CoMFA, CoMSIA, HQSAR ja Molekylaarinen Telakointianalyysi Iononipohjaisista Kalkonijohdannaisista Antiprotaattisyövän aktiivisuutena | Jiotower

tulokset ja keskustelu

β-jononipohjaiset chalconit 1-15, α-jononipohjaiset chalconit 16-22 ja 4-hydroksi-β-jononipohjaiset chalconit 23-43 osoittivat huomattavaa sytotoksisuutta lncap-solulinjassa, koska antiprotaattinen aktiivisuus (taulukko 1). Yhdiste 25 oli voimakkain; 5, 11, 34, 39 ja 40 olivat kohtalaisia ja 9, 17, 21 ja 30 vähiten aktiivisia jononipohjaisia kalkoniyhdisteitä verrattuna lähtöanalogi 25: een, joilla on meta-asemassa elektroneja vetäytyvä ryhmä. Siirryttäessä-CF3: sta meta-asemasta para –asemaan (6, 18 ja 26) tai eliminoituessa –CF3: sta-NO2: lla(11, 21 ja 40), – F: llä (9 ja 30), elektroneja luovuttava ryhmä-CH3(14, 22 ja 38) on merkittävästi heikentänyt sytotoksisuutta eturauhassyöpäsoluissa yhdisteeseen 25 verrattuna.

3D-QSAR-mallit johdettiin käyttämällä jononipohjaisten kalkonien johdannaisten sarjaa, jolla oli antiprotaattisyöpäaktiivisuutta. CoMFA-ja CoMSIA-mallit kehitettiin käyttäen yhteistä pohjarakenteisiin perustuvaa linjausjärjestelmää. 3D-QSAR-analyysien aikana valitsimme 10 yhdistettä mallin validoinnin testauskokonaisuudeksi (1, 12, 13, 15, 16, 20, 27, 33, 39 ja 43) ja koulutukseen jääminen valittiin monimuotoisuusmenetelmällä siten, että aineistoon lisättiin rakenteellinen monimuotoisuus ja laaja biologinen aktiivisuus. Koulutuksessa ja testisarjassa käytettyjen yhdisteiden rakenteet esitetään taulukossa 1.

YHDENMUKAISTAMISMENETELMIÄ koskevien PLS-tilastoanalyysien tulokset on koottu taulukossa 2. CoMFA: n tilastollinen malli, jossa käytettiin steerisiä ja elektrostaattisia kontribuutiokenttiä, oli 30,1% ja 69,9%, antoi ristiin validoidun korrelaatiokertoimen (q2) 0,527, ristiin validoimattoman korrelaatiokertoimen (R2) 0,636, F-arvon 34,902, alhaisen keskivirhearvion (SEE) 0,236 komponenttien 2 optimimäärän ja Pred r2: n 0,621. Estäjien ennustettu aktiivisuus sekä kokeelliset vaikutukset ja jäännösarvot on lueteltu taulukossa 3. Koulutus-ja testisarjojen todellisten pIC50-arvojen ja ennustettujen pIC50-arvojen Scatter-käyrä esitetään kuvassa. 2a. Comfa-mallin ennustamat toiminnot ovat yhtäpitäviä kokeellisten tietojen kanssa. PLS-analyysi ja ennustetut toimet viittaavat siihen, että luotettava CoMFA-malli kehitettiin.

taulukko 3

COMFA -, COMSIA-ja HQSAR-SUHDEMALLIN ennustettu ja jäännösarvo

CoMSIA-analyysissä laskettiin steeristen ja sähköstaattisten kenttien lisäksi hydrofobiset, vetysidoksen luovuttaja-ja vetysidoksen vastaanottajakentät. Optimaalisen tuloksen saavuttamiseksi käytettiin eri alojen yhdistelmää. Käyttäen koulutussarjan yhdisteitä ja steeristen, sähköstaattisten ja vetysidoksen hyväksymiskenttien yhdistelmää; malli, jossa ristivalidoitu korrelaatiokerroin (q2) on 0,550, ristivalidoimaton korrelaatiokerroin (R2) on 0,671, F-arvo 26,581, Alhainen keskivirhearvio (katso) on 0.Saatiin 257, jonka optimoitu komponentti oli 2 ja Pred r2 0,563. Steeristen, sähköstaattisten hydrofobisten, vetysidoksen luovuttajien ja vetysidoksen vastaanottajien kenttien kenttäosuudet olivat vastaavasti 0,036, 0,437, 0,090, 0,296 ja 0,141.

