CoMFA, CoMSIA, HQSAR en Moleculaire Docking Analyse van Ionone op basis van Chalcone Derivaten als Antiprostate Kanker Activiteit | Jiotower

RESULTATEN EN DISCUSSIE

De β-ionone op basis van chalcones 1-15, α-ionone op basis van chalcones 16-22 en 4-hydroxy-β-ionone op basis van chalcones 23-43 toonde aanzienlijke cytotoxiciteit in LNCaP cellijn als antiprostate activiteit (Tabel 1). Samenstelling 25 was het meest machtig; 5, 11, 34, 39 en 40 waren matig en 9, 17, 21 en 30 waren het minst actieve chalcone-verbindingen op ionenbasis in vergelijking met ouder-analoog 25 met een elektron-terugtrekkende groep op de meta-positie. Bij verplaatsing van-CF3 van de meta –positie naar de para –positie (6, 18 en 26) of eliminatie van-CF3 met-NO2(11, 21 en 40), – F (9 en 30) hebben elektron-donerende groep-CH3(14, 22 en 38) de cytotoxiciteit in prostaatkankercellen aanzienlijk verzwakt in vergelijking met verbinding 25.

gebruikmakend van de reeks Chalcone-derivaten op basis van iononen die antiprostaatkanker-activiteit bezitten, werden 3D-QSAR-modellen afgeleid. De modellen CoMFA en CoMSIA werden ontwikkeld met behulp van een gemeenschappelijk uitlijningsschema op basis van een onderbouw. Tijdens 3D-QSAR analyses hebben we 10 samenstellingen geselecteerd als testset voor modelvalidatie (1, 12, 13, 15, 16, 20, 27, 33, 39 en 43) en in de Opleidingsset blijven, werden door de diversiteitsmethode zodanig geselecteerd dat de structurele diversiteit en de brede waaier van biologische activiteit in de gegevensverzameling werden toegevoegd. De structuren van de verbindingen die worden gebruikt in de opleidings-en testset zoals aangegeven in Tabel 1.

de resultaten van de statistische pls-analyses voor de aanpassingsbenaderingen zijn samengevat in Tabel 2. De CoMFA statistische model met behulp van sterische en elektrostatica bijdrage velden zijn 30.1% en 69.9% respectievelijk, gaf een cross-validated correlatie coëfficiënt (q2) van 0.527, niet-cross-validated correlatiecoëfficiënt (r2) van 0.636, F-waarde van 34.902, lage standaard fout schatting (ZIE) van 0.236 met een optimale aantal onderdelen 2 en Pred r2 van 0.621 werd verkregen. De voorspelde activiteiten voor de remmers samen met de experimentele activiteiten en restwaarden zijn weergegeven in Tabel 3. De spreiding van de werkelijke pIC50 ten opzichte van de voorspelde pIC50-waarden voor de trainings-en testsets is weergegeven in fig. 2a. de door het CoMFA-model voorspelde activiteiten stemmen overeen met de experimentele gegevens. PLS-analyse en voorspelde activiteiten suggereren dat er een betrouwbaar CoMFA-model werd ontwikkeld.

tabel 3

voorspelde en restwaarde van COMFA, COMSIA en HQSAR relatiemodel

in CoMSIA-analyse werden hydrofobe, waterstofbindende donor-en waterstofbindende acceptorvelden naast sterische en elektrostatische velden berekend. Een combinatie van verschillende velden werd gebruikt om het optimale resultaat te verkrijgen. Gebruikmakend van verbindingen van de trainingsset en een combinatie van sterische, elektrostatische en waterstofbindingsacceptorvelden; een model met cross-gevalideerde correlatiecoëfficiënt (q2) van 0,550, niet-cross-gevalideerde correlatiecoëfficiënt (r2) van 0,671, F-waarde van 26,581, lage standaardfoutschatting (zie) van 0.257 met een geoptimaliseerde component van 2 en Pred r2 van 0,563 werd verkregen. De veldbijdragen van sterische, elektrostatische hydrofobe, waterstofbindingsdonor en waterstofbindingsacceptor velden waren respectievelijk 0,036, 0,437, 0,090, 0,296 en 0,141.

de statistische parameters zijn samengevat in Tabel 2. De voorspelde en experimentele activiteiten voor remmers met hun residuen zijn vermeld in Tabel 3 en de spreiding van de werkelijke pIC50 versus de voorspelde pIC50-waarden voor de trainings-en testsets is weergegeven in fig. 2b. De voorspelde activiteiten zijn in overeenstemming met de experimentele gegevens, waaruit blijkt dat er een betrouwbaar CoMSIA-model is ontwikkeld.

