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Tutte le procedure di farmacologia di rete sono state eseguite in conformità con le Linee guida per i metodi di valutazione della farmacologia di rete21. Il flusso di lavoro completo della farmacologia di rete adottato in questo studio è illustrato schematicamente nella Figura 2.
Sintesi di derivati del Tiazolone
I derivati del tiazolone in questo studio sono stati sintetizzati nel nostro precedente lavoro19, attraverso una reazione di propaggilazione asimmetrica remota catalizzata dal rame. La reazione ha utilizzato CuI come catalizzatore e un ligando chirale Pybox (L1) come nucleo di stereocontrollo, in un sistema di solvente a base DIPEA e metanolo a -10 °C per 48 ore, ottenendo un elevato accoppiamento enantioselettivo tra esteri propargilici e tiazoloni. Il prodotto target è stato ottenuto con una resa fino all'89%, un rapporto enantiomero (er) di 97,8:2,2 e un rapporto diastereomerico (dr) di 17,8:1. Per informazioni dettagliate sui metodi di sintesi di questa serie di composti, fare riferimento a studi precedenti19. Questo metodo ha dimostrato un'ampia applicabilità del substrato, ospitando arili (orto-, meta-, para-sostituenti), catene alifatiche ed esteri propargilici ad anello fuso, nonché vari tiazoloni sostituiti, con rese comprese tra il 51% e il 98%. Questa strategia costruisce per la prima volta in modo efficiente strutture multi-chirali-centro di tiazolone in un processo in un'unica fase, fornendo un approccio altamente selettivo e diretto per la sintesi di molecole di farmaci chirali con significative potenziali applicazioni in chimica farmaceutica.
Predizione farmacologica di rete
Previsione del target del derivato del tiazolone: le rappresentazioni strutturali dei derivati del tiazolone sono state generate utilizzando il software KingDraw e i file strutturali corrispondenti sono stati successivamente convertiti in ID SMILES tramite il software Open Babel. Per prevedere potenziali bersagli terapeutici contro la RD, abbiamo impiegato un approccio computazionale completo utilizzando tre distinti database di previsione dei bersagli: SwissTargetPrediction (http://swisstargetprediction.ch/), TargetNet (http://targetnet.scbdd.com) e SuperPred (https://prediction.charite.de). Per l'analisi TargetNet, abbiamo implementato un rigoroso criterio di filtraggio selezionando geni con probabilità > 0. Nel database SuperPred, abbiamo applicato parametri di selezione più rigorosi, mantenendo solo quei geni che mostrano un'accuratezza del modello > 90% e una probabilità > 60%, garantendo previsioni target ad alta confidenza.
Previsione degli obiettivi RD: Sulla base del database GeneCards (https://www.genecards.org/) e del database OMIM (https://omim.org/), abbiamo condotto una ricerca per il rabdomiosarcoma. Per i dati provenienti dal database GeneCards, abbiamo filtrato i risultati con un punteggio superiore a 20 per ottenere i geni associati al rabdomiosarcoma.
Costruzione e analisi di reti di interazione proteina-proteina (PPI): sono stati intersecati i potenziali bersagli dei derivati del tiazolone e i geni associati alla RD. I potenziali bersagli per il trattamento del rabdomiosarcoma embrionale umano mediante derivati del tiazolone sono stati caricati nel database STRING (https://www.string-db.org/) per l'analisi delle relazioni PPI (interazione proteina-proteina) target ad alta confidenza. La rete PPI è stata costruita con il software Cytoscape (http://www.cytoscape.org/) e gli obiettivi principali sono stati selezionati in base ai valori dei gradi.
Costruzione della rete di percorsi composto-malattia-bersaglio: la rete farmaco-bersaglio-percorso può vedere chiaramente i bersagli di composti e malattie e i percorsi coinvolti in questi bersagli, in modo da identificare possibili bersagli chiave e percorsi per la terapia composta per la RD. Innanzitutto, crea la tabella di rete e la tabella degli attributi nel foglio di calcolo. Il contenuto della tabella di rete include principalmente la corrispondenza tra il composto e il bersaglio principale, la corrispondenza tra il bersaglio principale e la via coinvolta e la corrispondenza tra RD e la via principale. Il contenuto della tabella degli attributi è principalmente quello di classificare e denominare tutte le informazioni nella tabella di rete. Successivamente, apri il software Cytoscape, carica la netlist nella posizione di caricamento, imposta il punto di inizio, il punto di fine, carica la tabella degli attributi e infine modifica la forma dell'immagine.
Annotazione funzionale integrata e analisi farmacologica di rete - Construction Gene Ontology (GO) Enrichment, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG): l'analisi dell'arricchimento GO e KEGG dei bersagli principali è stata eseguita dal database DAVID (https://david.ncifcrf.gov/). In base all'ordine del valore P da piccolo a grande, sono stati selezionati per l'analisi i primi 10 elementi del processo biologico (BP), della componente cellulare (CC) e della funzione molecolare (MF) nel OB, mentre i primi 20 elementi nel KEGG sono stati analizzati e le mappe delle bolle GO e KEGG dei bersagli principali sono state create sulla base della piattaforma di micro-bioinformazione online.