tilastolliset parametrit on esitetty taulukossa 2. Estäjien ja niiden jäämien ennustetut ja kokeelliset toimet on lueteltu taulukossa 3, ja koulutus-ja testisarjojen todellisten pIC50-arvojen ja ennustettujen pIC50-arvojen scatter-käyrä esitetään kuvassa. 2 B. Ennustetut toimet ovat kokeellisten tietojen mukaisia, mikä osoittaa, että luotettava CoMSIA-malli on kehitetty.

3D-kerroinkäyräkartat luotiin 3D-QSAR-mallien tulosten visualisoimiseksi. CoMFA-ja CoMSIA-tulokset tulkittiin graafisesti KENTTÄOSUUSKARTOILLA käyttäen STDEV * COEFF-kenttätyyppiä. Comfan (steerinen ja sähköstaattinen) ja Comsian (steerinen, sähköstaattinen, hydrofobinen, vetysidoksen luovuttaja-ja hyväksymiskentät) ääriviivat on esitetty viikunoissa. viikunoita.33 ja 4,4. Yhdiste 25 merkittiin ja näkyi kartassa apuna visualisoinnissa.

ääriviivat kartat CoMFA malli.

Ääriviivakartat yhdisteestä 25 CoMFA-mallille a) steerinen ja B) sähköstaattinen.

Ääriviivakarttoja CoMSIA-malliin.

yhdisteen 25 Ääriviivakartat CoMSIA-mallille a) steerinen, B) sähköstaattinen, c) hydrofobinen, d) vedyn luovuttaja ja e) vetytunnistimen ääriviivakartat yhdisteelle 25.

kuvassa. 3a, comfa-mallin steerisen kentän ääriviivakartta, suuri vihreä ääriviiva-monitahokas, joka sijaitsee hydroksiryhmän ympärillä, viittasi siihen, että sopivan kookkailla ryhmillä oli suotuisia steerisiä vuorovaikutuksia. Tämä voi olla syy, miksi yhdisteet-CF3-substituentin kanssa(5, 7, 25, 28, 32 ja 34) R3-alueella oli voimakas antiprotaattisyöpäaktiivisuus kuin molekyyleillä, joilla oli tai ei ollut substituenttia tässä nimenomaisessa kohdassa R3. Kaksi keltaista värimuotoa osoitti, että kookkaat ryhmät olivat steerisesti epäedullisia tässä suunnassa, koska steeriset törmäykset saattoivat tapahtua. Pieni vihreä ääriviiva renkaan vieressä sopi valon aktiivisuuden lisääntymiseen.

CoMFA-mallin sähköstaattinen ääriviivakartta näkyy selvästi viikunasta. 3 B. Siniset ääriviivat viittaavat siihen, että elektropositiiviset substituentit lisäisivät ar-antagonistien aktiivisuutta proteiinin kanssa, kun taas punainen väri osoittaa, että niiden pitäisi olla elektronirikkaiden ryhmien vähentyneet. Koska punaiset ääriviivat löydettiin lähellä hydroksi ryhmä yhdisteen 25, joka on elektronirikas toiminnallisuus ja siten näytteille korkea AR antprostate syövän toimintaa.

CoMSIA-mallin steeriset ja sähköstaattiset ääriviivat muistuttivat CoMFA-mallin ääriviivat kuviota. 4. Steerisessä kentässä oli kuitenkin vihreä väri ja sinistä väriä suositaan, kun taas keltaista ja punaista väriä suositaan funktionaalisen ryhmän lähellä. Keltainen väri fenyylirenkaan alapuolella osoittaa vaatimuksen vähemmän kookkaista substituenteista, kun taas syklisen renkaan lähellä vihreä väri suosii kookkaita substituentteja (kuva. 4 A). Sähköstaattinen sininen väri lähellä fenyylirengas osoittaa, että elektronin luovuttavan ryhmän tarvitaan tässä asennossa. Tämä ääriviivakartta oli samanlainen CoMFA-mallin kanssa. Mitä tulee sähköstaattiseen kenttään, tärkeimmät siniset ja punaiset monitahokkaat olivat samanlaisia kuin CoMFA-mallissa (kuva. 4b).

