Thiết kế các phân tử nhỏ có khả năng gắn kết với Interleukin-1β

Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019 Nghiên cứu Y học<br /> <br /> <br /> THIẾT KẾ CÁC PHÂN TỬ NHỎ CÓ KHẢ NĂNG<br /> GẮN KẾT VỚI INTERLEUKIN-1β<br /> Lê Minh Trí*,**, Trần Thành Đạo*, Thái Khắc Minh*<br /> <br /> TÓMTẮT<br /> Mở đầu: Interleukin (IL)-1β là một cytokin thuộc họ IL-1 có vai trò quan trọng trong phản ứng<br /> viêm và miễn dịch. Hiện nay chỉ có 3 thuốc có tác động ức chế IL-1β được chấp thuận và chúng đều<br /> có cấu trúc protein.<br /> Mục tiêu: Nghiên cứu thực hiện nhằm mục tiêu thiết kế các phân tử nhỏ có khả năng ức chế hoạt động của IL-1β.<br /> Đối tượng - Phương pháp nghiên cứu: Cấu trúc tinh thể của IL-1β được tải về từ ngân hàng cơ sở<br /> dữ liệu protein mã PDB 9ilb. Các phương pháp in silico 3D-Pharmacophore và mô tả phân tử docking được<br /> sử dụng để sàng lọc tập dữ liệu Drugbank 7.616 chất và sẽ được đánh giá điểm số chức năng nhằm tìm ra<br /> các chất tiềm năng nhất.<br /> Kết quả: Nghiên cứu đã xây dựng được 2 mô hình pharmacophore cho các chất gắn kết IL-1β và tìm<br /> kiếm được 33 chất cho vị trí A và 70 chất cho vị trí B của IL-1β. Nghiên cứu tiến hành phân tích điểm số<br /> chức năng và chọn ra 5 chất có điểm số tốt nhất tại mỗi vị trí. Phân tích cho thấy một số chất rất tiềm năng<br /> ức chế hoạt động IL-1β với mã PDB: DB07710, DB08957, DB01014.<br /> Kết luận: Các mô hình in silico cho chất ức chế IL-1β được xây dựng và sàng lọc thành công các chất<br /> có tiềm năng ức chế hoạt động IL-1β. Các mô hình có thể dùng để sàng lọc với tập dữ liệu lớn hơn, các kết<br /> quả sàng lọc được cần được tiến hành tiếp các phương pháp khác như mô phỏng động học phân tử hoặc thử<br /> nghiệm in vitro để tìm ra các chất có hoạt tính thực sự.<br /> Từ khóa: Interleukin-1β, Interleukin-1β inhibitors, 3D-Pharmacophore, docking phân tử.<br /> ABSTRACT<br /> DESIGN OF SMALL-MOLECULES BINDING INTO INTERLEUKIN-1β<br /> Le Minh Tri, Tran Thanh Dao, Thai Khac Minh<br /> <br /> * Ho Chi Minh City Journal of Medicine * Supplement of Vol. 23 - No 2- 2019: 741-746<br /> <br /> Background and Objectives: Interleukin (IL)-1β is a member of the IL-1 family of cytokines which is<br /> an important mediator of inflammatory response and immune response. There are three approved protein<br /> structure-based drugs inhibiting IL-1β. This study aimed at discovering small-molecule inhibitors<br /> impeding IL-1β activity.<br /> Methods: The crystal structure of IL-1β was collected from Protein Data Bank with PDB code 9ilb.<br /> 3D-pharmacophore modelling and molecular docking were used to screen a DrugBank database containing<br /> 7.616 compounds. The hit compounds were evaluated functional score to select the most potential<br /> compounds for IL-1β inhibitory activity.<br /> Results: Two 3D-pharmacophore models of IL-1β binders were established including 33 and 70 of<br /> which were found to bind to site A and site B, respectively. Molecular docking resulted in the selection of 5<br /> high docking score compounds. Several compounds potentially inhibiting IL-1β activity namely DB07710,<br /> *<br /> Khoa Dược, Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh<br /> **<br /> Khoa Y, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh.<br /> Tác giả liên lạc: PGS. TS. Thái Khắc Minh ĐT: 0909680385 Email: thaikhacminh@uphcm.edu.vn<br /> <br /> Chuyên Đề Dược 741<br /> Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019<br /> <br /> DB08957, DB01014 were demonstrated.