CoMFA, CoMSIA, HQSAR és molekuláris Dokkoló analízis Ionon-alapú Chalcone származékok, mint Antiprosztata rák aktivitás | Jiotower

eredmények és megbeszélések

az 1-15-ös, a 16-22-es, a 4-hidroxi-6-43-AS, az Ionon-alapú chalcones jelentős citotoxicitást mutatott az LNCaP-sejtvonalban, mivel antiprosztata aktivitás (1.táblázat). A 25. vegyület volt a legerősebb; Az 5, 11, 34, 39 és 40 mérsékelt, a 9, 17, 21 és 30 pedig a legkevésbé aktív ionon-alapú kalkonvegyületek voltak a 25-ös szülő analóghoz képest, amelyek meta-helyzetben elektron-visszavonó csoporttal rendelkeznek. A-CF3 meta pozícióból para pozícióba (6, 18 és 26) történő elmozdulása vagy a-CF3 –NO2(11, 21 és 40), –F (9 és 30) eliminációja esetén a-CH3(14, 22 és 38) elektronadományozó csoport jelentősen gyengítette a citotoxicitást a prosztatarákos sejtekben a 25-ös vegyülethez képest.

az antiprosztata rákos aktivitással rendelkező ionon alapú kalkonok származékainak sorozatával 3D-QSAR modelleket származtattunk. A CoMFA és a CoMSIA modelleket közös alépítmény alapú igazítási sémával fejlesztették ki. A 3D-QSAR elemzések során 10 vegyületet választottunk ki a modell validálásának tesztkészleteként (1, 12, 13, 15, 16, 20, 27, 33, 39 és 43) és a képzési készletben maradókat a sokféleség módszerével választották ki oly módon, hogy az adatkészletben hozzáadták a strukturális sokféleséget és a biológiai aktivitás széles skáláját. A képzésben és a tesztkészletben használt vegyületek szerkezete az 1. táblázatban látható.

az összehangolási megközelítésekre vonatkozó PLS statisztikai elemzések eredményeit a 2.táblázat foglalja össze. A Szterikus és elektrosztatikus hozzájárulási mezőket alkalmazó CoMFA statisztikai modell 30,1%, illetve 69,9% volt, a keresztvalidált korrelációs együtthatót (q2) 0,527, a nem keresztvalidált korrelációs együtthatót (r2) 0,636, az F értéket 34,902, az alacsony standard hibabecslést (lásd) 0,236, optimális számú komponenssel 2 és Pred r2 0,621 volt. Az inhibitorok várható aktivitását a kísérleti aktivitással és a maradványértékekkel együtt a 3.táblázat sorolja fel. Az edzés-és tesztkészletek tényleges pIC50 és előre jelzett pIC50 értékeinek szórási diagramja az ábrán látható. 2a. a CoMFA modell által előre jelzett tevékenységek összhangban vannak a kísérleti adatokkal. A PLS elemzése és az előrejelzett tevékenységek arra utalnak, hogy megbízható CoMFA modellt fejlesztettek ki.

táblázat 3

COMFA, COMSIA és HQSAR kapcsolati modell várható és maradványértéke

a CoMSIA analízis során a hidrofób, hidrogénkötésű donor és hidrogénkötésű akceptor mezőket a szterikus és elektrosztatikus mezők mellett számítottuk ki. Az optimális eredmény elérése érdekében különböző területek kombinációját alkalmazták. Az edzőkészlet vegyületeinek és a szterikus, elektrosztatikus és hidrogénkötésű akceptor mezők kombinációjának felhasználásával; olyan modell, amelynek keresztvalidált korrelációs együtthatója (q2) 0,550, nem keresztvalidált korrelációs együtthatója (r2) 0,671, F értéke 26,581, alacsony standard hibabecslés (lásd) 0.A 257-et 2-es optimalizált komponenssel, a Pred r2-t pedig 0,563-mal kaptuk. A szterikus, elektrosztatikus hidrofób, hidrogénkötéses donor és hidrogénkötéses akceptor mezők mezőbeli hozzájárulása 0,036, 0,437, 0,090, 0,296 és 0,141 volt.

a statisztikai paramétereket a 2.táblázat foglalja össze. Az inhibitorokra és azok maradékanyagaira vonatkozó előrejelzett és kísérleti tevékenységeket a 3.táblázat sorolja fel, és a betanítási és tesztkészletek tényleges pIC50 és becsült pIC50 értékeinek szórási diagramja az ábrán látható. 2b. Az előrejelzett tevékenységek összhangban vannak a kísérleti adatokkal, jelezve, hogy megbízható CoMSIA modellt fejlesztettek ki.

