НОВІ ІМІДАЗОЛЬНІ ПОХІДНІ ЯК ІНГІБІТОРИ FtsZ-БІЛКІВ МІКОБАКТЕРІЙ: ВІД ВИСОКОПРОПУСКНОГО МОЛЕКУЛЯРНОГО СКРИНІНГу В Ґрід ДО ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО АНАЛІЗУ in vitro
DOI:
https://doi.org/10.15407/scine12.03.043Ключові слова:
туберкульоз, структурна біологія, біоінформатика, віртуальний скринінг, in vitro.Анотація
У рамках реалізації головної мети створеної в УНГ віртуальної організації CSLabGrid було виконано пошук нових протитуберкульозних сполук. З використанням встановленої на IFBG Claster програми FlexX і моделі чотирьох перспективних сайтів зв’язування лігандів на поверхні FtsZ-білка Mycobacterium tuberculosis було виконано скринінг бази даних, що містила 2886 сполук, синтезованих в Інституті органічної хімії НАН України. На підставі показників LE і G, результатів докінгу в програмі CCDC Gold і обрахунку молекулярної динаміки комплексів було відібрано групу перспективних інгібіторів FtsZ. Під час експериментальної перевірки in vitro шість речовин проявили найвищу ефективність інгібування ГТФ-азної активності FtsZ-білка. Також за результатами експериментальної оцінки in vitro було обрано три речовини, які водночас проявляють максимальне пригнічення полімеризації та ГТФ-азної активності FtsZ-білка.
Посилання
World Health Organization. Global tuberculosis report. Kyiv, 2012. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/75938/1/9789241564502_eng.pdf
Kumar K., Awasthi D., Berger W.T., Tonge P.J., Slayden R.A., Ojima I. Discovery of anti-TB agents that target the cell-division protein FtsZ. Future Med Chem. 2010, 2(8): 1305-1323.
https://doi.org/10.4155/fmc.10.220
Osnovni zasady organizacii' medychnoi' dopomogy hvorym na tuberkul'oz (posibnyk z organizacijno-meto dych noi' roboty). Ju. I. Feshhenko, V. M. Mel'nyk, V. G. Matusevych, I.O. Novozhylova, V.O. Juhymec', M.I. Lyn nyk. Za red. Ju. I. Feshhenka, V. M. Mel'nyka. Elektron. dani. Kyiv, 2012. http://www.ifp.kiev.ua/ftp1/original/2012/feschenko2012-1.pdf [in Ukrainian].
Levyc'ka N.A., Bazhora Ju.I., Nikolajevs'kyj V.V., Asmolov O.K. Medykamentozna rezystentnist' miko bakterij tuberkul'ozu, shho buly vydileni vid hvoryh v mykolai'vs'kij oblasti Ukrai'ny protjagom 2000-2002. Ukrai'ns'kyj pul'monologichnyj zhurnal. 2003, 4: 17-20 [in Ukrainian].
Cheren'ko C. Tuberkul'oz — hvoroba social'na. UNIAN. Zdorov'ja. 2008, 77: 9-18 [in Ukrainian].
de Colombani P., Veen J. (Ed.) Review of the National Tuberculosis Programme in Ukraine. 10-22 October 2010, WHO Regional Office for Europe. World Health Organization: 2011.
Musser J.M., Amin A., Ramaswamy S. Negligible genetic diversity of mycobacterium tuberculosis host immune system protein targets: evidence of limited selective pressure. Genetics. 2000, 155(1): 7-16.
Hudson A., Imamura T., Gutteridge W., Kanyok T., Nunn P. The current anti-TB drugre search and development pipeline. TDR/PRD/TB/03.1W. 2003: http://www.who.int/tdr/publications/documents/anti-tbdrug.pdf
Tripathi R.P., Tewari N., Dwivedi N., Tiwari V.K. Fighting tuberculosis: an old disease with new challenges. Med Res Rev. 2005, 25(1): 93-131.
https://doi.org/10.1002/med.20017
Pavan F.R., Sato D.N., Higuchi C.T., Santos A.C.B., Vilegas W., Leite, C.Q.F. In vitro anti-Mycobacterium tu berculosis activity of some Brazilian "Cerrado" plants. Revista Brasileira de Farmacognosia. 2009, 19: 204-206.
