WWW.KN.LIB-I.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Различные ресурсы
 


«УЧЕТ ВНУТРИЛИГАНДНЫХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ ПРИ ДОКИНГЕ С ОЦЕНОЧНОЙ ФУНКЦИЕЙ НА ОСНОВЕ УСРЕДНЕННЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ МЕЖАТОМНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ...»

На правах рукописи

Лизунов Антон Юрьевич

УЧЕТ ВНУТРИЛИГАНДНЫХ

ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ ПРИ ДОКИНГЕ С

ОЦЕНОЧНОЙ ФУНКЦИЕЙ НА ОСНОВЕ

УСРЕДНЕННЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ

МЕЖАТОМНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

Специальность 03.01.02 —

«Биофизика»

Автореферат

диссертации на соискание учёной степени

кандидата физико-математических наук

Долгопрудный — 2017

Работа выполнена в федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего образования «Московский физико-технический институт (государственный университет)»

Научный руководитель: доктор физико-математических наук Зосимов Виктор Васильевич

Официальные оппоненты: Веселовский Александр Владимирович, доктор биологических наук, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Научноисследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича», заведующий лабораторией структурной биоинформатики Ефимов Александр Васильевич, доктор химических наук, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт белка Российской академии наук, главный научный сотрудник, заведующий группой моделирования белковых структур

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное учреждение «Петербургский институт ядерной физики им.

Б.П. Константинова Национального исследовательского центра «Курчатовский институт»

Защита состоится 21 сентября 2017 года в 16:00 на заседании диссертационного совета Д212.156.06 на базе Московского физико-технического института (государственного университета) по адресу: 141701, Московская область, г.Долгопрудный, Институтский переулок, д.9.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МФТИ, а также на интернет-сайте диссертационного совета https://mipt.ru/education/postgraduate/D212-156-06/.

Автореферат разослан «___» июня 2017 года.

Ученый секретарь диссертационного совета Гец Артем Викторович

Общая характеристика работы

Актуальность темы.

В современном процессе разработки лекарств широко используется компьютерное моделирование, оно применяется для решения совершенно разных задач, от прогнозирования физических свойств низкомолекулярных соединений, таких как растворимость или липофильность, до моделирования живого организма как сложной системы взаимодействующих компонент методами системной биологии.

Большинство лекарств представляют собой малые органические молекулы, которые связываются с некоторым белком-мишенью и блокируют или активируют его функцию. Ключевую роль при разработке новых лекарств играет оценка сродства лиганда к белку-мишени, то есть прочности образуемого ими комплекса, поскольку лиганд с большим сродством к белку обеспечивает эффект при меньших концентрациях. Численно сродство характеризуется физической величиной – изменением свободной энергии системы белоклиганд-растворитель при образовании комплекса белка с лигандом, или кратко

– энергией образования комплекса. Точное вычисление этой свободной энергии потребовало бы анализа конфигурационного пространства системы белоклиганд-растворитель и оценки энергии этой системы квантовомеханическими методами. Такая задача невыполнима из-за гигантской размерности конфигурационного пространства системы, поэтому для приблизительной оценки свободной энергии и решения смежных задач используют модели с различными упрощениями. Например, переходят от квантовомеханического описания системы к классическому, отказываются от явного учета молекул растворителя или пренебрегают гибкостью белка, считая его твёрдым телом.





В современной практике широко используется метод моделирования взаимодействия лиганда с белком под названием «докинг» (от английского слова «dock» - состыковывать, размещать). При моделировании методом докинга молекула белка считается неподвижной, при этом перебираются различные конформации лиганда, которые пытаются состыковать с белком, минимизируя оценку энергии взаимодействия белка и лиганда. Метод докинга применим в том случае, когда известна пространственная структура белка, этот метод позволяет прогнозировать конфигурацию белок-лигандного комплекса и оценивать энергию образования комплекса. Несмотря на сравнительно невысокую точность прогнозов, благодаря высокой скорости расчёта этот метод получил широкое распространение при поиске и разработке физиологически активных веществ [1–3].

При программной реализации процедуры докинга приходится решать две основные задачи. Первая задача - это оценка энергии взаимодействия лиганда с белком в заданной пространственной конфигурации. Вторая задача это эффективный перебор конфигурационного пространства белок-лигандного комплекса с целью поиска конфигурации, обладающей минимальной оценкой энергии. Вторая задача является сугубо математической проблемой поиска глобального минимума функции многих переменных. Для решения первой задачи используются различные функции, оценивающие энергию взаимодействия лиганда с белком в заданной пространственной конфигурации. Именно улучшению функции для оценки энергии взаимодействия лиганда с белком посвящена данная работа.

Функцию для оценки энергии взаимодействия лиганда с белком в заданной пространственной конфигурации называют «оценочной функцией»

(ОФ). Существует множество ОФ, которые принято разделять на группы, исходя из принципов их построения, например, распространено деление ОФ на эмпирические, статистические и ОФ на основе силовых полей [1; 2]. Однако это разделение не строгое, многие ОФ можно отнести к нескольким разным классам [4]. В данной работе рассматривается класс оценочных функций, вычисление которых основывается на усреднённых потенциалах межатомных взаимодействий (УПМВ), этот класс включает в себя статистические ОФ из приведённой выше классификации, но не ограничивается ими.

