アンサンブルベースのドッキング解析を用いた計算創薬における標的タンパク質構造の柔軟性とダイナミクスの組み込み

私たちの研究は、計算技術を適用してより効果的な医薬品を設計することに焦点を当てており、創薬を加速し、最終的には治療結果と患者の生活の質を向上させることを目指しています。

現在のコンピューター支援薬剤設計では、標的タンパク質の柔軟性が見落とされがちです。議論されたプロトコルは、分子動力学シミュレーションに由来する複数のタンパク質コンフォメーションを組み込むことにより、このギャップに対処します。アンサンブルベースの薬物設計は、タンパク質の柔軟性を考慮することで精度を向上させます。私たちは、将来的には、より迅速でパーソナライズされた、より効果的な創薬のために人工知能を統合することを目指しています。

[プレゼンター]まず、コンピューター システムで Avogadro ソフトウェアを起動します。クラスター分析の場合は、画面に表示されたコマンドを入力します。プロンプトが表示されたら、タンパク質グループに 1 を入力して、最小二乗適合度と二乗平均平方根偏差 (RMSD) を計算します。次に、システム出力にもう一度 1 を入力します。cluster-size.xvg ファイルを開きます。クラスターの数が少ない場合は、RMSD カットオフ値を増やします。または、数値が高い場合は、カットオフを減らします。必要に応じて、異なるRMSDカットオフ値を使用して、画面に表示されるコマンドで猶予分析を実行します。次に、Chimera ソフトウェアを開き、cluster.pdb を検索します。「プレゼント」と「出版物 1、シルエット、丸みを帯びたリボン」をクリックします。視覚的表現のために。[選択]、[チェーン]、[ID なし]、次に cluster.pdb、#10 の順にクリックし、選択したモデルを選択して反転します。[アクション] に移動し、[アトム/ボンド] を押して [削除] をクリックしてチェーンを分離します。次に、[ファイル] を選択します。[PDBの保存]をクリックします。ファイルに cluster1.pdb という名前を付け、[保存] を押してファイルを保存します。アンサンブルベースのドッキングの場合は、Autodockツールソフトウェアを起動して開きます。cluster1.pdb ファイルと ligand.pdb ファイルを新しいフォルダーに配置します。次に、[ファイル]、[設定]、[設定]をクリックします。ポップアップで、フォルダー アドレスをスタートアップ ディレクトリ フィールドに貼り付け、[設定] をクリックします。青いフォルダアイコンをクリックし、cluster1.pdbを選択して、[開く]をクリックします。[編集] に移動し、[電荷]、[コールマン電荷の追加] を押して、[OK] をクリックします。[グリッド]、[高分子]、[選択] をクリックします。[高分子の選択] ボックスでクラスター 1 を選択し、[分子の選択] を押します。[OK]をクリックして、修正されたAutoDock4高分子ファイルを生成します。cluster1.pdbqt として保存します。次に、[編集] をクリックしてワークスペースを空にし、[Delete] キーを押してすべての分子を削除してから [続行] をクリックし、[リガンド]、[入力]、[開く] を押します。Autodock4フォルダのリガンドファイルが表示されたら、ligand.pdbを選択し、[開く]、[OK]の順にクリックします。次に、[リガンド]、[ねじり木]、および[ルートの検出]を選択して、リガンドのねじりの柔軟性を定義します。[リガンド]、[出力]、[PDBQT として保存] に移動し、Formatted Autotors Molecules フォルダーを ligand.pdbqt として保存します。ワークスペースを空にした後、[グリッド]、[高分子]、[開く] をクリックして cluster1.pdbqt ファイルを開き、[はい] と [OK] を押します。もう一度 [グリッド] に移動し、[マップ タイプの設定] を押して、[リガンドを開く] を選択します。ligand.pdbqtを選択して開きます。次に、[グリッド] の下の [グリッド ボックス] オプションに移動します。[グリッド オプション] ボックスで、X、Y、Z 寸法の点数を 120 に設定し、間隔を 0.375 オングストロームに設定します。中央の設定はデフォルトのままにします。次に、[ファイル] をクリックし、[現在の保存を閉じる] をクリックします。「グリッド」、「出力」に移動し、「GPF の保存」を押します。[グリッド パラメータ出力]ファイルが表示されたら、ファイル名として「grid.gpf」と入力し、[保存]をクリックします。次に、[実行]をクリックして[AutoGridを実行]をクリックします。[パラメータ ファイル名] タブで、[参照] をクリックします。grid.gpf ファイルを開きます。次に、プログラムのパス名を参照します。autogrid4.exeを検索し、[開いて起動] をクリックします。順番に、ドッキングをクリックし、続いて高分子とリジッドファイル名の設定をクリックします。PDBQT 高分子ファイルが表示されたら、cluster1.pdbqt を選択し、[開く] をクリックします。ドッキングメニューからリガンドを選択します。[リガンドの選択]ボックスが表示されたら、[リガンド]を選択し、[リガンドの選択]をクリックして、[同意する]を押します。次に、ドッキングから遺伝的アルゴリズムに移動します。[遺伝的アルゴリズムのパラメーター] ボックスが表示されたら、[GA 実行] を 100 に設定し、[承認] をクリックします。[ドッキング]、[出力]、[Lamarckian GA 4.2]をクリックします。Autodock4.2 GALS ドッキング パラメータ出力ファイルが表示されたら、docking.dpf という名前を付けて保存をクリックします。次に、[実行] を押して Autodoc を実行します。Autodocの実行ボックスが表示されます。[パラメータ ファイル名] で、[参照] をクリックします。autodock4パラメータファイルが表示されたら、docking.dpfを選択し、[開く]をクリックします。[プログラム パス名] で、[参照] をクリックします。autodock4ファイルが表示されます。autodock4.exeを検索して [開く] をクリックし、[起動] をクリックします。前に示したようにすべての分子を削除し、すべてのクラスターファイルに対してこのプロセスを繰り返します。分子動力学シミュレーション前の初期状態におけるフラボカワインBとリゾチームの化学構造と3次元構造表現が得られた。 シミュレーション中、タンパク質構造の総エネルギーは安定しており、二乗平均平方根偏差は20ナノ秒後に安定しました。二乗平均平方根ゆらぎにより、残基40〜50、60〜80、および100から末端までの領域で高い柔軟性が明らかになりました。10,001の軌道フレームの二乗平均平方根偏差ベースのクラスタリングから合計15の構造クラスターが得られ、最大のクラスターには5,818のメンバーが含まれていました。すべてのクラスターの重ね合わせたコンフォメーションは、軌道間で目に見える構造変化を示しました。フラボカワインBと上位4つのクラスターの代表的な構造との分子ドッキングは、すべての立体配座にわたって同じ部位で一貫した結合を示し、クラスター2は-29.37 kJ / molの最も低い結合エネルギーを示しました。静電表面マッピングにより、フラボカワインBが同じポケット領域にネストされたすべてのクラスター立体配座で同一の結合部位が確認されました。詳細な相互作用分析により、フラボカワインB結合は、アラニン31、グルタミン35、ロイシン56、ガンマカルボキシグルタミン酸57、イソロイシン58、アラニン95、イソロイシン98、トリプトファン108、バリン109、アラニン110、トリプトファン111、アルギニン114など、周囲のいくつかの残基によって安定化されることが示されました。