Integratie van de flexibiliteit en dynamiek van de doeleiwitstructuur bij het ontdekken van computationele geneesmiddelen met behulp van ensemble-gebaseerde dockinganalyse
20 juni 2025
Computationele methoden zijn veelbelovend voor het versnellen van de ontdekking van geneesmiddelen, maar ze zien vaak de dynamische aard van eiwitstructuren over het hoofd. Hier bespreken we ensemble-gebaseerde docking-analyse om indirect eiwitflexibiliteit op te nemen, waardoor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van inspanningen voor het ontdekken van geneesmiddelen mogelijk wordt verbeterd.
Ons onderzoek richt zich op het toepassen van computationele technieken om effectievere medicijnen te ontwerpen, met als doel de ontdekking van geneesmiddelen te versnellen en uiteindelijk de behandelresultaten en de kwaliteit van leven van de patiënt te verbeteren.
Het huidige computerondersteunde medicijnontwerp gaat vaak voorbij aan de flexibiliteit van doeleiwitten. Het besproken protocol pakt deze leemte aan door meervoudige eiwitconformatie op te nemen die is afgeleid van moleculair dynamische simulatie. Ensemble-gebaseerd medicijnontwerp verbetert de nauwkeurigheid door rekening te houden met eiwitflexibiliteit. We streven ernaar om kunstmatige intelligentie te integreren voor snellere, gepersonaliseerde en effectievere ontdekking van geneesmiddelen in de toekomst.
[Presentator] Start om te beginnen de Avogadro-software op een computersysteem. Typ voor clusteranalyse de opdracht die op het scherm wordt gegeven. Typ desgevraagd 1 voor de eiwitgroep om de kleinste kwadratenpasvorm en de wortel-gemiddelde-kwadratische afwijking of RMSD te berekenen. Typ vervolgens opnieuw 1 voor systeemuitvoer. Open het bestand cluster-size.xvg. Als het aantal clusters laag is, verhoogt u de RMSD-afkapwaarde. Als het getal hoog is, verlaagt u ook de grenswaarde. Voer een genadeanalyse uit met de opdrachten die op het scherm worden weergegeven, waarbij indien nodig verschillende RMSD-afkapwaarden worden gebruikt. Open nu de Chimera software en zoek naar cluster.pdb. Klik op Cadeautjes en Publicatie 1, silhouet, afgerond lint. voor visuele weergave. Klik achtereenvolgens op Selecteren, Keten, Geen ID, gevolgd door cluster.pdb, #10 en selecteer en keer vervolgens de geselecteerde modellen om. Ga naar Acties, druk vervolgens op Atomen/Bindingen en klik op Verwijderen om de keten te isoleren. Selecteer nu Bestand. Klik op PDB opslaan. Geef het bestand de naam cluster1.pdb en druk op Opslaan om het bestand op te slaan. Voor docking op basis van ensembles start u de software van de tool Autodock om deze te openen. Plaats de bestanden cluster1.pdb en ligand.pdb in een nieuwe map. Klik nu op Bestand, Voorkeuren en Instellen. Plak in het pop-upvenster het mapadres in het veld voor de opstartmap en klik op Instellen. Klik op het blauwe mappictogram, kies cluster1.pdb en klik op Openen. Ga naar Bewerken, druk vervolgens op Kosten, Voeg Kollman-ladingen toe en klik op OK. Klik op Raster, Macromoleculen, Kiezen. Selecteer cluster 1 in het vak Macromoleculen kiezen en druk vervolgens op Moleculen selecteren. Klik op OK om een gewijzigd AutoDock4-macromolecuulbestand te genereren. Sla het op als cluster1.pdbqt. Maak vervolgens de werkruimte leeg door op Bewerken te klikken, vervolgens op Delete te drukken en alle moleculen te verwijderen voordat u op Doorgaan klikt en vervolgens op Ligand, Invoer, Openen drukt. Wanneer een Ligan-bestand voor de map Autodock4 wordt weergegeven, selecteert u ligand.pdb en klikt u op Openen en vervolgens op OK. Kies nu Ligand, Torsie Boom en Detect Root om de torsieflexibiliteit van de ligand te definiëren. Ga naar Ligand, Uitvoer, Opslaan als PDBQT