При вычислении ОФ на основе УПМВ энергия межмолекулярного взаимодействия оценивается как сумма межатомных взаимодействий, при этом энергия межатомного взаимодействия оценивается с помощью зависящего только от расстояния между атомами потенциала УПМВ, выведенного из анализа экспериментальных данных: =, ()() ( ), где ()() ( )

- значение УПМВ для атома из лиганда и из белка на расстоянии, а () - используемая типизация атомов. Многие ОФ на основе УПМВ ограничиваются суммой попарных межатомных взаимодействий между молекулами, например, ОФ PMF, TM-Score, PLASS, PMF04, M-Score, ITScore, KScore и IPMF. В других ОФ этого типа используются дополнительные слагаемые для учёта эффектов, не выражающихся через межатомные взаимодействия между белком и лигандом, например, изменения энергии торсионных связей в молекулах или энергии взаимодействия молекул с растворителем: Algo_score, PLP, ASP, DrugScore, DrugScoreCSD, ITScore/SE, Bleep, SMoG2001, KECSA. Однако ни в одной ОФ на основе УПМВ не учитывается вклад внутрилигандных нековалентных взаимодействий в энергию образования комплекса. Предположительно, это связано с техническими сложностями программной реализации учета внутрилигандных взаимодействий, а также с тем фактом, что они мало влияют на образование белок-лигандного комплекса в случае «жестких»

лигандов с малым числом внутренних степеней свободы.

Несмотря на бурное развитие методов докинга и множество существующих ОФ, задача улучшения качества докинга остаётся актуальной [5;6], особенно остро стоит вопрос улучшения качества докинга для крупных и гибких лигандов [5; 7]. В частности, для олигомерных лигандов: пептидов, олигонуклеотидов и других коротких молекул полимерной структуры, которые представляют собой широкий класс простых для синтеза соединений, являющихся перспективными кандидатами на роль лекарств.

Качество расчёта докинга принято оценивать по одному из двух критериев: это либо точность прогнозирования конфигурации белок-лигандного комплекса, либо точность прогноза энергии образования комплекса. В обоих случаях для оценки процедуры докинга используется тестовый набор комплексов, однако требования к этому набору предъявляются разные: для оценки качества прогноза конфигурации для всех комплексов из набора должны быть известны экспериментально определённые пространственные конфигурации, а для оценки качества прогноза энергии связывания для всех комплексов должны быть известны экспериментально измеренные значения этих энергий.

Размеры тестовых наборов варьируются от нескольких десятков до нескольких тысяч белок-лигандных комплексов. Для оценки качества универсальной ОФ, применимой для произвольных белков и лигандов, тестовый набор должен быть достаточно большим, чтобы охватывать различные типы взаимодействий белка с лигандом. Поэтому, для разработки и тестирования универсальных алгоритмов докинга и ОФ принципиальное значение играет наличие тестового набора как можно большего размера с достоверными данными о структуре белок-лигандных комплексов и их энергиях связывания. Общепринятым источником данных о пространственной структуре белок-лигандных комплексов является база данных Protein Data Bank (PDB). Однако в этой базе данных не хранится информации об энергии образования комплексов.

Кроме того, качество информации, собранной в PDB, требует дополнительной проверки, так как довольно часто структуры комплексов в PDB содержат неоднозначности расшифровки или ошибки. По этим причинам, подготовка тестового набора комплексов достаточно большого объёма становится отдельной трудоёмкой задачей.

Целью данной работы является разработка и реализация метода для улучшения качества расчётов докинга для гибких лигандов при использовании оценочной функции на основе усреднённых потенциалов межатомного взаимодействия.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Провести анализ теоретических основ метода молекуляного докинга.

2. Провести анализ экспериментальных данных о расположении гибких лигандов в комплексах с белками.

3. Предложить способ улучшения оценочной функции для повышения точности расчетов докинга для гибких лигандов.

4. Программно реализовать предложенное изменение оценочной функции.

5. Разработать тестовую систему для оценки качества расчётов докинга.

6. Показать на тестовой системе эффективность предложенной модификации оценочной функции.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. В результате анализа 1300 белок-лигандных комплексов показано, что в комплексах белков с гибкими лигандами в большинстве случаев присутствуют внутрилигандные контакты. Чаще это контакты гидрофобного типа, внутрилигандные водородные связи встречаются примерно в 10 раз реже.

2. Предложен не использовавшийся ранее способ улучшения оценочной функции в процедуре докинга за счет учета внутрилигандных нековалентных взаимодействий с помощью усреднённых потенциалах межатомного взаимодействия. Показано, что предложенная модификация оценочной функции повышает точность прогноза как пространственной структуры белоклигандных комплексов, так и сравнительной оценки энергии связывания различных белок-лигандных комплексов.

3. Предложенная модификация программно реализована для оценочной функции Algo_score. Для этой оценочной функции подобраны значения параметров учёта внутрилигандных взаимодействий, обеспечивающие максимальную точность прогноза пространственной структуры белок-лигандных комплексов и их энергии связывания.

4. С помощью расчётов докинга, использующих оценочную функцию

Algo_score, модифицированную для учета внутрилигандных взаимодействий, были найдены неизвестные ранее лиганды следующих белков:

каспазы-7, метионин-гамма-лиазы, рецепторов NR3C4, интегрина /3.

Научная новизна:

1. В работе предложен и реализован не использовавшийся ранее в мировой практике способ учёта внутрилигандных нековалентных взаимодействий с помощью усреднённых потенциалов межатомного взаимодействия.

2. Впервые проведена детальная классификация и анализ распределения по ряду параметров для набора из 1300 структур белок-лигандных комплексов, для которых известны как пространственные структуры, так и константы связывания.