3D-coëfficiënt contourkaarten werden gegenereerd om de resultaten van de 3D-QSAR modellen te visualiseren. De resultaten van CoMFA en CoMSIA werden grafisch geïnterpreteerd door de field contribution maps met behulp van het STDEV * Coeff veldtype. De contourkaarten van CoMFA( sterisch en elektrostatisch), en CoMSIA (sterisch, elektrostatisch, hydrofoob, waterstof-binding donor en acceptor velden) zijn weergegeven in vijgen. fig.33 en 4,4, respectievelijk. Compound 25 werd geëtiketteerd en weergegeven op de kaart ter ondersteuning van visualisatie.

Contourkaarten voor CoMFA model.Contourkaarten van compound 25 voor CoMFA model A) steric en B) electrostatic.

Contourkaarten voor CoMSIA model.Contourkaarten van verbinding 25 voor CoMSIA-model A) sterisch, B) elektrostatisch, C) hydrofoob, d) waterstofdonor en e) waterstofacceptor contourkaarten voor verbinding 25.

in fig. 3a, de contourkaart van het sterische veld van het CoMFA-model, een grote groene contourpolyeder rond de hydroxygroep, suggereerde dat geschikte volumineuze groepen gunstige sterische interacties hadden. Dit kan de reden zijn waarom verbindingen met-CF3 substituent (5, 7, 25, 28, 32 en 34) in R3 gebied toonde machtige antiprostate kankeractiviteit dan molecules met en zonder substituent op deze bijzondere positie R3. Twee gele kleurcontouren gaven aan dat grote groepen sterisch ongunstig waren in deze richting omdat sterische botsingen zouden kunnen optreden. Een kleine groene contour naast de ring was consistent met de lichte toename van de activiteit.

de elektrostatische contourkaart van het CoMFA-model is duidelijk te zien aan de fig. 3b. De blauwe contouren wijzen erop dat elektropositieve substituenten de ar-antagonistactiviteit met proteã ne zouden verhogen, terwijl de rode kleur erop wijst dat zij de elektronenrijke groepen zouden moeten zijn verminderd. Aangezien de rode contouren dichtbij de hydroxygroep van samenstelling 25 werden gevonden, die een elektronenrijke functionaliteit is en zo hoge ar antprostate kankeractiviteit tentoonstellen.

de sterische en elektrostatische contouren van het CoMSIA-model waren vergelijkbaar met de CoMFA contouren fig. 4. Echter, in het sterische veld was er een groene kleur en blauwe kleur is de voorkeur, terwijl de gele en rode kleur is benadeeld in de buurt van de functionele groep. De gele kleur onder de fenylring toont de behoefte aan minder omvangrijke substituenten, terwijl bij de cyclische ring groen de voorkeur geeft aan omvangrijke substituenten (fig. 4a). Voor elektrostatische blauwe kleur in de buurt van de fenylring toont aan dat elektron donerende groep is vereist op die positie. Deze contourkaart was vergelijkbaar met CoMFA model. Wat betreft het elektrostatische veld, de belangrijkste blauwe en rode veelvlakken waren vergelijkbaar met die in CoMFA model (fig. 4b).

in de hydrofobe interactie toont de gele kleur aan dat de fenylring actief is en bijdraagt aan de lipofiliciteit, terwijl de witgekleurde, bijna onverzadigde cyclische ring de lipofiliciteit aantast (fig. 4c). In de hydrogen bond donor interaction analysis toont cyaan en paars gekleurd bevoordelen en benadelen van de natuur met betrekking tot biologische activiteit in de buurt van onverzadigde cyclische ring (fig. 4d). In de hydrogen bond acceptor interaction study rood gekleurd minder bevoordeeld de acceptor groep verbonden met onverzadigde ring en bijdragen minder in de biologische activiteit, terwijl magenta kleur in de buurt van onverzadigde cyclische ring bevordert biologische activiteit fig. 4e.

