İn siliko modelleme yaklaşımıyla yeni ve seçici protein tirozin fosfataz 1b inhibitörlerinin araştırılması
Investigation of new and selective protein tyrosine phosphatase 1b inhibitors using in silico modeling approach
Yazar: KÜBRA AKYOL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYANUR KILIÇ
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Biyokimya = Biochemistry

Özet:
Amaç: Protein tirozin fosfataz 1B (PTP1B), Tip II diyabet, obezite ve kanser terapötikleri için umut verici bir hedeftir. Bununla birlikte, PTP1B inhibitör keşfinde T hücre proteini tirozin fosfataz (TCPTP) üzerindeki seçiciliği yakalamak, inhibitör geliştirme süreci için önemli bir görevdir. Mevcut çalışmalar, fosfotirozin (pTyr) bağlanma bölgesinin inhibitörlere seçicilik kazandırdığını göstermektedir. Bu amaçla, DrugBank'taki ilaçlar, PTP1B'nin yeni seçici inhibitörlerini belirlemek için sanal doking araçları kullanılarak aktif ve pTyr bölgesine yerleştirildi.
Yöntem: Drugbank databazındaki tüm ilaçlar indirildi, Ligprep kullanılanılarak 2B yapıları 3B'a çevrildi ve farklı konformasyonları elde edildi. PTP1B ve TCPTP kristal yapıları önce Schrödinger yazılımı tarafından sağlanan Protein Yapı Hazırlama Sihirbazı kullanılarak hazırlandı ve sırasıyla Glide doking algoritmaları (HTVS, SP ve XP) uygulandı. Yüksek Verimli Sanal Tarama (HTVS) sonucunda listelenen ilaçların ilk %10'unu tutuldu. Ardından bu bileşikler Standart hassasiyet (SP) ile tarandı ve yine ilaçların ilk %10'unu tutuldu. Elde edilen sonuçlar incelendi, teşhis ve kozmetikte kullanılan ilaçlar filtrelendi ve kalan moleküller için ekstra hassasiyet Glide XP uygulandı. Sonuçtaki ilaçlar Maestro Canvas Benzerlik ve Kümeleme programı kullanılarak kümelendi. Ligandların benzerlikleri, 32-bit Molprint 2D parmak izleri ile değerlendirildi. Ardından, ligand tabanlı benzerliklerden kaynaklanan Tanimoto benzerlik matrisi üzerinde "ortalama" bağlantı yöntemi kullanılarak hiyerarşik kümeleme tamamlandı, Prime MM-GBSA toplam serbest bağlanma enerjileri hesaplandı. Protein-ilaç kompleksleri arasındaki dinamikleri analiz etmek için, Desmond programı aracılığıyla referansın ve beş hedef ilacın 200 ns'lik moleküler dinamik simülasyonları gerçekleştirildi. Ayrıca simülasyon yörüngeleri üzerinde MM-GBSA analizine dayalı serbest enerji hesaplama çalışmaları yapıldı.
Bulgular: Bu tez çalışmasında sanal tarama ve moleküler dinamik simülasyon yaklaşımlarının kombinasyonu ile, PTP1B'nin aktif ve ikinci pTyr bağlanma bölgesini hedefleyen beş ilacın (DB03558, DB05123, DB03310, DB05446, DB03530) potansiyel seçici inhibitörler olabileceği bulundu.
Sonuç: Bu çalışma, hedef ilaçların (deneysel, araştırma ve onaylanmış) potansiyel seçici PTP1B inhibitörleri olabileceğini ve ayrıca diyabet ve kanser tedavisi için yararlı olabileceğini göstermiştir. Bu hedef ilaçlar, in vitro moleküler testler ve in vivo hayvan testleri ile deneysel olarak doğrulanabilir veya devam eden klinik araştırmalara dahil edilebilir. Ayrıca bu ilaçlar türevlendirilerek daha etkili moleküller tasarlanabilir.

Anahtar Kelimeler: PTP1B, TCPTP, Sanal tarama, Moleküler simülasyon

Abstract:
Purpose: Protein tyrosine phosphatase 1B (PTP1B) is a promising target for Type II diabetes, obesity and cancer therapeutics. However, capturing selectivity over T-cell protein tyrosine phosphatase (TCPTP) in PTP1B inhibitor discovery is a major task for inhibitor development process. Current studies show that the phosphotyrosine (pTyr) binding site confers selectivity to inhibitors. For this purpose, drugs in the DrugBank were docked using virtual docking tools into the active and the pTyr site to identify novel selective inhibitors of PTP1B.
Method: All drugs in the Drugbank database were downloaded and their 2D structures were converted to 3D using Ligprep and their different conformations were obtained. Crystal structures of PTP1B and TCPTP were first prepared using the Protein Structure Preparation Wizard provided by Schrödinger software and Glide docking algorithms (HTVS, SP and XP) were applied, respectively. As a result of high-throughput virtual screening (HTVS), the top 10% of drugs listed were retained. These compounds were then screened with Standard sensitivity (SP) and again the top 10% of drugs were retained. The results obtained were analyzed, the drugs used in diagnostics and cosmetics were filtered, and the extra sensitivity Glide XP was applied for the remaining molecules. The resulting drugs were clustered using the Maestro Canvas Similarity and Clustering program. Similarities of ligands were evaluated with 32-bit Molprint 2D fingerprints. Then, hierarchical clustering was completed using the "mean" linkage method on the Tanimoto similarity matrix resulting from ligand-based similarities, Prime MM-GBSA total free binding energies were calculated. To analyze the dynamics between protein-drug complexes, 200 ns molecular dynamics simulations of the reference and five target drugs were performed via the Desmond program. In addition, free energy calculation studies based on MM-GBSA analysis were performed on simulation trajectories.
Findings: In this thesis study, it was found that five drugs (DB03558, DB05123, DB03310, DB05446, DB03530) targeting the active and second pTyr binding site of PTP1B could be potential selective inhibitors with a combination of virtual screening and molecular dynamics simulation approaches.
Results: This study showed that the hit drugs (experimental, investigational and approved) can be potential selectivity PTP1B inhibitor and also useful for diabetes and cancer treatment. The hit drugs can be experimentally validated by in vitro molecular testing and in vivo animal testing, or included in ongoing clinical trials. In addition, more effective molecules can be designed by derivatizing these drugs.

Key Words: PTP1B, TCPTP, Virtual screening, Molecular simulation