3. Впервые проанализирована зависимость результатов докинга от двух параметров учёта внутрилигандных взаимодействий в оценочной функции: от веса внутрилигандных взаимодействий по отношению к лиганд-белковым взаимодействиям и от минимального количества ковалентных связей между атомами лиганда, начиная с которого учитываются внутрилигандные нековалентные взаимодействия.

Публикации. Основные теоретические результаты по теме диссертации изложены в 2 публикациях, одна из которых в высокоцитируемом международном реферируемом журнале [A1], вторая в российском журнале [A2] (оба журнала рекомендованы ВАК). Результаты практического применения разработанной технологии изложены в 8 публикациях в журналах, рекомендованных ВАК [A3–A10]. На найденные с помощью расчетов, использующих разработанную технологию, ингибиторы агрегации тромбоцитов был получен патент Российской Федерации №2550223 [A11].

Апробация работы. Теоретические результаты работы докладывались на конференции [A12], результаты практического применения разработанной технологии докинга докладывались на ряде конференций: [A13–A15].

Практическая значимость Предложенный метод модификации оценочной функции для учёта внутрилигандных взаимодействий может быть применён к любой оценочной функции на основе усреднённых потенциалов межатомного взаимодействия и к оценочным функциям другого типа, если в них не учитываются внутрилигандные нековалентные взаимодействия. Эта модификация позволит получать более достоверные результаты при докинге гибких молекул, что, в свою очередь, является актуальной проблемой при разработке лекарств.

Подготовленный и выложенный в открытый доступ тестовый набор из 1300 белок-лигандных комплексов с известными пространственными структурами и константами связывания (включая подмножество из 911 комплексов с более достоверной информацией для докинга) будет полезен разработчикам методов докинга.

С использованием разработанных методов докинга автором были найдены неизвестные ранее ингибиторы каспазы-7 [A3], ингибиторы метионингамма-лиазы [A4] и антагонисты рецепторов NR3C4 [A6]. В результате расчётов, проведённых с использованием разработанной технологии, были обнаружены новые пептидные ингибиторы агрегации тромбоцитов, что подтверждается патентом Российской Федерации №2550223 [A11].

Содержание работы Во введении обосновывается актуальность исследований, проводимых в рамках данной диссертационной работы, приводится обзор научной литературы по изучаемой проблеме, формулируется цель, ставятся задачи работы, сформулированы научная новизна и практическая значимость представляемой работы.

В первой главе, литературном обзоре, проводится анализ теоретических основ метода молекулярного докинга с точки зрения статистической термодинамики. Формулируется базовая модель метода молекулярного докинга как процедуры отыскания глобального минимума оценочной функции (ОФ) (0,) по всевозможным расположениям молекулы лиганда около фиксированной конформации белка 0.

Систематизируются упрощения, позволяющие свести задачу оценки свободной энергии комплексообразования от вычисления конфигурационных интегралов систем, состоящих из молекулы белка, лиганда и молекул растворителя, к модели молекулярного докинга:

0,,0 ( ) =, min((0,)), 8 2,, ( 0 - стандартная концентрация, - не зависящие от конфигурации молекул константы, характеризующие их симметрию). Формулируется физический смысл оценочной функции (0,) как потенциала усреднённых сил, оценивающего энергию белок-лигандного комплекса в заданной пространственной конфигурации, и содержащего в себе усреднённую оценку взаимодействия с растворителем. Уточняется, что ОФ не является потенциалом в строгом смысле этого слова, так как она содержит в себе энтропийную компоненту, связанную с перераспределением молекул растворителя, в частности, это означает, что ОФ, строго говоря, должна зависеть от температуры.

Подробно рассматривается тип ОФ на основе усреднённых потенциалов межатомных взаимодействий (ОФ на основе УПМВ). Рассматриваются используемые в мировой практике ОФ на основе УПМВ, как базового вида =, ()() ( ), так и со всевозможными улучшениями. Показывается, что во всех этих ОФ внутрилигандные взаимодействия либо вообще не учитываются, либо грубо оцениваются как сумма энергий торсионных связей и штрафов за самопересечение лиганда. При этом нековалентные взаимодействия между различными атомами лиганда не учитываются.

На основе литературного анализа в первой главе приводятся примеры белок-лигандных комплексов, на формирование которых влияют внутрилигандные взаимодействия. Также в первой главе рассматриваются различные способы оценки качества программ докинга и типы используемых для этой цели тестовых наборов.

Во второй главе описывается базовая оценочная функция Algo_score, на примере которой изучалось влияние учёта внутрилигандных взаимодействий на процедуру докинга.

Рассматривается используемый в данной работе тестовый набор из 1300 белок-лигандных комплексов, для которых экспериментально определены как константы связывания, так и их пространственная структура. Описывается процедура подготовки тестового набора, разбираются различные особые случаи, встречающиеся среди этих 1300 комплексов, и способы подготовки комплексов к расчётам в этих случаях. Определяются несколько подмножеств тестового набора, кратко описаных в таблице 1.