hydrofobisessa vuorovaikutuksessa keltainen väri osoittaa, että fenyylirengas on aktiivinen ja edistää lipofiilisyyttä, kun taas valkoinen väri lähellä tyydyttymätöntä syklistä rengasta heikentää lipofiilisyyttä (kuva. 4c). Vetysidoksen luovuttajien vuorovaikutusanalyysissä syaani ja violetti väri osoittavat luonnon suosivan ja epäsuosiota suhteessa biologiseen aktiivisuuteen tyydyttymättömän syklisen renkaan lähellä (kuva. 4d). Vetysidoksen acceptor-interaktiotutkimuksessa punainen väri disfavoured tyydyttymättömällä renkaalla kiinnittynyt acceptor-ryhmä ja edistää vähemmän biologista aktiivisuutta, kun taas magentan väri tyydyttymättömän syklisen renkaan lähellä suosii biologista aktiivisuutta fig. 4 e.

HQSAR-analyysit suoritettiin seulomalla 12 hologrammin pituusarvojen oletussarjaa 53-401 astiasta, käyttäen aluksi fragmenttien koon oletusarvoa (4-7) eri fragmenttien kohdalla: A/B/C, A/B/H, A/B/Ch, A/B/DA, A/B/C/H, A/B/C/Ch, A/B/C/DA, A/B/H/Ch, A/B/H/Ch, A/B/H/DA, A/B/H/Ch, A/B/H/DA, A/B/H/Ch, A/B/H/DA, A/B/H/Ch, A/B / H / DA, A / B / H / Ch, A / B / H / DA, A / B / H / Ch, A / B / H / DA, A / B / H / DA, A / B / H / Ch, A / B / H / DA, A / B / H Ch / da, a / b / c / h / da, a / b / c / h / da, a / b / c / h / da Ja a / c / h / Ch / da. Fragmenttien määrä harjoitussarjan inhibiittoreista liittyi kokeelliseen biologiseen aktiivisuuteen käyttäen PLS-analyysia. Paras tilastollinen parametri saatiin pls-analyyseistä A / B / C. Fragmenttien koon vaikutus on hqsar-mallien sukupolvessa perustavanlaatuisen tärkeä, sillä tämä parametri Ohjaa hologrammin sormenjälkeen koodattavien sirpaleiden vähimmäis-ja enimmäispituuksia.

hqsar-tilastollinen malli, joka on luotu käyttämällä oletuskappalekokoa (4-7) ja fragmenttikokoa (A/B/C), antoi ristivalidoidun korrelaatiokertoimen (q2) 0,670, ristivalidoimattoman korrelaatiokertoimen (r2) 0,746, alhaisen keskivirhearvion (katso) 0,203 optimoidun komponentin ollessa 4 ja Pred r2: n 0,732 (Taulukko 4). Näin saatu hqsar-malli oli luotettava. Hqsar-malliin perustuvat ennustavat ja jäljellä olevat pIC50-arvot on lueteltu taulukossa 3. Koulutus-ja testisarjojen todelliset pIC50-arvot ja ennustetut pIC50-arvot esitetään kuviossa. 5.

HQSAR: n Korrelaatiokäyrä.

Hqsar-mallin kokeellisen ja ennustetun aktiivisuuden välinen korrelaatio. ♦ – Koulutussarja, ▪ – koesarja.

taulukko 4

hologrammin kvantitatiivisen rakenteen AKTIIVISUUSSUHDEANALYYSIEN tulokset keskeisistä tilastollisista parametreista käyttäen FRAGMENTTIKOKO-oletusta