en sla de map Geformatteerde Autotors Molecules op als ligand.pdbqt. Nadat u de werkruimte hebt geleegd, opent u het bestand cluster1.pdbqt door op Raster, Macromoleculen en Openen te klikken en vervolgens op Ja en OK te drukken. Navigeer opnieuw naar Raster en druk op Kaarttypen instellen en kies Ligand openen. Selecteer en open ligand.pdbqt. Navigeer nu naar de optie Rastervak onder Raster. Stel in het vak Rasteropties het aantal punten in de afmetingen X, Y en Z in op 120 en op 0,375 angstrom. Laat de middelste instellingen als standaard staan. Klik vervolgens op Bestand en sluit Stroom opslaan. Ga naar Raster, Uitvoer en druk op GPF opslaan. Wanneer het uitvoerbestand van de rasterparameter wordt weergegeven, voert u grid.gpf in als bestandsnaam en klikt u op Opslaan. Klik vervolgens op Uitvoeren en AutoGrid uitvoeren. Klik op het tabblad Parameter Bestandsnaam op Bladeren. Open het bestand grid.gpf. Blader nu door de padnaam van het programma. Zoek naar autogrid4.exe en klik op Openen en Starten. Klik achtereenvolgens op Docking, gevolgd door Macromoleculen en Rigide bestandsnamen instellen. Wanneer een PDBQT-macromoleculenbestand verschijnt, selecteert u cluster1.pdbqt en klikt u op Openen. Kies de ligand in het menu Vastzetten. Wanneer het vak Liganden kiezen verschijnt, selecteert u Ligand en klikt u op Ligand selecteren en drukt u vervolgens op Accepteren. Navigeer nu naar Genetisch algoritme vanuit Docking. Wanneer het vak Parameters genetische algoritme wordt weergegeven, stelt u GA-uitvoeringen in op 100 en klikt u op Accepteren. Klik op Docking, Output, Lamarckian GA 4.2. Wanneer een Autodock4.2 GALS Docking Parameter Output-bestand verschijnt, geeft u het de naam docking.dpf en klikt u op Opslaan. Druk nu op Uitvoeren en Autodoc uitvoeren. Er verschijnt het vak Autodoc uitvoeren. Klik bij Parameter File Name op Bladeren. Wanneer een autodock4 Parameter-bestand verschijnt, selecteert u docking.dpf en klikt u op Openen. Klik bij Programmapadnaam op Bladeren. Er verschijnt een autodock4-bestand. Zoek naar autodock4.exe en klik op Openen, gevolgd door Starten. Verwijder alle moleculen zoals eerder gedemonstreerd en herhaal het proces voor alle clusterbestanden. De chemische structuur en de 3D structurele weergave van flavokawain B en lysozym in de begintoestand voordat moleculair dynamische simulatie werd verkregen. De totale energie van de eiwitstructuur was stabiel tijdens de simulatie en de wortel-gemiddelde-kwadratische afwijking stabiliseerde na 20 nanoseconden. Wortel-gemiddelde-kwadraatfluctuatie toonde een hoge flexibiliteit in gebieden tussen residuen 40 tot 50, 60 tot 80 en 100 tot het einde. In totaal werden 15 structurele clusters verkregen uit clustering op basis van wortel-gemiddelde-kwadratenafwijking van 10.001 trajectframes, waarbij de grootste cluster 5.818 leden bevatte. Over elkaar heen gelegde conformaties van alle clusters vertoonden zichtbare structurele variaties tussen de trajecten. Moleculaire koppeling van flavokawain B met de representatieve structuren van de bovenste vier clusters toonde consistente binding op dezelfde plaats over alle conformaties, waarbij cluster 2 de laagste bindingsenergie van -29,37 kJ/mol vertoonde. Elektrostatische oppervlaktekartering bevestigde identieke bindingsplaatsen in alle clusterconformaties met flavokawain B genest in hetzelfde pocketgebied. Gedetailleerde interactieanalyse toonde aan dat de binding van flavokawain B werd gestabiliseerd door verschillende omringende residuen, waaronder alanine 31, glutamine 35, leucine 56, gamma-carboxyglutaminezuur 57, isoleucine 58, alanine 95, isoleucine 98, tryptofaan 108, valine 109, alanine 110, tryptofaan 111 en arginine 114.