<br /> Conclusion: The in silico models of IL-1β inhibitors were built successfully. These models could be<br /> developed to screen larger databases. The screening results would be continually evaluated by molecular<br /> dynamics simulation or/and in vitro assays to find bioactive compounds.<br /> Keywords: Interleukin-1β, Interleukin-1β inhibitors, 3D-Pharmacophore, Molecular docking.<br /> ĐẶTVẤNĐỀ mô tả docking bằng phần mềm Lead IT 2.1.8<br /> (www.capterra.com)(7).<br /> Interleukin-1 Beta (IL-1β) thuộc phân họ<br /> IL-1 của họ IL-1, là cytokin có vai trò quan Xây dựng các mô hình 3D-Pharmacophore<br /> trọng trong quá trình viêm và phản ứng miễn Cấu trúc mục tiêu IL-1β được sử dụng<br /> dịch(1,2). Hoạt động của IL-1β được điều hòa để xây dựng các mô hình 3D-<br /> khá chặt chẽ bởi một hệ thống phức tạp các Pharmacophore từ cấu trúc nhiễu xạ tia X<br /> thụ thể, thụ thể không gây tín hiệu theo cơ chế được tải về từ ngân hàng cơ sở dữ liệu<br /> “bẫy” (decoy receptor) và chất đối vận thụ thể protein (http://www.rcsb.org) dưới dạng<br /> (IL-1 Receptor antagonist – IL-1RA)(3,4). IL-1β file .pdb với mã 9ilb(8,9). Cấu trúc IL-1β không<br /> được chứng minh liên quan đến khá nhiều thay đổi sau khi gắn kết với thụ thể, do đó dựa<br /> bệnh và hội chứng liên quan đến viêm và vào cấu trúc tinh thể của nó với mã PDB 9ilb<br /> miễn dịch như xơ vữa động mạch, đái tháo để xây dựng mô hình 3D-Pharmacophore. IL-<br /> đường type II, các bệnh liên quan đến dị ứng, 1β được xác định có 2 vị trí gắn kết với thụ thể<br /> viêm khớp dạng thấp . Việc sử dụng các<br /> (5,6) lần lượt và vị trí A và vị trí B, với các acid<br /> chất ức chế IL-1 mà đặc biệt là IL-1β hiện đang amin quan trọng cho gắn kết với thụ thể được<br /> là mục tiêu đáng chú ý của các liệu pháp cho trình bày trong Bảng 1. Từ các acid amin quan<br /> điều trị các bệnh liên quan đến quá trình “tự trọng, truy vấn các điểm thuộc tính<br /> viêm”’ (autoinflammatory). Liệu pháp ức chế Pharmacophore bằng công cụ Pharmacophore<br /> IL-1β đã chứng minh được vai trò của mình Editor trong phần mềm MOE. Các điểm truy vấn<br /> trong điều trị các bệnh kể trên, tuy nhiên hiện nằm tại vị trí các nguyên tử tham gia tạo liên kết<br /> nay số thuốc được chấp nhận thuộc liệu pháp với thụ thể interleukin 1 týp I (IL-1RI) như bảng 1<br /> này khá ít, bao gồm: (i) Anakinra là IL-1RA tái sẽ được thiết lập là các điểm thiết yếu (Essential),<br /> tổ hợp cạnh tranh thụ thể với IL-1β; (ii) các điểm truy vấn không nằm tại những điểm<br /> Rilonacept là một thuốc hoạt động theo cơ chế này cũng sẽ được cho vào mô hình nhằm sàng<br /> “bẫy” IL-1β, (iii) Canakinumab hoạt động với lọc những chất có khả năng gắn kết tốt với IL-1β<br /> cùng cơ chế như Rilonacept, là kháng thể IgG1 bằng thiết lập các ràng buộc(7).<br /> được thiết kế để chống lại IL-1β(4,5). Hiện nay Bảng 1: Các acid amin quan trọng của IL-1β<br /> chưa có thuốc phân tử nhỏ được chấp thuận Vị trí A Vị trí B<br /> trong điều trị các bệnh liên quan theo cơ chế<br /> ức chế IL-1β. Mục tiêu của nghiên cứu này Arg11, Gln15, Arg4, Leu6, Phe46, Ile56, Lys93,<br /> His30, Gln32 Lys103, Glu105<br /> hướng đến việc sàng lọc các phân tử nhỏ có<br /> khả năng gắn kết với IL-1β. Tạo cơ sở dữ liệu để sàng lọc ảo<br /> ĐỐITƯỢNG-PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU Tập 7.616 chất tải về từ ngân hàng dữ liệu<br /> Drugbank (www.drugbank.ca) cần được tạo cấu<br /> Hai phương pháp in silico được sử dụng lần<br /> dạng trước khi tiến