HQSAR antaa graafisesti tietoa atomien tai fragmenttien vaikutuksesta toimintaan erivärisinä. Vihreässä päässä olevat värit (keltainen, vihreä-sininen ja vihreä) heijastavat myönteistä vaikutusta, punaisessa päässä olevat värit (punainen, punaoranssi ja oranssi) heijastavatkin negatiivista vaikutusta ja neutraalit värit väritetään valkoisella. Aineiston aktiivisimmat molekyylifragmentit yhdisteestä 25, voimakkain antiprotaattinen syöpäyhdiste, on esitetty fig: ssä. 6. Kontribuutiokarttojen mukaan tyydyttymätöntä rengasta vastaavat molekyylikappaleet liittyvät vahvasti biologiseen affiniteettiin kohdissa C1, C2 ja C6 (väriltään vihreä ja keltainen).

hqsar ääriviivat kartta yhdiste 25.

biologista aktiivisuutta negatiivisesti edistäviin alueisiin kuuluu fenyylirenkaaseen R3 kiinnittynyt metyyliryhmä, ja havaittiin myös, että elektroneja lahjoittavat ryhmät vähentävät aktiivisuutta ja että ne voitaisiin korvata elektroneja vetäytyvillä substituenteilla, joilla on erilaisia rakenteellisia ja fysikaalis-kemiallisia ominaisuuksia, tavoitteena lisätä tässä työssä tutkittavien yhdisteiden affiniteettia ja voimakkuutta.

CoMFA-ja CoMSIA-mallien ennustuskyky vahvistettiin ulkoisella 14 yhdisteen testisarjalla. Testiyhdisteiden ennustetut pIC50-arvot ovat sopusoinnussa kokeellisten tietojen kanssa hyväksyttävällä virhealueella. R2 pred-arvoiksi laskettiin CoMFA-ja CoMSIA-mallien osalta 0,621 ja 0,563. Saatujen mallien ennustekyvyn vahvistamiseen käytettiin 10 yhdistettä, jotka jätettiin 3D-QSAR-mallien rakentamisen ulkopuolelle. Comfa-ja CoMSIA-mallien korrelaatiokerroin r2 (R2 pred) oli 0,621 ja 0,563, mikä osoittaa hyvää ennustamiskykyä. Comfa-ja CoMSIA-mallien ennustekyvyn arvioimiseksi tehtiin ulkoinen validointi Tropshan validointimenetelmillä. Validointi tehtiin käyttäen 10 testiyhdistettä, jotka eivät sisälly mallin kehittämiseen. CoMFA-ja CoMSIA-mallit täyttivät seuraavat ehdot (I) q2=0, 53>0, 50; (ii) r2=0, 64>0, 60 ja (I) q2=0, 55>0, 50; (ii) r2=0, 67>0, 60.

parhaan CoMFA (se) -, CoMSIA (SEHDA) – ja HQSAR-mallin (A/B/C) koulutus-ja testisarjan havaituista ja ennustetuista toiminnoista saatu jäännösarvo. Liitetyn hqsar-mallin ulkoinen ennakointikyky oli hyvä verrattuna comfa-malliin ja ulkoisen testisarjan CoMSIA-malleihin. Nämä tilastolliset tulokset testijoukon molekyyleille antavat tehokkaan varmennuksen siitä, että CoMFA -, CoMSIA-ja HQSAR-mallit pystyvät ennustamaan hyvin rakenteellisesti vaihtelevan aineiston eturauhasen vastaisen aktiivisuuden. Validointitulokset osoittavat, että johdettuja 3D-QSAR-malleja voitaisiin käyttää inhibitoristen aktiviteettien ennustamiseen ja ionipohjaisten malconien suunnittelemiseen lncap-solulinjassa antiprotaattisena aktiivisuutena.

Dockingia käytettiin näiden jononipohjaisten kalkonijohdannaisten ja androgeenireseptoriproteiinin inhibiittorin 5-α dihydrotestosteronin (protomoli) välisen sitoutumistilan tutkimiseen aiemmin tuotettujen QSAR-mallien stabiilisuuden tutkimiseksi.

