Ανίχνευση νέων φαρμακολογικών στόχων μέσω υπολογιστικής μελέτης και ανάλυσης της τρισδιάστατης δομής των πρωτεϊνών
Authors: Παπαγεωργίου Λούης 
Published: November 2021

Τα φάρμακα αποτελούν πολύτιμα αγαθά για την πρόληψη και αντιμετώπιση των ασθενειών από τις οποίες απειλείται διαρκώς ο άνθρωπος στη διάρκεια της ζωής του. Από αρχαιοτάτων χρόνων ο αγώνας για επιβίωση εκτός από την εύρεση τροφής περιελάβανε και την προστασία από τις κακουχίες και την αρρώστια. Στην αρχαία Ελλάδα ο Ιπποκράτης δίδασκε «Η τροφή πρέπει είναι το φάρμακό σου και το φάρμακο να είναι η τροφή σου». Παρά τις μεγάλες προσπάθειες που γίνονται τα τελευταία χρόνια για την αντιμετώπιση διαφόρων ασθενειών και παθήσεων, παρατηρείται μια σημαντική μείωση στις νέες φαρμακευτικές ενώσεις. Το πρόβλημα αυτό εστιάζεται στην έλλειψη γνώσης σε νέους φαρμακολογικούς στόχους. Οι φαρμακολογικοί στόχοι εντοπίζονται σε πρωτεΐνες του οργανισμού, κυρίως ένζυμα, υποδοχείς και τα αντισώματα. Σε πολλές άλλες περιπτώσεις όμως φαρμακολογικοί στόχοι είναι δυνατό να εξαχθούν από πρωτεΐνες από διάφορους ιούς ή ακόμη και παράσιτα που εισβάλουν στον ανθρώπινο οργανισμό. Οι πρωτεΐνες γενικά φέρουν καθορισμένο ενεργό κέντρο για τη σύνδεση των ενδογενών προσδεμάτων ή συγκεκριμένα σημεία αλληλεπίδρασης με άλλες πρωτεΐνες. Η στόχευση των φαρμακομορίων αφορά πρωτίστως στο ενεργό κέντρο των μακρομορίων, αν και είναι δυνατόν η σύνδεση να γίνεται και σε άλλες θέσεις. Η ανίχνευση νέων φαρμακολογικών μορίων συνδέεται άμεσα με την μελέτη της τρισδιάστατης δομής των μοριακών στόχων. Σήμερα ωστόσο, η εξέλιξη της τεχνολογίας και της βιοπληροφορικής, επιτρέπει τον προσδιορισμό της τρισδιάστατης δομής και άλλων πρωτεϊνών καθώς και συμπλόκων πρωτεϊνών-προσδεμάτων / πρωτεϊνών- πρωτεϊνών προκειμένου να εντοπιστούν νέοι φαρμακολογικοί στόχοι. Στην παρούσα διδακτορική διατριβή αναπτύχθηκε συγκεκριμένη διαδικασία για την ανίχνευση νέων φαρμακολογικών στόχων μέσω υπολογιστικής μελέτης και ανάλυσης της τρισδιάστατης δομής των πρωτεϊνών. Οι αμινοξικές ακολουθίες των πρωτεϊνών είναι χαρακτηριστικό της γενετικής ποικιλομορφίας τους, οι τρισδιάστατες δομές τους προσδιορίζουν την λειτουργία τους και την μοριακή αρχιτεκτονική τους, και τα τρισδιάστατα πρωτεϊνικά σύμπλοκα παρουσιάζουν τον τύπο αλληλεπιδράσεων που σχηματίζουν. Οι τρείς αυτοί διαφορετικοί τύποι πληροφορίας είναι σημαντικοί για την καλύτερη κατανόηση των δομικών και των λειτουργικών χαρακτηριστικών των πρωτεϊνών, καθώς και για την ανίχνευση νέων φαρμακολογικών στόχων. Πολλές προσπάθειες έχουν γίνει μέχρι σήμερα προκειμένου να συσχετιστεί η πληροφορία από τις αμινοξικές ακολουθίες, τρισδιάστατες δομές και τρισδιάστατα πρωτεϊνικά σύμπλοκα προκειμένου να κατανοηθούν οι άγνωστοι μηχανισμοί που κατευθύνουν τη λειτουργία τους. Στην παρούσα διδακτορική διατριβή εξετάζονται τέσσερα διαφορετικά σύνολα βιολογικών δεδομένων από διαφορετικής κατηγορίας πρωτεΐνες προκειμένου να σχεδιάσουμε σωστά μια ολοκληρωμένη διαδικασία ανίχνευσης νέων φαρμακολογικών στόχων. Τα τέσσερα πρωτεϊνικά σύνολα που εξετάστηκαν στην παρούσα διδακτορική διατριβή αφορούν τα αντισώματα, τους πυρηνικούς υποδοχείς, τα ιικά ένζυμα της οικογένειας ιών Flaviviridae και τέλος την RNA πολυμεράση ΙΙ του παρασίτου που προκαλεί την Ελονοσία.