在计算机识别潜在的酰基载体蛋白还原酶和乙酰辅酶a羧化酶的抑制剂gydF4y2Ba恶性疟原虫gydF4y2Ba在抗疟治疗gydF4y2Ba

背景gydF4y2Ba

人类最致命的疟疾寄生虫病是影响超过三分之一的年度报告的全球人口大约2亿例,在过去的十年里(gydF4y2Ba世界卫生组织,2021年gydF4y2Ba)。在这方面,全球疟疾影响了大量人口的生计比其他任何传染病。另一个可用的数据显示,约有十亿人感染gydF4y2Ba疟原虫sppgydF4y2Ba。在全球范围内,每年死亡率从270万到1.5,有孩子的严重影响(gydF4y2Ba加西亚,2010gydF4y2Ba)。最近,全球估计有2.41亿疟疾病例报告2020年,其中,约有627,000,69000估计死于该病在前一年进行审查(gydF4y2Ba世界卫生组织,2021年gydF4y2Ba)。鉴于上述疾病的令人担忧的情况下,迫切需要发现有效的开发新的抗疟药物治疗靶点。这是因为主流的抗疟药的耐药性gydF4y2Ba恶性疟原虫gydF4y2Ba阻碍抗击疟疾,这阻碍了控制和根除策略目前到位。因此,根除疟疾的传播的目标依赖于找到治疗策略gydF4y2Ba恶性疟原虫。gydF4y2Ba

当前可用的抗疟疗法推荐由世界卫生组织包括青蒿素(艺术)的联合疗法(ACT),抗,抗菌素,喹啉类药物等(gydF4y2Ba谢霆锋et al ., 2019gydF4y2Ba),(gydF4y2Ba世界卫生组织,2021年gydF4y2Ba)。行为是两个或两个以上的组合药物抵抗疟疾寄生虫以不同的方式工作,作为第一线治疗。同时,青蒿素的联合疗法()和阿莫地喹(AQ)是另一种抗疟疗法已经使用了几年(gydF4y2Ba白色,2004gydF4y2Ba)。尽管这些治疗方法的高效和快速的行动在阻止疟疾的传播,gydF4y2Ba恶性疟原虫gydF4y2Ba继续寻找方法来抵制被收购阻力完全根除各种可用的治疗(gydF4y2BaDondorp et al ., 2009gydF4y2Ba)。同样,有一个专门报道高复发与艺术相关的单一疗法或行为(gydF4y2BaMeshnick et al ., 1996gydF4y2Ba)。这些治疗复发的可能原因是如今归因于ring-stage休眠和恢复;虽然,对休眠寄生虫的特点。这样的努力是针对寻找新的技术来解决这种寄生虫的休眠状态来克服这种阻力(gydF4y2BaKumar et al ., 2018gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

迄今为止,大多数研究工作针对理解寄生虫的生物学包括研究其基因组,目的是识别关键药物靶点开发新疗法(gydF4y2Ba沃恩et al ., 2008gydF4y2Ba),(gydF4y2Ba冈瑟et al ., 2009gydF4y2Ba)。尽管无数的努力,只有少数的目标已确认通过gydF4y2Ba在活的有机体内gydF4y2Ba调查,从而提供可靠的导致疟疾的治疗。Chen等人的实验报道,大多数双氢青蒿素含量测定代谢途径中表达下调(DHA)全身的寄生虫。然而,脂肪酸和丙酮酸代谢途径仍是唯一活跃的机制休眠寄生虫(gydF4y2Ba陈et al ., 2014gydF4y2Ba)。因此,脂肪酸合成途径已经探索了疟原虫的一个关键机制,因此拥有一个伟大的抗疟药物靶点的潜力(gydF4y2Ba陈et al ., 2014gydF4y2Ba)。生物素acetyl-coenzyme (CoA)酶羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶是两个目标发挥着至关重要的作用在脂肪酸合成报道的疟原虫gydF4y2Ba陈et al。(2014)gydF4y2Ba。特别是,这些目标被理解如今疟疾寄生虫的中断恢复休眠和减少艺术治疗后复发的比率(gydF4y2Ba陈et al ., 2014gydF4y2Ba)。然而,尽管他们在诱导的恢复潜力gydF4y2Ba恶性疟原虫gydF4y2Ba寄生虫从休眠时,可用的文献显示不一致的结果。同时,当前已知的抑制剂导致复苏的IC50休眠寄生虫被认为过高的使用药物。从而为潜在的新抑制剂增兵正在上升。gydF4y2Ba

分子模拟方法的使用是广泛用于抗疟疾寄生虫的研究通过识别生物组件,可以有针对性的开发新疗法(gydF4y2BaBiamonte et al ., 2013gydF4y2Ba)。这些关键酶的发现目标(生物素acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶)的脂肪酸合成途径因此提供了一种方法来识别潜在的新抑制剂改善功效比现有抑制剂使用的目标gydF4y2Ba在网上gydF4y2Ba建模技术(gydF4y2BaGornicki 2003gydF4y2Ba)。在此,我们采用gydF4y2Ba在网上gydF4y2Ba技术包括内部每ResidueEnergy分解(PRED)的药效团模型gydF4y2BaKumalo和苏,2016gydF4y2Ba)、分子对接的虚拟筛选和分子动态模拟发现酰基载体蛋白和酰coa羧化酶的抑制剂gydF4y2Ba恶性疟原虫gydF4y2Ba。此外,所有的药代动力学性质确定了化合物毒性评估之后的预测。我们设想,来自本研究的发现将成为重要的基础上进行进一步的实验工作来进行这些铅化合物开发成抗疟药物。gydF4y2Ba

