Recomendados
Recomendados
Mais conteúdo relacionado
Semelhante a Avaliação do espaço conformacional do receptor μ-opioide com ligantes enviesados utilizando amostragem aprimorada
Semelhante a Avaliação do espaço conformacional do receptor μ-opioide com ligantes enviesados utilizando amostragem aprimorada (10)
Mais de Rubem Francisco Silva Bezerra
Mais de Rubem Francisco Silva Bezerra (11)
Último
Último (20)
Avaliação do espaço conformacional do receptor μ-opioide com ligantes enviesados utilizando amostragem aprimorada
- 1. Rubem Francisco Silva Bezerra, Mira Raya Paula de Lima, David Bento Serafim, Francisco Isaac Soares Leite, Diniz Maciel de Sena Junior AVALIAÇÃO DO ESPAÇO CONFORMACIOAL DO RECEPTOR μ-OPIOIDE COM LIGANTES ENVIESADOS UTILIZANDO AMOSTRAGEM APRIMORADA Crato-CE 2023 Universidade Regional do Cariri – URCA Departamento de Química Biológica Curso de Licenciatura em Química rubem.bezerra@urca.br
- 2. Introdução GPCRs • Maior família de receptores • Exercem um papel fundamental na sinalização celular • Intermediam respostas de uma variedade de sinais externos • Similaridade estrutural (7 hélices TM) rubem.bezerra@urca.br 02
- 3. Introdução μOR • GPCR de classe A • Relacionado à regulação de processos fisiológicos • A ativação por opioides como a morfina resulta na sinalização da proteína G inibitória (Gi), promovendo analgesia e sedação • μOR pode sinalizar também por meio da via da β–arrestina • Importante objeto de estudo na descoberta de novas drogas rubem.bezerra@urca.br 03
- 4. Introdução Ligantes enviesados Kennedy e colaboradores (2018) rubem.bezerra@urca.br N-benzil piperidina 4-benzimidazolonas Crowley e colaboradores (2020) Salvinorina A 04
- 5. Introdução Métodos Computacionais rubem.bezerra@urca.br • Ponto de partida na descoberta de novas drogas • Redução de custos • Redução do tempo de pesquisa Docagem molecular • Modelo chave-fechadura • Predição do modo de ligação na região do sítio de ligação • Baixo custo computacional Dinâmica molecular • Evolução temporal • Flexibilidade do complexo • Trabalho com sistemas solvatados • Avaliação de interações de maneira mais eficaz • Maior custo computacional 05
- 6. Objetivo rubem.bezerra@urca.br Este estudo visa analisar as conformações de ligantes reconhecidamente enviesados em complexo com o μOR através de técnicas computacionais de docagem molecular e dinâmica molecular com amostragem aprimorada (REST2) 06
- 7. Metodologia rubem.bezerra@urca.br Seleção das estruturas tridimensionais do μOR. COD. PDB (4DKL) Método: difração de raio-X Resolução: 2.8 Å COD. PDB (5C1M) Método: difração de raio-X Resolução: 2.07 Å COD. PDB (6DDF) Método: Microscópico Eletrônico. Resolução: 3.50 Å 07
- 8. Metodologia rubem.bezerra@urca.br Seleção dos ligantes K01 K44 K46 C07 C18 C25 CID: 416359 CID: 145978757 CID: 130431379 CID: 132058125 CID: 416359 CID: 140816317 CID: 155375739 08
- 9. Metodologia rubem.bezerra@urca.br Preparação e docagem molecular CID: 416359 Terminal Linux AutoDockTools G.A.M.E.S.S / 6-31G(d,p) ; Hartree-Fock AutoDock4.2 09
- 10. Metodologia rubem.bezerra@urca.br Preparação para dinâmica molecular CID: 416359 • Alinhamento no eixo Z (OPM database; PyMol) • Hidratação das cavidades do receptor (Dowser++) 10
- 11. Metodologia rubem.bezerra@urca.br Preparação para dinâmica molecular CID: 416359 • Avaliação do estado de protonação (MolProbity) • Preparação da topologia do ligante (AmberTools20; ACPYPE) • Preparação da topologia do receptor (GROMACS; AmberTools20) • Inserção do complexo em bicamada lipídica (GROMACS; amber99sb-ildn; Stockholm lipids) • Solvatação do sistema / 0,15M NaCl (GROMACS; amber99sb-ildn) 11