Mani N., Gross C.H., Parsons J.D., Hanzelka B., Müh U., Mullin S., Liao Y., Grillot A.L., Stamos D., Charifson P.S., Grossman T.H. In vitro characterization of the anti bacterial spectrum of novel bacterial type II topoisomerase inhibitors of the aminobenzimidazole class. Antimicrob Agents Chemother. 2006, 50(4): 1228-1237.
https://doi.org/10.1128/AAC.50.4.1228-1237.2006
Grossman T.H., Bartels D.J., Mullin S., Gross C.H., Parsons J.D., Liao Y., Grillot A.L., Stamos D., Olson E.R., Charifson P.S., Mani N. Dual targeting of GyrB and ParE by a novel aminobenzimidazole class of antibacterial compounds. Antimicrob Agents Chemother. 2007, 51(2): 657-666.
https://doi.org/10.1128/AAC.00596-06
Brycun V.N., Karpov P.A., Emec A.I., Lozinskij M.O., Bljum Ja.B. Protivotuberkuleznye svojstva proizvodnyh imidazola i benzimidazola. Zhurnal org. ta farm. himii. 2011, 9(3, 35): 3-14 [in Russian].
Koch A., Mizrahi V., Warner D.F. The impact of drug resistance on Mycobacterium tuberculosis physiology: what can we learn from rifampicin? Emerging Microbes & Infections. 2014, 3(e17): doi:10.1038/emi.2014.17.
https://doi.org/10.1038/emi.2014.17
Loose M., Mitchison T.J. The bacterial cell division proteins FtsA and FtsZ self-organize into dynamic cytoskeletal patterns. Nature Cell Biology. 2014, 16: 38-46.
Chen Y., Anderson D.E., Rajagopalan M., Erickson H.P. Assembly dynamics of Mycobacterium tuberculosis FtsZ. J Biol Chem. 2007, 282(38): 27736-27743.
https://doi.org/10.1074/jbc.M703788200
White E.L., Ross L.J., Reynolds R.C., Seitz L.E., Moore G.D., Borhani D.W. Slow polymerization of Mycobacterium tuberculosis FtsZ. J Bac te riol. 2000, 182(14): 4028-4034.
https://doi.org/10.1128/JB.182.14.4028-4034.2000
Kapoor S., Panda D. Targeting FtsZ for antibacterial therapy: a promising avenue. Expert Opin Ther Targets. 2009, 13(9): 1037-1051.
https://doi.org/10.1517/14728220903173257
MacDonald L.M., Armson A., Thompson A.R., Reynoldson J.A. Characterisation of benzimidazole binding withrecombinant tubulin from Giardia duodenalis, Encephalitozoon intestinalis, and Cryptosporidium parvum. Mol Biochem Parasitol. 2004, 138(1): 89-96.
https://doi.org/10.1016/j.molbiopara.2004.08.001
Robinson M.W., McFerran N., Trudgett A., Hoey L., Fairweather I. A possible model of benzimidazole binding to beta-tubulin disclosed by invoking an inter-domain movement. J. Mol. Graph. Model. 2004, 23(3): 275-284.
Sambanthamoorthy K., Gokhale A.A., Lao W., Parashar V., Neiditch M.B., Semmelhack M.F., Lee I., Waters C.M. Identification of a novel benzimidazole that inhibits bacterial biofilm formation in a broad-spectrum manner. Antimicrob Agents Chemother. 2011, 55(9): 4369-4378.
https://doi.org/10.1128/AAC.00583-11
Küçükbay H., Durmaz R., Okuyucu N., Günal S., Kazaz C. Synthesis and antibacterial activities of new bis-benzimidazoles. Arzneimittelforschung. 2004, 54(1): 64-68.
Karpov P.A., Demchuyk O.M., Blume Ya.B., Britsun V.M., Volochnyk D.M. Discovery of new anti-TB compounds that target Mycobacterial FtsZ: highthroughput screening and molecular docking. Moscow Conference on Computational Molecular Biology (MCCMB'13). Moscow, Russia July 25-28. 2013: 223-224.
Adams D.W., Errington J. Bacterial cell division: assembly, maintenance and disassembly of the Z ring. Nat. Rev. Microbiol. 2009, 7: 642-653.
Blaauwen T.D.E.N., Buddelmeijer N., Hameete C.O.R.M., Nanninga N. Timing of FtsZ Assembly in Escherichia coli. Journal of bacreriology. 1999, 181: 5167-5175.
