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Mining the characteristics of the binding pocket in druggable and undruggable proteins to foster innovative drug design

Publication . Gomes, Bruno Filipe Andrade; Guedes, Rita Alexandra do Nascimento Cardoso; Aniceto, Natália

Os alvos terapêuticos utilizados atualmente para o tratamento de doenças constituem uma percentagem muito reduzida do proteoma humano. Os mesmos alvos são recorrentemente utilizados no processo de desenvolvimento de fármacos, nomeadamente na identificação de pequenas moléculas que possam modelar a sua atividade. Uma vez que apenas uma percentagem muito resumida do proteoma é utilizado no desenvolvimento de fármacos, uma das principais estratégias para a inovação na descoberta é a validação de “novos” alvos terapêuticos. Aqui, propomos uma nova estratégia para a validação de alvos terapêuticos que sabemos estarem envolvidos em doenças, mas para os quais se tenha mostrado difícil o desenvolvimento de moléculas com efeito farmacológico ou para os quais não exista informação da existência de moléculas que modelem a sua atividade. Este objetivo será alcançado com recurso a um conjunto de métodos computacionais baseados na similaridade estrutural de cavidades entre, os dois tipos de alvos previamente mencionados e proteínas bem estudadas para as quais foram já desenvolvidos potenciais modeladores, alguns já aprovados ou em ensaios clínicos. Assim, foram identificados e agrupados todos os alvos difíceis de modelar, resultando num total de 15 potenciais alvos terapêuticos agrupados como DOPE, e todos os alvos bem estudados foram agrupados como Well-Knowns. As cavidades de cada uma das proteínas foram determinadas utilizando o programa CAVIAR, seguido da uma procura de similaridade estrutural (PocketMatch). O centro ativo da proteína Large neutral Amino acid Transporter small subunit 1 (LAT1) apresentou similaridade com a butirilcolinesterase (BChE) e foi considerado o alvo mais promissor para o desenvolvimento da estratégia delineada. O último processo consistiu no screening virtual de um conjunto de moléculas com efeito biológico (inibidores já conhecidos) na butirilcolinesterase obtidas a partir da base de dados ChEMBL e na identificação e seleção dos compostos para os quais foi prevista uma afinidade significativa para com a proteína LAT1. De uma biblioteca de 837 compostos únicos, seis mostraram boa afinidade para com a LAT1, dos quais três foram capazes de mimetizar interacções (proteína-ligando) que os inibidores da LAT1 possuem nas estruturas cristalográficas do PDB. Demonstrou-se assim que métodos computacionais baseados na pesquisa por similaridade estrutural das cavidades das proteínas é uma estratégia promissora para a identificação de “novos” alvos terapêuticos.

2022-12-22Master thesis

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Chemslotprotein : expanding the druggable universe to unlock chemists´creativity

Publication . Carvalho, Ismael Rufino de; Aniceto, Natália Luísa de Moura; Guedes, Rita Alexandra do Nascimento Cardoso

A descoberta de novos medicamentos tem-se centrado predominantemente num subconjunto limitado de alvos do proteoma humano, representando apenas 15% do total de proteínas. Isto acontece porque os cientistas apenas se focam num pequeno conjunto de proteínas, de forma a evitar alvos e vias de sinalização para as quais ainda pouco se conhece. Consequentemente, existem profundas lacunas de identificação e validação de novos alvos farmacêuticos, o que leva a que cerca de 85% dos alvos associados a doenças permaneçam inexplorados. De forma a contribuir para melhorar o conhecimento nesta área, esta tese realiza uma série de estudos computacionais com o principal objetivo de identificar e analisar sítios de ligação de proteínas de forma a facilitar a descoberta de novos alvos cuja função possa ser modulada. Para atingir estes objetivos, este projeto categoriza as proteínas em três grupos distintos, com base no trabalho de Oprea e colaboradores, bem como em dados dos bancos de dados UniProt, ChEMBL e Protein Data Bank (PDB). O primeiro grupo contém proteínas para as quais existem medicamentos já aprovados ou que se encontram em ensaios clínicos, classificando-os como “Alvos Bem Conhecidos” (WKT). O segundo grupo contém proteínas para as quais ainda não foram identificados compostos ativos, designados como “Alvos Yet NOT druggable” (YNOTs). Por fim, o último grupo contém alvos que apresentam desafios para modelação, que classificamos como de “Difícil Obtenção de Efeito Farmacológico” (DOPE). A abordagem analítica utilizada envolve a identificação de cavidades para cada um dos PDB’s associados aos três grupos. Para isso, utilizámos o software CAVIAR, que possibilita a identificação de cavidades nas proteínas, incluindo os seus sítios de ligação. Posteriormente, realizámos uma procura por semelhança de cavidades com o grupo WKT. Os alvos mais promissores encontrados no grupo dos YNOTs foram, a estrutura cristalina da isobutiril-CoA desidrogenase complexada com o seu substrato e a estrutura cristalina da decarboxilase do ácido UDP-glucurónico humano. Para o grupo DOPE, o alvo mais promissor encontrado foi a subunidade delta da fosfodiesterase 6 (PDE6δ). Além disso, obtivemos um conjunto de 178 proteínas que consideramos como promissores alvos farmacológicos.

2023-12-20Master thesis

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