Учет гибкости и динамики структуры белка-мишени в вычислительном поиске лекарств с использованием анализа докинга на основе ансамбля

Наши исследования сосредоточены на применении вычислительных методов для разработки более эффективных лекарств, направленных на ускорение разработки лекарств и, в конечном итоге, улучшение результатов лечения и качества жизни пациентов.

Современные системы автоматизированного проектирования лекарств часто упускают из виду гибкость белка-мишени. Обсуждаемый протокол устраняет этот пробел путем включения множественной конформации белков, полученной в результате молекулярно-динамического моделирования. Разработка лекарств на основе ансамбля повышает точность за счет учета гибкости белка. Мы стремимся интегрировать искусственный интеллект для более быстрого, персонализированного и эффективного поиска лекарств в будущем.

[Ведущий] Для начала запустите программное обеспечение Avogadro на компьютерной системе. Для кластерного анализа введите команду, указанную на экране. При появлении запроса введите 1 для группы белков, чтобы вычислить аппроксимацию методом наименьших квадратов и среднеквадратичное отклонение, или RMSD. Затем снова введите 1 для системного вывода. Откройте файл cluster-size.xvg. Если число кластеров невелико, увеличьте значение RMSD. В качестве альтернативы, если число велико, уменьшите пороговое значение. Выполняйте grace-анализ с помощью команд, отображаемых на экране, используя различные значения RMSD cutoff по мере необходимости. Теперь откройте программу Chimera и найдите cluster.pdb. Нажмите на Подарки и Публикация 1, силуэт, закругленная лента. для визуального представления. Последовательно нажмите «Выбрать», «Цепочка», «Без идентификатора», затем «cluster.pdb», #10, затем выберите и инвертируйте выбранные модели. Перейдите в раздел «Действия», затем нажмите «Атомы/Связи» и нажмите «Удалить», чтобы изолировать цепочку. Теперь выберите «Файл». Нажмите «Сохранить PDB». Назовите файл cluster1.pdb и нажмите кнопку Сохранить, чтобы сохранить файл. Для стыковки на основе ансамбля запустите программу Autodock, чтобы открыть ее. Поместите файлы cluster1.pdb и ligand.pdb в новую папку. Теперь нажмите на «Файл», «Настройки» и «Установить». Во всплывающем окне вставьте адрес папки в поле директории запуска и нажмите «Установить». Щелкните синий значок папки, выберите cluster1.pdb и нажмите Открыть. Перейдите в Редактировать, затем нажмите Заряды, Добавить заряды Коллмана и нажмите OK. Нажмите Сетка, Макромолекулы, Выбрать. Выберите кластер 1 в поле «Выбрать макромолекулы», затем нажмите «Выбрать молекулы». Нажмите OK, чтобы создать файл измененной макромолекулы AutoDock4. Сохраните его как cluster1.pdbqt. Затем очистите рабочую область, нажав «Редактировать», затем нажмите «Delete», и удалите все молекулы перед нажатием «Продолжить», затем нажмите «Лиганд», «Ввод», «Открыть». Когда появится файл Ligand для папки Autodock4, выберите ligand.pdb и нажмите кнопку Открыть, а затем OK. Теперь выберите «Лиганд», «Дерево кручения» и «Обнаружить корень», чтобы определить гибкость лиганда при кручении. Перейдите в Ligand, Output, Save as PDBQT и сохраните папку Formatted Autotors Molecules как ligand.pdbqt. После очистки рабочей области откройте файл cluster1.pdbqt, щелкнув «Сетка», «Макромолекулы» и «Открыть», затем нажмите «Да» и «ОК». Выберите и откройте файл ligand.pdbqt. Теперь перейдите к опции Grid Box в разделе Grid. В окне Параметры сетки установите количество точек в измерениях X, Y и Z равным 120 и интервалом 0,375 ангстрема. Оставьте настройки центра по умолчанию. Затем нажмите «Файл» и закройте «Сохранение текущего». Перейдите в Сетка, Вывод и нажмите Сохранить GPF. Когда появится выходной файл параметров сетки, введите grid.gpf в качестве имени файла и нажмите кнопку Сохранить. Далее нажмите на Run и Run AutoGrid. На вкладке «Имя файла параметра» нажмите «Обзор». Откройте файл grid.gpf. Теперь просмотрите путь к программе. Найдите autogrid4.exe и нажмите «Открыть и запустить». Последовательно нажмите «Стыковка», затем «Макромолекулы» и «Установить жесткие имена файлов». Когда появится файл макромолекул PDBQT, выберите cluster1.pdbqt и нажмите кнопку Открыть. Выберите лиганд в меню «Стыковка». Когда появится окно «Выбрать лиганды», выберите «Лиганд» и нажмите «Выбрать лиганд», затем нажмите «Принять». Теперь перейдите к Генетический алгоритм из Docking. Когда появится окно Параметры генетического алгоритма, установите GA Runs на 100 и нажмите Принять. Нажмите на Docking, Output, Lamarckian GA 4.2. Когда появится файл вывода параметров стыковки Autodock4.2 GALS, назовите его docking.dpf и нажмите кнопку «Сохранить». Теперь нажмите Run и Run Autodoc. Появится окно «Запустить автодок». В поле «Имя файла параметров» нажмите «Обзор». Когда появится файл параметров autodock4, выберите docking.dpf и нажмите кнопку Открыть. В поле Путь к программе нажмите кнопку Обзор. Появится файл autodock4. Найдите autodock4.exe и нажмите «Открыть», а затем «Запустить». Удалите все молекулы, как показано ранее, и повторите процесс для всех файлов кластера. Получена химическая структура и трехмерное структурное представление флавокавейна В и лизоцима в начальном состоянии до молекулярно-динамического моделирования. Общая энергия структуры белка была стабильной во время моделирования, а среднеквадратичное отклонение стабилизировалось через 20 наносекунд. Среднеквадратичная флуктуация показала высокую гибкость в областях между остатками от 40 до 50, от 60 до 80 и от 100 до конца. В общей сложности 15 структурных кластеров были получены в результате кластеризации на основе среднеквадратичного отклонения 10 001 кадра траектории, при этом самый большой кластер содержал 5 818 членов. Наложенные друг на друга конформации всех кластеров показали видимые структурные вариации между траекториями. Молекулярный докинг флавокавейна B с репрезентативными структурами четырех верхних кластеров показал последовательное связывание в одном и том же месте во всех конформациях, при этом кластер 2 показал самую низкую энергию связывания -29,37 кДж/моль. Электростатическое картирование поверхности подтвердило идентичные сайты связывания во всех кластерных конформациях с флавокавейном B, вложенным в одну и ту же область кармана. Детальный анализ взаимодействия показал, что связывание флавокаваина B стабилизировалось несколькими окружающими остатками, включая аланин 31, глутамин 35, лейцин 56, гамма-карбоксиглутаминовую кислоту 57, изолейцин 58, аланин 95, изолейцин 98, триптофан 108, валин 109, аланин 110, триптофан 111 и аргинин 114.