Modello farmacoforico per il recettore alfa degli estrogeni

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Generazione di un modello farmacoforico per il recettore alfa degli estrogeni con il software CATALYST

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  • 1. Costruzione di un Modello Farmacoforico per il Recettore degli Estrogeni -  Dr Brogi Simone A. A. 2006 - 2007 Modulo: Bioinformatics, Drug Design & Drug Optimization
  • 2. ESTROGENI
    • sistema riproduttivo femminile
    • proliferazione e differenziazione dell'epitelio mammario
    • effetti sul sistema cardiovascolare
    • densità ossea
    • regolatori fisiologici sistema nervoso centrale
  • 3. Recettori degli Estrogeni
    • ER- α
    • - utero, vagina, tessuto mammario
    • - 595 residui aminoacidici
    • ER- β
    • - ovaie, ossa, SNC, tessuto cardiaco
    • - 485 residui aminoacidici
    Wenlin, S 2004 6: 39-52
  • 4. Recettori degli Estrogeni - α ERs sono funzionalmente dei fattori di trascrizione nucleari inducibili la cui attività è regolata allostericamente dal legame con il ligando http:// cgap.nci.nih.gov / Pathways / BioCarta /h_carm-erPathway McDonnell, D. P. 2002 296 1642-1644
  • 5. Perchè il Recettore degli Estrogeni - α ? Importante Target cellulare implicato nelle neoplasie del tessuto mammario ormone-dipendenti e in altro tipo di patologie come l’osteoporosi e malattie cardiovascolari I ligandi estrogenici sono implicati nella modulazione di molteplici processi all’interno del corpo umano la loro deregolazione è deleteria per l’organismo I farmaci attualmente impiegati come inibitori del recettore ER- α hanno drammatici effetti collaterali PDB: 1ERE
  • 6. Recettore degli Estrogeni - α Agonisti - conformazione elica H12 - AF-2 è capace di compiere la trascrizione del DNA Antagonisti - Riarrangiamento elica h12 - AF-2 è incapace di compiere la trascrizione del DNA (a) LBD (Ligand Binding Domain) di ER-α senza ligando, (b) LBD di ER-α con la presenza di un ligando agonista, (c) LBD di ER-α con la presenza di un ligando antagonista. Viene evidenziato il riposizionamento che H 12 in rosso compie in presenza di un agonista e di un antagonista e ilmovimento del loop evidenziato nella figura b Celik, L. et al 2007 46 (7), 1743 -1758
  • 7. SERMs Selective Estrogen Receptor Modulator
    • SERMs derivati dal trifeniletilene
    • SERMs derivati dal benzotiofene
    • SERMs derivati dal benzopirano
  • 8. SERMs Legami ad Idrogeno Interazioni Idrofobiche His524 Met342 Leu354 Arg394 Trp383 Ala350 Leu387 Glu353 Val418 Leu428 Ile424 Gly521 Leu525 PDB: 1ERE Brzozowski, A. et al. 1997 389 753-758 Brzozowski, A. et al. 1997 389 753-758 Brzozowski, A. et al. 1997 389 753-758
  • 9. SERMs Legami ad Idrogeno Interazioni Idrofobiche His524 Met342 Leu354 Arg394 Trp383 Ala350 Leu387 Glu353 Val418 Leu428 Asp351 Ile424 Gly521 Leu525 PDB: 1ERR Brzozowski, A. et al. 1997 389 753-758
  • 10. Studi Computazionali sui SERMs I due modelli farmacoforici sono stati sviluppati usando solo composti derivati da una unica classe strutturale: dal diariletilene (a) e dall’arilbenzotiofene (b) Un farmacoforo generato con queste modalità non può avere una buona predizione su altre classi strutturali Mukherjee, S. et al. 2007 47 475-487 Mukherjee, S. et al. 2008 in press a) b)