hành sàng lọc bằng các mô<br /> lượt là: xây dựng các mô hình 3D-<br /> hình Pharmacophore. Công cụ Conformation<br /> Pharmacophore bằng phần mềm MOE 2015.10<br /> Import của MOE được sử dụng với các thông số<br /> (www.chemcomp.com) và xây dựng mô hình<br /> được thiết lập trong MM settings như sau: (i)<br /> <br /> <br /> 742 Chuyên Đề Dược<br /> Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019 Nghiên cứu Y học<br /> <br /> Giới hạn số cấu dạng cho mỗi chất: 10.000; (ii) Số thiết lập như sau: (i) Số cấu dạng (pose) giữ<br /> bước tìm kiếm lặp lại: 1000; (iii) Số bước tối thiểu lại: 50 (Top 50 hits); (ii) Trong phần chi tiết<br /> hóa năng lượng: 1000; (iv) Năng lượng giảm<br /> docking, chọn số lần tối đa cho mỗi lần lặp lại<br /> thiểu test gradient: 0,0001<br /> là 1.000 và số lần tối đa cho việc bẻ gãy là 200.<br /> Xây dựng mô hình mô tả phân tử docking<br /> Các thông số khác mặc định. Chọn Apply and<br /> Mục đích của docking nhằm đánh giá khả Dock để bắt đầu quá trình Docking và lưu kết<br /> năng gắn kết cũng như dự đoán được trạng quả nhằm phân tích sau này, chọn Docking →<br /> thái của phân tử nhỏ (gọi là ligand) khi gắn Export Poses và lưu dưới dạng file *.sdf.<br /> kết với cấu trúc mục tiêu. Việc tiến hành<br /> Đánh giá điểm số chức năng<br /> Docking cần thông tin về cấu trúc Protein và<br /> Trước khi đánh giá điểm số chức năng cần<br /> các cấu trúc các phối tử. Cấu trúc tinh thể tiến hành phân tích các liên kết tạo thành giữa<br /> protein của IL-1β mã 9ilb sau khi tải về từ PDB các acid amin của protein và phối tử bằng<br /> được mở bằng phần mềm MOE. Sau đó cấu công cụ Protein Ligand Interaction Fingerprints<br /> trúc được xóa các phân tử nước trong cửa sổ (PLIF) và được quan sát trực quan bằng công<br /> công cụ Sequence Editor. Các phối tử sau khi được cụ Ligand Interacteractions trong MOE. Việc<br /> đánh giá kết quả nhằm thu được 4 thông số<br /> sàng lọc với các mô hình Pharmacophore được<br /> sau: điểm số Docking, điểm số liên kết, số acid<br /> lưu lại dưới dạng file *.sdf. Đối với các hợp chất<br /> amin quan trọng tương tác với phối tử và số vị<br /> không có sẵn, cấu trúc 3D được vẽ bằng MOE và trí gắn kết ngoài vị trí đang tiến hành phân<br /> được ghép vào file cơ sở dữ liệu *.sdf. tích mà phối tử được dock vào thành công.<br /> Các hợp chất được tối thiểu hóa năng Tiến hành đánh giá điểm số chức năng<br /> lượng lần 1 với phần mềm Sybyl-X 2.0 để tìm (Normalize) 4 thông số trên về thang điểm<br /> ra cấu dạng có năng lượng thấp nhất bằng [0;1], điểm số tốt nhất ứng với 1 và điểm số<br /> kém nhất ứng với 0 theo công thức:<br /> công cụ Compute → Minimize → Molecule. Các<br /> thông số được thiết lập như sau: (i) Method:<br /> Conj Grad; (ii) Termination: Energy Change:<br /> Trong đó: x: điểm số của phối tử; A: điểm<br /> 0,0001 kcal/mol; (iii) Max Iterations: 10.000; (iv)<br /> số thấp nhất (min) của tập các phối tử; B: điểm<br /> Modify → Charge: Gasteiger-Huckel. số cao nhất (max) của tập các phối tử. Cộng<br /> Trong phần mềm LeadIT, cấu trúc protein tổng các điểm số chức năng của 4 thông số và<br /> đã được chuẩn bị được đưa vào bằng cách tiến hành xếp hạng các phối tử được dock<br /> thành công. Điểm số chức năng lớn hơn 2<br /> chọn Load or Prepare Receptor → Select → chọn<br /> được xác định là tốt.