Transcript Biologia_Computazionale_lezione11

Applicazioni FARMACOLOGICHE: viene fornita un’indicazione
specifica, o quanto meno restrittiva, della struttura opportuna in
funzione del bersaglio del farmaco. In questo campo, la
costruzione di strutture calibrate permette di ridurre la ricerca
ad un ristretto raggio d’azione.
E’ il punto di partenza per quasi tutti i processi biologici.
Un modello di riconoscimento tra molecole biologiche prevede
che le molecole interagiscono in una maniera altamente
specifica: modello CHIAVE-SERRATURA (Fisher e Ehrilch)
fisica24ore
La complementarità geometrica e chimica fra piccole
molecole biologiche (LIGANDI) e le strutture dei loro bersagli
macromolecolari (RECETTORI) gioca un ruolo molto
importante all’interno dei processi biologici.
fisica24ore
La capacità di un recettore di agganciarsi al suo ligando
selettivamente e con alta affinità è dovuta alla formazione di una
serie di legami deboli (legami H, ionici, interazioni di Van der
Waals) sommati ad interazioni favorevoli (es. idrofobiche).
Gli atomi del sito di legame forniscono l’impalcatura necessaria
per conferire alla superficie un dato contorno e particolari
proprietà chimiche
Variazioni anche piccole di tali amminoacidi spesso
compromettono la funzionalità del recettore
docking
Metodi computazionali per la predizione della struttura 3D di
complessi proteina-ligando (o anche applicabile a modelli
proteina/proteina).
Insieme di tecniche che consentono di simulare interazioni tra
vari sistemi (sito attivo di un enzima e una nuova molecola di
inibitore) e di valutare approssimativamente le nuove interazioni
che si creano.
In quest’ultimo caso, viene trovato il corretto modo di legame di
un composto tramite il campionamento dello spazio
conformazionale nel sito di legame, attraverso la valutazione di
funzioni che stimano l’energia di ogni combinazione
conformazionale ligando-recettore.
Tali funzioni valutano fattori quali:
•Complementarità fra superficie
•Energia libera di solvatazione
•Interazioni elettrostatiche e idrofobiche
algoritmi
AUTODOCK, DOCK, FlexX, GOLD, …
Algoritmi di docking.
Posizionano ligandi – flessibili o semi-flessibili - in siti di binding
proteici generalmente rigidi.
Il ligando durante il binding cambia la sua struttura tridimensionale in termini di
angoli di torsione per trovare il miglior adattamento spaziale ed energetico nel
sito di binding della proteina. Questa assunzione segue il modello “chiaveserratura.
Prendendo in considerazione anche la flessibilità del recettore allora
andrebbero considerati centinaia o anche migliaia di gradi di libertà.
farmaci
Elemento chiave:
scoperta di composti guida nuovi e innovativi
Composto guida = composto che mostra “affinità” per un dato
recettore, che ha attività biologica e che può essere
strutturalmente modificato per migliorare la bioattività
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Ricerca del composto guida (1-2 anni)
Ottimizzazione del composto guida (1-2 anni)
Saggi di attività in vitro e in vivo (1-2 anni)
Test tossicologici (1-3 anni)
Test per la sicurezza sull’uomo (1 anno)
Test per l’efficacia sull’uomo (1-2 anni)
Tempo totale per lo sviluppo di un nuovo farmaco: 6-12 anni
Costo totale: circa $ 500 000 000
è di grande importanza l’identificazione RAPIDA E
AFFIDABILE di ligandi ad alta affinità
Screening sperimentale:
test in vitro di grandi librerie
di composti. Ignora, in
genere, le proprietà
strutturali del recettore
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Metodi computazionali
detti Rational Design:
si basano su informazioni
strutturali del recettore
e/o del ligando
Metodi computazionali
Struttura 3D del recettore NON nota
QSAR (Quantitaive StructureActivity Relationship)
Stabilisce una relazione tra la
struttura molecolare e l’attività
biologica di una serie di
composti attivi. Predice la
attività e la affinità di composti
non noti dall’analisi delle loro
similitudini
e
differenze
strutturali,
fornendo
informazioni
sui
requisiti
strutturali del recettore.