Таблица 1 Используемые тестовые наборы Название Комплексы, включенные в набор Количество комплексов all Все комплексы 1300 белок и лиганд не связаны ковалентно good 911 лиганд не имеет контактов с другими молекулами, помимо белка (не считая молекул воды) у белка и лиганда либо нет альтернативных положений атомов в области контакта, либо такие альтернативные положения есть, но с совпадающими для белка и лиганда идентификаторами в PDB-файле flex Более 4 вращательных связей в лиганде 732 gflex Комплексы, попавшие в группы «good» и «flex» 516 fflex Более 9 вращательных связей в лиганде 334 gfflex Комплексы, попавшие в группы «good» и «fflex» 235 Также во второй главе определяются используемые в работе критерии оценки качества процедуры докинга. Использовались три критерия, которые сокращённо обозначались «dock_succ», «correl» и «corr_succ». Численное значение критерия «dock_succ» определяется как доля комплексов, для которых в результате расчета было правильно определено положение лиганда в сайте белка. Считается, что положение лиганда определено правильно, если среднеквадратичное отклонение (СКО) расчетных координат атомов лиганда от координат, определённых экспериментально, не превосходит 2 A. Критерий «correl» вычисляется как корреляция Спирмена между рассчитанными оценками констант связывания и их экспериментально определёнными значениями. Корреляция Спирмена является ранговой корреляцией, то есть она сравнивает упорядочивания комплексов, определяемые рассчитанной оценкой связывания и константой, при этом не учитывая сами значения этих параметров. Основное требование к расчетной оценке связывания – правильно ранжировать комплексы по энергии связывания, при этом точно рассчитывать эту энергию не так важно, поэтому в работе использовалась именно ранговая корреляция. Третий критерий «corr_succ» вычисляется как корреляция Спирмена между расчетной оценкой связывания и, посчитанная на комплексах, для которых было правильно определено положение лиганда в сайте белка.

В третьей главе приводятся основные результаты и их обсуждение.

В первом подпункте третьей главы проводится анализ внутрилигандных контактов в экспериментально определённых структурах белоклигандных комплексов из тестового набора. Анализировались внутрилигандные контакты двух типов: водородные связи, определяемые с помощью программы Chimera, и контакты гидрофобного типа, определяемые как сближение двух атомов углерода на расстояние менее 5A. Дополнительно требовалось, чтобы атомы были разделены более чем 5 ковалентными связями в структуре молекулы и чтобы хотя бы одна из этих связей была вращательной. Для контактов типа водородной связи также различали случай «вынужденных»

водородных связей, то есть случай, когда водородная связь будет присутствовать почти во всех возможных конформациях лиганда. Основные результаты анализа для рассматриваемых тестовых наборов приведены в таблице 2.

Таблица 2 Внутрилигандные контакты в различных группах гидрофобных контактов 10

–  –  –

Данные в таблице 2 показывают, что внутрилигандные водородные связи встречаются в белок-лигандных комплексах редко, в то время как внутрилигандные гидрофобные контакты встречаются часто, особенно в гибких лигандах из групп «gflex» и «gfflex». Так, в 65% рассмотренных комплексов присутствуют внутрилигандные гидрофобные контакты, а при рассмотрении комплексов с гибкими лигандами из группы «gflex», доля комплексов с внутрилигандными контактами увеличивается до 88%. Это наблюдение показывает, что учёт внутрилигандных контактов в процедуре докинга может существенно влиять на результаты расчётов.

Во втором подпункте третьей главы формулируется предлагаемая для учета внутрилигандных взаимодействий модификация оценочной функции и записывается вид базовой ОФ Algo_score [8] после предложенной модификации.

= 0 + ()() ( ) =, (,) ( ) = () (r ) ()() ( ) + + + ()() ( ), (,) Природа нековалентных взаимодействий между атомами лиганда, расположенными достаточно далеко друг от друга в структуре молекулы, такая же, как и у межмолекулярных взаимодействий между атомами лиганда и белка.

Между атомами лиганда могут так же образовываться водородные связи, они могут вступать в Ван-дер-Ваальсовы, электростатические или гидрофобные взаимодействия. Все эти взаимодействия учитываются в УПМВ, используемых для оценки энергии белок-лигандных межатомных взаимодействий, поэтому энергию внутрилигандных межатомных взаимодействий было предложено оценивать с помощью тех же самых потенциалов УПМВ.

Насколько именно должны быть удалены друг от друга атомы в структуре молекулы, чтобы нековалентное взаимодействие между ними подчинялось тем же законам, что и взаимодействие между атомами из различных молекул, заранее сказать сложно. Поэтому в формулу для ОФ с учётом внутрилигандных взаимодействий был введён параметр - минимальное количество ковалентных связей между атомами лиганда, начиная с которого учитываются нековалентные взаимодействия. Дополнительно требуется, чтобы между атомами была хотя бы одна не прилегающая к ним вращательная связь, так как в противном случае взаимное расположение атомов в различных конформациях молекулы будет совпадать и не будет вносить вклад в изменение энергии.

Коэффициент перед оценкой внутрилигандных взаимодействий задат их «вес» в оценочной функции. Этот коэффициент позволяет варьировать относительный вклад внутрилигандных взаимодействий в итоговое значение ОФ и оценивать влияние внутрилигандных взаимодействий на качество расчета.

Для ускорения расчётов при программной реализации процедуры докинга значения УПМВ, как правило, вычисляются один раз в точках сетки, окружающей белок, и при последующих вычислениях ОФ для лиганда в заданной конформации УПМВ больше не вычисляются, а используются их значения, сохранённые на сетке. Дополнительное слагаемое для учета внутрилигандных взаимодействий не позволяет использовать такую «сеточную» оптимизацию, так как оно определяется взаимным расположением атомов лиганда, а не их расположением по отношению к белку. Поэтому, при программной реализации предложенной модификации, базовая ОФ, как и раньше, вычислялась на узлах сетки, а дополнительное слагаемое вычислялось без указанной оптимизации. При этом время расчётов докинга для тестового набора возросло менее чем вдвое.

