CoMFA、CoMSIA、HQSARおよび抗前立腺癌活性としてのイオノン系カルコン誘導体の分子ドッキング解析 | Jiotower

結果と考察

β-イオノン系カルコン1-15、α-イオノン系カルコン16-22および4-ヒドロキシ-β-イオノン系カルコン23-43は、抗前立腺癌としてのLNCaP細胞株においてかなりの細胞毒性を示した。活動（表1）。 化合物25は最も強力であった; 5、11、34、39および40は中程度であり、9、17、21および30は、メタ位置に電子吸引基を有する親アナログ25と比較して、最も活性の低いイオノンベースのカルコン化合物であった。 メタ位置からパラ位置への−ＣＦ３の変位（６、１ ８および２ ６）、または−ＮＯ２（１ １、２ １および４ ０）、−Ｆ（９および３ ０）による−ＣＦ３の除去において、電子供与基−Ｃ Ｈ３（１ ４、２ ２および３ ８）は、化合物２ ５と比較して前立腺癌細胞における細胞毒性を実質的に弱めている。

抗前立腺癌活性を有するイオノン系カルコン誘導体シリーズを用いて、3D-QSARモデルを導出した。 ＣｏｍｆａモデルとＣｏｍｓｉａモデルは共通の基礎構造ベースのアライメントスキームを用いて開発した。 3D-QSAR解析では、モデル検証のテストセットとして10の化合物を選択しました(1, 12, 13, 15, 16, 20, 27, 33, 39 43)およびトレーニングセットに残っているものは、データセット内の構造的多様性および広い範囲の生物学的活性が追加されるように、多様性法によっ 訓練および試験セットに用いた化合物の構造を表１に示す。

アライメントアプローチに対するPLS統計分析の結果を表2にまとめた。 立体および静電寄与場を用いたCoMFA統計モデルは、それぞれ30.1％および69.9％であり、交差検証相関係数（q2）は0.527、非交差検証相関係数（r2）は0.636、F値は34.902、低標準誤差推定値（参照）は0.236、最適成分数は2、Pred r2は0.621であった。 阻害剤の予測活性を、実験活性および残留値と共に表３に列挙する。 訓練セットおよびテストセットの実際のＰＩＣ５ ０値対予測されたＰＩＣ５ ０値の散布図は、図１ ０Ａに示される。 2A.CoMFAモデルによって予測される活動は実験データと一致している。 ＰＬＳ分析と予測された活動は，信頼できるＣｏｍｆａモデルが開発されたことを示唆している。

表3

COMFA、COMSIAおよびHQSAR関係モデルの予測値および残差値

Ｃｏｍｓｉａ解析では，立体場と静電場に加えて疎水性，水素結合ドナーと水素結合アクセプタ場を計算した。 最適な結果を得るために様々な分野の組み合わせを用いた。 トレーニングセットの化合物と立体、静電および水素結合アクセプター場の組み合わせを使用して、交差検証相関係数（q2）が0.550、非交差検証相関係数（r2）が0.671、F値が26.581、低標準誤差推定値（参照）が0のモデル。257の最適化された成分2と0.563のPred r2が得られました。 立体、静電疎水性、水素結合ドナーと水素結合アクセプタフィールドのフィールド貢献は、それぞれ0.036、0.437、0.090、0.296と0.141であった。

統計パラメータを表2にまとめた。 それらの残基を有する阻害剤の予測活性および実験活性を表３に列挙し、訓練セットおよび試験セットの実際のＰＩＣ５ ０値対予測ＰＩＣ５ ０値の散布図を図 2b. 予測された活動は実験データに従っており，信頼できるＣｏｍｓｉａモデルが開発されたことを示している。

3D-QSARモデルの結果を視覚化するために、3D係数等高線図を生成しました。 CoMFAおよびCoMSIAの結果は、STDEV*COEFFフィールドタイプを使用したフィールド寄与マップによってグラフィカルに解釈されました。 Ｃｏｍｆａ（立体および静電）およびＣｏｍｓｉａ（立体、静電、疎水性、水素結合供与体および受容体の場）の等高線図を、図４および図５に示す。 とができる。33およびand4,4、それぞれ。 化合物２ ５を標識し、可視化の助けとして地図中に表示した。

