplamiento como 1NMK.dpf. En el terminal Cygwin", escribe cd C:y pulsa enter; Luego escribe CD project" y pulsa enter de nuevo.
Después, escribe moléculas cd y pulsa enter. Luego escribe CD 3" y pulsa enter. Escribe el comando AutoGrid" para generar mapas de cuadrícula y pulsa enter para ejecutar AutoGrid.
Tras la ejecución, escribe cola f 1NMK. glg"y pulsa enter para ver el progreso del registro, escribe el comando para simulación de acoplamiento molecular. Para generar el archivo de registro de acoplamiento, pulsa enter para iniciar el AutoDock.
Luego, escribe cola f 1NMK. DLG" y pulsa enter para monitorizar el proceso de acoplamiento. Después de crear todos los archivos DLG, ve a la carpeta 1 y abre el archivo DLG en WordPad, pulsa Ctrl+F.
Escribe la palabra clave de búsqueda y pulsa enter tres veces para llegar a la tabla RMSD. Copia la energía de enlace y la información correspondiente de la secuencia de cada molécula de la tabla RMSD, compila las 20 moléculas principales en una hoja de cálculo con columnas creadas para número de serie, energía mínima de enlace y corre. En el terminal de Cygwin, navega a la carpeta de moléculas específicas dentro del directorio del proyecto.
Escribe el comando para extraer coordenadas de ligandos acoplados de DLG y recortar los datos. Pulsa enter una vez más para finalizar, confirmando la creación del archivo PDBQT". Verifica que el archivo PDB de 1NMK ejecutado esté creado en la misma carpeta.
A continuación, abre el software PyMOL 2.5"" y el AutoDock desde el escritorio, y abre el archivo receptor para seleccionar la estructura receptora para la visualización. Abre el archivo de configuración correspondiente del ligando para la molécula elegida y muestra el ligando cargado en el espacio de trabajo 3D. Selecciona "Ocultar todo" en el menú, importa el archivo a Maestro para visualizar la estructura y luego haz clic en "Interacción con ligandos" para obtener el diagrama de interacción de ligandos.
Abre el software UCSF Chimera desde el escritorio. Seleccionar archivo, seguido de Abrir. Navega para impulsar C, proyecto y moléculas.
Selecciona el archivo 1NMK. pdb" y haz clic en Abrir. Desde el menú, selecciona "Residue" y selecciona "UNL Zoom" para enfocar la región de residuos UNL.
Selecciona zona. Luego pulsa "OK" para confirmar. A continuación, selecciona Acción.
Elige Etiqueta, luego selecciona "Residuo" y elige "Nombre más Especificador" para etiquetar los residuos. Abre herramientas, selecciona Análisis de Estructura y luego haz clic en Buscar. En la ventana predeterminada de "FindHBond" de "configuración", marca las casillas para enlaces H de color que no cumplen criterios precisos y solo encuentra enlaces H con seleccionados.
Elimina la selección de zonas para comenzar una nueva encuesta. Luego selecciona los parámetros de la zona y haz zoom en la pantalla molecular, observando las líneas azul y naranja que representan los enlaces de hidrógeno. Finalmente, examina la estructura visualizada y cuenta el número total de enlaces de hidrógeno visibles.
La confirmación de acoplamiento del complejo ligando-receptor se visualizó usando PyMOL 2.5, mostrando 109 hidroxi-seis hidroxietil unidos dentro del bolsillo activo del receptor 1NMK. El ligando ácido 4-hidroximandélico formó enlaces de hidrógeno con el receptor 1NMK, especialmente con la arginina 55 a una distancia de 1,53 angstroms. El análisis estructural bidimensional ilustró los aminoácidos con los que los ligandos interactuaban mediante enlaces de hidrógeno.
Las simulaciones de dinámica molecular confirman la estabilidad del complejo ligando-receptor mediante el análisis del radio de giro durante 1000 picosegundos. El gráfico RMSD mostró una estabilización consistente del complejo tras un nanosegundo de simulación, lo que indica una unión estable proteína-ligando. La densidad media del sistema era de aproximadamente 10¹⁹ kilogramos por metro cúbico, lo que confirma el equilibrio bajo condiciones NVT, y la presión del sistema permanece estable durante la equilibración NPT durante 100 picosegundos.
La temperatura se estabilizó alrededor de 300 kelvin durante la fase NVT, confirmando un equilibrio térmico exitoso. La caja de trayectoria del complejo ligando-proteína se visualizó tras la simulación, mostrando la distribución de moléculas de agua alrededor del complejo acoplado. Pocos estudios investigan el antiproliferativo gan-it-role como objetivo terapéutico oncogénico.
