Khám phá chất ức chế tiềm năng cho protein nsP3 của virus Chikungunya bằng phương pháp in silico

Triệu chứng bệnh tương tự như bệnh sốt xuất huyết, đặc biệt là chứng đau khớp có thể kéo dài hàng tuần đến hàng tháng, ảnh hưởng đến sức khỏe của người lao động. Đến nay vẫn chưa có vaccin hay thuốc cho điều trị CHIKV.

Y Học TP Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số * 2016 Nghiên cứu Y học KHÁM PHÁ CHẤT ỨC CHẾ TIỀM NĂNG CHO PROTEIN nsP3 CỦA VIRUS CHIKUNGUNYA BẰNG PHƯƠNG PHÁP IN SILICO Nguyễn Thụy Việt Phương*, Haibo Yu**, Paul A Keller** TÓM TẮT Mở đầu: Trong năm gần đây, virus Chikungunya (CHIKV) xuất nhiều nước giới, trở thành mối đe dọa cho sức khỏe người gánh nặng cho nước bị nhiễm Triệu chứng bệnh tương tự bệnh sốt xuất huyết, đặc biệt chứng đau khớp kéo dài hàng tuần đến hàng tháng, ảnh hưởng đến sức khỏe người lao động Đến chưa có vaccin hay thuốc cho điều trị CHIKV Mục tiêu: Tìm kiếm thuốc ức chế CHIKV dựa vào protein nsP3 virus Đối tượng – Phương pháp nghiên cứu: Các phương pháp gắn kết phân tử, sàng lọc ảo mô động học phân tử sử dụng Sàng lọc thuốc thực với liệu chất NCI Diversity Set II Mô phân tử tiến hành để khảo sát tính bền độ xác liên kết chất ức chế protein Năng lượng liên kết cho chất ức chế tính theo phương pháp lượng gắn kết LIE, so sánh với giá trị từ docking Kết quả: NCI_61610 nhận dạng chất ức chế tiềm cho CHIKV Hợp chất NCI_61610–nsP3 ổn định q trình đơng học phân tử Năng lượng gắn NCI_61610 nsP3 tính từ liệu mô tương tự với kết đạt từ phương pháp docking Kết luận: Nghiên cứu cho thấy kết hợp thành công tiếp cận tính tốn khám phá thuốc cho CHIKV Từ khóa: chikungunya virus, gắn kết phân tử, sàng lọc ảo, mô động học phân tử, nsP3 macro domain ABSTRACT DRUG DISCOVERY OF CHIKUNGUNYA VIRUS (CHIKV) TARGETING ITS nsP3 MACRO DOMAIN USING COMPUTATIONAL APPROACHES Nguyen Thuy Viet Phuong, Haibo Yu, Paul A Keller * Y Hoc TP Ho Chi Minh * Supplement of Vol 20 - No - 2016: 177 - 182 Background and Objectives: CHIKV has emerged in numerous countries in the last few years It has become a worldwide threat to human health, leading to an economic burden for affected countries The symptoms are similar to Dengue Fever, including high fever, headache, rash, and vomiting In particular, myalgia or pain in joints exists from weeks to months, which affects health of patients However, there is currently no vaccine or effective drug available to combat the virus This study discovers potential inhibitors for the CHIKV targeting its nsP3 macro domain Method: A combination of computational approaches such as molecular docking, virtual screening and molecular dynamics simulation was applied Virtual screening based on docking was carried out using the library database of compounds from NCI Diversity Set II Molecular dynamics simulation was subsequently used to investigate the dynamic behavior of the nsP3 and its complex, and provide the precise of protein-ligand binding The absolute binding free energy was estimated by the linear interaction energy method and compared with the *Khoa Dược, Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh **Khoa Hóa, Đại học Wollongong, Wollongong 2522, New South Wales, Úc Tác giả liên lạc: TS Nguyễn Thụy Việt Phương ĐT: 0919 520 708 Email: ntvphuong@ump.edu.vn Chuyên Đề Dược 177 Nghiên cứu Y học Y Học TP Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số * 2016 binding affinity obtained from docking Results: NCI_61610 was selected