В третьем подпункте третьей главы исследуется влияние учёта внутрилигандных взаимодействий на точность прогнозов, получаемых в процедуре докинга. Чтобы оценить это влияние, проводились расчёты докинга для тестового набора с различными значениями параметров и в модифицированной ОФ Algo_score. При = 0 или 1 получается исходная ОФ, не учитывающая внутрилигандные взаимодействия.

На рисунке 1 приведены цветовые диаграммы результатов расчетов с различными значениями параметров и. Видно, что во всех группах и по всем критериям при учёте внутрилигандных взаимодействий происходит заметное улучшение точности прогнозов докинга. Наблюдаемое улучшение не случайно, а наилучшие результаты достигаются при = 4 и при относительном весе внутрилигандных взаимодействий [0.5; 1.0]. То, что оптимальное значение оказывается меньше единицы, возможно, объясняется особенностью базовой ОФ Algo_score, в которой оценки межатомных взаимодействий Рис. 1. Точность расчетов докинга в зависимости от веса внутрилигандных взаимодействий и минимального числа связей между атомами лиганда Рис. 2. Зависимость результатов докинга от относительного веса внутрилигандных взаимодействий между лигандом и белком домножаются на понижающий коэффициент. По этой причине вклад внутрилигандных взаимодействий, оценённых с помощью того же самого УПМВ, оказывается завышенным, и для балансировки вклада внутрилигандных взаимодействий в итоговую ОФ требуется значение

1. На рисунке 2 приведены графики, позволяющие более точно оценить улучшение результатов докинга при учете внутрилигандных взаимодействий.

В частности, видно, что для комплексов с гибкими лигандами из групп «gflex»

и «gfflex» это улучшение значительнее.

На рисунке 3 приводятся иллюстрации улучшения точности прогнозируемых конфигураций комплекса при учёте внутрилигандных взаимодействий. В четвёртом подпункте третьей главы проводится сравнение полученных результатов докинга с результатми докинга, опубликованными в других работах. Сравнение проводилось с результатами из публикации Плевзинского [7], использующего тот же самый тестовый набор из 1300 комплексов, Рис. 3. Примеры улучшения точности прогнозируемой конфигурации комплекса при учёте внутрилигандных взаимодействий. Серым цветом показано положение лиганда, известное из рентгеноструктурного анализа, красным - положение, рассчитанное без учёта внутрилигандных взаимодействий, зеленым - положение, найденное с их учётом. Пунктиром отмечены внутрилигандные контакты, благодаря учёту которых была найдена правильная конформация. Указанное расстояние между атомами может быть занижено из-за уширения минимумов потенциала межатомного взаимодействия, заложенного в расчет докинга для косвенного учета гибкости белка. На рисунках указаны PDB-идентификаторы рентгеновских структур.

и из публикации Ченга [9], использовавшего для тестирования программ докинга 195 комплексов, входящих в используемой в данной работе набор.

При сравнении результатов с другими программами возникает вопрос:

при каких значениях и следует рассматривать полученные в данной работе результаты? Самым простым способом было бы использовать параметры и, при которых получаются наилучшие результаты, но это приведёт к завышению оценки качества расчётов докинга, полученных предложенным методом, так как случайные колебания в качестве расчётов при варьировании этих параметров не отражают усреднённое качество докинга. Поэтому, чтобы оценить качество расчётов докинга с учётом внутрилигандных взаимодействий, использовался наихудший результат из проведенных в работе расчетов при условии [0.5; 0.75], {4,5}. При таком выборе оценка результатов программы докинга не будет завышена из-за случайных колебаний результатов при варьировании параметров и, а будет отражать только общее улучшение качества расчетов за счет учета внутрилигандных взаимодействий.

В таблице 3 приводятся результаты сравнения проводившихся расчётов докинга с результатами из публикации Плевзинского, в которой тестиТаблица 3 Сравнение результатов докинга 1300 комплексов с результатами из работы Плевзинского [7] Критерий Лучший Без учета внут- С учетом внут- Лучший с учетом резуль- рилигандных рилигандных вза- внутрилигандных тат в [7] взаимодействий имодействий взаимодействий dock_succ 62.5% 61.7% 68.5% 72.5% 0.47 0.5 0.525 0.539 correl ровались 7 программ докинга (Surflex, LigandFit, Glide, GOLD, FlexX, eHiTS и AutoDock) в сочетании с 5 способами для генерации конформаций лиганда. Даже при = 0 (внутрилигандные взаимодействия не учитываются) результаты расчетов докинга по всему тестовому набору оказываются довольно хорошими по сравнению с результатами других ОФ, приведёнными в работе [7]. Этот результат согласуется с публиковавшимися ранее результатами расчетов с использованием Algo_score [8], когда программа Алгокомб с ОФ Algo_score превзошла все остальные программы в тесте Рогнана по поиску правильных конфигураций для 100 белок-лигандных комплексов. При учёте внутрилигандных взаимодействий результаты еще улучшаются и превосходят все результаты из публикации Плевзинского.

В работе Ченга [9] опубликованы результаты тестирования 16 оценочных функций на наборе из 195 комплексов. По набору Ченга доля комплексов, для которых докинг прошел успешно (критерий dock_succ), составила 62% без учета внутрилигандных взаимодействий, с учетом внутрилигандных взаимодействий эта доля увеличилась до 68%, что соответствует среднему результату тестируемых в работе Ченга оценочных функций. Однако в работе Ченга отсутствовала процедура поиска в конформационном пространстве лиганда, вместо этого для каждого комплекса заранее генерировались 100 конформаций лиганда в активном сайте белка, для этих конформаций вычислялась оценка связывания и выбиралась конформация с наилучшей оценкой. Для гибких лигандов с конфигурационным пространством большой размерности такая процедура может приводить к завышению результатов, по сравнению с нашими расчетами, так как она исключает возможность того, что в процессе перебора конфигураций программа докинга вообще не попала в правильную область конфигурационного пространства, так как среди 100 сгенерированных заранее конформаций лиганда заведомо присутствовала правильная или близкая к правильной конформация.