Goehring N.W., Beckwith J. Diverse Paths to Midcell: Assembly of the Bacterial Cell Division Machinery. Current Biology. 2005, 15(13): R514-R526.
Hong W., Deng W., Xie J. The Structure, Function, and Regulation of Mycobacterium FtsZ. Cell Biochem Biophys. 2013, 65(2): 97-105.
https://doi.org/10.1007/s12013-012-9415-5
Król E., Scheffers D. FtsZ Polymerization Assays : Simple Protocols and Considerations. Journal of Visualized Experiments. 2013, 81: 1-13.
Pydiura N., Karpov P., Blume Ya. Design of specific cytoskeleton related biological database and data management environment for bioinformatical cytoskeleton investigation and collaboration within virtual Grid-organisation. Proceedings of the International Moscow Conference on Computational Molecular Biology (MCCMB'11). July 21-24, 2011, Moscow, Rossia: 297-298.
Pydiura N., Karpov P., Blume Ya. Hardware environment for CSLabGrid: Reaching maximum efficacy of computations in structural biology and bioinformatics. Second International Conference "Cluster Computing" CC 2013 (Ukraine, Lviv, June 3-5, 2013), Ukraine, Lviv; 06/2013: 191-194.
Pydiura N., Karpov P., Blume Ya. On the Efficiency of CPU and Hybrid CPU-GPU Systems in Computational Biology Tasks. Computer Science and Applications. 2014, 1(1): 48-59.
Karpov P.A., Bryrsun V.M., Rayevsky A.V., Demchuk O.M., Pydiura N.O., Ozheredov S.P., Samofalova D.A., Spivak S.I., Yemets A.I., Kalchenko V.I., Blume Ya.B. Highthroughput screening of new antimitotic compounds based on CSLabGrid Virtual Organization. Sci. Innov. 2015, 11(1): 85-93.
https://doi.org/10.15407/scine11.01.085
Cole S.T., Brosch R., Parkhill J., Garnier T., Churcher C.M., Harris D.E., Gordon S.V., Eiglmeier K., Gas S., Barry C.E. III, Tekaia F., Badcock K., Basham D., Brown D., Chil lingworth T., Connor R., Davies R.M., Devlin K., Barrell B.G. Deciphering the biology of Mycobacterium tuberculosis from the complete genome sequence. Nature. 1998, 393: 537-544.
Fleischmann R.D., Alland D., Eisen J.A., Carpenter L., White O., Peterson J.D., DeBoy R.T., Dodson R.J., Gwinn M.L., Haft D.H., Hickey E.K., Kolonay J.F., Nelson W.C., Umayam L.A., Ermolaeva M.D., Salzberg S.L., Delcher A., Utterback T.R., Fraser C.M. Whole-genome comparison of Mycobacterium tuberculosis clinical and laboratory strains J. Bacteriol. 2002, 184: 5479-5490.
The UniProt Consortium. The Universal Protein Resource (UniProt). Nucl. Acids Res. 2008, 36: 190-195.
Guex N., Peitsch M.C. SWISS-MODEL and the SwissPdbViewer: An environment for comparative protein modeling. Electrophoresis. 1997, 18(15): 2714-2723.
https://doi.org/10.1002/elps.1150181505
Eswar N., Marti-Renom M.A., Webb B., Madhusudhan M.S., Eramian D., Shen M.Y., Pieper U., Sali A. Comparative Protein Structure Modeling With MODELLER. Cur Prot in Bioinform, John Wiley & Sons, Inc. 2006. Sup.15: 5.6.1-5.6.30.
Roy A., Kucukural A., Zhang Y. I-TASSER: a unified platform for automated protein structure and function prediction. Nature Protocols. 2010, 5: 725-738.
Roy A., Yang J., Zhang Y. COFACTOR: An accurate com parative algorithm for structure-based protein function annotation. Nucl. Acids Res. 2012, 40: W471-W477.
Kuntal B.K., Aparoy P., Reddanna P. EasyModeller: A graphical interface to MODELLER. BMC Res Notes. 2010, 3(226).
https://doi.org/10.1186/1756-0500-3-226
Melo F., Feytmans E. Assessing protein structures with a non-local atomic interaction energy. J. Mol. Biol. 1998, 277: 1141-1152.
Laskowski R.A., MacArthur M.W., Moss D.S., Thornton J.M. PROCHECK: a program to check the stereochemical quality of protein structures. J. Appl. Cryst. 1993, 26: 283-291.