3D koefficiens kontúrtérképeket készítettek a 3D-QSAR modellek eredményeinek megjelenítésére. A CoMFA és a CoMSIA eredményeket grafikusan értelmezték a field contribution térképek az STDEV * COEFF mezőtípus használatával. A CoMFA (szterikus és elektrosztatikus) és a CoMSIA (szterikus, elektrosztatikus, hidrofób, hidrogénkötésű donor és akceptor mezők) kontúrtérképei az ábrákon láthatók. füge.33,illetve 4, 4. A 25-ös vegyületet felcímkéztük és megjelenítettük a térképen a vizualizáció segítségével.

Contour térképek CoMFA modell.

a 25.vegyület Kontúrtérképei a CoMFA (a) szterikus és (b) elektrosztatikus modellhez.

Contour térképek CoMSIA modell.

a 25.vegyület Kontúrtérképei a comsia modellhez (a) szterikus, (b) elektrosztatikus, (c) hidrofób, (d) hidrogén donor és (e) hidrogén akceptor kontúrtérképek a 25. vegyülethez.

ábra. 3a, a CoMFA modell szterikus mezőjének kontúrtérképe, a hidroxicsoport körül elhelyezkedő nagy zöld kontúr poliéder azt sugallta, hogy a megfelelően terjedelmes csoportok kedvező szterikus kölcsönhatásokkal rendelkeznek. Ez lehet az oka annak, hogy a –CF3 szubsztituenssel rendelkező vegyületek (5, 7, 25, 28, 32 és 34) az R3 régióban erős antiprosztata rák aktivitást mutatott, mint a szubsztituenssel vagy anélkül rendelkező molekulák ebben az adott helyzetben R3. Két sárga színkontúr azt jelezte, hogy a terjedelmes csoportok ebben az irányban kedvezőtlenek voltak, mivel szterikus összecsapás léphet fel. A gyűrű melletti kis zöld kontúr összhangban volt az aktivitás fénynövekedésével.

a CoMFA modell elektrosztatikus kontúrtérképe jól látható az ábrán. 3b. A kék kontúrok azt jelzik, hogy az elektropozitív szubsztituensek növelnék az AR antagonista aktivitását fehérjével, míg a piros szín azt jelzi, hogy az elektronban gazdag csoportoknak kell lenniük csökkent. Mivel a vörös kontúrokat a 25 vegyület hidroxicsoportja közelében találták, amely elektronokban gazdag funkcionalitás, így magas AR antprosztata rákaktivitást mutat.

a comsia modell szterikus és elektrosztatikus kontúrjai hasonlóak voltak a CoMFA kontúrokhoz. 4. A szterikus mezőben azonban zöld szín volt, a kék színt részesítették előnyben, míg a sárga és a piros színt a funkcionális csoport közelében nem kedvelik. A fenilgyűrű alatti sárga szín a kevésbé terjedelmes szubsztituensek igényét mutatja, míg a ciklikus gyűrű közelében a zöld szín előnyös a terjedelmes szubsztituensek esetében (ábra. 4a). A fenilgyűrű közelében lévő elektrosztatikus kék szín azt mutatja, hogy ebben a helyzetben elektron adományozó csoportra van szükség. Ez a kontúrtérkép hasonló volt a CoMFA modellhez. Ami az elektrosztatikus mezőt illeti, a fő kék és piros poliéderek hasonlóak voltak a CoMFA modellhez (ábra. 4b).

a hidrofób kölcsönhatásban a sárga szín azt mutatja, hogy a fenilgyűrű aktív és hozzájárul a lipofilitáshoz, míg a fehér színű, telítetlen ciklikus gyűrű nem kedvez a lipofilitásnak (ábra. 4c). A hidrogénkötéses donor interakciós analízisben a cián és a lila szín a telítetlen ciklikus gyűrű közelében lévő biológiai aktivitás tekintetében a természet előnyben részesítését és kedvezőtlenségét mutatja (ábra. 4d). A hidrogénkötés-akceptor interakciós vizsgálatban a vörös szín kedvezőtlenné tette a telítetlen gyűrűvel összekapcsolt akceptorcsoportot, és kevésbé járult hozzá a biológiai aktivitáshoz,míg a telítetlen ciklikus gyűrű közelében lévő bíbor szín a biológiai aktivitást részesíti előnyben. 4e.