计算方法gydF4y2Ba

的检索和制备蛋白质和配体。gydF4y2Ba

三维晶体结构的生物素acetyl-coenzyme (CoA) enoyl-acyl载波还原酶和羧化酶从RCSB蛋白质数据银行(检索gydF4y2Ba伯利et al ., 2019gydF4y2Ba)与各自的PDB id: 1 w96 (gydF4y2Ba沈et al ., 2004gydF4y2Ba)和3 f4b (gydF4y2BaYu et al ., 2008gydF4y2Ba)。两种结构的实验解决了通过x射线衍射方法的分辨率值1.80和2.49分别为1 w96和3 f4b。1 w96结构在复杂与soraphen检索,一个已知的抑制剂acetyl-coenzyme羧化酶,因此这是作为参考化合物的研究。同样,3 f4b检索的结构与三氯生这是一个复杂的验证enoyl-acyl载波还原酶酶的抑制剂。因此这也是用作参考化合物在识别潜在的enoyl-acyl载波还原酶抑制剂。检索到的结构和参考抑制剂准备20 ns分子动态模拟生成一个药效团模型的稳定状态。准备进行MD模拟加州嵌合体的图形用户界面,所有非标准残留不相关的研究被诸如水、离子和其他辅助因子。,两个系统都设置为20 ns MD模拟包括acetyl-coenzyme在复杂Soraphen (1 w96)和enoyl-acyl载波还原酶在复杂与三氯生(3 f4b)。gydF4y2Ba

药效团模型生成使用基于每剩余能量分解(PRED)方法和虚拟筛选。gydF4y2Ba

识别的主要目标的小分子拮抗剂生物素acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶是新化合物模型也可以采取类似或更有效的抑制能力对靶蛋白抑制剂所确定的参考。与其他传统的药效团模型技术,验证内部PRED方法大纲的pharmacophoric特征中的为了获取更多的定制的潜在冲击/ s (gydF4y2Ba肿物et al ., 2016gydF4y2Ba)- (gydF4y2BaIssahaku et al ., 2022gydF4y2Ba)。这药效团模型分析蛋白质和配体的结构和化学性质(gydF4y2Ba肿物et al ., 2016gydF4y2Ba)。生成一个PRED-based药效团模型,PRED分解估计gydF4y2Ba通过gydF4y2Ba/ MM PBSA能量估计方法在20 ns MD模拟复杂系统的准备。Pharmacophoric特性基于receptor-ligand交互获得从这个短期MD模拟被选中。残留Ile69、Lys73 Arg76、Ser77 Asn398, Val397, Gly396, Met393, Glu392 Pro389被发现是最高的能量贡献残留生物素acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶结构与配体(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)。同样,残留Ile333 Ala304、Ala305 Ile308, Val207, Gly204, Asn203, Ala202和Tyr262被当成最高的能量贡献残留酰基载体还原酶复杂(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)。这些发现在每半个配体,与这些残留物随后被设置为一个查询生成一个PRED-based ZINCPharma药效团模型的两个目标脂肪酸合成酶途径(gydF4y2Bako和卡马乔,2012gydF4y2Ba)。随后,锌数据库然后筛查小说达到具有类似特性生成PRED-based药效团模型(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)(gydF4y2Ba黄et al ., 2006gydF4y2Ba)。为筛选,筛选器被配置为查询锌可买到的化合物分子量≤500,可旋转的债券设定在≤10。利平斯基提出的“五原则”也被用作截止(gydF4y2BaPollastri 2010gydF4y2Ba)。共有21777093个图书馆锌的化合物生成数据库生成的药效团。九打化合物被选为每个ZINCPharmer数据库的查询模型进一步分析(gydF4y2Bako和卡马乔,2012gydF4y2Ba)。自卫队的确定点击下载文件格式进行进一步的评估。gydF4y2Ba

分子对接的化合物gydF4y2Ba

我们进行了分子对接研究确定打击估计绑定中的成绩也揭示了最好绑定取向之间的支安打,acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶。分子对接也需要等级达到为了亲和力最强的目标,因为这将筛选出最活跃的化合物,产生稳定的复杂。分子对接前命中化合物是通过能量最小化使用阿伏伽德罗1.2.0软件(gydF4y2Ba大红人et al ., 2012gydF4y2Ba)。阿伏伽德罗软件与风浪的力场合并优化化合物的分子结构和采用最陡下降算法结构最小化。酶的活性部位为每个目标是确定使用本机抑制剂的网格位置(即。,Soraphen和三氯生)。基于网格坐标的结合位点acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶有以下坐标;中心(X = 12.93, Y = 26.86, Z = 117.21)和维度(X = 25.99, Y = 20.32, Z = 21.16)。的坐标enoyl-acyl载波还原酶是:中心(X =−0.49, Y =−20.77, Z =−0.89)和维度(X = 21.68, Y = 20.32, Z = 15.22)。随后,分子对接进行了使用AutoDock七弦琴纳入PyRx所有化合物(gydF4y2BaDallakyan奥尔森,2015gydF4y2Ba),(gydF4y2Ba安东·巴斯克斯et al ., 2017gydF4y2Ba)。输出的对接被加州大学旧金山分校妄想使用集成ViewDock模块之后,每个复杂的对接成绩最好的姿势是列表所示gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba保存进行进一步分析。gydF4y2Ba