Docking molecolare: le proteine bersaglio principali sono state selezionate dal database PDB (https://www.rcsb.org/) e sono stati scaricati i file strutturali dei bersagli principali. Inizialmente, le proteine sono state disidratate utilizzando il software PyMol, seguito dalla separazione di ligandi e recettori. Successivamente, le proteine sono state idrogenate utilizzando il software ADFRSuite e sono stati ottenuti i parametri della grid box per il software di docking molecolare AutoDock. I file pdbqt dei derivati del tiazolidinone e delle proteine bersaglio principali sono stati preparati utilizzando il software AutoDock Vina. Sono state quindi condotte simulazioni di docking molecolare dei derivati del tiazolone e delle proteine bersaglio principali. Infine, i modelli di docking molecolare sono stati visualizzati utilizzando il software PyMol.
Simulazione di dinamica molecolare: il file PDB è stato convertito in formato GRO compatibile con GROMACS utilizzando il campo di forza amber99sb-ildn e il modello dell'acqua TIP3P:
gmx pdb2gmx -f Pro.pdb -o Pro_temp_H.gro -ff amber99sb-ildn -water tip3p -ignh
È stato aggiunto un riquadro di confine periodico cubico con una distanza di 1,2 nm dalla proteina:
GMX editconf -f Pro_temp_H.gro -o Pro_temp_H_box.gro -c -d 1.2 -bt cubico
La scatola è stata riempita con molecole d'acqua TIP3P:
gmx solvato -cp Pro_temp_H_box.gro -o Pro_temp_H_box_water.gro -p topol.top
Il sistema è stato neutralizzato aggiungendo ioni Na:
gmx grompp -f ioni.mdp -c Pro_temp_H_box_water.gro -p topol.top -ioni.tpr
gmx genion -s ioni.tpr -o Pro_temp_H_box_water_ion.gro -p topol.top -neutro
La minimizzazione dell'energia è stata eseguita:
gmx grompp -f minimo.mdp -c Pro_temp_H_box_water_ion.gro -p topol.top -o em.tpr
gmx mdrun -v -deffnm em
L'equilibratura NVT è stata effettuata:
gmx grompp -f nvt.mdp -c em.gro -r em.gro -p topol.top -o nvt.tpr
gmx mdrun -deffnm nvt -v
L'equilibratura NPT è stata effettuata:
gmx grompp -f npt.mdp -c nvt.gro -r nvt.gro -t nvt.cpt -p topol.top -o npt.tpr
GMX MDRUN -Deffnm NPT -V
E' stata avviata la simulazione della dinamica molecolare di produzione:
gmx grompp -f md.mdp -c npt.gro -t npt.cpt -p topol.top -o md_0_1.tpr
GMX MDRUN -Deffnm md_0_1 -V
Al termine delle simulazioni, le traiettorie risultanti sono state analizzate utilizzando la Visual Molecular Dynamics (VMD) e il PyMOL, e l'analisi dell'energia libera di legame tra le proteine e i ligandi di piccole molecole è stata eseguita utilizzando il programma g_mmpbsa.
Valutazione degli effetti dei farmaci sulla vitalità delle cellule RD
Le cellule RD (cellule di rabdomiosarcoma embrionale; STR Authenticated) nella fase di crescita logaritmica sono stati tripsinizzati per creare una sospensione cellulare ad una concentrazione di 1 x105 cellule/mL. Questa sospensione è stata quindi seminata in una piastra da 96 pozzetti a una densità di 1 x 104 cellule/pozzetto (100 μL per pozzetto) e incubata a 37 °C con il 5% di CO2 per consentire l'adesione cellulare. Dopo l'adesione, il terreno è stato sostituito con 100 μL di terreno privo di siero contenente l'1% di FBS e le cellule sono state lasciate affamate per 12 ore. Successivamente, il mezzo è stato sostituito con 100 μl del rispettivo mezzo contenente concentrazioni variabili del composto in esame. I pozzetti di controllo sono stati trattati con un terreno contenente solvente o con un terreno normale e sono stati inclusi pozzetti bianchi contenenti solo il terreno corrispondente senza cellule. Le piastre sono state incubate a 37 °C con CO2 al 5% per 24 ore (la durata è stata determinata da esperimenti preliminari per essere ottimale per osservare il massimo effetto inibitorio di questa classe di composti sulle cellule RD). Cioè, il tempo necessario affinché il valore OD della densità cellulare raggiunga circa 1,0.). Successivamente, sono stati aggiunti 10 μL di soluzione CCK-8 a ciascun pozzetto e le piastre sono state incubate per ulteriori 1-4 ore. Infine, l'assorbanza a 450 nm è stata misurata utilizzando un lettore di micropiastre. Le cellule trattate con solvente sono servite come gruppo di controllo e i pozzetti bianchi sono stati utilizzati per la correzione della linea di base. La vitalità cellulare è stata calcolata in base alle letture dell'assorbanza.
Tasso di sopravvivenza% = [(gruppo di controllo-vuoto)-(gruppo sperimentale-bianco)]/(gruppo di controllo-bianco) x 100%