valitsimme telakointikokeessa voimakkaimman yhdisteen 25 suorittamaan syvemmän telakointianalyysin. Voimakkaimman yhdisteen 25 the –CF3: n parhaan docking-konformaation mukaan R3: ssa perustettiin keskeinen vuorovaikutus THR 877: n kanssa, fluoriatomi toimi vetysidosten hyväksyjänä ja muodosti H –sidoksia THR 877: n-h-atomin kanssa. Thr 877-aminohappoa tarvittiin androgeenireseptorin kasvuun. Vaadittu thr 877 –aminohappojen inhibitio saavutettiin jononipohjaisten kalkonien johdannaisten-NH2-funktionaalisella ryhmällä. –OH-ryhmä vaikutti liian sekaantuneelta sekä vetysidoksen hyväksyjän että vetysidoksen luovuttajan vuorovaikutukseen. -OH: n oksi muodosti vedyn luovuttajavuorovaikutuksen ARG 752: n NH2: n kanssa; -h: n atomin OH loi vetysidoksen luovuttajavuorovaikutuksen GLN 711-aminohapon oxyn kanssa ja dock-pistemäärän todettiin olevan -3,183 kcal/mol (kuva. 7 a).

yhdiste 25 sitoutuu reseptoriin.

yhdisteen 25 (a) sitovat konformaatiot androgeenireseptorin inhibiittorisitoutumiskohdassa (PDB-koodi 1t65), (B) enemmän tietoa molcad-lipofiilisen potentiaalin sitomisesta, (c) sähköstaattinen potentiaali ja (d) ontelon syvyys.

sidoksen sekundaarirakenneelementin visualisoimiseksi molcad levitettiin inhibiittoripaikalla. Aktiivisimmassa yhdisteessä 25 aromaattinen rengas esiintyy lievässä sähköstaattisessa potentiaalissa, erittäin lipofiilisellä alueella ja syvemmässä ontelossa. R3-osa suspendoituu lievälle sähköstaattiselle potentiaalialueelle, lievälle lipofiiliselle alueelle ja ontelon syvyyden yläalueelle. Inhibiittorin 5-α dihydrotestosteronin (DHT) sitoutumiskohdan MOLCAD-pinta luotiin protomolina ja sähköstaattisella potentiaalilla (EP) näytettynä karttana CoMFA-sähköstaattisen ääriviivakartteen tutkimiseksi ja validoimiseksi.

myös DHT: n MOLKADIPINTA luotiin ja esitettiin lipofiilisellä potentiaalilla (LP), jolla tutkittiin CoMSIA hydrofobista ääriviivakarttaa (kuva. 7b). Ramppi LP näyttää punainen (lipofiilinen alue) sininen (hydrofiilinen alue) väri tutkia CoMSIA ääriviivat kartta. R3-sivuketju ja alifaattinen ketju olivat vihreässä ja R3-aromaattisessa fenyylirenkaassa punaisella alueella, mikä viittasi siihen, että vastaavasti hieman hydrofobiset ja enemmän hydrofobiset ryhmät lisäisivät tehoa.

EP: n contour-kartan sitova affiniteetti vahvisti ja validoi CoMFA-mallin fig. 7C. yhdisteen 25 telakointi DHT-kohtaan; punainen väri näyttää elektroneja vetäytyvän alueen ja violetti väri näyttää elektroneja lahjoittavan alueen. Havainnot otettu fig. 7 merkittävästi liittyvät ne CoMFA sähköstaattinen ääriviivat kartta. Yksityiskohtaisesti R3-alue oli sinisellä alueella, mikä viittasi siihen, että elektroneja vetäytyvä substituentti olisi suotuisa; R4, R5-asema oli punaisella alueella, mikä osoitti, että elektroneja lahjoittavat ryhmät voivat lisätä tehoa.

onkalon syvyyden väriramppi vaihtelee oranssista (suurin onkalon syvyys) siniseen (alin onkalon syvyys). R3 (- CF3) – sivuketju oli ruskeassa värissä, mikä suositteli, että osa syvemmän ontelon alueen ryhmistä lisäisi tehoa; tyydyttymättömän renkaan fenyyli, – C=O ja C1 oli väriltään sininen, joka osoitti yläontelon alueen (kuva. 7d).