as a potential drug for CHIKV targeting the nsP3 of the virus Analysis of the simulation results confirmed that the docked ligand NCI_61610 in the complex with nsP3 was stable during the 50 ns simulation Through analyzing the hydrogen bonding and hydrophobic interactions between the ligand and nsP3, key residues were identified The absolute binding free energy of NCI_61610 calculated from simulations results is similar to binding affinity predicted with docking Conclusion: The study shows a good combination of computational approaches in discovering in silico lead compound which target the CHIKV nsP3 enzyme Key words: chikungunya virus, molecular docking, virtual screening, molecular dynamics simulation, nsP3 macro domain virus Trong số đó, nsP3 chuỗi lớn ( nsP3 macro MỞ ĐẦU domain) protein với cấu trúc tinh thể Hiện virus Chikungunya (CHIKV), xác định protein quan trọng trở thành mối đe dọa cho sức khỏe chức năng, vai trò tác dụng người giới(3,9,12) Bệnh nhân bị nhiễm chưa biết rõ(9,12) Đặc biệt, protein nsP3 CHIKV có triệu chứng tương tự bị chuỗi lớn có khả gắn với phân tử (ligand) nhiễm virus sốt xuất huyết, chẳng hạn sốt ADP-ribose tế bào, khu vực gắn kết cao, nhức đầu, ngứa, ói, đặc biệt chứng đau nsP3 xem vị trí gắn với phân tử ADPkhớp cấp tính kéo dài hàng tháng đến ribose(5,9,11) hàng năm, ảnh hưởng đến sức lao động Khám phá thuốc phương pháp in silico bệnh nhân(9,12) Theo thống kê, đến có phương pháp áp dụng rộng rãi khoảng 55 nước bị nhiễm virus này, gồm năm gần để tiết kiệm thời gian nước từ châu Phi, châu Á, châu Âu, Úc và chi phí cho nghiên cứu Cho đến nay, có nước châu Mỹ(9) CHIKV phát vào nghiên cứu nsP3 chuỗi lớn năm 1952(10), đến năm 2008, virus chất ức chế CHIKV hướng đến việc ức chế Viện quốc gia bệnh nhiễm dị ứng Hoa protein nsP3 Những nghiên cứu cho biết Kỳ xếp vào danh sách bệnh ưu tiên nhóm C việc thiếu hụt trầm trọng thuốc điều trị cho tính nguy hiểm chết người nó(9,12) Tuy CHIKV(9), có nỗ lực để nhiên, chưa có vaccine hay xác định mơ hình cấu trúc tinh thể thuốc hiệu để điều trị cho CHIKV protein virus cần thiết cho việc khám phá CHIKV alphavirus thuộc nhóm thuốc(6,11) Trước tình hình đó, nghiên cứu Togaviridae Cấu trúc gen virus CHIKV sử dụng tiếp cận tính toán gắn kết chuỗi đơn RNA gồm protein màng phân tử, sàng lọc ảo mô động học (envelope glycoproteins) protein không phân tử để khám phá chất ức chế tiềm cho cấu trúc (non-structure proteins) nsP1, nsP2, CHIKV dựa vào protein nsP3 virus nsP3 nsP4(9,12) Những protein có vai trò ĐỐITƯỢNG-PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU quan trọng q trình chép phiên mã dịch mã virus Do đó, chúng mục Quá trình nghiên cứu thực theo tiêu tiềm cho khám phá thuốc ức chế cho Hình 178 Chuyên Đề Dược Y Học TP Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số * 2016 Cấu trúc tinh thể: nsP3 chuỗi lớn (pdb id: 3GPG), nsP3-ADP-ribose (pdb id: 3GPO) Tái tạo liệu thực nghiệm Sàng lọc ảo (virtual screening) Năng lượng gắn kết (Binding free energy) Nghiên cứu Y học Chất ức chế tiềm (Hit compound) Kích thích động học phân tử (molecular dynamics simulation) Hình 1: Sơ đồ trình thực nghiên cứu Sàng lọc ảo (virtual screening) dựa phương pháp gắn kết phân tử (molecular docking) Phương pháp gắn kết protein ligand thực chương trình AutoDock Vina (version 1.5.4)(13) Protein giữ cố định ligand di chuyển để gắn kết Cấu trúc 3D protein nsP3 macro domain (pdb id: 3GPG) hợp chất nsP3-ADP-ribose (pdb id: 3GPO) lấy từ sở