Detección virtual y dinámica molecular Verificación de verificación de la proteína de transferencia de éster de colesterol de inhibidores de productos naturales

Abstracto:

Objetivo

Desarrollar inhibidores de productos naturales de la proteína de transferencia de éster de colesterol (CETP).

Métodos Al utilizar la tecnología asistida por computadora, la base de datos de productos naturales de alto rendimiento L6000 se examinó para los inhibidores de CETP mediante estrategias de detección virtual múltiple, como el acoplamiento molecular con tres gradientes de precisión, el cálculo de energía libre combinada y la simulación de dinámica molecular (simulación).

Resultados Se seleccionaron un total de 19 compuestos candidatos, de los cuales los primeros tres compuestos fueron Cistanosidea, teaflavina y dimethylithospermate B. El análisis de modo de unión mostró que había una fuerte interacción entre los compuestos anteriores y el bolsillo activo del objetivo, y los parámetros de simulación MD también confirmaron la estabilidad del complejo proteico de la proteína mencionado anteriormente. Conclución Cistanosidea, Teaflavina y DimethyllitoSperMate B se pueden usar como los compuestos principales de posibles inhibidores de CETP. Palabras clave: proteína CETP; dislipidemia; compuesto natural; pequeños inhibidores moleculares; proyección virtual; Maceo molecular; simulación de dinámica molecular; cistanosido A; Teaflavin; Dimethyllithospermate B

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La dislipidemia se asocia con el desarrollo de aterosclerosis y enfermedad cardiovascular, lo que representa una amenaza grave parasalud humana. Actualmente, las estatinas son los principales medicamentos para reducir el colesterol total (TC) y el colesterol de lipoproteínas de baja densidad (LDL-C) y se usan ampliamente en la práctica clínica. Sin embargo, en muchos pacientes con dislipidemia que han sido tratados, la incidencia y la mortalidad de la enfermedad cardiovascular siguen siendo altas [1]. Por lo tanto, es necesario encontrar otros métodos para reducir aún más el riesgo y la mortalidad de las enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares. Los estudios epidemiológicos han demostrado que el colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL-C) es un predictor inverso independiente y poderoso del riesgo de enfermedad cardíaca, y aumentar los niveles de HDL-C puede reducir el riesgo cardiovascular residual en pacientes con dislipidemia utilizando estatinas [2]. HDL en el plasma humano se divide en dos subfracciones principales, HDL2 y HDL3, de acuerdo con la densidad de hidratación, que tienen diferentes vías metabólicas y propiedades biológicas [3]. La proteína de transferencia de éster de colesterilo (CETP) es una glucoproteína plasmática que se une principalmente a las partículas HDL3 y transfiere triglicéridos y ésteres de colesterol entre las lipoproteínas circulantes [4-5]. El transporte de colesterol inverso (ECA) se refiere al proceso de transferencia de colesterol en exceso de macrófagos en lesiones ateroscleróticas al hígado a través de HDL [5]. Después de ser tratado con CETP, HDL es susceptible a la lipólisis y la modificación de la lipasa hepática y la lipasa endotelial, formando así partículas de HDL más pequeñas que se metabolizan fácilmente. Los estudios han demostrado que la actividad de CETP aumenta en pacientes con síndrome metabólico y está estrechamente asociada con aterosclerosis prematura y alto riesgo cardiovascular [6]. Por lo tanto, inhibir el CETP es un objetivo importante para aumentar la HDL-C y reducir la aterosclerosis [7].

1.2 Preparación de la proteína objetivo

La estructura cristalina de la proteína CETP se descargó de la base de datos PDB y se analizó. La especie era humana, la identificación uniprot era P11597, y la longitud de la secuencia era de 493 aminoácidos. La proteína se preparó utilizando el módulo del asistente de preparación de proteínas del software Schrödinger [1 0]. Se realizaron operaciones como asignar orden de enlace y agregar hidrógeno. Si faltaban cadenas laterales, el módulo Prime se usó para completarlas. Luego, se eliminaron las moléculas de agua y los cofactores en la proteína. Luego, el método Propka se usó para optimizar la red de enlaces de hidrógeno de residuos de aminoácidos de proteínas a pH 7. 0. Finalmente, se usó el campo de fuerza OPLS _4 para minimizar la energía de la proteína. Solo los átomos de hidrógeno se optimizaron, y la desviación cuadrada media de la raíz (RMSD) convergió a 0.3 Å (1 Å=0. 1 nm).