评估药物动力学性质gydF4y2Ba

计算药物设计和开发过程的早期评估中艾滋病的药代动力学参数优化分子候选人成为一个有效的药物(gydF4y2Ba查图尔维迪et al ., 2001gydF4y2Ba)。因此产生的化合物得到评估和分析是基于他们的物理化学性质如吸收、分布、代谢和排泄(ADME)。使用SwissADME在线平台(gydF4y2Bahttp://www.swissadme.ch/index.phpgydF4y2Ba)(gydF4y2Ba盖娜et al ., 2017gydF4y2Ba),这有助于预测和分析所选化合物的药代动力学和药效学特性。这是必要的,以评估确定的前景打开发供人类使用。此外,gydF4y2Ba在网上gydF4y2BaADME研究预计将减少后期磨损的风险的药物开发和优化筛选和测试通过观察只有有前途的化合物(gydF4y2Ba山下先生和Hashida, 2004gydF4y2Ba)。ADME性质预测基于关颖杉的五原则(LRo5)。LRo5估算生物活性是一个通用的标准,良好的口腔生物利用度加上一个药物分子的趋势渗透各种水、亲脂性的(膜)障碍(gydF4y2BaPollastri 2010gydF4y2Ba),(gydF4y2Ba欧文斯和利平斯基,2003年gydF4y2Ba)。正如所有确认到达drug-likeliness根据规则进行了评估五所示gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba和gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

预测的毒性gydF4y2Ba

化学毒性的预测是一个药物开发过程中关键的一步(gydF4y2Ba李et al ., 2019gydF4y2Ba)。不仅是计算毒性估计更快的决定动物有害的水平,但是他们也可以帮助减少动物实验的数量。风险降低的同时,优先化合物在药物开发的早期毒性过程应该协助减少员工高流失率制药R和D (gydF4y2Ba李et al ., 2019gydF4y2Ba)。化学家可以提醒如果他们建议化合物更易引起毒性利用专家知识毒性预测。毒性预测的化合物是通过ProTox-II (gydF4y2Bahttps://tox-new.charite.de/protox_II/gydF4y2Ba)服务器(gydF4y2BaBanerjee et al ., 2018gydF4y2Ba)。毒性端点等诱变、致癌性和其他特征可以量化定量和定性确定化合物的毒性使用这个服务器(gydF4y2Ba•西格尔画和理发师,2014gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

点击率最高的构象稳定性分析gydF4y2Ba通过gydF4y2Ba分子动态模拟gydF4y2Ba

分子动力学仿真进行了绑定好的点击率最高得分,主动与目标相互作用,形成优良的动力学特性和降低毒性效应。这需要进一步分析的影响选择点击目标酶的稳定性和灵活性。Receptor-Ligand结构评估对受体的功能是至关重要的任何扰动的结构架构蛋白质/酶将最终改变其生物效应gydF4y2Ba。gydF4y2Ba所有选定MD模拟系统准备在加州大学旧金山分校嵌合体对接复合物组成的所有9个9)点击这两个目标,一个释放apo系统为每一个目标和一个参考系统的soraphen在复杂和乙酰辅酶a和三氯生在复杂酰基载体蛋白。gydF4y2Ba

所有分子动力学(MD)模拟进行了使用图形处理单元(GPU)版本的粒子网格埃瓦尔德分子动力学(PMEMD)琥珀18软件包(gydF4y2Baet al ., 2018年gydF4y2Ba)。原子部分费用达到前厅模块生成的化合物通过抑制静电势(职责)和普通琥珀力场(赌博)协议(gydF4y2Ba斯派格et al ., 2015gydF4y2Ba)。受体被FF14SB(参数化gydF4y2Ba麦尔et al ., 2015gydF4y2Ba)力场集成在琥珀18套装。链接编辑和改(跳跃)模块(gydF4y2Ba尼基丁,2014gydF4y2Ba)琥珀18被用来添加氢期间缺少系统的准备。同时,此模块中和系统通过添加计数器离子如Na +和Cl-after暂停系统溶剂化的可转让的分子间潜在的有三个点(TIP3P)水盒大小8。复杂的坐标和拓扑receptor-ligand绑定生成的文件进行后续处理。2000年能源步骤的系统被最小化。最初的1000步最小化与陡峭的下降对所有的系统进行抑制潜在然后接着另一个1000步最小化没有约束共轭梯度算法。系统被逐渐加热从0 K到300 K 5千卡每摩尔。谐波抑制潜在的国家结核控制规划整体使用朗之万温控器1 / ps的碰撞频率。所有的系统都是那么平衡在300 K 500 ps无拘无束地在1条使用恒压Berendsen恒压器。抖动算法被用来抑制所有的氢键(gydF4y2BaGonnet和奶昔,2007gydF4y2Ba)。MD生产100 ns当时没有执行的约束与目标系统耦合2 ps和恒压1条。分析轨迹和MD运行产生的坐标是通过CPPTRAJ PTRAJ模块(gydF4y2Ba罗伊和安德拉,2013gydF4y2Ba18)纳入琥珀。均方根偏差(RMSD)和均方根波动(RMSF)计算的所有系统。发现Studio版本v19.10.18289 (gydF4y2BaBIOVIA 2017gydF4y2Ba)和加州大学旧金山分校嵌合体是用来可视化轨迹虽然起源数据版本6.0工具(gydF4y2Ba塞弗特,2014gydF4y2Ba)被用来绘制图形。gydF4y2Ba