CoMFAモデルの等高線マップ。

CoMFAモデル（a）立体および（b）静電用化合物25の等高線図。

CoMSIAモデルの等高線マップ。＜８ ３ ９ ２＞＜８ ３ １ ９＞Ｃｏｍｓｉａモデルの化合物２ ５の等高線図（ａ）立体、（ｂ）静電、（ｃ）疎水性、（ｄ）水素供与体および（ｅ）水素受容体化合物２ ５の等高線図（ｂ）静電、（ｃ）疎水性、（ｄ）水素供与体、（ｅ）水素受容体の等高線図（ｃ）化合物２ ５の等高線図（ｃ）化合物２ ５の

である。 図3aは、CoMFAモデルの立体場の等高線図であり、ヒドロキシ基の周りに位置する大きな緑色の等高線多面体は、適切にかさばる基が良好な立体相互作用を これが、–CF3置換基を有する化合物の理由である可能性がある。(5, 7, 25, 28, 32 そして34)R3領域では、この特定の位置R3で任意の置換基の有無にかかわらず分子よりも強力な抗前立腺癌活性を示した。 二つの黄色の輪郭は、立体衝突が起こる可能性があるため、かさばるグループがこの方向に立体的に不利であることを示した。 リングの横にある小さな緑色の輪郭は、活動の光の増加と一致していた。

CoMFAモデルの静電等高線図は、図からはっきりと見ることができます。 3b. 青色の輪郭は、陽性置換基がタンパク質によるARアンタゴニスト活性を増加させることを示し、赤色は電子に富む基が減少するべきであることを示している。 赤い輪郭が電子豊富な機能性であり、こうして高いARのantprostateの癌の活動を表わす混合物25のヒドロキシ基の近くで見つけられたので。

CoMSIAモデルの立体的および静電的輪郭は、CoMFA輪郭図と同様であった。 4. しかし、立体分野では緑色があり、青色が好まれ、黄色と赤色は官能基の近くでは好まれない。 フェニル環の下の黄色はかさばる置換基の必要性を示し、環状環の近くではかさばる置換基のために緑色に着色されている（図10）。 4a）。 フェニル環の近くに着色された静電青色のために、その位置に電子供与基が必要であることを示す。 この等高線図はＣｏｍｆａモデルと類似していた。 静電場については、主な青と赤の多面体はCoMFAモデルと同様であった（図。 4b）。

疎水性相互作用において、黄色はフェニル環が活性で親油性に寄与していることを示し、不飽和環状環の近くの白色は親油性を嫌うことを示している（fig. 4c）。 水素結合ドナー相互作用解析では、シアンとパープルの色は、不飽和環状環の近くの生物活性に関して有利とdisfavouring性質を示しています（図。 4d）。 水素結合アクセプター相互作用の研究では、赤色のアクセプター基が不飽和環に結合しており、生物活性に寄与しにくいのに対し、不飽和環状環の近くのマゼンタの色が生物活性に寄与している図が示されている。 4e.

HQSAR分析は、最初に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/DA、A/B/Ch、a/B/H/DA、a/B/Ch、a/B/H/DA、a/b/Ch、a/B/H/DA、a/b/Ch、A/B/H/DA、a/b/Ch、A/B/H/DA、a/b/Ch、A/B/H/DA、a/b/Ch、a/B/H/DA、a/b/Ch、a/B/H/DA、a/b/H/CH、a/B/H/DA、a/b/Ch、a/B/H/DA、A/B/C/H/Da、A/B/c/h/da、A/b/c/h/daおよびA/C/H/ch/da。 トレーニングセット阻害剤からのフラグメント数のパターンは、PLS分析を用いた実験的な生物学的活性に関連していた。 最良の統計パラメータは、A/B/Cを用いたPLS分析から得られた。 フラグメントサイズの影響は，ｈｑｓａｒモデルの生成において基本的に重要であり，このパラメータはホログラムフィンガープリントで符号化されるフラグメントの最小長と最大長を制御する。

fragment distinct(A/B/C)を持つデフォルトのフラグメントサイズ(4-7)を使用して生成されたHQSAR統計モデルは、交差検証相関係数(q2)0.670、非交差検証相関係数(r2)0.746、低標準誤差推定値(SEE)0.203、最適化された成分4、Pred r2 0.732を得た(表4)。 したがって，ここで得られたＨＱＳＡＲモデルは信頼できるものであった。 HQSARモデルに基づくデータの予測PIC50値と残差PIC50値を表3に示します。 学習セットおよびテストセットの実際のPIC50値対予測PIC50値の散布図を図10に表示します。 5.