Este protocolo aborda esa brecha diseñando y validando el inhibidor mediante acoplamiento molecular y análisis dinámico. Nuestro protocolo interroga múltiples herramientas computacionales en un flujo de trabajo unificado, asegurando un análisis completo de ligando-proteína o receptor. Nuestra futura investigación se centrará en validar estos inhibidores in vitro e in vivo, explorando la aplicación en el borde de los inhibidores de la ciclofilina A en múltiples tipos de células cancerosas.
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Descripción general
Este estudio se centra en el diseño y validación de nuevos inhibidores de la ciclofilina A que tienen como diana el eje ciclofilina D-CDK para suprimir la proliferación de células cancerosas. Mediante un enfoque guiado por la estructura, los investigadores desarrollaron 117 moléculas ligando y evaluaron sus interacciones con el receptor enzimático de sanglifehrina A (1NMK) mediante simulaciones de acoplamiento molecular y dinámica molecular. El flujo de trabajo integró múltiples herramientas computacionales para optimizar la unión ligando-receptor, evaluar la estabilidad e identificar los residuos clave que interactúan para el desarrollo de fármacos anticancerígenos potenciales.
Componentes Clave del Estudio
Área de la Ciencia
- Farmacología del cáncer
- Diseño computacional de fármacos
- Acoplamiento molecular y simulación
Antecedentes
- Se ha implicado a la ciclofilina A (Cyp A) en la progresión del cáncer mediante la regulación de la proliferación y la supervivencia celular.
- El eje ciclofilina D-CDK representa un blanco terapéutico prometedor en oncología.
- Los derivados del ganoderiol F han mostrado potencial como blancos oncogénicos en múltiples tipos de cáncer.
- La predicción precisa de las interacciones ligando-receptor requiere un modelado computacional robusto.
Objetivo del estudio
- Diseñar inhibidores novedosos de la ciclofilina A utilizando métodos guiados por la estructura.
- Evaluar la afinidad de unión ligando-receptor y la compatibilidad geométrica mediante acoplamiento molecular (docking).
- Confirmar la estabilidad del complejo mediante simulaciones de dinámica molecular.
- Identificar los residuos de aminoácidos clave implicados en el enlace de hidrógeno con los ligandos principales.
Métodos Utilizados
- Chemsketch para construir 117 moléculas novedosas de ligandos inhibidores de ciclofilina.
- AutoDock 4.2.6 para el acoplamiento ligando-proteína con el fin de determinar las geometrías de unión óptimas.
- PyMOL 2.5 para visualizar las posiciones de acoplamiento y las interacciones ligando-receptor.
- Chimera y Maestro para detectar y analizar enlaces de hidrógeno.
- Gromacs con el campo de fuerza CHARMM 36 para la simulación de dinámica molecular del complejo ligando-receptor.
Resultados principales
- La arginina 55 en el receptor 1NMK formó un enlace de hidrógeno con el ligando a una distancia de 1,53 Å.
- Los residuos clave que interactuaron incluyeron Asn, Gly, Thr, Lys, Ile, His, Phe y Cys.
- El ligando formó 45 enlaces de hidrógeno con el receptor, lo que indica un alto potencial de unión.
- La caja de acoplamiento se centró en X=38,86, Y=10,987, Z=40,734 en el receptor 1NMK.
- La simulación de dinámica molecular en Gromacs mostró la estabilización del complejo tras 1 ns, con valores consistentes de RMSD y radio de giro.
- El sistema mantuvo el equilibrio bajo condiciones NVT/NPT, con una densidad promedio de ~1019 kg/m³ y presión y temperatura estables (~300 K).
Conclusiones
- El complejo diseñado entre ligando y receptor demuestra una estabilidad suficiente para su posterior desarrollo como terapéutico contra el cáncer.
- La arginina 55 desempeña un papel crítico en la unión del ligando dentro del sitio activo de la ciclofilina A.
- El flujo de trabajo computacional integrado identifica con éxito inhibidores prometedores de Cyp A.
- El trabajo futuro se centrará en la validación in vitro e in vivo en múltiples tipos de células cancerosas.
Preguntas frecuentes
Relevancia Ejecutiva para la Industria
El diseño computacional guiado por la estructura permite la identificación rápida de inhibidores de la ciclofilina A con unión optimizada al eje ciclofilina D-CDK, un objetivo en oncología validado. Este enfoque reduce la eliminación en etapas tempranas al priorizar ligandos con una interacción prevista fuerte con el objetivo y estabilidad del complejo. El flujo de trabajo facilita la identificación de compuestos activos mediante la integración de acoplamiento molecular, análisis de interacciones y dinámica molecular para reducir los riesgos de las hipótesis mecanicistas antes de la síntesis.