结合自由能的分析gydF4y2Ba通过gydF4y2Ba毫米/ GBSA方法gydF4y2Ba

分子力学/广义出生的表面积(毫米/ GBSA) (gydF4y2BaKollman et al ., 2000gydF4y2Ba;gydF4y2BaMassova Kollman, 2000gydF4y2Ba;gydF4y2BaOnufriev et al ., 2000gydF4y2Ba;gydF4y2Ba米勒et al ., 2012gydF4y2Ba)法在评估绑定为每个inhibitor-bound系统的自由能。结合自由能gydF4y2Ba(ΔGgydF4y2Ba_{绑定gydF4y2Ba})计算从以下方程:gydF4y2Ba

在ΔGgydF4y2Ba_{绑定gydF4y2Ba}被认为是气相的总和和溶解能源方面少熵(TS)术语gydF4y2Ba

EgydF4y2Ba_{气体gydF4y2Ba}是琥珀力场的内部能量项的和EgydF4y2Ba_intgydF4y2Ba(债券,角和扭转)共价范德瓦耳斯(EgydF4y2Ba_vdwgydF4y2Ba组件(E)和非键静电能量gydF4y2Ba_{加热器gydF4y2Ba})。溶剂化作用的能量计算从以下方程:gydF4y2Ba

在ΔGgydF4y2Ba_{绑定gydF4y2Ba}是被气相和溶剂化作用能量项的和更少的熵(TΔS)。GgydF4y2Ba_{复杂的gydF4y2Ba}代表的能量受体配体复杂。尽管克gydF4y2Ba_{受体gydF4y2Ba}和GgydF4y2Ba_{配位体gydF4y2Ba}分别代表能量受体和配体。起飞的表示气相能量;Eint意味着内部能量;和EgydF4y2Ba_{避署gydF4y2Ba}和EgydF4y2Ba_vdwgydF4y2Ba分别表示静电和范德瓦耳斯贡献。EgydF4y2Ba_{气体gydF4y2Ba}是气相,高架直接从FF14SB力。GgydF4y2Ba_{索尔gydF4y2Ba}表示溶剂化自由能,可以分解成极性和非极性的贡献。极地溶解贡献,GgydF4y2Ba_GBgydF4y2Ba是由解决G方程,然而,GgydF4y2Ba_SAgydF4y2Ba估计,非极性溶剂化作用的贡献从溶剂可及表面区域(莎莎)确定使用水探测半径为1.4。T和S对应温度和总溶质熵,分别。γ是一个常数(gydF4y2BaSitkoff et al ., 1994gydF4y2Ba)。Per-residue也进行分解分析,估计个人能量贡献的残留基质袋对每个目标的亲和力和稳定。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

影响化合物的鉴定gydF4y2Ba

药效团结构定义了如何的关键分子性质组织中的互动。所示gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba,氨基酸与每个目标突出显示和交互随后,药效团模型生成。子公司ZINCPharmer数据库的数据库是用来识别潜在的锌化合物基于药效团模型。从我们的研究结果九打化合物被确定为每个acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶从ZINCPharmer查询搜索(gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba)。点击受到分子对接来评估他们的亲和力到目标蛋白质。gydF4y2Ba

