Kinase Drug Design based on Structural Bioinformatics: 3D-QSAR, Molecular Mechanics, Free Energy Calculation (MM-PBSA, Umbrella Sampling)

Abstract

결합자리에서 기존 화합물의 화학 그룹을 대체하는 리간드 변형은 카이네이즈 약물 개발의 중요한 전략이다. 이를 위해서는 수용체와 소분자 사이의 결합 친화도에 대한 정확한 평가와 순위 결정이 필요하며, 이는 약물 발견 연구의 개발 비용을 크게 줄인다. 두 생체 분자 간의 결합 친화도 측정을 위한 신뢰할 수 있는 방법을 확립하는 것은 현재 이 분야에서 각광을 받고 있다. 이를 위하여 우리는 FMS 유사 티로신 키나아제-3(FLT3) 및 사이클린 의존성 키나아제 2(CDK2)를 포함한 다양한 키나아제 표적에 대한 생물물리학 및 구조 모델링 기술을 사용했다. FLT3의 과발현 및 빈번한 돌연변이는 중증 급성 골수성 백혈병(AML) 질환에서 다중 세포내 신호 전달 경로의 조기 활성화를 유도한다. 경쟁적인 ATP 억제제를 사용한 FLT3의 선택적 억제는 지난 수십 년 동안 인기를 얻었다. 그러나 약물 내성 및 표적 외 효과가 여전히 우려 사항으로 남아 있어 지속적인 약물 개발 프로세스가 필요합니다. 도킹, 분자 동역학, Poisson-Boltzmann/일반화된 Born 표면적(MM-PB/GBSA), FPL(빠른 풀링 리간드) 시뮬레이션, 선형 상호 작용 에너지(LIE), 우산 샘플링(US) 및 자유 에너지 섭동(FEP) 등의 시뮬레이션 연구와. 비교 분자장 분석(CoMFA) 및 비교 분자 유사성 지수 분석(CoMSIA)을 사용한 구조-활성 관계(SAR) 연구를 수했고, 그 결과를 SAR 방식으로 강조했다. 계산된 결합 에너지는 여러 계산 방식에서 실험적 결합 에너지와 잘 상관되어 계산 방식이 신뢰할 수 있고 성공적으로 활용될 수 있음을 나타낸다. CoMFA 및 CoMSIA 모델 모두에서 관찰된 억제 활성과 예측된 억제 활성 사이에 만족스러운 상관 관계 통계를 얻었다. CoMFA 및 CoMSIA 모델에서 계산된 등고선 지도는 화합물의 억제 활성을 증가 또는 감소시킬 수 있는 화학 그룹 치환의 유리한 위치와 불리한 위치에 대한 귀중한 정보를 제공한다. 앞서 언급한 접근 방식은 몇 가지 새로운 화합물을 설계하기 위해 공동으로 활용되었으며 결합 친화도 및 억제 가능성이 결정되었다. 이 연구들은 AML 치료의 합리적인 리드 발견을 위한 포괄적인 이론적인 방향성을 제공할 수 있다. |Ligand modification by substituting chemical groups of the existing lead compounds within the binding pocket is a popular strategy for kinase drug development. This necessitates the accurate assessment or ranking of the binding affinity between the receptor and small molecules, which significantly reduces the development cost in drug discovery research. Establishing the reliable methods for binding affinity determination between two biomolecules is of great interest. In this work, we employed combined molecular modeling techniques for biophysical and structural studies of inhibitors that target FMS-like tyrosine kinase-3 (FLT3) and cyclin-dependent kinase 2 (CDK2). Overexpression and frequent mutations in FLT3 induce premature activation of multiple intracellular signaling pathways in severe acute myeloid leukemia (AML) disease. Selective inhibition of FLT3 using competitive ATP inhibitors has gained popularity over the past few decades. However, drug resistance and off-target effects remain a concern, necessitating the continuous drug development process. We determined protein-ligand binding affinity by employing physics-based docking, molecular dynamics (MD), molecular mechanics, Poisson-Boltzmann/generalized Born surface area (MM-PB/GBSA), fast pulling ligand (FPL) simulation, linear interaction energy (LIE), umbrella sampling (US), and free energy perturbation (FEP) scoring functions. The structure-activity relationship (SAR) study was conducted using comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA), and the results were emphasized as an SAR scheme. In both the CoMFA and CoMSIA models, satisfactory correlation statistics were obtained between observed and predicted inhibitory activity. The contour maps derived from the CoMFA and CoMSIA models could explain valuable information on the favorable and unfavorable positions for chemical group substitution, which can increase or decrease the inhibitory activity of the compounds. The aforementioned approaches were co-utilized to design several new compounds, and the binding affinity and inhibitory potential were determined. The overall study could provide valuable theoretical guidance in the rational lead discovery process targeting FLT3.