<br /> file Protein đã chuẩn bị. Sau khi đã tải được cấu<br /> trúc protein, các acid amin nằm trong khu vực KẾTQUẢ<br /> khoang gắn kết được lựa chọn phần Define Mô hình 3D-Pharmacophore cho chất gắn kết<br /> Binding Receptor nằm ở cửa sổ Project Tree. IL-1β<br /> Khoang gắn kết được lưu lại và tiến hành Nghiên cứu tiến hành xây dựng mô hình<br /> Docking. Tập các phối tử cần dock được tải 3 pharmacophore tại 2 vị trí A và B do IL-1β<br /> vào phần mềm bằng các công cụ Docking → gắn kết với thụ thể của nó tại 2 vị trí này. Tại<br /> Define FlexX Docking → Docking Library → Load vị trí A, kết quả truy vấn từ 4 acid amin được<br /> File. Các thông số cho quá trình docking được chứng minh là quan trọng cho gắn kết thụ<br /> <br /> <br /> Chuyên Đề Dược 743<br /> Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019<br /> <br /> <br /> thể của IL-1β là Arg11, Gln15, His30 và Gln32 pharmacophore Ph-IL-1β-A gồm 8 điểm và<br /> như Hình 1a. Chọn những tương tác hướng tiến hành gióng hàng mô hình Ph-IL-1β-A<br /> vào khoang gắn kết thu được mô hình lên IL-1β được trình bày Hình 1b.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> (A) (B)<br /> Hình 1: Kết quả truy vấn các điểm pharmacophore tại vị trí A của IL-1β (A) và kết quả gióng hàng mô hình lên IL-1β (B)<br /> Vị trí B được tạo thành từ các acid amin điểm trên tạo các điểm pharmacophore theo<br /> được chứng minh là quan trọng cho gắn kết, nguyên tắc bổ sung, loại bỏ các điểm quá xa<br /> mặc dù nằm rất xa nhau trên trình tự acid (>20 Å). Kết quả thu được mô hình Ph-IL-1β-B<br /> amin của protein nhưng ở cấu trúc 3D tạo có 8 điểm, mô hình được đặt ràng buộc để<br /> thành một vùng gắn kết thụ thể: Arg4, Leu6, sàng lọc ra các chất thỏa ít nhất 5 điểm<br /> Phe46, Ile56, Lys93 Lys103 và Glu105. Kết quả pharmacophore (Partial Match: At least 5) và<br /> truy vấn các điểm pharmacophore từ các acid tiến hành gióng hàng mô hình lên IL-1β trình<br /> amin này được thể hiện ở Hình 2a. Từ các bày ở Hình 2b.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> (A) (B)<br /> Hình 2: Kết quả truy vấn các điểm pharmacophore tại vị trí B của IL-1β (A) và kết quả gióng hàng mô hình lên IL-1β (B)<br /> Mô hình mô tả phân tử docking của IL-1β có là các acid amin 11-15, 29-33. Kết quả thu<br /> Tại vị trí A của IL-1β, các acid amin quan được mô hình Do-IL-1β-A như Hình 3a. Tại<br /> trọng được chọn trong Project Tree để tạo vị trí B, xây dựng khoang gắn kết để tiến<br /> khoang gắn kết là Arg11, Gln15, His30 và hành docking từ 7 acid amin được chứng<br /> Gln32, để tạo được khoang gắn kết liên tục, minh là quan trọng: Arg4, Leu6, Phe46,<br /> tiến hành chọn thêm các acid amin trong Ile56, Lys93, Lys103 và Glu105 kết quả được<br /> vùng này, kết quả các acid amin được chọn mô hình Do-IL-1β-B như Hình 3B.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 744 Chuyên Đề Dược<br /> Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019 Nghiên cứu Y học<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> (A) (B)<br /> Hình 3: Mô hình mô tả phân tử Docking Do-IL-1β-A cho chất gắn kết IL-1β tại vị trí A (A) và tại vị trí B (B)<br /> Có thể thấy khoang gắn kết tại vị trí A có Cụ thể tại vị trí A, mô hình Ph-IL-1β-A<br /> những rãnh sâu, bề mặt gồ ghề, có những vị được sàng bằng tập dữ liệu DrugBank với<br /> trí nhô cao. Nếu có những chất dock thành<br /> 7.616 chất cho được 33 chất thỏa mãn mô hình<br /> công vị trí này và tạo được tương tác tốt với<br /> (khoảng 0,43%). Có thể thấy mô hình gồm 4<br /> các acid amin quan trọng thì sẽ có tiềm năng<br /> ức chế được IL-1β. Ở mô hình vị trí B thì kéo điểm bắt buộc, tuy khoảng cách giữa chúng là<br /> dài và hẹp hơn so với mô hình vị trí A, bên không quá xa (