利用分子对接的分析具有约束力的分数的gydF4y2Ba

分子对接是利用广泛筛选预测所有的亲和力、取向影响化合物的ZINCpharmer当他们结合生物目标。我们的研究结果所示gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba显示相应的绑定的化合物。同时,包括评估参考化合物soraphen亲和力分数,三氯生在研究中使用。这些参考本机配体和三氯生redocked Soraphen到活动网站各自的目标,确保选择对接程序是可靠的。对于大多数绑定得分分析,最消极的价值通常是表明一个更强的绑定和gydF4y2Ba反之亦然gydF4y2Ba。在评估目标乙酰辅酶A羧化酶的支安打,绑定亲和力被观察到的阈值范围−7.3千卡/摩尔和−9.8千卡每摩尔。也,所有绑定到活性部位与低RMSD得分低于< 2这表明稳定。指示性的有利绑定所有的乙酰辅酶A羧化酶的活性部位。然而,ZINC15772056绑定得分最高的−9.8千卡/摩尔其间ZINC05378039约束力最低分数在所有。参考Soraphen复合显示的约束力最强得分−12.8千卡/摩尔分子对接的预测分析。同样,所有的化合物Enoyl-acyl还原酶载体对活性部位结合很好他们的目标是证明的绑定分数阈值范围−7.7千卡/摩尔和−9.2千卡/摩尔对所有化合物。这一发现表明,所有筛选点击绑定积极Enoyl-acyl载波还原酶基于分子对接预测所示gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba。然而,ZINC94085628绑定得分最高的−9.2千卡/摩尔其间ZINC87263643码头得分最低−7.7千卡每摩尔。总的来说,所有触及化合物显示绑定强烈对比参考Triclocan复合RMSD得分较低稳定的复杂关联。gydF4y2Ba

评估ADME性质的化合物gydF4y2Ba

超出了实验模型,确定drug-likeness揭示了药代动力学和药效学方面不可避免地影响新陈代谢,人类系统分布、吸收和排泄。在预测化合物的drug-likeliness,利平斯基五(LRo5)被认为是规则的。LRo5是一个普遍的基准确定药物的生物活性、良好的口服生物利用度,渗透能力不同的水,亲脂性的(膜)障碍(gydF4y2BaPollastri 2010gydF4y2Ba),(gydF4y2Ba利平斯基et al ., 2012gydF4y2Ba)。SwissADME (gydF4y2Ba盖娜et al ., 2017gydF4y2Ba)是用于生化的预测和筛选化合物的药代动力学性质按照LRo5从而评估其druggability。描述符,根据LRo5包括分子量(MW) (≤500 Da) octanol-water分配系数(日志gydF4y2BapgydF4y2Ba≤5],氢键捐助者(HBD)(≤5)和氢键受体(HBA) (≤10)。从我们的研究结果估计gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba;gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba各地打击目标分子量低于500 Da阈值。低分子量化合物主要是归因于低毒性,也表明高倾向支持细胞吸收很少或根本没有阻碍其运输和分销目标站点而不是化合物与大兆瓦。所有其他标准根据LRo5被所有匹配确定化合物,因此通过了Linpinski druggability的评估。此外,所有确定的合成可访问性评估在SwissADME见gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba。一般来说,分数从1),表明容易合成的可访问性,到十(10)表示很难合成的可访问性。各地打击目标都有一个合成的可访问性得分低于五5),这表明他们可以很轻松的合成实验,结果显示预测的SwissADME。gydF4y2Ba

此外,细胞色素P450 (CYP)和22 (PgP)衬底是预测。CYP药物代谢是一个复杂的和重要的组成部分。它是许多药物相互作用的根源由于抑制,感应,常见的酶通路竞争不同的药物。gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba;gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba显示所有的CYP预测结果在两种酶。PgP复合活动决定了药物的有效性在额外运输各种基质和细胞内的膜。所有点击显示变化的PgP预测结果在跨膜运输基质的有效性所示gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba和gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

毒性评估gydF4y2Ba

研究一种化合物的毒性药物开发过程的一个重要组成部分。这样一种潜在的候选药物的毒性特点之前,必须确定它可以进入临床试验。毒性通常是探索通过昂贵,耗时和危及生命的动物研究,从而gydF4y2Ba在网上gydF4y2Ba毒性的估计是一个很好的选择。类化合物毒性分为基于其影响的严重程度。通过一个单一的或短期的暴露,毒性可以破坏有机体重要的酶的合成,导致失败的一个关键的器官。有时化学物质作为药物开发候选人toxin-like和损害其他器官,引起器官毒性、免疫毒性、诱变、细胞毒性在人类和动物。化合物的毒性预测使用ProTox-II,在线化学毒性预测平台,包含分子相似,碎片倾向,和机器学习预测毒性(gydF4y2Ba利平斯基et al ., 2012gydF4y2Ba)。proTox-II服务器确定化合物的毒性预测的半数致死量(LD50)毫克/公斤体重。因此,所有确定的毒性进行评估。三3)的9个9)点击即;ZINC05378039, ZINC38980461 ZINC15772056被确定在毒性类四乙酰辅酶A羧化酶酶,表明无毒性和刺激性。这一发现强调了这些三支安打更有利的毒性与其他支安打。gydF4y2Ba

ZINC93656835,同样,ZINC94085628 ZINC94080670、ZINC17074609 ZINC87263643,和ZINC94821232 enoyl-acyl载波还原酶酶,在四级,优秀的毒性的指标属性的特点是无毒,无刺激性属性。然而,ZINC94919772显示最有利的毒性和被确认在毒性类诉表明无毒,无刺激性,无当吞下。gydF4y2Ba

肝毒性药物所致急性肝衰竭的最常见原因。这可能是由于直接服用药物或其代谢物的毒性。肝毒性的并发症包括:发烧、腹泻、体重减轻、头痛、恶心和最常见的高胆红素血和黄疸。在这个实验中,所有9个化合物乙酰辅酶羧化酶酶显示活动的肝毒性的八支安打的enoyl-acyl载波还原酶酶显示活动只有一个1)积极影响肝毒性这意味着所有化合物显示肝毒性活动有可能导致肝脏损害,与“不活跃”的结果。gydF4y2Ba

