Консенсусный прогноз in silico канцерогенной опасности мультитаргетных RAGE-ингибиторов

Автор: Васильев П.М., Спасов А.А., Кочетков А.Н., Бабков Д.А., Литвинов Р.А.

Журнал: Волгоградский научно-медицинский журнал @bulletin-volgmed

Статья в выпуске: 1 (65), 2020 года.

Бесплатный доступ

Для 87 новых синтезированных соединений десяти структурно различных химических классов, с использованием нейросетевой модели на основе докинга, выполнен виртуальный скрининг RAGE-ингибирующей активности. Найдено 26 потенциально активных по прогнозу RAGE-ингибиторов. Для десяти наиболее перспективных структур с помощью системы IT Microcosm и on-line ресурсов admetSAR и ProTox произведена консенсусная оценка in silico канцерогенной опасности. Показано, что все прогнозируемые соединения не являются канцерогенами.

Мультитаргетные rage-ингибиторы, консенсусный прогноз, канцерогенная опасность, сахарный диабет, болезнь альцгеймера

Короткий адрес: https://sciup.org/142225945

IDR: 142225945

Текст научной статьи Консенсусный прогноз in silico канцерогенной опасности мультитаргетных RAGE-ингибиторов

При сахарном диабете из-за хронической гипергликемии происходит значительное усиление неферментативного гликирования белков. Образующиеся конечные продукты гликирования взаимодействуют затем со своими специфическими рецепторами (RAGE), что приводит к осложнениям сахарного диабета и развитию болезни Альцгеймера [4, 9, 10].

Таким образом, ингибиторы RAGE могут рассматриваться как перспективные лекарственные средства для лечения указанных патологий.

С другой стороны, лекарственные соединения не должны обладать сколько-нибудь выраженными побочными эффектами, в частности, они не должны быть канцерогенами.

Поэтому предварительная оценка in silico канцерогенной опасности потенциально активных RAGE-ингибиторов является одной из актуальных задач при поиске новых лекарственных веществ для лечения патий при сахарном диабете и болезни Альцгеймера.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Консенсусный прогноз in silico канцерогенной опасности новых высоко активных мульти-таргетных RAGE-ингибиторов, найденных в результате виртуального скринига 87 химических соединений десяти различных химических классов.

МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Предварительно на основе методологии искусственных нейронных сетей были построены модели зависимости уровня RAGE-ингибирующей активности от полученных с помощью докинга показателей аффинности соединений к белкам-мишеням сигнального пути RAGE–NF-kB [7]. С помощью этих нейросетевых моделей среди 87 новых синтезированных веществ десяти различных химических классов был выполнен виртуальный скрининг структур с ожидаемой выраженной RAGE-ингибирующей активностью. По результатам поиска in silico выявлено 26 потенциально активных по прогнозу

RAGE-ингибиторов, среди которых десять соединений обладают высокой активностью [2]. Ранее расчетными методами было также установлено, что все эти десять соединений относятся к 4-му классу токсичности и являются малотоксичными [1].

Прогноз in silico для этих десяти перспективных веществ вероятности отсутствия канцерогенной активности p был выполнен с помощью трех компьютерных систем с использованием включенных в эти системы баз данных по структуре и канцерогенным свойствам известных химических соединений:

  • 1)    оригинальной системы IT Microcosm 7.3 [8], БД 492 соединения, сформирована по данным Международного агентства по исследованию рака IARC [6];

  • 2)    on-line ресурса admetSAR, БД 293 соединения [3];

  • 3)    on-line ресурса ProTox, БД 1546 соединений [8].

Итоговая консенсусная оценка вероятности отсутствия канцерогенной активности для каждого соединения рассчитывалась как среднее арифметическое трех прогнозных значений p, полученных с помощью вышеуказанных компьютерных систем.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯИ ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

В результате виртуального скрининга с помощью нейросетевой модели [7] среди 87 новых синтезированных веществ десяти различных химических классов было найдено 26 потенциально активных RAGE-ингибиторов, из которых десять соединений по прогнозу обладают высокой активностью [2]. По данным консенсусного прогноза, эти десять соединений являются малотоксичными [1].

Структуры указанных десяти веществ приведены на рисунке.

Результаты консенсусного прогноза с помощью систем IT Microcosm, admetSAR и Pro-Tox вероятности отсутствия канцерогенной активности p у соединений (I-X) приведены в таблице.