liệu Protein Data Bank Sàng lọc ảo (virtual screening) dựa trình docking với sở liệu hợp chất từ nhiều nguồn khác thu thập từ thư viện hóa chất National Cancer Institute (NCI) Diversity Set II Đánh giá khả gắn kết thông qua giá trị lực gắn kết (kcal/mol) Chất có lực gắn kết cao chọn chất ức chế có tiềm so với chất khác Mô động học phân tử (molecular dynamics simulation) Để đánh giá độ ổn định hợp chất chất ức chế tiềm (docked compound) protein để đạt độ xác liên kết, mô động học phân tử tiến hành chương trình NAMD 2.11(8) sử dụng CHARMM22 force field(4) Thông số cho ligands sử dụng AmberTools 13.0(2) Protein nsP3 trạng thái không gắn kết (apo state) với pdb id: 3GPG sử dụng để làm chất đối chiếu Hệ thống protein-chất ức chế đặt mơi trường nước, kích thước 58 × 58 × 58 Å xử lý trung tính hóa để đạt nồng độ ion sinh lý NaCl 0,15 M Nhiệt độ Chuyên Đề Dược 298,15 oK áp suất atm Nhiệt độ áp suất trì sử dụng thuật toán truyền Langevin Thuật toán Ewald dùng để tính tốn tương tác tĩnh điện Khoảng cách giới hạn (cutoff) cho tương tác van der Waals khoảng cách cặp (pairlist distance) 12 and 13.5 Å Hệ thống tối thiểu hóa đạt trạng thái cân bằng, sau q trình kích thích (production runs) tiến hành Thời gian tổng cộng trình 50 ns Dữ liệu mơ dùng để tính tốn lượng gắn kết chất ức chế theo phương pháp Linear Interaction Energy, LIE(7), so sánh với giá trị từ phương pháp docking KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN Nhận dạng chất ức chế virus tiềm dựa vào phương pháp sàng lọc thuốc ảo Dựa nghiên cứu trước dựa vào cấu trúc tinh thể hợp chất nsP3-ADPribose (pdb id: 3GPO), trình đánh giá xác định lại vị trí gắn ADP-ribose cấu trúc protein nsP3 thực (re-docking) Vị trí gắn bao gồm acid amin protein nsP3 Asp10, Ile1, Asn24, Asp31, Val33, Ser110, Thr11, Gly112, Val113, Tyr114 Arg144 Cấu hình gắn kết tốt ADP-ribose vào protein nsP3 với lực gắn khoảng -10 kcal mol-1 xác định tuơng đồng với cấu trúc ADPribose tinh (chỉ số heavy-atom root mean square deviation, RMSD 0.6 Å, nhỏ 2.0 Å theo quy định dự đốn cấu trúc xác) Điều chứng tỏ q trình gắn kết 179 Y Học TP Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số * 2016 Nghiên cứu Y học sử dụng chương trình Autodock Vina tiếp cận khả thi thành công việc tái tạo lại liệu thực nghiệm(5,6,11) Phân tích tương tác chất với protein nsP3 thực dựa vào liên kết hydro tiếp xúc phân tử Kết hợp chất NCI_61610 chọn chất ức chế tiềm cho virus khả gắn kết cao (-11,1 kcal/mol) có tương tác tốt với protein (kết trình bày Bảng 1) Những acid amin (residue) quan trọng cho việc hình thành liên kết NCI_61610 nsP3 xác định Thr111, Gly112 and Tyr114 Dựa vào vị trí gắn ADP-ribose, liệu gồm 1541 hợp chất có nguồn gốc khác từ sở liệu NCI Diversity Set II chọn cho trình sàng lọc thuốc in silico Mỗi chất kết gắn (dock) vào protein nsP3 Những chất có lực gắn kết cao với protein nsP3 chọn chất ức chế tiềm cho virus Bảng 1: Kết docking hợp chất ức chế tiềm NCI_61610 cho CHIKV Tên hợp chất H N NCI_61610 Ái lực gắn (kcal/mol) Cấu trúc Tưong tác với protein nsP3 N Liên kết hydro với Gly112, Val113, Tyr114 H N O -11,1 N O Tương tác vòng thơm π-π with Trp148 H N H N Khảo sát tính bền hợp chất chất gắn kết–protein nsP3 phương pháp mô động học phân tử Để khảo sát chuyển động protein virus nhằm xác định độ bền việc gắn kết chất ức chế protein, phương pháp mô động hoc phân tử protein ảnh hưởng mơi trường thực Sau thời gian kích thích 50 ns, hợp chất nsP3-NCI_61610 ổn định với