Struttura 3D del recettore nota
Structure Based Drug Design
De Novo Design
I nuovi composti
vengono generati nel
sito di legame a partire
da atomi o frammenti
preposizionati nel sito e
che successivamente
vengono trasformati in
molecole intere da
softwares specifici.
Screening Virtuale
Librerie di molecole
(esistenti o ipotetiche)
vengono analizzate
cercando ligandi con
caratteristiche in accordo
con i requisiti del sito di
legame
Docking
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Drug discovery
Il termine di drug discovery viene utilizzato per indicare tutti quei processi che
portano all’identificazione o allo sviluppo di un nuovo farmaco.
Identificazione di un bersaglio (target) a cui è correlata una certa patologia su
cui intervenire con un farmaco.
Identificazione di una molecola attiva
Studio delle molecole attive al fine di realizzare derivati con un più definito
profilo di attività, metabolismo e tossicità (lead compounds)
.
Studi pre-clinici (animali).
Studi clinici (uomo).
Drug discovery
Il tempo è il “peggior nemico” nella drug discovery…
Portare un nuovo farmaco sul mercato puo’ richiedere 8-14 anni e costi
tra 400 e 900 milioni di dollari
Riconoscimento molecolare
E’ il punto di partenza per quasi
tutti i processi biologici.
Le molecole interagiscono in una
maniera
altamente
specifica:
modello CHIAVE-SERRATURA
La complementarità geometrica e
chimico-fisica fra piccole molecole
biologiche (LIGANDI) e le strutture
dei loro bersagli macromolecolari
(RECETTORI) gioca un ruolo molto
importante all’interno dei processi
biologici.
Riconoscimento molecolare
La capacità di un recettore di agganciarsi al suo
ligando selettivamente e con alta affinità è
dovuta alla formazione di una serie di legami
deboli (legami H, ionici, interazioni di Van der
Waals, interazioni idrofobiche…).
Gli atomi del sito di legame forniscono
l’impalcatura necessaria per conferire alla
superficie un dato “contorno” e particolari
proprietà chimiche
Variazioni anche piccole di tali amminoacidi
spesso compromettono la funzionalità del
recettore
Perché un farmaco possa esplicare la propria azione deve interagire con un
bersaglio chiamato recettore.
Progettazione razionale di molecole bioattive
Avvalendosi di tecniche computazionali, nota la struttura tridimensionale del
recettore o un suo modello (tecniche di docking molecolare)
L’obiettivo è quello di ottenere un modello chiamato farmacoforo sulla base del
quale verranno progettate le nuove molecole attive.
E’ l’insieme delle caratteristiche chimico-fisiche della molecola di un farmaco
necessarie all’interazione col recettore.
G ru p p o c a ric o
n e g a tiv a m e n te
G ru p p o a c c e tto re
d i le g a m i d 'id ro g e n o
S p a z ia to re
G ru p p o id ro fo b ic o
Il docking molecolare
Si tratta di un approccio computazionale per lo studio delle interazioni fra un
generico ligando (es. potenziale molecola attiva) e una macromolecola
bersaglio (target).
E’ necessario conoscere la struttura 3D sia del ligando, sia della macromolecola
bersaglio.
Le informazioni estrapolabili da uno studio di docking possono servire per:
l’identificazione degli elementi strutturali chiave per l’interazione sia del ligando,
sia del recettore (modello farmacoforo);
la progettazione di nuove molecole attive con maggiore affinità e,
conseguentemente con maggiore potenza;
ipotizzare un plausibile meccanismo d’azione.
Struttura 3D del ligando
C19H23NO5
Formula chimica
3D
Struttura 3D del recettore
Può trattarsi di un problema estremamente complesso soprattutto se non si
dispongono di informazioni sperimentali sufficienti, viste le elevate dimensioni che
un recettore presenta (> 50.000 atomi).