HQSARの相関プロット。

HQSARモデルの実験活動と予測活動との相関。 ♦-訓練セット、▪-テストセット。

テーブル4

フラグメントサイズデフォルトを用いた主要統計パラメータに関するホログラム定量的構造活性関係解析の結果

HQSARは、異なる色としての活動への原子または断片の寄与に関する情報をグラフィカルに提供する。 緑の端の色（黄、緑-青、緑）は正の寄与を反映し、スペクトルの赤の端の色（赤、赤-オレンジ、オレンジ）は負の寄与を反映し、中立の寄与は白で着色されています。 化合物25の最も活性な分子断片、データセットの最も強力な抗前立腺癌化合物は、図に示されている。 6. 寄与マップによると、不飽和環に対応する分子断片は、C1、C2およびC6（緑色および黄色で着色）での生物学的親和性に強く関連している。

化合物のためのHQSAR等高線マップ25.

生物学的活性に負に寄与する領域には、R3のフェニル環に結合したメチル基が含まれ、電子供与基は活性を低下させ、この研究で研究された化合物の親和性と効力を高めることを目的として、構造的および物理化学的特徴の異なる電子吸引置換基に置き換えることができることが分かった。

CoMFAおよびCoMSIAモデルの予測力は、14の化合物の外部試験セットによって検証された。 試験化合物の予測されたＰＩＣ５ ０値は、許容誤差範囲内の実験データと一致している。 R2pred値は、それぞれCoMFAおよびCoMSIAモデルの0.621および0.563であると計算された。 得られたモデルの予測能力をさらに検証するために、３Ｄ−ＱＳＡＲモデルの構築から除外された１ ０の化合物の試験セットを使用した。 CoMFAおよびCoMSIAモデルの相関係数r2（r2pred）は、それぞれ良好な予測能力を示す0.621および0.563であった。 CoMFAおよびCoMSIAモデルの予測能力をさらに評価するために、Tropshaの検証方法を用いた外部検証を行った。 この検証は、モデルの開発に含まれていない１ ０個の試験セット化合物を用いて実施した。 CoMFAおよびCoMSIAモデルは、以下の条件を満足した。(i)q2=0.53>0.50;(ii)r2=0.64>0.60および(i)q2=0.55>0.50;(ii)r2=0.67>0.60。＜8392＞＜8319＞ベストCoMFA（SE）、CoMSIA（SEHDA）、HQSARモデル（A/B/C）によって設定されたトレーニングおよびテストの観察および予測活動から得られた残差値。 接続されたＨＱＳＡＲモデルは，外部テストセットのＣｏｍｆａモデルおよびＣｏｍｓｉａモデルと比較して良好な外部予測能力を示した。 試験セット分子のこれらの統計結果は、そのように導出されたＣｏｍｆａ、ＣｏｍｓｉａおよびＨＱＳＡＲモデルが構造的に多様なデータセットの抗前立腺活性を十分に予測するこ 検証結果は、派生した3D-QSARモデルは、阻害活性を予測し、抗prostate活性としてLNCaP細胞株におけるiononeベースのchalconesを設計するために使用できることを示しています。

ドッキングは、以前に生成されたQSARモデルの安定性を調べるために、これらのイオノンベースのカルコン誘導体とアンドロゲン受容体タンパク質阻害剤5-αジヒドロテストステロン（protomol）部位との間の結合モードを探索するために用いられた。

我々は、より深いドッキング解析を行うために、ドッキング実験で最も強力な化合物25を選択しました。 最も強力な化合物25の最良のドッキング立体配座によれば、–CF3R3はTHR877との重要な相互作用を確立し、フッ素原子は水素結合アクセプターとして作用し、THR877の-H原子とH結合を形成する。 THR877アミノ酸は男性ホルモンの受容器の成長に必要とされました。 必要なTHR877アミノ酸阻害は、iononeベースのカルコン誘導体の–NH2官能基で達成されました。 -Ｏ ｈ基は水素結合アクセプターと水素結合ドナー相互作用のネットにも関与しているように見えた。 -OHのオキシはARG752のNH2と水素供与体相互作用を形成し、H原子の-OHはGLN711アミノ酸のオキシと水素結合供与体相互作用を生成し、dockスコアは-3.183kcal/molであることが分かった。 7a）。

受容体との化合物２ ５の結合立体配座。

化合物25の結合立体配座(a)アンドロゲン受容体の阻害剤結合部位(PDBコード1T65)、(b)MOLCAD親油性電位結合によるドッキング解析の詳細、(c)静電電位および(d)キャビティ深さ。

結合の二次構造要素を可視化するために、MOLCADを阻害剤部位に適用した。 最も活性な化合物25では、芳香族環はわずかな静電ポテンシャル上に、高度に親油性領域およびより深い空洞に存在する。 R3部は、わずかな静電電位領域、わずかな親油性領域およびキャビティ深さの上部領域に懸濁する。 阻害剤5-αジヒドロテストステロン（DHT）結合部位のMOLCAD表面は、プロトモールとして作成され、CoMFA静電コンターマップを調べ、検証するために静電電位（EP）で表示