Значение корреляционного критерия correl на наборе Ченга составило 0.52 без учета внутрилигандных взаимодействий и 0.59 при их учете, в работе Ченга только две ОФ из 16 показали лучший результат, это ОФ X-Score::HMScore и DrugScoreCSD, для которых эта корреляция достигала значений 0.705 и 0.627, соответственно.

В пятом подпункте третьей главы приводятся примеры неизвестных ранее лигандов, найденных с помощью расчетов докинга с использованием предложенной в данной работе оценочной функции. Для белка метионингамма-лиазы было найдено два неизвестных ранее ингибитора [A4]. Для белка интегрин /3 были найдены новые пептидные антагонисты [A5; A7–A9], а также модифицированные пептидные антагонисты, для которых как для ингибиторов агрегации тромбоцитов был оформлен патент Российской Федерации [A11]. С использованием разработанной технологии были найдены неизвестные ранее лиганды белков каспазы-7 [A3] и антагонисты рецепторов NR3C4 [A6;A10]. На рисунке 4 приведены найденные в процедуре докинга положения некоторых из этих лигандов, пунктиром отмечены внутрилигандные контакты, которые были учтены в процессе докинга благодаря предложенной модификации ОФ. Приведённые на рисунках конфигурации комплексов являются результатом расчетов и экспериментально не проверялись, в указанных публикациях экспериментально было показано только связывание найденных лигандов.

Рис. 4. неизвестные ранее лиганды белков, найденные с помощью расчетов, использующих разработанную оценочную функцию с учетом внутрилигандных взаимодействий. A - лиганд белка метионин-гамма-лиазы [A4]; B - пептидные [A5; A7–A9] и С - модифицированные пептидные [A11] лиганды интегрина /3; D - лиганды рецептора NR3C4 [A6; A10]. пунктиром отмечены внутрилигандные контакты, учтённые в процедуре докинга благодаря предложенной модификации. Указанное расстояние между атомами может быть занижено из-за уширения минимумов потенциала межатомного взаимодействия, заложенного в расчет докинга.

В заключении приведены основные результаты работы:

1. Проведена классификация упрощений, используемых в методе молекулярного докинга. Детально исследованы теоретические основы этих упрощений с точки зрения статистической термодинамики.

2. Для набора из 1300 белок-лигандных комплексов проанализированы частоты внутрилигандных контактов. Проведённый анализ показал, что в большинстве комплексов присутствуют внутрилигандные контакты. Также показано, что внутрилигандные водородные связи встречаются значительно реже, чем внутрилигандные гидрофобные контакты.

3. Предложен метод модификации оценочной функции на основе усреднённых потенциалов межатомного взаимодействия для учёта внутрилигандных нековалентных взаимодействий.

4. Предложенный метод модификации оценочной функции программно реализован для оценочной функции Algo_score.

5. Подготовлен набор для тестирования программ докинга из 1300 белоклигандных комплексов с известными константами связывания и пространственной структурой комплексов. В данном наборе выделено подмножество из 911 комплексов более высокого качества, для которых результаты докинга будут менее искажены недостатками комплексов и поэтому будут точнее показывать качество программы докинга.

6. Проведена серия расчетов докинга на тестовом наборе из 1300 комплексов. Расчеты показали увеличение точности прогнозов пространственной конфигурации комплексов и точности ранжирования комплексов по константам связывания при учете внутрилигандных нековалентных взаимодействий. Для гибких лигандов это улучшение значительнее.

7. Проанализировано влияние двух параметров учёта внутрилигандных взаимодействий на результаты докинга. Первый параметр – относительный вес внутрилигандных взаимодействий по отношению к лиганд-белковым взаимодействиям, второй параметр – минимальное количество связей, разделяющих атомы лиганда, начиная с которого учитываются взаимодействия между атомами. Для оценочной функции Algo_score подобраны оптимальные значения этих параметров.

8. С помощью расчетов, использующих модифицированную ОФ Algo_score, были найдены неизвестные ранее лиганды белков каспазы-7, метионингамма-лиазы, рецепторов NR3C4 и интегрина /3.

Публикации автора по теме диссертации [A1] Lizunov A. Y., Gonchar A. L., Zaitseva N. I., Zosimov V. V. Accounting for Intraligand Interactions in Flexible Ligand Docking with a PMF-Based Scoring Function // J. Chem. Inf.

Model. — 2015. — Т. 55, № 10. — С. 2121–2137.

[A2] Лизунов А. Ю., Зайцева Н. И., Зосимов В. В. Учет взаимодействий между атомами лиганда в задаче докинга с помощью потенциала усредненных энергий // Труды МФТИ. — 2014. — Т. 6, № 1. — С. 54–65.

[A3] Лизунов А. Ю., Ясный И. Е. Новые ингибиторы каспазы-7 найдены с помощью расчета // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. — 2013. — Т. 2, № 3(27).

[A4] Батуев Е.А., Лизунов А.Ю., Морозова Е.А., Клочков В.В., Ануфриева Н.В., Демидкина Т.В., Польшаков В.И. ЯМР скрининг потенциальных ингибиторов Citrobacter freundii метионин -лиазы // Молекулярная биология. — 2014. — Т. 48, № 6. — С. 1019–1029.