a HQSAR elemzéseket a 12 alapértelmezett hologramhossz-sorozat szűrésével hajtottuk végre 53-401 tartály között, kezdetben az alapértelmezett fragmens méretét (4-7) használva különböző különálló fragmentumokon, mint A/B/C, A/B/H, A/B/CH, A/B/DA, A/B/C/CH, A/B/C/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 / Ch, A / B / H / DA Ch / da, a / b / c / h / da, a / b / c / h / da, a / b / c / h / da és a / c / h / Ch / da. A képzési készlet inhibitoraiból származó fragmentumszám mintái PLS analízissel kapcsolódtak a kísérleti biológiai aktivitáshoz. A legjobb statisztikai paramétert az A/B/C-vel végzett PLS-elemzésekből nyertük. A töredékek méretének hatása alapvető fontosságú a HQSAR modellek létrehozásakor, mivel ez a paraméter szabályozza a hologram ujjlenyomatába kódolandó töredékek minimális és maximális hosszát.

az alapértelmezett fragmentummérettel (4-7) létrehozott hqsar statisztikai modell különálló fragmentummal (a/B/C) keresztvalidált korrelációs együtthatót (q2) 0,670, a nem keresztvalidált korrelációs együtthatót (r2) 0,746, az alacsony standard hibabecslést (lásd) 0,203, optimalizált komponenssel 4, Pred R2 pedig 0,732 kapott (4.táblázat). Így az itt kapott HQSAR modell megbízható volt. A hqsar modellen alapuló adatok prediktív és maradék pIC50 értékeit a 3. táblázat tartalmazza. Az edzés-és tesztkészletek tényleges pIC50 és előre jelzett pIC50 értékeinek szórási diagramja az ábrán látható. 5.

a HQSAR korrelációs diagramja.

korreláció a hqsar modell kísérleti és előrejelzett aktivitása között. ♦- Képzés készlet, ▪- teszt készlet.

táblázat 4

a legfontosabb statisztikai paraméterek hologramos kvantitatív szerkezeti aktivitási KAPCSOLATELEMZÉSÉNEK eredményei a fragmentum-méret alapértelmezett alkalmazásával

a HQSAR grafikusan információt nyújt a tevékenységekhez való atomi vagy fragmentum hozzájárulásról, mint különböző színekről. A zöld végén lévő színek (sárga, zöld-kék és zöld) a pozitív hozzájárulást tükrözik, a spektrum piros végén lévő színek (piros, piros-narancs és narancs) a negatív hozzájárulást tükrözik, a semleges hozzájárulások pedig fehér színűek. A vegyület legaktívabb molekuláris fragmensei 25, az adatkészlet leghatásosabb antiprosztata rákvegyülete az ábrán látható. 6. A hozzájárulási térképek szerint a telítetlen gyűrűnek megfelelő molekuláris fragmensek erősen kapcsolódnak a C1, C2 és C6 biológiai affinitásához (zöld és sárga szín).

HQSAR kontúr térkép vegyület 25.

a biológiai aktivitáshoz negatívan hozzájáruló régiók közé tartozik az R3-nál a fenilgyűrűhöz kapcsolódó metilcsoport, és azt is megállapították, hogy az elektron-adományozó csoportok csökkentik az aktivitást, és különböző szerkezeti és fizikai-kémiai jellemzőkkel rendelkező elektron-visszavonó szubsztituensekkel helyettesíthetők azzal a céllal, hogy növeljék az ebben a munkában vizsgált vegyületek affinitását és hatékonyságát.

a CoMFA és CoMSIA modellek prediktív erejét 14 vegyületből álló külső tesztkészlet validálta. A vizsgált vegyületek várható pIC50 értékei egy elfogadható hibatartományon belül megegyeznek a kísérleti adatokkal. Az r2 pred értékek 0,621 és 0,563 voltak a CoMFA és a CoMSIA modellek esetében. A kapott modellek prediktív képességének további érvényesítésére 10 vegyületből álló tesztkészletet használtunk, amelyek kizártak a 3D-QSAR modellek felépítéséből. A comfa és a CoMSIA modellek R2 korrelációs együtthatója (R2 pred) 0,621, illetve 0,563 volt, ami jó prediktív képességet jelez. A CoMFA és CoMSIA modellek prediktív képességének további értékelésére a tropsha validációs módszereivel végzett külső validálást végeztük. Ezt a validációt a modell kidolgozásában nem szereplő 10 tesztkészlet-vegyület felhasználásával hajtottuk végre. A CoMFA és a CoMSIA modellek teljesítették a következő feltételeket (i) q2=0,53>0,50; (ii) r2=0,64>0,60 és (i) q2=0,55>0,50; (ii) r2=0,67>0,60.