DHTのMOLCAD表面も作成され、親油性電位（LP）で表示され、CoMSIA疎水性等高線マップを調べた（図。 7b）。 LPのランプは赤（親油性区域）からの青（親水性区域）色にCoMSIAの輪郭の地図を検査するために表示する。 R3側鎖と脂肪族鎖は緑色で、r3芳香族フェニル環は赤色であり、わずかな疎水性基とより疎水性基がそれぞれ効力を増加させることが示唆された。

EP等高線マップ結合親和性を確認し、CoMFAモデルを検証する図。 化合物２ ５のＤＨＴ部位へのドッキング；赤色は電子吸引領域を示し、紫色は電子供与領域を示す。 から得られた観察は、図１ １から得られた。 7はコムファの静電等高線図のものと大きく関連している。 詳細には、r3領域は電子吸引性置換基が良好であることを示唆した青色領域にあり、R4、R5位置は赤色領域にあり、電子供与基が効力を増強する

キャビティ深さのカラーランプは、オレンジ(キャビティ深さが最も高い)から青(キャビティ深さが最も低い)の範囲です。 R3（-CF3）側鎖は、より深い空洞領域群の一部が効力を増加させることを推奨した茶色であった; 不飽和環のフェニル、-C=OおよびC1は青色であり、上部空洞の領域を示した（図。 7d）。

CoMFA、CoMSIA、HQSARおよびドッキング相互作用解析から得られた重要な重要な知見は、いくつかの新規な抗前立腺癌化合物を示唆することを促進する。 分子モデリング解析は、強化された反プロステート活性のための構造要件に関する適切な情報を提供しました。 CoMFA、CoMSIAおよびHQSARの等高線の貢献の地図は入手しやすい足場を最大限に活用するために私達を導く。 さらにドッキングは、最も活性な化合物の結合親和性を推定した。 詳細に分子モデリング勧告に基づいて、あまりかさばる、電子吸引性、電子供与性、水素結合ドナーとアクセプター基R2位置で活性を高める;かさばる、電子吸引性と疎水性置換基がR3で好まれている;とR4、R5とR6でマイナー、より少ないかさばる置換基CoMFAとCoMSIAを通じて効力を支援します。 さらに、HQSARは、不飽和および連結脂肪族側鎖が正の寄与を示したことを示唆している。 グループ-CF3、および-OHは、阻害剤部位空洞（protomol）への結合に不可欠であった。 この研究によって探索された構造-活性関係を図に示す。 8. この提案に基づいて，一連の新規な反プロステート分子を設計した。 これらの設計された分子は、align databaseモジュールによってデータベース内で整列され、それらのpic50値は、以前に確立されたCoMFA、CoMSIA、HQSARモデルおよびドッキングスコア

QSARとドッキングによって明らかにされた構造-活性関係。

EW:電子吸引、ED:電子供与。

予測によれば、新たに設計された誘導体の十二の構造、予測されたpic50値およびdockスコアは表5に示されており、設計された誘導体のほとんどはより良い効力を示したが、化合物S6およびS9は、データベース内で最も活性な誘導体であり、化合物25と比較して検証された。 これらの結果は、QSARおよびドッキング研究から得られた構造-活性関係を確認し、我々は我々が証言した設計された分子が抗前立腺癌を与えると考え、今後の研究のためのリードのままである。

表5

予測されたPIC50値と新たに設計された反プロステート誘導体のドッキングスコア

本研究では，ｑｓａｒ分析とドッキングをイオノンベースのカルコン誘導体のセットに適用した。 生成されたモデルは、より高いq2およびr2で統計的に正確であることが確認されています。 分子モデリング法は、ARのリガンドの親和性の原因となる構造的特徴を理解するために行われました。 かさばる、負に帯電した置換基およびR2、R3、R4、R5およびR6位置でのH結合アクセプターは、活性を増加させるであろう;フェニル位置での置換は、 リンカーの位置の疎水性置換基は活性を増加させる。 Ａ ｒきっ抗薬の細胞毒性にはイオノン系カルコン誘導体の両側のサイリック環が必要である。 ここで、フェニル環の疎水性特性は、抗前立腺癌活性において重要な役割を果たす。 これらの結果は、高い予測活性を有する十二小説抗前立腺癌化合物を設計するために使用された重要な手がかりを提供した。