Moleküler modelleme yöntemleri ile bazı fitokimyasalların opioid reseptörüyle bağlanma aktivitelerinin araştırılması
Investigation of opioid receptor binding activities of some phytochemicals using molecular modeling methods
Yazar: HAZAL GÜRŞÜN
Danışman: PROF. DR. VİLDAN GÜRSOY
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Ana Bilim Dalı / Organik Kimya Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Kimya = Chemistry

Özet:
Dünya genelinde 255 milyon kişi uyuşturucu kullanmaktadır. Türkiye'de ise 2011 yılında yapılan madde bağımlılığı araştırmalarına göre yaşam boyu madde kullanım sıklığı %2,7 olarak belirtilmiştir. Opioid maddeler doğal (morfin, eroin, kodein...) , yarı sentetik (oksikodon, buprenorfin...) ve sentetik (metadon,fentanil...) olarak sınıflandırılırlar.
Opioid bağımlılığında ana sebep morfin gibi opiyatlar ile G-protein reseptörü olan mü opioid reseptörünün (MOR) etkileşmesidir. Bu yapı opioid tedavisinde hedef yapı olarak kullanılmaktadır. Günümüzde agonist ve antagonist ilaçlar tedavinin farklı aşamalarında kullanılmaktadır. Bu ilaçların güçlü yan etkilerinden dolayı bu konuyla ilgili yeni ilaç araştırmaları devam etmektedir.
Bazı bitkiler (sarı kantaron, üzerlik, gelincik, çörek otu) için uyuşturucu bağımlılığında tedavi edici özelliği olduğunu gösteren deneysel çalışmalar olmasına karşın, mü opioid reseptörü ile bu bitkilerin içerisindeki hangi fitokimyasalın etkili olduğuna dair mekanizma bilinmemektedir.
Bizim amacımız AutoDock Vina programını kullanarak sarı kantaron, gelincik, çörek otu ve üzerlik bitkisinde bulunan 31 fitokimyasalın agonist ve/veya antagonist özelliklerinin belirlenmesidir.
Çalışmanın ilk aşamasında AutoDock Vina programını kullanarak normal ve çapraz doking ile validasyon hesaplamaları agonist ve antagonist özellikteki mü opioid reseptör kodları 5C1M ve 4DKL ile yapılmıştır. Normal validasyon hesaplamalarına göre RMSD değeri sırasıyla 5C1M ve 4DKL için 1.2 Å ve 1.0 Å olarak bulunmuştur. RMSD değeri 2 Å dan küçük olduğundan dolayı AutoDock Vina programının seçilen protein-ligand sistemi için uygun olduğu belirlenmiştir.
İkinci aşamada, sarı kantaron, üzerlik, gelincik ve çörek otu bitkilerindeki 31 adet fitokimyasalın DFT/B3LYP/6-31G(d,p) temel seti ile geometri optimizasyonu yapılmıştır ve fitokimyasalların MOR'ün aktif bölgesine bağlanması AutoDock Vina programı kullanılarak incelenmiştir. Bağlanma enerjilerine dayanarak 31 fitokimyasalın agonist ve antagonist özelliklerinin incelenmesinden sonra agonist özelliği en yüksek bileşik rojenin olarak saptanmıştır.
Bu tezde ilk kez yapılan araştırmalar sonucunda elde ettiğimiz veriler, hedef yapı MOR ile etkileşen yeni ilaç adaylarının tasarlanmasına katkıda bulunacaktır.


Anahtar kelimeler: Mü opioid reseptörü, doking, antagonist, agonist, 4DKL, 5C1M

Abstract:
Around the world 255 million people using drugs. According to frequency of use substances lifelong Turkey in the year 2011 held on drug addiction research it has been identified as 2.7%. Opioid drugs are classified as natural (morphine, heroin, codein...) , semi-synthetic (oxycodone, buprenorfine...) and synthetic (methadone, fentanyl....).
Main reason of opioid dependece is interaction of opiates such as morphine with mü opioid receptor (MOR) which is G-protein receptor. It is a target structure for drugs used opioid treatment Currently agonist and antagonist drugs are used for the different steps of treatment. Because of their side effects, new drugs have been studied for.
There are some experimental studies that some plant (hypericum perforatum, peganum harmala, papaver rose and nigella sativa) are useful for the treatment of dependency but its mechanism was not understood and it is not known which phytochemicals have what effects on.
Our aim is to identify agonist and/or antagonist properties of 31 phytochemicals obtained from four plants which are hypericum perforatum, papaver rose, peganum harmala and nigella sativa for two targets by using AutoDock Vina program.
In the first point of the study, validation of AutoDock Vina program was done for re-docking and cross-docking of agonist and antagonist ligand mu opioid receptor having pdb code 4DKL and 5C1M. According to redocking calculation results , RMSD values are 1.0 Å and 1.2 Å for respectively for 4DKL and 5C1M. Since RMSD values are smaller than 2.0 Å , it is shown that AutoDock Vina programme is suitable for chosen protein-ligand system.
In the second part, geometry optimisation of 31 phytochemicals obtained from four plants was done by using DFT/B3LYP/6-31 G (d,p) basis set. Docking calculations of there compounds to active site of mu opioid receptor was studied by AutoDock Vina program. After analyzing agonist and antagonist properties of 31 phytochemicals based on their binding energies, rhoeagenine from papaver rose was found to be the best agonist.
As a result of the research first time carried out in this thesis, the obtained data will contribute to the design of new medicine which may be effective as target structure of MOR.


Key words: Mu opioid receptor, docking, antagonist,agonist, 5C1M, 4DKL