1.3 Preparación de la estructura 3D de la biblioteca de compuestos

Descargue la biblioteca de productos naturales L6000 para HTS desde la base de datos TopScience. La base de datos contiene 4.320 monómeros de productos naturales con fuentes ricas, diversas estructuras y una fuerte representatividad. Importe el archivo SDF 2D en el software Schrödinger, use el módulo LIGPREP para preparar la estructura 3D de cada sustrato en función del campo OPLS _4} de fuerza y ​​determinar las coordenadas, y usar el módulo EPIK para determinar todos los posibles estereisómeros y estados de protonación relacionados.

1.4 Detección virtual

El módulo de flujo de trabajo de detección virtual en Schrödinger se utilizó para el acoplamiento molecular [10]. Después de importar los compuestos preparados, el proceso de detección virtual se llevó a cabo en cuatro modos a su vez.
(1) Detección de alto rendimiento (HTVS), reteniendo todos los estereoisómeros de cada ligando y seleccionando solo una conformación para cada ligando con diferentes estereoisómeros. Después de acoplar, retenga el 50% superior de los compuestos con los mejores puntajes para el siguiente paso de detección;
(2) acoplamiento de precisión estándar (SP), reteniendo solo los estereoisómeros con buenos puntajes para cada ligando y seleccionando solo una conformación para cada ligando con diferentes estereoisómeros. Después de acoplar, retenga el 20% superior de los compuestos con los mejores puntajes para el siguiente paso de detección;
(3) Precisión adicional (XP), reteniendo solo los estereisómeros con los mejores puntajes para cada ligando y seleccionando solo una conformación para cada ligando con diferentes estereoisómeros. Después de acoplar, retenga los 100 compuestos principales para el siguiente paso de detección;
(4) Mecánica molecular del área del área de la superficie de la superficie generalizada (MM/GBSA) para calcular la energía libre de unión y volver a clasificar. Los compuestos candidatos finalmente proyectados se agruparon en función de la similitud con el ligando cristalizado de 4WS. El proceso de análisis se implementó principalmente utilizando la agrupación del módulo de ligando en Schrödinger, y el modo fue una superposición de volumen. Los compuestos candidatos se volvieron a clasificar usando MM-GBSA, y los compuestos con alto grado de coincidencia se seleccionaron para el análisis posterior después de clasificar de acuerdo con la energía libre de unión.

1.5 simulación de dinámica molecular

Las moléculas pequeñas y los complejos de proteínas obtenidos por el acoplamiento anterior se usaron como estructuras iniciales para la simulación de dinámica molecular [11]. El campo de fuerza de proteína utilizado en la simulación de dinámica molecular fue Amber14SB, y la molécula de agua fue el modelo de tres puntos TIP3P. Cada grupo de sistemas dinámicos se colocó en una caja cúbica llena de moléculas de agua, y se definieron condiciones límite periódicas. El equilibrio de carga del sistema se logró agregando iones de sodio y cloruro. En la simulación, el sistema se equilibró previamente mediante 1 0 0 PS NVT Ensemble y simulaciones de conjunto NPT, y se realizó una simulación de producción de 50 ns con un paso de tiempo de 2.0 fs en las condiciones de equilibrio de temperatura y presión constante constante mencionada anteriormente. La interacción y la estabilidad de unión del complejo de ligando proteína se analizaron calculando la desviación cuadrada media de la raíz (RMSD), la fluctuación cuadrada media de la raíz (RMSF) y el área de superficie accesible para solventes (SASA) de la proteína; Los cambios en la estructura de la proteína se analizaron por la conformación de la estructura secundaria.