giá trị backbone RMSD protein không khác protein nsP3 hợp chất nsP3-NCI_61610 Khi ligand NCI_61610 gắn kết vào protein nsP3, giá trị độ lệch trình di động (root mean square fluctuation, RMSF) đánh giá chuyển động hợp chất nsP3NCI_61610 nhỏ so với giá trị RMSF apoprotein nsP3 Điều chứng tỏ trình gắn ligand vào protein giữ cho cấu trúc protein ổn định Kết cho thấy ligand protein bị kích thích chuyển động theo hướng tạo 180 vị trí gắn kết tốt cho ligand Ligand NCI_61610 chọn chất ức chế tiềm cao khả hình thành liên kết với protein có độ ổn định cao Điều thể qua liên kết hydro với tần số liên kết trình bày Bảng Vị trí liên kết minh họa Hình Những acid amin yếu chịu trách nhiệm việc hình thành liên kết hydro Tyr114, Gly112, Thr111 tương tự với kết đạt trình docking Bảng 2: Kết phân tích tương tác chất ức chế tiềm protein nsP3 dựa liệu mô động học phân tử Số liên kết Liên kết hydro NCI_6161 Asn24 (HD22)-O Tyr114 (HN)-O Gly112 (HN)-O Thr111 (OG1)-H Cys34 (HG1)-O Tần số liên kết (%) 98 92 88 13 10 Chuyên Đề Dược Y Học TP Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số * 2016 Nghiên cứu Y học Hình 2: Minh họa tương tác hợp chất NCI_61610 protein nsP3 q trình mơ với cấu trúc ligand NCI_61610 acid amin quan trọng cho việc tạo thành liên kết Ngoài ra, việc kết hợp thuận lợi trình động học docking thực hiện(1) Trong suốt trình động học, cấu trúc protein and ligand thay đổi ảnh hưởng mơi trường, để tìm cấu dạng phổ biến suốt q trình mơ động học, phân tích cụm thực Những cấu hình protein nsP3 đạt trình động học (cấu trúc động) thời điểm khác (10 ns, 20 ns, 30 ns, 40 ns 50 ns ) khác không ý nghĩa (giá trị RMSD 1,2 Å (tại 10 ns); 1,1 Å (tại 20 ns); 1,8 Å (tại 30 ns); 2,2 Å (tại 40 ns); 2,0 Å (tại 50 ns) Những cấu dạng sử dụng để thăm dò gắn kết trở lại (multiple docking simulations) So sánh với kết đạt trình docking, khả gắn kết khác không ý nghĩa, thông qua giá trị lực gắn kết tạo thành liên kết NCI_61610 với cấu trúc khác protein nsP3 Chuyên Đề Dược Năng lượng gắn kết Dữ liệu động học protein ligand sử dụng để tính tốn lượng gắn kết NCI_61610 theo phương pháp LIE với chi tiết liệt kê Bảng Giá trị van der Waals (vdW) tĩnh điện tính cho trạng thái gắn kết (bound state, Vbound) trạng thái khơng gắn kết (unbound state, Vunbound) trình bày Vị trí gắn gồm acid amin có tính phân cực khơng phân cực, áp dụng phương pháp LIE, giá trị α, β γ điều chỉnh phụ thuộc vào giá trị thực nghiệm Tuy nhiên, trường hợp này, liên kết van der Waals lực tĩnh điện cân liên kết hydro tương tác phân tử, ligand protein ành hưởng lên năng lượng liên kết Do đó, giá trị điều chỉnh với α = 1,043; β = 0,43 γ = 0,0 để đạt phù hợp giá trị lượng liên kết tình từ trình động học (-15.2 kcal/mol) giá trị từ docking (-11,1 kcal/mol) 181 Y Học TP Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 20 * Số * 2016 Nghiên cứu Y học Bảng 3: Năng lượng gắn kết chất ức chế tiềm protein nsP3 dựa liệu mô động học phân tử (với ΔvdW, ΔElec giá trị khác biệt lượng van der Waals lực tương tác tĩnh điện ligand trạng thái gắn không gắn; ΔG1 lượng gắn kết đạt từ liệu mô ΔG lương liên kết đạt từ phương pháp docking) Compound NCI_61610 -75,5 -54,3 -76,9 KẾT LUẬN Cho đến nay, có thơng tin CHIKV nsP3 chuỗi lớn chất ức chế biết đến Do đó, nghiên cứu tận dụng liệu trước để nhận dạng chất ức chế tiềm cho CHIKV dựa nsP3 virus Đây lần kết hợp q trình mơ hình mơ tả phân tử docking, sàng lọc thuốc ảo mô động học phân tử áp dụng vào trình khám phá thuốc