HQSAR analyses werden uitgevoerd door de screening van de 12 standaard serie van hologram lengte waarden variërend van 53-401 bakken, in eerste instantie met behulp van het fragment grootte standaard (4-7) op verschillende fragmenten als A/B/C A/B/H A/B/Ch, A/B/DA, A/B/C/H, A/B/C/Ch, A/B/C/DA, B/H/Ch, Een/B/H/DA, A/B/Ch/DA, A/B/C/H/DA, A/B/C/H/DA, A/B/C/H/DA en A/C/H/Ch/DA. De patronen van fragmenttelling van de inhibitors van de Opleidingsset waren gerelateerd aan de experimentele biologische activiteit gebruikend pls analyse. De beste statistische parameter werd verkregen uit PLS-analyses met A/B / C. De invloed van fragmentgrootte is van fundamenteel belang in de generatie van hqsar-modellen, aangezien deze parameter de minimum en maximumlengtes van fragmenten controleert die in de hologramvingerprint moeten worden gecodeerd.

het statistische hqsar-model dat werd gegenereerd met standaardfragmentgrootte (4-7) met fragment Apart (A/B/C) gaf een cross-gevalideerde correlatiecoëfficiënt (q2) van 0,670, niet-cross-gevalideerde correlatiecoëfficiënt (r2) van 0,746, lage standaardfoutschatting (zie) van 0,203 met een geoptimaliseerde component van 4, en Pred r2 van 0,732 werd verkregen (Tabel 4). Dus, de HQSAR model hier verkregen was betrouwbaar. De voorspellende en resterende pIC50-waarden van gegevens op basis van het HQSAR-model zijn vermeld in Tabel 3. De spreiding van de werkelijke pIC50 ten opzichte van de voorspelde pIC50-waarden voor de trainings-en testsets wordt weergegeven in fig. 5.

correlatie plot van HQSAR.

correlatie tussen de experimentele en voorspelde activiteiten van het hqsar-model. ♦ – Trainingsset, test-testreeks.

tabel 4

resultaten van hologram kwantitatieve structuur activiteit relatie ANALYSES op de belangrijkste statistische PARAMETERS met behulp van FRAGMENT-SIZE DEFAULT

hqsar geeft grafisch informatie over de atomaire of fragment bijdragen aan de activiteiten als verschillende kleuren. De kleuren aan het groene uiteinde (geel, groen-blauw en groen) reflecteren positieve bijdrage, kleuren aan het rode uiteinde van het spectrum (rood, rood-oranje en oranje) reflecteren negatieve bijdrage en neutrale bijdragen worden in wit gekleurd. De meest actieve moleculaire fragmenten van samenstelling 25, machtigste antiprostate kankersamenstelling van de gegevensreeks worden getoond in fig. 6. Volgens de bijdragekaarten zijn de moleculaire fragmenten die overeenkomen met de onverzadigde ring sterk gerelateerd aan de biologische affiniteit bij C1, C2 en C6 (gekleurd in groen en geel).

hqsar contourkaart voor compound 25.

de gebieden die negatief bijdragen aan biologische activiteit omvatten de methylgroep in bijlage aan phenylring bij R3, en vonden ook dat de elektron-donerende groepen activiteit verminderen en door elektron-terugtrekkende substituenten met verschillende structurele en fysicochemische eigenschappen konden worden vervangen met het doel om de affiniteit en de potentie van de samenstellingen die in dit werk worden bestudeerd te verhogen.

de voorspellende krachten van de CoMFA-en CoMSIA-modellen werden gevalideerd door de externe testset van 14 verbindingen. De voorspelde pIC50-waarden van de testverbindingen stemmen overeen met de experimentele gegevens binnen een aanvaardbaar foutenbereik. De R2 pred-waarden werden berekend op respectievelijk 0,621 en 0,563 voor CoMFA-en CoMSIA-modellen. Een testset van 10 samenstellingen die uitgesloten waren van de constructie van 3D-QSAR-modellen werd gebruikt om het voorspellende vermogen van de verkregen modellen verder te valideren. De correlatiecoëfficiënt r2 (R2 pred) van de CoMFA-en CoMSIA-modellen was respectievelijk 0,621 en 0,563, wat wijst op een goed voorspellend vermogen. Externe validatie met behulp van de validatiemethoden van Tropsha werd uitgevoerd om het voorspellende vermogen van de CoMFA-en CoMSIA-modellen verder te beoordelen. Deze validatie werd uitgevoerd met behulp van de 10 testsets die niet in de ontwikkeling van het model waren opgenomen. De modellen CoMFA en CoMSIA voldeden aan de volgende voorwaarden: I) q2=0,53>0,50; ii) r2=0,64>0,60 en i) q2=0,55>0,50; ii) r2=0,67>0,60.