CoMFA -, CoMSIA -, HQSAR-ja docking-vuorovaikutusanalyyseistä saatu tärkeä avainlöydös saa meidät ehdottamaan uusia antiprotaattisia syöpäyhdisteitä. Molekyylimallinnusanalyysi antoi riittävästi tietoa rakenteellisista vaatimuksista, jotka koskevat tehostettua antiprotaattitoimintaa. CoMFA -, CoMSIA-ja HQSAR contours-kontribuutiokartat opastavat meitä optimoimaan esteettömän telineen. Lisäksi docking arvioi aktiivisimman yhdisteen sitoutumisaffiniteettia. Yksityiskohtaiseen molekyylimallinnussuositukseen perustuen vähemmän tilaa vieviä, elektronien vetäytymistä, elektronien luovuttamista, vetysidoksen luovuttajaa ja vastaanottoryhmiä R2-asemassa parantavat aktiivisuutta; tilaa vieviä, elektroneja vetäytyviä ja hydrofobisia substituentteja suositaan R3: ssa; ja pieniä, vähemmän tilaa vieviä substituentteja R4: ssä, R5: ssä ja R6: ssa avustava teho CoMFA: n ja Comsian kautta. Lisäksi HQSAR: n mukaan tyydyttymättömillä ja niihin liittyvillä alifaattisilla sivuketjuilla oli positiivinen vaikutus. Ryhmä-CF3 ja-OH olivat välttämättömiä sitoutumisessa inhibiittorikohdan onteloon (protomol). Tässä tutkimuksessa tarkasteltu rakenne-aktiivisuussuhde on esitetty fig: ssä. 8. Tämän ehdotuksen pohjalta suunnittelimme sarjan uusia antiprotaattisia molekyylejä. Nämä suunnitellut molekyylit kohdistettiin tietokantaan align – tietokantamoduulilla, ja niiden pIC50-arvot ennustettiin aiemmin vahvistetuilla CoMFA -, CoMSIA -, HQSAR-malleilla ja telakointipisteillä.

QSAR: n ja telakoinnin paljastama rakenne-aktiivisuussuhde.

EW: Electron recalling; ED: Electron donating.

ennusteiden mukaan kaksitoista rakennetta äskettäin suunniteltuja johdannaisia, ennustettu pIC50 arvot niiden ja dock pisteet on esitetty taulukossa 5, Useimmat suunnitellut johdannaiset osoittivat parempia potensseja, mutta yhdisteet S6 ja S9, jotka olivat aktiivisimpia johdannaisia tietokannassa ja verifioitu verrattuna yhdisteeseen 25. Nämä tulokset vahvistavat rakenne-aktiivisuus suhde saatu QSAR ja telakointi tutkimukset, ajattelimme, että suunniteltu molekyylit todistivat meille antaa antiprotaattinen syöpä ja edelleen johtaa tulevaan tutkimukseen.

taulukko 5

ennustetut PIC50-arvot ja uusien ANTIPROTAATTIJOHDANNAISTEN TELAKOINTIPISTEET

tässä tutkimuksessa QSAR-analyysiä ja telakointia on sovellettu jononipohjaisten kalkonien johdannaisten joukkoon. Tuotetut mallit ovat vahvistuneet tilastollisesti täsmällisiksi korkeammilla q2: lla ja r2: lla. Molekyylimallinnusmenetelmiä tehtiin niiden rakenneominaisuuksien ymmärtämiseksi, jotka ovat vastuussa ligandien affiniteetista AR: lle. Tilaa vievät, negatiivisesti varautuneet substituentit ja H-sidoksen vastaanottimet R2 -, R3 -, R4 -, R5-ja R6-asennossa lisäisivät aktiivisuutta; substituutio fenyyli-asennossa on erittäin tärkeä toiminnan parantamiseksi. Hydrofobinen substituentti linkkerin asennossa lisäisi aktiivisuutta. AR-antagonistin sytotoksisuuteen tarvitaan ionipohjaisten chalcone-johdannaisten molemmilla puolilla olevia syliinirenkaita. Tässä fenyylirenkaan hydrofobisella ominaisuudella on keskeinen rooli eturauhassyövän vastaisessa toiminnassa. Nämä tulokset antoivat tärkeitä vihjeitä, joita käytettiin suunnittelemaan kaksitoista romaania eturauhassyövän yhdisteitä, joilla on korkea ennustettu aktiivisuus.