  • 11. MODELLO FARMACOFORICO FSC (functional side chain): (CH 2 ) 6 NMe(CH 2 ) 3 SC 5 H 11 a FSC (functional side chain): (CH 2 ) 6 NMe(CH 2 ) 3 SC 5 H 11 Cp R R 1 R 2 R 3 Cp R R 1 R 2 R 3 R 4 15 Cl Cl B(OH) 2 35 OCH 3 H CH 2 OH 16 H I OCH 2 COH 36 OH H CF 3 17 Cl Cl OCH 2 COH 37 H OH OH 18 H I OH 38 H 19 F Br B(OH) 2 39 OH 20 I Br B(OH) 2 40 H H H H Br 21 F Cl B(OH) 2 41 H H H Br H 22 F F B(OH) 2 42 Br H OH H CH 3 23 H S H 43 H H H H CH 3 24 O N H 44 Br H OH CH 3 H 25 O H CH 2 CH 2 45 H H H H CH 2 26 O H CH 2 CN 46 H H H H H 27 O N CN 47 H H OH H CHBr 28 OH CH 2 CH 3 FSC a OH 48 Br Br OH H CH 3 29 H OH FSC a OH 49 Br H OH H CH 2 30 OH Me Me OH 50 Br H OH H CHBr 31 Cl Cl CH 2 COOH 51 Br I OH H CH 3 32 H H H 52 1,4 33 H H H 53 1,3 34 OH H CH 2 CH 3
  • 12. features del farmacoforo (Hypo 7) E mapping del composto 34 (il composto più attivo del Training set) HBD Hydrogen Bond Donor HY1 Hydrophobic Aromatic HY2 Hydrophobic HBA Hydrogen Bond Acceptor
  • 13. Correlazione Training set r 2 0.955 Test set r 2 0.914 Grafico tra valori delle attività osservate e predette per il Training set ed il Test set Le attività sono riportate come pIC 50 (log in base dieci delle IC 50 )
  • 14. Attività sperimentale e predetta contro la linea cellulare MCF-7 (IC 50 ) dei composti del Training set e del Test set con Hypo-7 Training set Test set -3.5 29 100 53 1 87 86.3 51 -2.3 34 78.3 50 -1.9 87 167.3 49 -1.2 88 104.1 48 -3.7 26 95.5 47 -3.2 87 274.6 46 3.1 820 267.4 45 5.6 19 3.4 39 4.4 1.3 0.3 37 -2.7 0.37 1 36 -1.8 0.34 0.6 35 1.6 100 63 32 -1.6 9.6 15 31 -1.1 6.3 6.9 30 1.7 3.1 1.8 29 4.2 1.6 0.39 27 1.4 1.5 1.06 26 1.7 13 7.8 22 2 12 6 21 1.2 11 9.5 20 1.3 11 8.5 19 -1.7 89 148.4 13 1.2 88 74.8 12 3.3 820 247.3 11 -1.2 29 34.5 10 -1.9 87 167.9 9 -2 13 25 5 -2.1 8.7 18 4 Error Calcd Exp Cpd Activity 2.2 140 61.66 52 2.3 160 67.2 44 -1.4 170 234.8 43 1.5 160 103.7 42 -1.7 160 265.4 41 -1.1 160 177.6 40 -1.5 1.5 2.3 38 -2.8 0.007 0.02 34 3 0.89 0.3 33 3.3 0.13 0.039 28 3.8 0.3 0.079 25 -2.7 0.42 1.11 24 1.3 0.46 0.34 23 1.2 8.2 7 18 -2.3 5.8 13 17 -1.4 6.5 9 16 1.6 7.8 5 15 -1.3 8.4 10.7 14 2.4 1.1 0.48 8 1.1 12 11 7 1.3 160 118.7 6 -1.2 20 24 3 -1.7 2.4 4.1 2 -9.8 10 100 1 Error Calcd Exp Cpd Acvtivity
  • 15. Features del farmacoforo (Hypo 7) e mapping del composto 26 Il composto 26 (way-244) ha un mapping sulle features del modello farmacoforico Hypo-7 che esprime perfettamente il binding-mode all’interno della cavità del recettore per gli estrogeni ER- α PDB: 1X7E
  • 16. Attività sperimentale e predetta contro la linea cellulare MCF-7 (IC 50 ) di nuovi composti (Acetogenine) estratti dall’ alga rossa Laurencia Glandulifera (Rodophyta) con Hypo 7 Calcolato rispetto ad un ipotetico valore di IC 50 pari a 300 μM 320 >300 10 310 >300 9 260 >300 8 300 >300 7 370 >300 6 360 >300 5 320 >300 4 370 >300 3 240 265.3 2 370 >300 1 Calcd Exp Compd Activity
  • 17. CONCLUSIONI
    • Generazione modello Farmacoforico con CATALYST ®
    • Approccio innovativo nell’affrontare la problematica di costruzione di un modello farmacoforico per il recettore degli estrogeni alfa
    • Modello farmacoforico perfettamente in grado di discriminare i composti attivi da quelli inattivi
    • Modello farmcoforico che esprime perfettamente il binding-mode della cavità recettoriale
    • Il Modello farmacoforico è attualmente impiegato per una procedura di Virtual Screening
  • 18.