- 12. Metodologia rubem.bezerra@urca.br Preparação para dinâmica molecular (REST2) CID: 416359 • Tl = 300K ; Th = 496K • Escalonamento • 𝛾 = 𝑇𝑙 𝑇ℎ 12 Minimização do sistema • 1ª e 2ª – Descida íngreme (steep) Restrição átomos pesados μOR-ligante e átomos P. Equilibração do sistema • NVT (500ps) – Banho térmico Termostato = V-rescale Restrição átomos de P • NPT (500ps) Termostato = V-rescale ; Barostato = C-rescale • 3ª – Gradiente conjugado (cg) • 𝜆 = 𝑇𝑙 −𝑇ℎ 𝑇𝜆 𝛾−1 • qh,i = 𝑞𝑖 𝛾
- 13. Resultados rubem.bezerra@urca.br • Parâmetros de Lipinski CID: 416359 NAME molecular_formula tpsa xlogp rotatable_bond_count MW (g) logP NumHDonors NumHAcceptors C18 C30H30O8 109.0 4.7 7 518,56 4,8190.0 8.0 C25 C29H30O9 129.0 3.4 7 522,55 3,9121.0 9.0 C07 C28H29NO9 131.0 3.6 7 523,54 3,8230.0 10.0 K01 C19H21N3O 35.6 3.5 3 307,40 3,1671.0 3.0 K46 C18H16BrCl2N3O 35.6 4.4 3 441,16 4,8461.0 3.0 K44 C19H17BrCl2FN3O 35.6 4.9 3 473,17 5,3751.0 3.0 13 Massa molecular (MW) ≤ 500 log P ≥ 5 Aceptores de lig. de H ≤ 10 Doadores de H ≤ 5
- 14. Resultados rubem.bezerra@urca.br • Docagem molecular CID: 416359 14 *Os valores de energia estão apresentados em (kcal/mol)
- 15. Resultados rubem.bezerra@urca.br CID: 416359 15 • Dinâmica Molecular – Análise de componentes principais PC2 PC1 K44 K46 PC2 PC1
- 16. Resultados rubem.bezerra@urca.br CID: 416359 16 • Dinâmica Molecular – Índice Universal de Ativação
- 17. Conclusão rubem.bezerra@urca.br CID: 416359 17 Derivados da Salvinorina A (Crowley et al.) exibiram menores energias de ligação com o receptor, em ambos os estados Derivados de benzimidazolonas (Kennedy et al.) foram capazes de sustentar o receptor em um estado ativo Ainda existem cálculos em andamento que, ao serem concluídos, serão comparados com resultados anteriores de dinâmica molecular clássica
- 18. Referencias rubem.bezerra@urca.br CID: 416359 18 CROWLEY, R. S. et al. Synthetic Studies of Neoclerodane Diterpenes from Salvia divinorum: Design, Synthesis, and Evaluation of Analogues with Improved Potency and G- protein Activation Bias at the mu-Opioid Receptor. ACS Chem Neurosci, v. 11, n. 12, p. 1781-1790, Jun 17 2020. CROWLEY, R. S. et al. Synthetic Studies of Neoclerodane Diterpenes from Salvia divinorum: Identification of a Potent and Centrally Acting mu Opioid Analgesic with Reduced Abuse Liability. J Med Chem, v. 59, n. 24, p. 11027-11038, Dec 22 2016. HUANG, W. et al. Structural insights into µ-opioid receptor activation. Nature, v. 524, n. 7565, p. 315-321, 2015. JAKOWIECKI, J. et al. Structural diversity in ligand recognition by GPCRs. In: GPCRs. Academic Press, p. 43-63, 2020. KENNEDY, N. M. et al. Optimization of a Series of Mu Opioid Receptor (MOR) Agonists with High G Protein Signaling Bias. J Med Chem, v. 61, n. 19, p. 8895-8907, Oct 11 2018. MANGLIK, A. et al. Crystal structure of the micro-opioid receptor bound to a morphinan antagonist. Nature, v. 485, n. 7398, p. 321-6, May 17 2012. NAMBA, Adriana Mieco; DA SILVA, Vinícius Barreto; DA SILVA, C. H. T. P. Dinâmica molecular: teoria e aplicações em planejamento de fármacos. Eclética Química, v. 33, p. 13- 24, 2008 PASTERNAK, G. W.; PAN, Y. Mu opioids and their receptors: evolution of a concept. Pharmacological reviews, v. 65, n. 4, p. 1257-1317, 2013. PATRIKSSON, Alexandra; VAN DER SPOEL, David. A temperature predictor for parallel tempering simulations. Physical Chemistry Chemical Physics, v. 10, n. 15, p. 2073-2077, 2008. SIUDA, E. R. et al. Biased mu-opioid receptor ligands: a promising new generation of pain therapeutics. Curr Opin Pharmacol, v. 32, p. 77-84, 2017. SOUSA DA SILVA AW, VRANKEN WF. ACPYPE - AnteChamber PYthon Parser interfacE. BMC Res Notes 5. 2012 Jul 23;367.