Chen V.B., Arendall W.B., Headd J.J., Keedy D.A., Immormino R.M., Kapral G.J., Murray L.W., Richardson J.S., Richardson D.C. MolProbity: all-atom structure validation for macromolecular crystallography. Acta Crystallogr. D. Biol. Crystallogr. 2010, 66(Pt.1): 12-21.
Eisenberg D., Lüthy R., Bowie J.U. VERIFY3D: assessment of protein models with three-dimensional profiles. Methods Enzymol. 1997, 277: 396-404.
Zoete V., Cuendet M.A., Grosdidier A., Michielin O. SwissParam: a fast force field generation tool for small organic molecules. J. Comput. Chem. 2011, 32(11): 2359-2368.
Verdonk M.L., Cole J.C., Hartshorn M.J., Murray C.W., Taylor R.D. Improved protein-ligand docking using GOLD. Proteins. 2003, 52(4): 609-623.
https://doi.org/10.1002/prot.10465
Hartshorn M.J., Verdonk M.L., Chessari G., Brewerton S.C., Mooij W.T., Mortenson P.N., Murray C.W. Diverse, HighQuality Test Set for the Validation of Protein-Ligand Docking Performance. J. Med. Chem. 2007, 50: 726-741.
Huang S.-Y., Zou X. Advances and Challenges in ProteinLigand Docking. Int. J. Mol. Sci. 2010, 11: 3016-3034.
Schneider N., Lange G., Hindle S., Klein R., Rarey M. A consistent description of HYdrogen bond and DEhydration energies in protein-ligand complexes: methods behind the HYDE scoring function. J. Comput. Aided. Mol. Des. 2013, 27(1): 15-29.
Schneider N., Hindle S., Lange G., Klein R., Albrecht J., Briem H., Beyer K., Claußen H., Gastreich M., Lemmen C., Rarey R. Substantial improvements in large-scale redock ing and screening using the novel HYDE scoring function. J. Comput. Aided. Mol. Des. 2012b. 26: 701-723.
Hess B., Kutzner C., van der Spoel D., Lindahl E.GROMACS 4: algorithms for highly efficient, loadbalanced, and scalable molecular simulation. J. Chem. Theory Comput. 2008, 4(3): 435-447.
https://doi.org/10.1021/ct700301q
Pronk S., Páll S., Schulz R., Larsson P., Bjelkmar P., Apostolov R., Shirts M.R., Smith J.C., Kasson P.M., van der Spoel D., Hess B., Lindahl E. GROMACS 4.5: a high-throughput and highly parallel open source molecular simulation toolkit. Bioinformatics. 2013, 29(7):845-854.
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btt055
Vanommeslaeghe K., Hatcher E., Acharya C., Kundu S., Zhong S., Shim J., Darian E., Guvench O., Lopes P., Vorobyov I., Mackerell A.D.Jr. CHARMM general force field: A force field for drug-like molecules compatible with the CHARMM all-atom additive biological force fields. J. Comput. Chem. 2009, 31(4): 671-690.
Essmann U., Perera L., Berkowitz M.L., Darden T., Lee H, Pedersen L.G. A smooth particle-mesh Ewald potential. J. Chem. Phys. 1995, 103(19): 8577-8592.
Hess B., Bekker H., Berendsen H.J.C., Fraaije J.G.E.M. LINCS: a linear constraint solver for molecular simulations. J. Comput. Phys. 1997, 18: 1463-1472.
Almlöf M., Brandsdal B.O., Aqvist J. Binding affinity prediction with different force fields: examination of the linear interaction energy method. J. Comput. Chem. 2004, 25(10): 1242-1254.
Stacklies W., Seifert C., Graeter F. Implementation of force distribution analysis for molecular dynamics simulations. BMC Bioinformatics. 2011, 12(101): 1-5.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Положення про авторські права Автори, які публікуються у журналі «Наука та інновації», погоджуються на такі умови: Автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації. Автори можуть вступати в окремі, додаткові договірні угоди для не ексклюзивного розповсюдження надрукованої у журналі «Наука та інновації» версії своєї роботи (статті) (наприклад, розмістити її в інституційному сховищі або опублікувати в своїй книзі), із підтвердженням її первинної публікації у журналі «Наука та інновації». Авторам дозволено розміщувати свою роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їх веб-сайті).

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.