    • PROSPETTIVE
    • VIRTUAL SCREENING
    • DOCKING SU ER- α
    • OTTIMIZZAZIONE
    • SAGGI CELLULARI SU MCF-7
    • PUBBLICAZIONE
  • 19. Ringraziamenti
    • Prof. M AURIZIO B OTTA Direttore del Dipartimento Farmaco Chimico Tecnologico dell’Università degli Studi di Siena che ha reso possibile lo svolgimento dell’interessante progetto di ricerca
    • Prof. M AURIZIO T ADDEI per aver reso possibile il mio ingresso nel mondo della ricerca
    • La mia F AMIGLIA che mi ha supportato economicamente in questo anno difficile e mi ha incoraggiato in questa eccezionale avventura
    • S IMONE T ARDIOLI , S TEFANO T ARDIOLI e G IANLUCA G ORI perché una loro parola, o un loro gesto nei miei confronti è sempre di inestimabile valore
    • Dott. L UCA B ELLUCCI , alla Dott.ssa F ABIANA C APORUSCIO , al Dott. F EDERICO F ALCHI e alla Dott.ssa R ITA P UGLISI per l’amicizia che mi hanno dimostrato, per il sostegno e per i preziosi consigli che mi hanno rivolto in ogni momento del progetto di ricerca
    • Prof. A NDREA T AFI per il suo talento, per la sua conoscenza messa a mia completa disposizione, per la pazienza che mi ha dimostrato durante la ricerca e l’elaborazione dei dati e per avermi dato l’opportunità di avvicinarmi ad una materia interessante come la Chimica Computazionale
    • Grazie!!!!.
  • 20. The End ©® 2007 Simone Brogi
  • 21. null cost = 636.6 Fixed cost = 81.2 RMSD = RMS deviation Input features : HBD Hydrogen Bond Donor, HY1 Hydrophobic Aromatic, HY2 Hydrophobic HBA Hydrogen Bond Acceptor, RA Ring Aromatic Hypoteses parameters observed in successive run of training and test set Statistical Parameter Composition feature Hypo Cost RMSD r 2 trainset r 2 testset 1 2 3 4 5 1 110.7 1.53 0.974 0.772 HBD HY 1 HY 2 RA ---- 2 122.5 1.80 0.966 0.781 HBD HY 1 HY 2 RA ---- 3 148.2 2.31 0.943 0.783 HBD HY 1 HY 2 RA ---- 4 162.1 2.49 0.931 0.812 HBD HY 1 HY 2 RA ---- 5 166.7 2.61 0.922 0.738 HBA HY 1 HY 1 HY 2 RA 6 169.8 2.64 0.921 0.793 HBD HY 1 HY 2 RA ---- 7 171.1 2.65 0.955 0.914 HBA HBD HY 1 HY 1 HY 2 8 174.4 2.73 0.915 0.692 HBA HY 1 HY 1 HY 2 RA 9 174.9 2.71 0.942 0.878 HBA HBD HY 1 HY 1 HY 2 10 176.9 2.76 0.936 0.752 HBA HY 1 HY 2 RA ----
  • 22. a Training set b Test set Experimental and predicted inhibitory Activity to MCF-7 cell-line (IC 50 ) of training and test set of all compounds with Hypo 7 Activity Activity Cpd Exp Calcd Error Cpd Exp Calcd Error 1 a 100 10 -9.8 28 a 0.039 0.13 3.3 2 a 4.1 2.4 -1.7 29 b 1.8 3.1 1.7 3 a 24 20 -1.2 30 b 6.9 6.3 -1.1 4 b 18 8.7 -2.1 31 b 15 9.6 -1.6 5 b 25 13 -2 32 b 63 100 1.6 6 a 118.7 160 1.3 33 a 0.3 0.89 3 7 a 11 12 1.1 34 a 0.02 0.007 -2.8 8 a 0.48 1.1 2.4 35 b 0.6 0.34 -1.8 9 b 167.9 87 -1.9 36 b 1 0.37 -2.7 10 b 34.5 29 -1.2 37 b 0.3 1.3 4.4 11 b 247.3 820 3.3 38 a 2.3 1.5 -1.5 12 b 74.8 88 1.2 39 b 3.4 19 5.6 13 b 148.4 89 -1.7 40 a 177.6 160 -1.1 14 a 10.7 8.4 -1.3 41 a 265.4 160 -1.7 15 a 5 7.8 1.6 42 a 103.7 160 1.5 16 a 9 6.5 -1.4 43 a 234.8 170 -1.4 17 a 13 5.8 -2.3 44 a 67.2 160 2.3 18 a 7 8.2 1.2 45 b 267.4 820 3.1 19 b 8.5 11 1.3 46 b 274.6 87 -3.2 20 b 9.5 11 1.2 47 b 95.5 26 -3.7 21 b 6 12 2 48 b 104.1 88 -1.2 22 b 7.8 13 1.7 49 b 167.3 87 -1.9 23 a 0.34 0.46 1.3 50 b 78.3 34 -2.3 24 a 1.11 0.42 -2.7 51 b 86.3 87 1 25 a 0.079 0.3 3.8 52 a 61.66 140 2.2 26 b 1.06 1.5 1.4 53 b 100 29 -3.5 27 b 0.39 1.6 4.2