物质的倾向发展肿瘤被称为致癌性。它是一个多阶段的过程,始于正常细胞转变成肿瘤细胞,涉及到众多的阶段和错综复杂的生物相互作用所影响的元素,如遗传、年龄、食物、环境、和荷尔蒙。在这项研究中,两个九个化合物显示活动的致癌性乙酰辅酶A羧化酶的化合物,这是指示性的风险增加肿瘤的发病率。所有热门enoyl-acyl载波还原酶酶的活性对致癌性如图所示gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba。免疫原性是一个复合的可能引起不必要的免疫反应对化合物。这个实验侧重于化学药物,大部分的打击免疫原性的化合物显示静止在酶所示gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba5gydF4y2Ba。因此,免疫反应和抗体形成的风险相应的化合物却降低了。诱变是一个复合的潜在形成的突变蛋白和细胞结构gydF4y2Ba已gydF4y2Ba,因此改变他们的功能。细胞毒性的程度是一种物质可以导致细胞损伤。这个实验取得了化合物的细胞毒性的所有预测活动的结果。gydF4y2Ba

构象protein-ligand动力学稳定性的分析gydF4y2Ba通过gydF4y2BaMD模拟gydF4y2Ba

评估的构象进行了动力学两个脂肪酸目标在复杂与各自的支安打推出见解结构性改变gydF4y2Ba通过gydF4y2BaMD模拟。MD模拟也验证的结果进行分子对接和阐明结合自由能的积极贡献。我们使用post-MD分析协议,包括;均方根偏差(RMSD)和均方根波动(RMSF),分析提供见解的结构性影响了化合物在acetyl-coenzyme (CoA)还原酶羧化酶和enoyl-acyl载体。这些post-MD协议测量稳定性和灵活性的c -gydF4y2BaαgydF4y2Ba原子的支柱acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶在100 ns仿真。gydF4y2Ba

结构稳定性gydF4y2Ba

100 - ns长MD轨迹分析成立的构象结构动力学系统。医学的整体蛋白质收敛和稳定轨迹确定基于RMSD,如图所示gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba。Acetyl-coenzyme系统,融合后获得早期模拟5 ns其次是稳定的原子运动的所有系统直到最后仿真所示gydF4y2Ba图5一个gydF4y2Ba。没有一个系统似乎不稳定原子运动的高原形状如图所示。总的来说,RMSD平均估计的乙酰辅酶A绑定和释放系统是2.56,2.09,2.69,2.42,2.60,1.88,2.40,1.77,2.82,1.85,和2.43 apo, ZINC05378039, ZINC38980461, ZINC38974815, ZINC38971181, ZINC38984088, ZINC38974798, ZINC38976811, ZINC15772056 ZINC38903582, Soraphen分别。gydF4y2Ba

同样,酰基载体蛋白中的所有系统设置在模拟早期达到收敛和维护稳定c-α原子的原子运动100 ns标记所示gydF4y2Ba图5 bgydF4y2Ba。所有影响化合物包括游离酰基载体蛋白和参考药物三氯生在模拟似乎是稳定的。所有系统的估计RMSD平均2.98,2.28,2.78,2.10,2.27,1.95,2.75,2.23,2.30,2.08,和2.45 Apo, ZINC93658429, ZINC94085628, ZINC93656835, ZINC93098000, ZINC94919772, ZINC94080670, ZINC17074609, ZINC87263643,分别ZINC94821232和三氯生。这些发现对结构稳定性的系统突出我们的发现为进一步结构的可靠性评估。gydF4y2Ba

结构的灵活性gydF4y2Ba

我们使用RMSF分析来确定每个残渣作为衡量的变化运动的某些地区的灵活性acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶结构架构所示gydF4y2Ba图6gydF4y2Ba。RMSF更大价值通常表明一个更灵活的结构,而较低的平均RMSF值通常表示不灵活或刚性构象。平均RMSF值估计的乙酰辅酶A绑定和释放系统是1.23,1.06,1.20,1.10,1.02,1.06,1.05,1.03,0.98,1.04和1.37,朊ZINC05378039, ZINC38980461, ZINC38974815, ZINC38971181, ZINC38984088, ZINC38974798, ZINC38976811 ZINC15772056,分别ZINC38903582, Soraphen (gydF4y2Ba图6gydF4y2Ba)。酰基载体蛋白的平均RMSF估计系统是1.50,1.18,1.42,1.03,1.01,1.06,1.21,1.05,1.10,1.18和1.13,朊ZINC93658429, ZINC94085628, ZINC93656835, ZINC93098000, ZINC94919772, ZINC94080670, ZINC17074609 ZINC87263643,分别ZINC94821232和三氯生(gydF4y2Ba图6 bgydF4y2Ba)。点击两个脂肪酸的影响目标是从结构的差异波动明显如图所示在最初的多元结构和MD模拟后的结构如图所示gydF4y2Ba图6 a, BgydF4y2Ba。也所示gydF4y2Ba图6gydF4y2Ba,所有的模拟系统包括释放和抑制剂复合物在Met250显示蛋白质的峰面积,Pro450和乙酰辅酶a, Asn78 Ser482 Arg125 Val278酰还原酶,在模拟剩余位置波动最。我们可以观察到在仿真期间,游离的氨基酸残基的目标有相似的结构行为的脂肪酸的抑制剂绑定系统目标。gydF4y2Ba