a legjobb CoMFA (SE), CoMSIA (SEHDA) és HQSAR modell (A/B/C) által meghatározott képzési és vizsgálati tevékenységek megfigyelt és előre jelzett maradványértéke. A csatlakoztatott HQSAR modell jó külső prediktív képességet mutatott a CoMFA modellhez és a CoMSIA modellhez képest a külső tesztkészlethez. Ezek a statisztikai eredmények a tesztkészlet molekulákra vonatkozóan erőteljes igazolást nyújtanak arról, hogy az így levezetett CoMFA, CoMSIA és HQSAR modellek képesek jól megjósolni a szerkezetileg változatos adathalmaz prosztata elleni aktivitását. A validációs eredmények azt mutatják, hogy a származtatott 3D-QSAR modellek felhasználhatók a gátló aktivitás előrejelzésére és az lncap sejtvonalban lévő ionon-alapú chalconok antiprosztata aktivitásként történő megtervezésére.

dokkolást alkalmaztak ezen ionon alapú kalkonszármazékok és az androgénreceptor protein inhibitor 5-6 dihidrotesztoszteron (protomol) hely közötti kötési mód feltárására, hogy megvizsgálják a korábban létrehozott QSAR modellek stabilitását.

a dokkolási kísérletben a leghatásosabb 25 vegyületet választottuk ki a mélyebb dokkolási elemzés elvégzéséhez. A 25 legerősebb vegyület legjobb dokkolási konformációja szerint a-CF3 az R3-nál kulcsfontosságú kölcsönhatást hozott létre a THR 877 –rel, a fluor atom hidrogénkötés-akceptorként működött, és H-kötéseket képezett a THR 877-h atomjával. A THR 877 aminosavra volt szükség az androgénreceptor növekedéséhez. A szükséges THR 877 aminosav-gátlást az IONON-alapú chalconok-származékok-NH2 funkcionális csoportjával sikerült elérni. A-OH csoport túlságosan részt vett mind a hidrogénkötés akceptor, mind a hidrogénkötés donor kölcsönhatásának hálózatában. Az OXY-OH képződött hidrogén donor kölcsönhatás NH2 ARG 752; – OH h atom létrehozott hidrogén kötés donor kölcsönhatás oxy GLN 711 aminosav és dock pontszám találtuk, hogy -3.183 kcal / mol (ábra. 7a).

a 25 vegyület receptorral való kötési konformációi.

a 25 (a) vegyület kötési konformációi az androgénreceptor inhibitor kötési helyén (PDB kód 1T65), (b) a dokkolási elemzés nagyobb betekintése MOLCAD lipofil potenciális kötéssel, (c) elektrosztatikus potenciál és (d) üregmélység.

a kötés másodlagos szerkezeti elemének vizualizálására a MOLCAD-ot inhibitor helyével alkalmaztuk. A legtöbb aktív vegyület 25, aromás gyűrű jelen az enyhe elektrosztatikus potenciál, erősen lipofil régióban, mélyebb üregben. Az R3 rész felfüggeszti az enyhe elektrosztatikus potenciál tartományt, az enyhe lipofil régiót és az üregmélység felső tartományát. A MOLCAD felülete inhibitor 5-ons dihidrotesztoszteron (DHT) kötőhelyet protomolként és elektrosztatikus potenciállal (EP) megjelenített map-ként hozták létre, hogy megvizsgálják és validálják a CoMFA elektrosztatikus kontúrtérképet.

a DHT MOLCAD felületét lipofil potenciállal (LP) is létrehoztuk, hogy megvizsgáljuk a CoMSIA hidrofób kontúrtérképet (ábra. 7b). A rámpa LP kijelzők piros (lipofil terület) a kék (hidrofil terület) színt, hogy vizsgálja CoMSIA kontúrok térkép. Az R3 oldallánc és az alifás lánc zöld, az R3 aromás fenil gyűrű pedig piros területen volt, ami arra utalt, hogy az enyhe hidrofób és a hidrofób csoportok növelik a hatékonyságot.

az EP kontúrtérkép kötési affinitása megerősítette és validálja a CoMFA modellt. 7c. a 25 vegyület dokkolása a DHT helyre; a piros szín az elektron-visszavonó területet, a lila szín pedig az elektron-adományozó területet mutatja. A megfigyelések vett ábra. 7 jelentősen összefügg a CoMFA elektrosztatikus kontúrtérképével. Részletesen, az R3 régió a kék régióban volt, ami azt sugallta, hogy egy elektron-visszavonó szubsztituens kedvező lenne; az R4, R5 pozíció egy piros régióban volt, ami azt jelezte, hogy az elektron-adományozó csoportok fokozhatják a hatékonyságot.