de restwaarde die is verkregen uit de waargenomen en voorspelde activiteiten van de training en test van het beste CoMFA (SE), CoMSIA (SEHDA) en HQSAR-model (A/B/C). Het connected HQSAR model toonde goede externe voorspellende vermogen in vergelijking met het CoMFA model en de CoMSIA modellen voor de externe test set. Deze statistische resultaten voor de test set moleculen bieden krachtige verificatie dat de CoMFA, CoMSIA en HQSAR modellen zo afgeleid zijn in staat om goed te voorspellen de anti prostaat activiteit van structureel gevarieerde dataset. De validatieresultaten geven aan dat de afgeleide 3D-QSAR-modellen kunnen worden gebruikt om de remmende activiteiten te voorspellen en om ionon-gebaseerde chalcones in LNCaP-cellijn te ontwerpen als antiprostaatactiviteit.

Docking werd gebruikt om de bindingsmodus tussen deze ionon gebaseerde chalcone derivaten en de androgeenreceptoreiwitremmer 5-α dihydrotestosteron (protomol) site te onderzoeken, om de stabiliteit van QSAR modellen die eerder werden gegenereerd te onderzoeken.

we selecteerden de meest krachtige verbinding 25 in het dockingexperiment om de diepere dockinganalyse uit te voeren. Volgens de beste docking bouw van de meest potente samenstelling 25 de-CF3 bij R3 gevestigde sleutelinteractie met THR 877, werkte het fluoratoom als een waterstofbindingsacceptor en vormde H-banden met het-H-atoom van THR 877. Het aminozuur THR 877 werd vereist voor de groei van androgen receptor. De vereiste aminozuurremming THR 877 werd bereikt met de functionele groep-NH2 van de chalconederivaten op basis van iononen. De-OH groep bleek te betrokken bij een net van zowel waterstofbinding acceptor en waterstofbinding donor interactie. De oxy van-OH gevormde waterstofdonor interactie met NH2 van ARG 752; – OH van H atoom creëerde waterstof binding donor interactie met OXY van GLN 711 aminozuur en dock score werd gevonden om -3.183 kcal / mol (fig . 7a).

bindende conformaties van de verbinding 25 met receptor.

bindingsconformaties van de verbinding 25 (a) op de inhibitor-bindingsplaats van de androgeenreceptor (PDB-code 1T65), (b) meer inzicht in docking-analyse door een molcad lipofiele potentiaalbinding, (C) elektrostatische potentiaalbinding en (d) holtediepte.

om het secundaire structuurelement van de band te visualiseren, werd MOLCAD met inhibitor-plaats toegepast. In de meeste actieve verbinding 25, aromatische ring aanwezig op de lichte elektrostatische potentiaal, in zeer lipofiele regio en in diepere holte. Het R3-gedeelte wordt gesuspendeerd op het lichte elektrostatische potentiële gebied, het lichte lipofiele gebied en het bovenste deel van de holtediepte. Het MOLCAD-oppervlak van inhibitor 5-α dihydrotestosteron (DHT) – bindingsplaats werd gecreëerd als protomol en kaart met elektrostatische potentiaal (EP) om de elektrostatische contourkaart van CoMFA te onderzoeken en te valideren.

het MOLCAD-oppervlak van de DHT werd ook gecreëerd en weergegeven met lipofiel potentieel (LP) om de comsia hydrofobe contourkaart te onderzoeken (fig. 7 ter). De helling voor LP toont van rode (lipofiele gebied) naar blauwe (hydrofiele gebied) kleur om CoMSIA contourenkaart te onderzoeken. De R3 zijketting en alifatische keten was in groene en R3 aromatische phenyl ring in rood gebied, die suggereerde dat lichte hydrophobic en meer hydrophobic groepen respectievelijk potentie zouden verhogen.

de bindingsaffiniteit van de EP-contourkaart is bevestigd en valideert het CoMFA-model fig. 7c. het dokken van samenstelling 25 in de plaats van DHT; de rode kleur toont het elektron-trekkende gebied en de Purpere Kleur Toont het elektron-donerende gebied. De waarnemingen uit fig. 7 aanzienlijk gerelateerd aan die van de CoMFA elektrostatische contourkaart. In detail was het R3 gebied in het blauwe gebied, wat suggereerde dat een elektron-terugtrekkende substituent gunstig zou zijn; de R4, R5 positie was in een rood gebied, wat erop wees dat elektron-donerende groepen de potentie kunnen verhogen.