Aplicaciones Estratégicas en I+D de Biotecnología Farmacéutica
Descubrimiento Temprano y Validación de Blancos
- Valor científico: Permite la evaluación de hipótesis terapéuticas mediante la modelización de interacciones de ligandos con la ciclofilina A a resolución atómica.
- Valor operativo: Apoya la validación funcional del blanco mediante la predicción de la afinidad de unión y del compromiso de residuos clave, como la arginina 55.
- Valor predictivo: Aumenta la confianza en la modulación del blanco al identificar ligandos que forman múltiples enlaces de hidrógeno, incluyendo los 45 observados en el complejo principal.
Desarrollo de Pruebas y Tamizaje
- Listo para ensayo: Genera complejos ligando-receptor validados adecuados para el desarrollo de ensayos bioquímicos o biofísicos.
- Reproducibilidad: Estandariza los parámetros de acoplamiento (centro de la cuadrícula en X=38.86, Y=10.987, Z=40.734) y la puntuación para cribado virtual consistente.
- Escalabilidad: Permite la evaluación de grandes bibliotecas de ligandos (117 moléculas construidas) mediante flujos de trabajo automatizados de acoplamiento molecular.
Investigación Traductacional y Preclínica
- Relevancia para la enfermedad: Se centra en la ciclofilina A, implicada en la proliferación y supervivencia del cáncer en múltiples tipos de tumores.
- Continuidad traslacional: Proporciona un puente mecanicista desde el diseño in silico hasta la validación futura in vitro e in vivo.
- Reducción de riesgos: Evalúa la estabilidad del complejo mediante el RMSD y el radio de giro, lo que apoya las decisiones de continuar o descartar antes de la síntesis del compuesto.
Integración de la canalización y flujo de trabajo
El método se integra en el continuo de descubrimiento desde la validación del blanco hasta la identificación de compuestos iniciales, permitiendo una triage computacional antes de las pruebas en laboratorio.
- Biología del Descubrimiento: Evalúa hipótesis terapéuticas mediante la modelización de cómo los ligandos inhiben la función de la ciclofilina A en el eje D-CDK.
- Selección: Proporciona resultados listos para ensayos mediante poses estandarizadas de acoplamiento y clasificaciones de energía de unión para la priorización de compuestos.
- Análisis: Ofrece métricas cuantitativas (energía de unión, número de enlaces de hidrógeno, RMSD) para comparar el desempeño de los ligandos y guiar su optimización.
- Investigación Traducional: Conecta los hallazgos computacionales con la progresión preclínica mediante la validación de la estabilidad del complejo en una simulación de 1000 ps.
- Reutilización Empresarial: Establece una tubería reutilizable para dirigirse a otras interacciones proteína-proteína utilizando la misma integración de herramientas (Chemsketch, AutoDock, PyMOL, Gromacs).
Impacto Operativo y Empresarial
- Valor científico: Reducción de riesgos mecanicistas mediante la predicción de interacciones ligando-receptor e identificación de residuos de unión críticos.
- Valor operativo: La estandarización del flujo de trabajo entre herramientas reduce la variabilidad y posibilita la colaboración entre equipos.
- Valor estratégico: Mejora las decisiones de avance o interrupción al filtrar compuestos según la estabilidad predicha y la interacción con el objetivo.
- Impacto en la cartera: Apoya la priorización ajustada al riesgo de quimiotipos con altas puntuaciones de acoplamiento y estabilidad confirmada por dinámica molecular.
Consideraciones de Implementación
- Experiencia en modelado molecular, software de acoplamiento (AutoDock) y plataformas de simulación (Gromacs).
- Acceso a infraestructura computacional para la generación de cuadrículas, acoplamiento y simulación de dinámica molecular de sistemas proteína-ligando.
- Establecimiento de protocolos estandarizados para la preparación de ligandos, asignación de cargas (Kollman) y guardado de parámetros de cuadrícula.
- Consideraciones para la adaptación a diferentes sistemas receptores más allá de 1NMK, incluyendo el re-centrado del cuadro de cuadrícula y análisis específicos por residuos.
- Las limitaciones incluyen la dependencia de la precisión del campo de fuerza (CHARMM 36) y las escalas de tiempo de simulación para capturar eventos de unión raros.