[A5] Лоторев Д.С., Белушкина Н.Н., Дегтярева О.Г., Лизунов А.Ю., Королев В.Л., Павлова Л.А. Новые пептидные ингибиторы агрегации тромбоцитов: компьютерное моделирование и синтез // Молекулярная медицина. — 2012. — № 2. — С. 21–26.

[A6] Брылев М.И., Раменская Г.В., Лоторев Д.С., Мухачева Е.С., Кузнецова Н.Б., Павлова Л.А., Лизунов А.Ю., Пелевин Н.А. Поиск антагонистов рецепторов NR3C4 методом молекулярного моделирования // Курский научно-практический вестник "Человек и его здоровье". — 2014. — № 1.

[A7] Алексеев А.А., Брылев М.И., Королев В.Л., Лоторев Д.С., Лизунов А.Ю., Батуев Е.А., Павлова Л.А. Пептидные ингибиторы агрегации тромбоцитов // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. — 2013. — Т. 2, № 3(27).

[A8] Алексеев А.А., Брылев М.И., Королев В.Л., Лоторев Д.С., Лизунов А.Ю., Батуев Е.А., Павлова Л.А. Пептидные ингибиторы агрегации тромбоцитов. Часть I. Пептидные ингибиторы агрегации тромбоцитов: математическое моделирование, синтез и оценка специфической активности новых соединений в условиях invitro. // Бутлеровские сообщения. — 2012. — Т. 32, № 11. — С. 96–100.

[A9] Алексеев А.А., Брылев М.И., Королев В.Л., Лоторев Д.С., Лизунов А.Ю., Зайцева Н.И., Павлова Л.А., Ившин В.П., Домашева О.Ю. Пептидные ингибиторы агрегации тромбоцитов. Часть 1. Разработка новых антиагрегационных гетеромерных пептидов с имидазо[4,5-e]бензо[1,2-c;3,4-c’]дифуроксановым фрагментом. // Бутлеровские сообщения. — 2014. — Т. 38, № 4. — С. 16–19.

[A10] Брылев М.И., Раменская Г.В., Лоторев Д.С., Мухачева Е.С., Кузнецова Н.Б., Павлова Л.А., Лизунов А.Ю., Пелевин Н.А., Домашева О.Ю. Исследования биологической активности потенциальных антагонистов рецептора NR3C4. // Бутлеровские сообщения. — 2014. — Т. 38, № 4. — С. 48–52.

[A11] Лоторев Д.С., Королев В.Л., Алексеев А.А., Белушкина Н.Н., Павлова Л.А., Лизунов А.Ю., Брылев М.И. Патент 2550223 Российская Федерация. Гетеромерные пептиды на основе имидазо[4,5-е]бензо[1,2-с;3,4-с’]дифуроксана, ингибирующие агрегацию тромбоцитов. — 2015.

[A12] Лизунов А. Ю., Виноградов Д. В. Улучшение качества докинга гибких лигандов за счет учета внутренних взаимодействий лиганда // Труды 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе». — Долгопрудный, 2011. — С. 100.

[A13] Лизунов А. Ю., Ясный И. Е., Ефимов А. В. Новый тип ингибиторов каспазы-7, найденный с помощью компьютерного моделирования, и экспериментальная проверка активности найденных ингибиторов // 3 евразийский конгресс по медецинской физике и инженерии «Медицинская физика 2010» 21-25 июня 2010 г. Сборник материалов. — Т. 3. — Москва, 2010. — 360 с.

[A14] Лизунов А. Ю., Дегтярева О. Г., Белушкина Н. Н., Лоторев Д.С., Королев В.Л., Павлова Л.А. Компьютерное моделирование и синтез новых пептидных ингибиторов агрегации тромбоцитов // Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования в физиологии, фармакологии и медицине / Под ред. А.П. Кудинов, Б.В. Крылов. — Т. 2. — Санкт-Петербург, 2011. — С. 87.

[A15] Алексеев А.А., Брылев М.И., Королев В.Л., Лоторев Д.С., Лизунов А.Ю., Батуев Е.А., Павлова Л.А. Пептидные и модифицированные пептидные ингибиторы агрегации тромбоцитов: математическое моделирование и синтез // Новые химико-фармацевтические технологии: сборник научных трудов. Вып. 184 / Под ред. Г.В. Авраменко, А.Е. Коваленко. — Москва, 2012. — С. 178.

Список литературы

1. Docking and scoring in virtual screening for drug discovery: methods and applications / Douglas B Kitchen, H l` ne Decornez, John R Furr, J rgen Bajorath // Nat. Rev. Drug Discovery. — ee u 2004. — Vol. 3, no. 11. — Pp. 935–949.

2. Grinter Sam Z, Zou Xiaoqin. Challenges, applications, and recent advances of protein-ligand docking in structure-based drug design // Molecules. — 2014. — Vol. 19, no. 7. — Pp. 10150– 10176.

3. Chen Yu-Chian. Beware of docking! // Trends in pharmacological sciences. — 2015. — Vol. 36, no. 2. — Pp. 78–95.

4. Liu Jie, Wang Renxiao. Classification of Current Scoring Functions // Journal of chemical information and modeling. — 2015. — Vol. 55, no. 3. — Pp. 475–482.

5. Comparative assessment of scoring functions on an updated benchmark: 2. Evaluation methods and general results / Yan Li, Li Han, Zhihai Liu, Renxiao Wang // Journal of chemical information and modeling. — 2014. — Vol. 54, no. 6. — Pp. 1717–1736.