IX

Рис. Структуры высокоактивных RAGE-ингибиторов

Консенсусный прогноз вероятности отсутствия канцерогенной активности у высокоактивных RAGE-ингибиторов

Вещество

IT Microcosm

admetSAR

ProTox

Консенсус

I

0,818

0,870

0,57

0,753

II

0,909

0,867

0,63

0,802

III

0,864

0,886

0,63

0,793

IV

0,841

0,886

0,63

0,786

V

0,841

0,847

0,59

0,759

VI

0,841

0,847

0,59

0,759

VII

0,818

0,867

0,68

0,788

VIII

0,818

0,781

0,29

0,630

IX

0,636

0,923

0,57

0,710

X

0,841

0,681

0,37

0,631

Из данных таблицы видно, что все десять веществ не будут проявлять канцерогенную активность, т. к. консенсусная вероятность ее отсутствия во всех случаях p > 0,5.

Таким образом, консенсусная оценка канцерогенной опасности найденных в результате виртуального скрининга высоко активных муль-титаргетных RAGE-ингибиторов показала, что все они не являются канцерогенами и могут быть рекомендованы для дальнейшего экспериментального изучения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

  • 1.    С помощью трех различных компьютерных систем выполнен консенсусный прогноз канцерогенной опасности найденных в результате виртуального скрининга десяти высокоактивных мультитаргетных RAGE-ингибиторов.

  • 2.    Показано, что все десять соединений не являются канцерогенами.

  • 3.    Исследованные in silico малотоксичные и не канцерогенные высокоактивные RAGE-ингибиторы рекомендованы для дальнейшего экспериментального изучения с целью создания принципиально новых лекарственных веществ для лечения патий при сахарном диабете и болезни Альцгеймера.

  • *    Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 18-015-00499).

Список литературы Консенсусный прогноз in silico канцерогенной опасности мультитаргетных RAGE-ингибиторов

  • Консенсусная оценка in silico острой токсичности мультитаргетных RAGE-ингибиторов / П. М. Васильев [и др.] // Вестник ВолгГМУ. - 2020. - 8 с.
  • Поиск методом нейросетевого моделирования мультитаргетных RAGE-ингибиторов с различным спектром таргетной активности / П. М. Васильев [и др.] // Известия АН. Серия химическая. - 2019. - 12 с.
  • AdmetSAR: a comprehensive source and free tool for evaluating chemical ADMET properties / F. Cheng [et al.] // J. Chem. Inf. Model. - 2012. -Vol. 52, Iss. 11. - P. 3099-3105.
  • Ansari, N. A. Non-enzymatic glycation of proteins: from diabetes to cancer / N. A. Ansari, Z. Rasheed // Biomed. Khim. - 2010. - Vol. 56. - Iss. 2. - P. 168-178.
  • Consensus Drug Design Using IT Microcosm / P. M. Vassiliev [et al.] // Application of Computational Techniques in Pharmacy and Medicine / Eds. L. Gorb, V. Kuz'min, E. Muratov / Challenges and Advances in Computational Chemistry and Physics / Ed. J. Leszczynski. - Vol. 17. - Dordrecht (Netherlands): Springer Science + Business Media, 2014. - 550 p.
  • IARC - International Agency for Research on Cancer / World Health Organization. -https://www.iarc.fr/.
  • Neural network modeling of multitarget RAGE inhibitory activity / P. M. Vassiliev [et al.] // Biochemistry (Moscow) Supplement Series B: Biomedical Chemistry. - 2019. - Vol. 13, №. 3. - P. 256-263.
  • ProTox: a web server for the in silico prediction of rodent oral toxicity / M. N. Drwal [et al.] // Nucleic Acids Res. - 2014. - Iss. 42. - W 53-58.
  • Tobon-Velasco, J. C. Receptor for AGEs (RAGE) as mediator of NF-kB pathway activation in neuroinflammation and oxidative stress / J. C. Tobon-Velasco, E. Cuevas, M. A. Torres-Ramos // CNS Neurol. Disord. Drug Targets. - 2014 - Vol. 13, Iss. 9. - P. 1615-1626.
  • Yan, S. F. Mechanisms of disease: advanced glycation end-products and their receptor in inflammation and diabetes complications / S. F. Yan, R. Ramasamy, A. M. Schmidt // Nat. Clin. Pract. Endocrinol. Metab. - 2008. - Vol. 4. - Iss. 5. - P. 285-293.
Еще
Статья научная