de kleurenbalk voor de holtediepte varieert van oranje (hoogste holtediepte) tot blauw (laagste holtediepte). De R3 (- CF3) zijketting was in de bruine kleur, die adviseerde dat deel in diepere holte regio groepen potentie zou verhogen; de fenyl, – C = O en C1 van onverzadigde ring was in een blauwe kleur die het gebied van de bovenste holte aangetoond (fig. 7d).

de belangrijke belangrijke bevindingen verkregen uit CoMFA -, CoMSIA -, HQSAR-en docking-interactieanalyse bevorderen ons om enkele nieuwe antiprostaatkankerverbindingen te suggereren. De moleculaire modelleringsanalyse leverde voldoende informatie op over de structurele vereisten voor versterkte antiprostaatactiviteit. De contributie kaarten van de contouren van CoMFA, CoMSIA en HQSAR begeleiden ons om de toegankelijke steiger te optimaliseren. Verder schatte docking de bindingsaffiniteit van de meest actieve verbinding. Op basis van de moleculaire modelleringsaanbeveling in detail verbeteren minder volumineuze, elektron-terugtrekkende, elektron-donerende, waterstofbindende donor-en acceptorgroepen op de R2-positie de activiteit; volumineuze, elektron-terugtrekkende en hydrofobe substituent zijn favoriet bij R3; en minder volumineuze substituenten bij R4, R5 en R6 assistentiepotentie door CoMFA en CoMSIA. Bovendien hqsar adviseren dat onverzadigde en gekoppelde alifatische zijketen positieve bijdrage toonde. De groep-CF3, en-OH waren essentieel voor binding aan de inhibitor site holte (protomol). De structuur-activiteitsrelatie die in deze studie wordt onderzocht, wordt weergegeven in fig. 8. Op basis van deze suggestie ontwierpen we een reeks nieuwe antiprostaatmoleculen. Deze ontworpen moleculen werden uitgelijnd in de database door align database module, en hun pIC50 waarden werden voorspeld door de eerder vastgestelde CoMFA, CoMSIA, HQSAR modellen en docking scores.

structuur-activiteit relatie onthuld door QSAR en docking.

EW: elektronen trekken; ED: elektronen doneren.

volgens de voorspellingen, twaalf structuren van nieuw ontworpen derivaten, voorspelde pIC50 waarden hun en dock score worden weergegeven in Tabel 5, de meeste van de ontworpen derivaten vertoonden betere potenties, maar verbindingen S6 en S9, die de meest actieve derivaten in de database waren en geverifieerd in vergelijking met verbinding 25. Deze resultaten bevestigen de structuur-activiteit relatie verkregen uit QSAR en docking studies, we dachten dat de ontworpen moleculen getuigd door ons geven antiprostate kanker en blijft leidt voor toekomstig onderzoek.

tabel 5

voorspelde PIC50-waarden en DOCKING-SCORES van nieuw ontworpen ANTIPROSTAATDERIVATEN

in de huidige studie zijn QSAR-analyse en docking toegepast op een reeks Chalcone-derivaten op basis van iononen. De gegenereerde modellen hebben bevestigd statistisch nauwkeurig te zijn met een hoger q2 en r2. De moleculaire modelleringsmethodes werden uitgevoerd om de structurele eigenschappen te begrijpen verantwoordelijk voor de affiniteit van de ligands voor AR. De volumineuze, negatief geladen substituenten en H-bindingsacceptoren op R2, R3, R4, R5 en R6 positie zouden de activiteit verhogen; de substitutie op de fenylpositie is zeer belangrijk voor verbeterde activiteit. De hydrofobe substituent op de positie van de linker zou de activiteit te verhogen. Cilische ringen aan beide zijden van ionon gebaseerde Chalcone derivaten zijn nodig voor de cytotoxische van AR-antagonist. Hier, speelt de hydrophobic eigenschap van phenyl ring een belangrijke rol in de anti-prostate kankeractiviteiten. Deze resultaten leverden belangrijke aanwijzingen op die werden gebruikt om twaalf romans anti-prostaatkankerverbindingen te ontwerpen met een hoge voorspelde activiteit.