az üregmélység színes rámpája a narancssárgától (a legnagyobb üregmélységtől) a kékig (a legalacsonyabb üregmélységig) terjed. Az R3 (- CF3) oldallánc barna színű volt, ami azt javasolta, hogy a mélyebb üreges régiócsoportokban lévő rész növelje a hatékonyságot; a telítetlen gyűrű fenil -, – C = O és C1-je kék színű volt, ami a felső üreg régióját mutatta (ábra. 7d).

a CoMFA, a CoMSIA, a HQSAR és a dokkoló interakciós elemzés fontos kulcsfontosságú megállapítása arra ösztönöz minket, hogy új antiprosztata rákvegyületeket javasoljunk. A molekuláris modellezési elemzés megfelelő információkat szolgáltatott a fokozott antiprosztata aktivitás szerkezeti követelményeiről. A CoMFA, a CoMSIA és a HQSAR contours hozzájárulási térképek segítenek optimalizálni a hozzáférhető állványzatot. Továbbá dokkoló becsült kötési affinitása a legaktívabb vegyület. A molekuláris modellezés részletes ajánlása alapján a kevésbé terjedelmes, elektron-visszavonó, elektron-adományozó, hidrogénkötésű donor és akceptor csoportok az R2 pozícióban fokozzák az aktivitást; a terjedelmes, elektron-visszavonó és hidrofób szubsztituens az R3-nál előnyös; és kisebb, kevesebb terjedelmes szubsztituens az R4, R5 és R6-nál a comfa és a CoMSIA révén segíti a hatékonyságot. Ezenkívül a HQSAR azt tanácsolja, hogy a telítetlen és összekapcsolt alifás oldallánc pozitív hozzájárulást mutatott. A CF3 és az-OH csoport elengedhetetlenek voltak az inhibitorok helyüregéhez (protomol) való kötődéshez. A tanulmány által feltárt szerkezet-aktivitás összefüggést az ábra mutatja be. 8. Ezen javaslat alapján új antiprosztata molekulák sorozatát terveztük. Ezeket a tervezett molekulákat az align database modul segítségével igazították az adatbázisba, és pIC50 értékeiket a korábban megállapított CoMFA, CoMSIA, HQSAR modellek és dokkolási pontszámok alapján jósolták meg.

a szerkezet-aktivitás összefüggést a QSAR és a dokkolás tárta fel.

EW: elektron visszavonása; ED: elektron adományozás.

az előrejelzések szerint az újonnan tervezett származékok tizenkét szerkezete, az előrejelzett pIC50 értékek és a dock pontszám az 5. táblázatban látható, a tervezett származékok többsége jobb potenciált mutatott, de az S6 és az S9 vegyületek, amelyek az adatbázisban a legaktívabb származékok voltak, és a 25.vegyülethez képest igazoltak. Ezek az eredmények megerősítik a szerkezet-aktivitás kapcsolat nyert QSAR és dokkoló vizsgálatok, úgy gondoltuk, hogy a tervezett molekulák tanúsága szerint minket kölcsönöz antiprosztata rák és továbbra is vezet a következő kutatások.

táblázat 5

az újonnan tervezett ANTIPROSZTATA származékok várható PIC50 értékei és dokkolási pontszáma

a jelen tanulmányban QSAR analízist és dokkolást alkalmaztak egy sor ionon alapú chalcones származékra. A létrehozott modellek statisztikailag pontosak voltak a magasabb q2 és r2 esetén. Molekuláris modellezési módszereket végeztünk a ligandumok ar iránti affinitásáért felelős szerkezeti jellemzők megértése érdekében. A terjedelmes, negatív töltésű szubsztituensek és H-kötés akceptorok R2, R3, R4, R5 és R6 helyzetben növelnék az aktivitást; a fenilpozícióban a szubsztitúció nagyon fontos a jobb aktivitás érdekében. A hidrofób szubsztituens a linker helyzetében növelné az aktivitást. Az AR antagonista citotoxikus hatásához cylikus gyűrűkre van szükség az ionon alapú chalcones-származékok mindkét oldalán. Itt a fenilgyűrű hidrofób tulajdonsága kulcsszerepet játszik a prosztatarák elleni tevékenységekben. Ezek az eredmények fontos nyomokat szolgáltattak, amelyeket tizenkét regény tervezéséhez használtak prosztatarák elleni vegyületek magas előre jelzett aktivitással.