cho CHIKV Nghiên cứu nhận dạng cấu trúc NCI_61610 chất ức chế tiềm khả liên kết cao tương tác với protein trì ổn định Năng lượng gắn kết NCI_61610 tính tốn từ liệu động học khác không ý nghĩa so sánh với giá trị đạt từ trình docking Nghiên cứu cung cấp thơng tin hữu ích tảng cho việc thiết kế thuốc tạo thư viện liệu chất ức chế cho CHIKV Lời cám ơn Nghiên cứu thực hỗ trợ Đại học Wollongong Bộ Giáo Dục Đào Tạo Việt Nam (VIED-MOET) Các phương pháp tính tốn trợ giúp University of Wollongong High Performance Computing Cluster TÀI LIỆU THAM KHẢO 182 Alonso H; Bliznyuk AA; Gready JE (2006) Combining docking and molecular dynamic simulations in drug design Med Res Rev., 26, 531-568 Case DA.; et al (2005) The Amber biomolecular simulation programs J Comput Chem., 26, 1668-1688 -93,1 10 11 12 13 ΔvdW ΔElec ΔG ΔG -21,2 16,2 -15,2 -11,1 Cavrini F; Gaibani P; Pierro AM; RossiniG; Landini MP; Sambri V (2009) Chikungunya: an emerging and spreading arthropod-borne viral disease J Infect Dev Ctries., 3, 744752 MacKerell AD; et al (1998) All-Atom empirical potential for molecular modeling and dynamics studies of proteins J Phys Chem B.,102, 3586-3616 Malet H; et al (2009) The crystal structures of chikungunya and venezuelan equine encephalitis virus nsP3 macro domains define a conserved adenosine binding pocket J Virol., 83, 6534-6545 Nguyen TVP, Yu H, Keller PA (2014) Discovery of in silico hits targeting the nsP3 macro domain of chikungunya virus, J Mol Model., 20, 1–12 Nicolotti O; Convertino M; Leonetti F; Catto M; Cellamare SAC (2012), Estimation of the binding free energy by linear interaction energy models Mini Rev Med Chem 2012, 12, 551-561 Phillips JC; et al (2005) Scalable molecular dynamics with NAMD J Comput Chem., 26, 1781-1802 Rashad AA; Mahalingam, S.; Keller, P A (2014) Chikungunya Virus: Emerging targets and new opportunities for medicinal chemistry J Med Chem., 57, 1147-1166 Robinson MC (1995) An epidemic of virus disease in Southern Province, Tanganyika Territory, in 1952-53 I Clinical features Trans R Soc Trop Med Hyg., 49, 28-32 Rungrotmongkol T; Nunthaboot N; Malaisree M; Kaiyawet N; Yotmanee P; Meeprasert A; Hannongbua S (2010) Molecular insight into the specific binding of ADP-ribose to the nsP3 macro domains of chikungunya and venezuelan equine encephalitis viruses: Molecular dynamics simulations and free energy calculations J Mol Graph Model., 29, 347353.5 Schwartz O; Albert ML (2010) Biology and pathogenesis of chikungunya virus Nat Rev Microbiol., 8, 491-500 Trott O, Olson AJ (2010) AutoDock Vina: improving the speed and accuracy of dock-ing with a new scoring function, efficient optimization, and multithreading, J.Comput Chem., 31, 455–461 Ngày nhận báo: Ngày phản biện nhận xét báo: Ngày báo đăng: 30/10/2015 20/11/2015 20/02/2016 Chuyên Đề Dược ... chọn cho trình sàng lọc thuốc in silico Mỗi chất kết gắn (dock) vào protein nsP3 Những chất có lực gắn kết cao với protein nsP3 chọn chất ức chế tiềm cho virus Bảng 1: Kết docking hợp chất ức chế. .. gắn kết chất ức chế theo phương pháp Linear Interaction Energy, LIE(7), so sánh với giá trị từ phương pháp docking KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN Nhận dạng chất ức chế virus tiềm dựa vào phương pháp sàng... hợp chất chất gắn kết protein nsP3 phương pháp mô động học phân tử Để khảo sát chuyển động protein virus nhằm xác định độ bền việc gắn kết chất ức chế protein, phương pháp mô động hoc phân tử protein