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Deze studie richt zich op het bevorderen van geneesmiddelontdekking door middel van computationele technieken, met name door het opnemen van eiwitflexibiliteit met behulp van ensemble-gebaseerde docking-analyse. De benadering toont potentieel in het verbeteren van de nauwkeurigheid en effectiviteit van geneesmiddelontwerp, wat cruciaal is voor betere behandelingsresultaten.
Belangrijkste studieonderdelen
Onderzoeksgebied
- Computationeel geneesmiddelontdekking
- Eiwitflexibiliteit in geneesmiddelontwerp
- Integratie van kunstmatige intelligentie
Achtergrond
- Uitdagingen in huidige geneesmiddelontwerpmethoden overzien vaak dynamische eiwitstructuren.
- Het begrijpen van eiwitflexibiliteit is cruciaal voor nauwkeurige voorspellingen van geneesmiddelbinding.
- Vorderingen in moleculaire dynamica-simulaties leiden tot betere modellering van eiwitconformaties.
Gebruikte methoden
- Ensemble-gebaseerde docking-analyse
- Eiwitdynamica-simulaties met behulp van software zoals Autodock en Chimera
- Clusteranalyse en root-mean-square deviatie (RMSD) berekeningen
Belangrijkste resultaten
- Meerdere stabiele eiwitconformaties geïdentificeerd die de bindingsaffiniteit beïnvloeden.
- Flavokawain B toonde consistente binding aan over verschillende eiwitstructuren.
- De laagste bindingsenergie waargenomen in specifieke eiwitconformaties ondersteunt de hypothese dat dynamische flexibiliteit de interacties van geneesmiddelen beïnvloedt.
Conclusies
- Deze studie toont het belang van het opnemen van eiwitflexibiliteit in geneesmiddelontwerp.
- De bevindingen zijn niet alleen relevant voor het verbeteren van geneesmiddelontdekkingsprocessen, maar ook voor benaderingen van gepersonaliseerde geneeskunde in de toekomst.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Incorporating target protein flexibility and dynamics into computational drug discovery addresses a critical gap in predictive accuracy for ligand binding. Ensemble-based docking analysis enables more reliable identification of promising compounds by capturing a broader range of biologically relevant conformations. This approach enhances decision-making at key inflection points in the discovery pipeline, supporting risk-adjusted portfolio advancement.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of therapeutic hypotheses by modeling dynamic protein-ligand interactions.
- Improves biological de-risking through functional validation of target conformational states.
- Supports predictive confidence in target engagement and compound prioritization.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated protein conformations for downstream virtual screening workflows.
- Enhances assay reproducibility by accounting for structural variability in docking simulations.
- Enables quantitative comparison of ligand binding across multiple protein states.
Translational & Preclinical Research
- Aligns computational predictions with disease-relevant protein dynamics when supported by structural data.
- Provides continuity from in silico discovery to preclinical validation by modeling physiologically relevant conformations.
- Reduces mechanistic ambiguity in compound selection for further development.
Pipeline & Workflow Integration
Ensemble-based docking integrates into the discovery continuum from early target validation through lead identification and preclinical assessment.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by modeling the impact of protein flexibility on ligand binding.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative docking outputs across diverse conformational ensembles.
- Analytics: Provides binding energy measurements and structural clustering to compare compound performance.
- Translational Research: Bridges computational predictions with experimental validation of dynamic binding sites.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable, reusable workflow for diverse protein targets in portfolio pipelines.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic uncertainty in target validation.
- Operational Value: Standardizes computational workflows and improves reproducibility across R&D teams.
- Strategic Value: Enables more informed go/no-go decisions and optimizes resource allocation.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of candidate compounds.
Implementation Considerations
- Requires expertise in molecular dynamics, docking software, and structural bioinformatics.
- Demands computational infrastructure for simulation, clustering, and docking analyses.
- Necessitates cross-team standardization of input parameters and output interpretation.
- May require adaptation of protocols for different protein targets or ligand classes.
- Dependent on quality and diversity of available protein structural data.