结合自由能的评估gydF4y2Ba

力学/ generalized-born表面积(毫米/ GBSA)法估计绑定自由能量约束复合物的所有支安打包括两个参考化合物Soraphen和三氯生。分子力学广义出生的表面积(毫米/ GBSA)是非常受欢迎的方法结合能预测和是比大多数得分函数更精确的分子对接和计算要求比炼金术的自由能方法(gydF4y2Ba麦尔et al ., 2015gydF4y2Ba)。的结合自由能计算acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶复合物范围从15.78−−36.36千卡/摩尔其间enoyl-acyl载波还原酶复合体的范围从32.89−−41.42千卡每摩尔。gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba显示了能源方面,有助于结合自由能,是Δ最优惠的组件gydF4y2Ba_gydF4y2Ba,ΔgydF4y2Ba_gydF4y2Ba和ΔgydF4y2Ba_{气体gydF4y2Ba},而gydF4y2BaΔGgydF4y2Ba_{索尔gydF4y2Ba}是不利的。这些化合物的能量表明自发性、渗透和反应动力学的描述他们的络合与目标蛋白质。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

疟疾仍然是一个主要致命的寄生的人类疾病。一个巨大的全球努力控制和根除疟疾的障碍是恶性疟原虫的耐药性对传统抗疟疗法。等几个研究针对识别关键的疗法,将克服这种阻力。靶向治疗的进步在抗疟药的研究发现两个关键目标的脂肪酸合成途径寄生虫。这些新的目标都进行了广泛的调查打断如今复苏的寄生虫休眠并减少艺术治疗后复发的速度。这些重要的目标识别的铺设方式深入探索抗疟治疗包括应用程序gydF4y2Ba在网上gydF4y2Ba技术在设计新疗法,可以向这些目标产生抑制作用。gydF4y2Ba

在这项研究中,我们确定了潜在的药物对acetyl-coenzyme候选人(CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶的脂肪酸合成途径gydF4y2Ba在网上gydF4y2Ba技术。Soraphen A和三氯生,这些目标已知的抑制剂,被用作参考化合物筛选潜在药物使用PRED ZINCPharmer数据库基于药效团的虚拟筛选。这gydF4y2Ba在网上gydF4y2Ba技术允许在半个参考结构的识别,形成高亲和力与关键氨基酸残基相互作用在目标酶形成药效基因的产生的基础gydF4y2Ba。gydF4y2Ba随后,分子对接是用于屏幕上所有的化合物被确定为每个acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶的目标。辅酶a显示优惠绑定的所有九打化合物在活性位点与良好的对接评分和RMSD值< 2。同样,所有在酰基化合物也显示出有利的绑定,绑定好的分数和降低RMSD分数占一个稳定的绑定。在大多数的分子对接研究RMSD阈值< 2通常被认为是一个好的对接的解决方案(gydF4y2Ba拉米雷斯和绅士,2018gydF4y2Ba)。我们所有的确认击中RMSD 2小于一个阈值。gydF4y2Ba

此外,药物动力学的评估是评估ADME性质基于关颖杉的五(RO5)的规则。RO5用于展示所有选定的化合物的药物类属性和作为分子同意规则的理由。所有选择的九支安打为目标显示良好的动力学特性以及通过Linpinski“druggability”的测试。随后,所有触及化合物的毒性评估解开任何有害影响的所选化合物对人类或动物。三个潜在的药物候选Acetyl-coenzyme目标包括ZINC05378039、ZINC38980461 ZINC15772056显示最好的毒性特征属性的确定毒性四级表明没有毒性。他们也显示是不活跃的致癌性,免疫毒性、诱变、细胞毒性效应。enoyl-acyl载波还原酶化合物,5 5)的支安打(ZINC94085628、ZINC93656835 ZINC94080670, ZINC1774609和ZINC94821232)四级,表示没有或更少有毒,然而ZINC94919772最好的整体毒性特性,包括毒性类V关联没有毒性效应也不活跃的致癌性,免疫毒性、诱变、细胞毒性。gydF4y2Ba

此外,分子动态模拟被用来公布的稳定性和灵活性对这两种脂肪酸目标选择的配体(gydF4y2BaSalifu et al ., 2022gydF4y2Ba)。cα原子protein-ligand复合物被用于计算系统的表示时,确认系统的低偏差(gydF4y2BaSalifu et al ., 2022gydF4y2Ba),(gydF4y2Ba阿卜杜拉希•et al ., 2018gydF4y2Ba)。一般来说,平均可接受阈值变化RMSD protein-ligand复杂1-3A (gydF4y2Ba拉米雷斯和绅士,2018gydF4y2Ba)。因此任何RMSD值大于1-3A阈值表示一个巨大的蛋白质结构构象变化因此不可接受(gydF4y2Ba拉米雷斯和绅士,2018gydF4y2Ba)。平均RMSD本研究中所有选中的打击化合物1 - 3中的一个阈值表明稳定性好。模拟系统的稳定性突出了我们的研究结果的可靠性,进一步显示了化合物的影响的目标。蛋白质的波动目标也确定基于RMSF值也确认所有抑制剂绑定系统平均低波动关联到一个更灵活的蛋白质结构。gydF4y2Ba

