Gabriela Sehnem Heck1,2, Prof. Dr. Walter F. de Azevedo Jr2. (orientador)
1Acadêmica de Curso de Ciêncas Biológicas da PUCRS,2Laboratório de Bioquímica Estrutural, Faculdade de Biociências, PUCRS
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
CDK2 – 1HCK
Classe de enzima
A fosforilação é como um interruptor
“on/off” para processos celulares:
Regulação da homeostase celular
Controle do ciclo celular
Resposta a estímulos externos
Controle do metabolismo celular
Resposta a danos no DNA
http://www.kinase.com/wiki/index.php/Introduction_to_Kinases
Doenças/
Câncer
Fosforilação
Anormal
Uma fosforilação anormal, realizada por uma Quinase, pode
causar diversas doenças, inclusive o câncer
Doenças/
CâncerFosforilação
Inib
içã
o
Fármacos que inibam essa fosforilação podem ser possíveis
tratamentos para o câncer.
Genoma Humano
500 genes de
Quinases
2% de todo o
genoma
Estudo e mapeamento das Quinases
presentes nos Humanos
Suresh Subramani, Saranya Jayapalan, Raja Kalpana, and Jeyakumar Natarajan, “HomoKinase: A Curated
Database of Human Protein Kinases,” ISRN Computational Biology, vol. 2013, Article ID 417634, 5 pages, 2013.
doi:10.1155/2013/417634
Afinidadealgoritmo
evolucionário
Prever computacionalmente, através de algoritmos evolucionários, a
posição do ligante na proteína
A proteína pode ser pensada como a fechadura de uma porta, e seu ligante como uma chave. O objetivo é prever a posição dessa
chave nessa fechadura(chaves vermelhas = Poses)
Afinidade
Prever computacionalmente a afinidade do ligante pela proteína
Informações Experimentais: Estrutura Cristalográfica da proteina e do
ligante e Informação de afinidade
desenvolvimento de
algoritmos
inspiração da
evolução biológica
algoritmo
evolucionário
Prevê a interação de um possível ligante de uma proteína
o Seleção Natural
o Cruzamento
o Mutação
das
estruturas (Resolução)
Estruturas do
PDB
EnsembleDockO melhor protocolo é para todas as
estruturas
de novas funções score
com informação de experimentalFunção Score
Buid Scoring
Functon
Pré-DockingParametros estruturais
Redock
448 Estruturas
Acessado em: 26/08/2015
Ki é a
Após a filtragem dos dados com o SAnDReS, das 448 estruturas
baixadas apenas tinham todas as informações necessárias e
foram analisadas.
Após a filtragem dos dados com o SAnDReS, das 448 estruturas
baixadas apenas tinham todas as informações necessárias e
foram analisadas.
Informação de Ki;
Ligantes não são pequenos íons;
Ligantes não participam do
processo de cristalografia
Ligante cristalografico Docking molecular
Pose Docking molecular
Validação dos
protocolosComo encaixar?Pergunta:
Os 32 protocolos de re-dock
Calcula se o
ligante esta bem encaixado
É a
forma como ele vai achar
as posições
Se a
agua é levada em
consideração no cálculo
Muda-se a orientação relativa do ligante dentro do sítio ativo
da proteína
Proteína
Muda-se a orientação relativa do ligante dentro do sítio ativo
da proteína
Sítio Ativo
Muda-se a orientação relativa do ligante dentro do sítio ativo
da proteína
Ligante
Muda-se a orientação relativa do ligante dentro do sítio ativo
da proteína
Ligante
Muda-se a orientação relativa do ligante dentro do sítio ativo
da proteína
Ligante
O melhor protocolo de redock será escolhido
a partir dos seguintes parâmetros:
Rho (coeficiente de correlação) próximo a 1,0
RMSD (Desvio médio quadrático) < 2Å
DA1 (Acurácia de docking) > 50%
RMSDS: É o desvio médio quadrático. Ou seja, a média da
distância entre os átomos da pose e do ligante, medido em
Ångström.
P L
P
L
P = Pose
L = ligante
Ampliação da
validação
“Será que a função
score tem correlação
com a informação de
RMSD?”
Pergunta:
32 protocolos
32 protocolosConjunto de
Estruturas
Tentativa de achar um para
explicar a afinidade do ligante pela proteína
Afinidade
Validar o poder
de previsão da
função score
para afinidade
Pergunta:
“Será que a função
score tem correlação
com a informação de
afinidade?”
Constrói funções score a partir de
Busca a maior correlação
Função A Função B Nova Função
(D)
Função ANova Função
(E)
Função B Função C Nova Função
(F)
Conjunto de Estruturas
Test Set
Training Set
valor
experimental
Funções Score
Training Set
(70%)
valor
experimental
Funções Score
Test Set
(30%)
Validação
Através do e analise estatística das estrutural
cristalográficas, a estrutura com melhor resolução é a 3ZCL
que foi escolhida para redock
O protocolo de redock escolhido foi o 27, com a função Rerank
Score
Como
encaixar:
A função score tem correlação
com a informação de RMSD
A função score tem correlação com a
informação de Ki
Rho = 0.427
Ki
Interaction
LE1
Funções
Moldock
Test Set Training Set
Rho = 0.430Rho = 0.427
321
Até onde sabemos, é a primeira vez que é realizado um
estudo de docking tão extenso para Quinases
Conseguimos desenvolver uma estratégia de docking para
prever a posição
Conseguimos propor uma nova função score para previsão
da afinidade, com boa correlação (training e test set/ rho)
Agora que nós validamos uma estratégia(protocolo, afinidade),
podemos usa-la para identificar novos possíveis inibidores para
Quinases
Tempo de projeto
de 26/08/2015 até 8/06/2016
http://sandres.net/
Statistical Analysis of Docking Results
and Scoring Functions for Drug Targets
(SAnDReS)
Revista Current Drug targets
Fator de impacto 3.02
Artigo sobre o conjunto de
Quinases está em processo de
redação
Ao CNPq, pela bolsa de iniciação cientifica
Ao meu orientador e colegas de laboratório
Gabriela Sehnem Heck1,2, Prof. Dr. Walter F. de Azevedo Jr2. (orientador)
1Acadêmica de Curso de Ciêncas Biológicas da PUCRS,2Laboratório de Bioquímica Estrutural, Faculdade de Biociências, PUCRS
Simulações de docking molecular para Quinases