6. Xu Weijun, Lucke Andrew J, Fairlie David P. Comparing sixteen scoring functions for predicting biological activities of ligands for protein targets // Journal of Molecular Graphics and Modelling. — 2015. — Vol. 57. — Pp. 76–88.

7. Can we trust docking results? Evaluation of seven commonly used programs on PDBbind database / Dariusz Plewczynski, Micha l La niewski, Rafa l Augustyniak, Krzysztof Ginalski // z J. Comput. Chem. — 2011. — Vol. 32, no. 4. — Pp. 742–755.

8. A novel approach to local similarity of protein binding sites substantially improves computational drug design results / Vasily Ramensky, Alexandr Sobol, Natalia Zaitseva et al. // Proteins:

Struct., Funct., Bioinf. — 2007. — Vol. 69, no. 2. — Pp. 349–357.

9. Comparative assessment of scoring functions on a diverse test set / Tiejun Cheng, Xun Li, Yan Li et al. // J. Chem. Inf. Model. — 2009. — Vol. 49, no. 4. — Pp. 1079–1093.

–  –  –

УЧЕТ ВНУТРИЛИГАНДНЫХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ ПРИ ДОКИНГЕ С

ОЦЕНОЧНОЙ ФУНКЦИЕЙ НА ОСНОВЕ УСРЕДНЕННЫХ

ПОТЕНЦИАЛОВ МЕЖАТОМНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

Автореф. дис. на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук

–  –  –






Похожие работы:

«Економіка. Управління. Інновації. Випуск № 1 (11), 2014 УДК Стрелина Е.Н. к. э. н., доцент кафедры экономики предприятия Глушич О.В. Донецкий национальный университет ТЕХНОЛОГИЯ ПЕРЕРАБОТКИ ТБО КАК АЛЬТЕРНАТИВНОГО ИСТОЧНИ...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕС...»

«Институт медико-биологических проблем Московская медицинская академия им. И.М. Сеченова Научно-исследовательская лаборатория "Динамика" ВАРИАБЕЛЬНОСТЬ СЕРДЕЧНОГО РИТМА: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ И ВОЗМОЖНОСТИ КЛИНИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ Москва Санкт-Петербург 2002 г.1. ВВЕДЕНИЕ Анализ вариабел...»

«ЧТЕНИЯ ПАМЯТИ ВЛАДИМИРА ЯКОВЛЕВИЧА ЛЕВАНИДОВА Vladimir Ya. Levanidov’s Biennial Memorial Meetings Вып. 5 ВНУТРИПОПУЛЯЦИОННОЕ ФЕНЕТИЧЕСКОЕ РАЗНООБРАЗИЕ САМОК И САМЦОВ СЕВЕРООХОТОМОРСКОЙ ГОРБУШИ ONCORHYNCHUS GORBUSCHA (WALBAUM) Г.А. Агапов...»

«Публичное акционерное общество "Газпром" Общество с ограниченной ответственностью "Газпром ВНИИГАЗ" IV Международная конференция ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ В ГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ (ESGI-2015) 2–3 декабря 2015 г. Тезисы...»

«УДК 53.023/072.001.24:542.632–195:541.182.644 ЭФФЕКТ ПЕРИОДИЧЕСКОЙ ДИФФУЗИОННОЙ ПРОВОДИМОСТИ В ГЕЛЕ КРЕМНИЕВОЙ КИСЛОТЫ Ю.И. Сухарев (1), Ю.В. Матвейчук (2), С.В. Курчейко (3). e-mail: sucharev@water.tu-...»

«Ольга В. Таглина Илья Мечников http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=4432817 Илья Мечников.: Фолио; Харьков; 2010 Аннотация Жизнь Ильи Ильича Мечникова была необычайно насыщенной, богатой событиями и...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ СМК РГУТиС УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ "РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТУРИЗМА И СЕРВИСА" Лист 1 из 18 Декан факультета подготовки кадров высшей квалификации Бушуева И.В. "...»

«ПРАВИЛА ПРОЖИВАНИЯ В КВАРТИРЕ БЛОКИРОВАННОГО ЖИЛОГО ДОМА В ЖИЛОМ КОМПЛЕКСЕ "ПАВЛОВО-2"1. СФЕРА ДЕЙСТВИЯ ПРАВИЛ ПРОЖИВАНИЯ. 1.1. Пользование Квартирой в блокированном жилом доме, приквартирным участком и Единой инфраструктурой поселка осуществляется с учетом соблюдения пра...»

«ХИМИЯ РАСТИТЕЛЬНОГО СЫРЬЯ. 2010. №1. С. 105–108.УДК 615.322:3 ЭКСТРАКТИВНЫЕ ВЕЩЕСТВА ЛАПКИ ХВОЙНЫХ ЭВЕНКИИ, ИЗВЛЕКАЕМЫЕ ПРИ СПИРТОВОЙ ОБРАБОТКЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УЛЬТРАЗВУКА А.Н. Нарчуганов, А.А.Ефремов*, К.Б.Оффан © Сибирский федеральный университет, пр. Свободный, 79, Красноя...»

«Федеральная целевая программа Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки на 1997-2000 годы· экология Под редакцией докт. техн. наук, проф. Г В. Тягунова, докт. техн. наук, проф. Ю. Г Ярошенко Рекомендовано Министерством образования Российс...»








 
2017 www.kn.lib-i.ru - «Бесплатная электронная библиотека - различные ресурсы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.