在一些药物设计研究中,分子力学广义出生的表面积(MM-GBSA)方法被用来精确预测结合自由能(gydF4y2BaGenheden et al ., 2012gydF4y2Ba),(gydF4y2BaGenheden莱德,2015gydF4y2Ba)。估计绑定Acetyl-coenzyme的自由能与所有打击复杂化合物范围从15.78−−36.36千卡每摩尔。gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba显示了能源方面,导致总结合自由能,研究结果显示主要的推动Δ/良好的组件gydF4y2Ba_gydF4y2Ba,ΔgydF4y2Ba_gydF4y2Ba和ΔgydF4y2Ba_{气体gydF4y2Ba},而ΔgydF4y2Ba_{索尔gydF4y2Ba}是不利的。同样,enoyl-acyl载波还原酶复合体的结合自由能的范围32.89−−41.42千卡每摩尔。这些能量是同样由ΔgydF4y2Ba_gydF4y2Ba,ΔgydF4y2Ba_gydF4y2Ba和ΔgydF4y2Ba_{气体gydF4y2Ba}能源组件其间ΔgydF4y2Ba_{索尔gydF4y2Ba}词仍然是不利的。ZINC38980461最有利的结合能(−36.36千卡每摩尔)acetyl-coenzyme中一个热门的ZINC93098000最高结合自由能(−41.42千卡每摩尔)enoyl-acyl还原酶的化合物。总的来说,所有达到对目标化合物显示有利的结合自由能朝着各自的目标,强调他们潜在的这些目标蛋白的抑制剂。gydF4y2Ba

最终,基于我们的分析的化合物筛选gydF4y2Ba通过gydF4y2Baacetyl-coenzyme PRED-pharmacophore方法(CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶的脂肪酸合成途径,我们确定ZINC38980461 ZINC05378039,和ZINC15772056铅化合物,可以进一步开发潜在药物acetyl-coenzyme的候选人,尽管ZINC94085628, ZINC93656835, ZINC94080670, ZINC1774609, ZINC94821232和ZINC94919772被当成最好的化合物性质对enoyl-acyl还原酶酶。选中的铅化合物的评估是基于一致性在展示有利的结果在不同的参数包括良好的对接评分,优秀的药代动力学性质,没有毒性倾向,能够稳定目标酶以最小的波动和有利的结合自由能。也会被确定锌可买的,还具有容易合成的潜力gydF4y2Ba通过gydF4y2Ba实验分析。共同的供应商中列出这些线索可以购买锌数据库包括:烯胺BBmake-on-demand (bbv - 43139487), Molport进行随需应变(Molport - 026 - 268 - 957), Chemspace BB溢价(CSC001515773) Chemspace积木(CSC001515773)和赛琳娜积木(SEL11975463)。这些铅化合物,因此可以进一步发展成药物抑制acetyl-coenzyme候选人(CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶的脂肪酸合成途径在疟疾治疗。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

抑制特定靶蛋白分子的发现在药物设计越来越得到关注是由于过程的效率和速度。用计算机辅助药物设计的方法,在这项研究中我们展示小说acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶抑制剂是迅速和有效地识别(CADD)。三个铅化合物ZINC38980461 ZINC05378039 ZINC15772056,被确认为acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶其间ZINC94085628, ZINC93656835, ZINC94080670, ZINC1774609, ZINC94821232和ZINC94919772被确定为enoyl-acyl载体的铅化合物还原酶,通过使用基于PRED药效基因的方法,虚拟筛选、分子对接,ADMET、毒性评估CADD和MD模拟技术。这些化合物可以抑制各自的活动acetyl-coenzyme (CoA)羧化酶和enoyl-acyl载波还原酶,从而打断恶性疟原虫的寄生虫在宿主细胞的复苏。gydF4y2Ba

数据可用性声明gydF4y2Ba

最初的贡献提出了研究中都包含在本文/辅料,可以针对相应的作者进一步询问。gydF4y2Ba

作者的贡献gydF4y2Ba

ES:概念化工作,贡献了写作和编辑的手稿。红外光谱:协助建立系统手稿的MD模拟和校对。FO:导致写的手稿。JA:监督工作,协助撰写和编辑的工作和最后的校对。JAA:证明阅读手稿。gydF4y2Ba

确认gydF4y2Ba

作者承认,高性能计算中心(采集,gydF4y2Bawww.chpc.ac.zagydF4y2Ba),开普敦,南非,他们的资源,开展这项工作。gydF4y2Ba

的利益冲突gydF4y2Ba

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。gydF4y2Ba

出版商的注意gydF4y2Ba

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。gydF4y2Ba

引用gydF4y2Ba