Τα παραγόμενα αποτελέσματα στην παρούσα διδακτορική διατριβή είναι πρωτότυπα και σημαντικά. Στα πλαίσια ανάπτυξης της περιγραφόμενης υπολογιστικής διαδικασίας ανίχνευσης νέων φαρμακολογικών στόχων μέσω προτύπων σήματος έχουμε αναπτύξει τέσσερις νέες μεθοδολογίες προκειμένου να μελετήσουμε και να αναλύσουμε την βιολογική πληροφορία που φέρουν οι αμινοξικές ακολουθίες και πρωτεϊνικές δομές. Η πρώτη διαδικασία περιγράφει ένα νέο τρόπο εύρεσης υποψήφιων φαρμακολογικών στόχων μέσω συντηρημένων μοτίβων / προτύπων σήματος σε αμινοξικές ακολουθίες. Η δεύτερη διαδικασία περιγράφει ένα νέο τρόπο ομαδοποίησης και συσχέτισης των πρωτεϊνών με αντιπροσωπευτικά πρότυπα φυσικοχημικών ιδιοτήτων και την χρήση μη εποπτευόμενων τεχνικών μάθησης, συμπεριλαμβανομένου του αλγόριθμου k-means και των νευρωνικών δικτύων για την επέκταση των προτύπων σήματος. Αντίστοιχα, η τρίτη διαδικασία αναπτύχθηκε για την ανάλυση των τρισδιάστατων δομών και περιγράφει ένα νέο τρόπο συσχέτισης και ομαδοποίησης των τρισδιάστατων δομών με την χρήση υβριδικών πινάκων απόστασης και ιεραρχικών τεχνικών ομαδοποίησης όπως η τεχνική neighbor-joining και UPGMA. Τελευταίο αλλά εξίσου σημαντικό, στην μελέτη και ανάλυση των τρισδιάστατων δομών των πρωτεϊνικών συμπλόκων προτείνεται μια νέα διαδικασία ψηφιακής κωδικοποίησης του τρόπου αλληλεπίδρασης των πρωτεϊνών, σε μοτίβα αλληλεπίδρασης / πρότυπα σήματος, και ομαδοποίηση τους σε ομάδες από μοτίβα αλληλεπίδρασης για τα αντισώματα. Μία νέα εφαρμογή έχει αναπτυχθεί στα πλαίσια της περιγραφόμενης διαδικασίας, η εφαρμογή «antisoma» και αφορά το πρωτεϊνικό σύνολο δεδομένων για τα αντισώματα. Αποτελεί μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα μεταβλητών περιοχών αντισωμάτων, η οποία παρέχει σημαντική πληροφορία που σχετίζεται με τις πρωτεϊνικές τους ακολουθίες. Ο χρήστης έχει την δυνατότητα να εξάγει διαφορετικά σύνολα δεδομένων από αμινοξικές ακολουθίες, καθώς και να εκτελέσει διάφορα φίλτρα με βάση των σύστημα αρίθμησης των αντισωμάτων, και να υπολογίσει περισσότερες από 300 φυσικοχημικές ιδιότητες για τις τμηματικές περιοχές που περιλαμβάνονται στις μεταβλητές περιοχές ως πρότυπα σήματος. Τα παραγόμενα συμπεράσματα από τα διαφορετικά στάδια της υπολογιστικής ανάλυσης είναι πολλά και συνοψίζονται στο τέλος του κάθε κεφαλαίου. Σημαντικό είναι να αναφερθεί ότι με βάση τις μεθοδολογίες που αναπτύχθηκαν καταφέραμε να ομαδοποιήσουμε την βιολογική πληροφορία των συνόλων δεδομένων από πρωτεΐνες σε διακριτές ομάδες ανάλογα με το στάδιο επεξεργασίας που τις εφαρμόζαμε κάθε φορά. Συνολικά, η προτεινόμενη υπολογιστική μελέτη έχει εντοπίσει ένα σημαντικό αριθμό νέων φαρμακολογικών στόχων με βάση τα βιολογικά σύνολα πρωτεϊνών εφαρμογής.