Cristallografia a raggi X
Accuratezza
della struttura 3D
Risonanza magnetica nucleare (NMR)
Predizione della struttura 3D
•Metodica sperimentale
•Metodica computazionale
Docking molecolare
L’operatore è guidato dalla grafica computerizzata e programmi appositi che
posizionano il ligando nella tasca del recettore.
Docking
La validità del complesso (o orientamento) risultante è stimata mediante un
punteggio energetico.
Ligando
Valutare la validità delle soluzioni proposte dal punto
di vista chimicoRecettore
farmaceutico-biologico.
Lo screening virtuale di librerie di potenziali ligandi
Strumento basato su metodiche computazionali atto all’identificazione di composti
biologicamente attivi a partire da banche dati di strutture reali o puramente
virtuali.
Virtuale
Reale
Database di composti
Sintesi chimica
(milioni)
(decine)
Modello farmacoforo
Test farmacologico
Molecole potenzialmente
attive (decine)
Molecole attive
(alcune unità)
Lo screening virtuale
Virtuale
Database di composti
reali (migliaia)
Reale
Modello farmacoforo
Test farmacologico
Molecole potenzialmente
attive (decine)
Molecole attive
(alcune unità)
Situazione tipica di un’industria farmaceutica.
Vantaggi: risparmio di tempo nello sviluppo = risparmio di denaro.
La neuroaminidasi del virus dell’influenza
Lo screening random d’inibitori della sialidasi virale non ha dato buoni risultati
nella ricerca di nuovi farmaci anti-influenzali mentre il drug design basato sulla
struttura ha portato alla progettazione di nuove molecole (analoghi dello stato
di transizione della reazione catalizzata dalla sialidasi) attualmente in uso.
Infatti il virus dell’influenza e’ in continua evoluzione, ogni anno nuovi ceppi.
La denominazione del virus si riferisce a due tipi di molecole che ricoprono la
superficie del virus: emoagglutinina e la neuroaminidasi (sialidasi). Esse
determinano l’infettivita’ del virus. Diversi sottotipi neuroaminidasi N1-N9.
Questi inibitori in uso interferiscono con il rilascio della progenie del virus
dell’influenza dalle cellule infettate, bloccando in questo modo l’infezione. La
sialidasi entra in gioco quando il virus abbandona la cellula infettata. Assicura
che il virus non resti legato ai polisaccaridi della superficie (derivati dell’ acido
sialico) tagliando le loro catene.
Meccanismo d’azione di inibitori della Neuroaminidasi
Struttura 3D Neuroaminidasi
La sialidasi virale è un enzima costituito da
4 subunità identiche ancorato alla
membrana del virus.
L’abilità degli analoghi dello stato di
transizione del substrato della sialidasi
virale nell’inibirla è conosciuta dagli anni
‘70. La progettazione d’inibitori più
efficenti, però, è stata possibile solo
quando la prima struttura 3D dell’enzima è
stata risolta mostrando l’orientazione degli
amminoacidi nel sito catalitico.
Struttura 3D Neuroaminidasi
Questo farmaco anti-influenzale è in commercio sotto il nome di Tamiflu
(oseltamivir). E’ un anello a 6 atomi di carbonio che mima i substrati naturali della
sialidasi e ottimizza le interazioni con i residui degli amminoacidi del sito attivo.
I ricercatori sono riusciti
a progettarlo studiando
le
strutture
della
neuroaminidasi. Si lega
fortemente al sito attivo
e ne blocca l’azione
indispensabile per il
rilascio del virus.
fisica24ore
Le tecniche computazionali rappresentano uno strumento
molto utile per:
•la modellazione di sistemi proteici
•la comprensione dei processi biologici
•la comprensione della relazione struttura-attività
•la scoperta e ottimizzazione dei composti guida
farmacologici
Vantaggio dal punto di vista biologico, chimico e
farmaceutico, riducendo i tempi e completando e
indirizzando le conoscenze sperimentali