Caratterizzazione del legame di molecole di interesse farmaceutico alla sieroalbumina umana mediante biocromatografia e dicroismo circolare

Negli ultimi anni, un crescente numero di studiosi ha focalizzato la propria attenzione sullo sviluppo di strategie che permettessero di caratterizzare le proprietà ADMET dei farmaci in via di sviluppo, il più rapidamente possibile. Questa tendenza origina dalla consapevolezza che circa la metà dei farmaci in via di sviluppo non viene commercializzato perché ha carenze nelle caratteristiche ADME, e che almeno la metà delle molecole che riescono ad essere commercializzate, hanno comunque qualche problema tossicologico o ADME [1]. Infatti, poco importa quanto una molecola possa essere attiva o specifica: perché possa diventare farmaco è necessario che venga ben assorbita, distribuita nell’organismo, metabolizzata non troppo rapidamente, ne troppo lentamente e completamente eliminata. Inoltre la molecola e i suoi metaboliti non dovrebbero essere tossici per l’organismo. Quindi è chiaro come una rapida determinazione dei parametri ADMET in fasi precoci dello sviluppo del farmaco, consenta di risparmiare tempo e denaro, permettendo di selezionare da subito i composti più promettenti e di lasciar perdere quelli con caratteristiche negative. Questa tesi si colloca in questo contesto, e mostra l’applicazione di una tecnica semplice, la biocromatografia, per caratterizzare rapidamente il legame di librerie di composti alla sieroalbumina umana (HSA). Inoltre mostra l’utilizzo di un’altra tecnica indipendente, il dicroismo circolare, che permette di studiare gli stessi sistemi farmaco-proteina, in soluzione, dando informazioni supplementari riguardo alla stereochimica del processo di legame. La HSA è la proteina più abbondante presente nel sangue. Questa proteina funziona da carrier per un gran numero di molecole, sia endogene, come ad esempio bilirubina, tiroxina, ormoni steroidei, acidi grassi, che xenobiotici. Inoltre aumenta la solubilità di molecole lipofile poco solubili in ambiente acquoso, come ad esempio i tassani. Il legame alla HSA è generalmente stereoselettivo e ad avviene a livello di siti di legame ad alta affinità. Inoltre è ben noto che la competizione tra farmaci o tra un farmaco e metaboliti endogeni, possa variare in maniera significativa la loro frazione libera, modificandone l’attività e la tossicità. Per queste sue proprietà la HSA può influenzare sia le proprietà farmacocinetiche che farmacodinamiche dei farmaci. Non è inusuale che un intero progetto di sviluppo di un farmaco possa venire abbandonato a causa di un’affinità troppo elevata alla HSA, o a un tempo di emivita troppo corto, o a una scarsa distribuzione dovuta ad un debole legame alla HSA. Dal punto di vista farmacocinetico, quindi, la HSA è la proteina di trasporto del plasma più importante. Un gran numero di pubblicazioni dimostra l’affidabilità della tecnica biocromatografica nello studio dei fenomeni di bioriconoscimento tra proteine e piccole molecole [2-6]. Il mio lavoro si è focalizzato principalmente sull’uso della biocromatografia come metodo per valutare le caratteristiche di legame di alcune serie di composti di interesse farmaceutico alla HSA, e sul miglioramento di tale tecnica. Per ottenere una miglior comprensione dei meccanismi di legame delle molecole studiate, gli stessi sistemi farmaco-HSA sono stati studiati anche con il dicroismo circolare (CD). Inizialmente, la HSA è stata immobilizzata su una colonna di silice epossidica impaccata 50 x 4.6 mm di diametro interno, utilizzando una procedura precedentemente riportata in letteratura [7], con alcune piccole modifiche. In breve, l’immobilizzazione è stata effettuata ponendo a ricircolo, attraverso una colonna precedentemente impaccata, una soluzione di HSA in determinate condizioni di pH e forza ionica. La colonna è stata quindi caratterizzata per quanto riguarda la quantità di proteina correttamente immobilizzata, attraverso l’analisi frontale di L-triptofano [8]. Di seguito, sono stati iniettati in colonna alcune soluzioni raceme di molecole note legare la HSA in maniera enantioselettiva, per controllare che la procedura di immobilizzazione non avesse modificato le proprietà di legame della proteina. Dopo essere stata caratterizzata, la colonna è stata utilizzata per determinare la percentuale di legame di una piccola serie di inibitori della proteasi HIV (IPs), e per individuarne il sito(i) di legame. La percentuale di legame è stata calcolata attraverso il fattore di capacità (k) dei campioni. Questo parametro in fase acquosa è stato estrapolato linearmente dal grafico log k contro la percentuale (v/v) di 1-propanolo presente nella fase mobile. Solamente per due dei cinque composti analizzati è stato possibile misurare direttamente il valore di k in assenza di solvente organico. Tutti gli IPs analizzati hanno mostrato un’elevata percentuale di legame alla HSA: in particolare, il valore per ritonavir, lopinavir e saquinavir è risultato maggiore del 95%. Questi risultati sono in accordo con dati presenti in letteratura, ottenuti attraverso il biosensore ottico [9]. Inoltre, questi risultati sono coerenti con la significativa riduzione di attività inibitoria di questi composti osservata in presenza di HSA. Questa riduzione sembra essere maggiore per i composti che legano maggiormente la proteina [10]. Successivamente sono stati eseguiti degli studi di competizione tramite cromatografia zonale. Questo metodo prevede di utilizzare una soluzione a concentrazione nota di un competitore come fase mobile, mentre piccole quantità di analita vengono iniettate nella colonna funzionalizzata con HSA. I competitori sono stati selezionati in base al loro legame selettivo ad uno dei principali siti di legame sulla proteina. In particolare, sono stati utilizzati salicilato di sodio, ibuprofene e valproato di sodio come marker dei siti I, II e sito della bilirubina, rispettivamente. Questi studi hanno mostrato un legame indipendente dei PIs ai siti I e II, mentre è stata osservata una debole anticooperatività per il sito della bilirubina. Lo stesso sistema farmaco-proteina è stato infine investigato in soluzione attraverso l’uso del dicroismo circolare. In particolare, è stato monitorata la variazione del segnale CD indotto di un complesso equimolare [HSA]/[bilirubina], a seguito dell’aggiunta di aliquote di ritonavir, scelto come rappresentante della serie. I risultati confermano la lieve anticooperatività per il sito della bilirubina osservato precedentemente negli studi biocromatografici. Successivamente, lo stesso protocollo descritto precedentemente è stato applicato a una colonna di silice epossidica monolitica 50 x 4.6 mm, per valutare l’affidabilità del supporto monolitico per applicazioni biocromatografiche. Il supporto monolitico monolitico ha mostrato buone caratteristiche cromatografiche in termini di contropressione, efficienza e stabilità, oltre che affidabilità nella determinazione dei parametri di legame alla HSA. Questa colonna è stata utilizzata per la determinazione della percentuale di legame alla HSA di una serie di poliamminochinoni sviluppati nell’ambito di una ricerca sulla malattia di Alzheimer. Tutti i composti hanno mostrato una percentuale di legame superiore al 95%. Inoltre, è stata osservata una correlazione tra percentuale di legame è caratteristiche della catena laterale (lunghezza e numero di gruppi amminici). Successivamente sono stati effettuati studi di competizione dei composti in esame tramite il dicroismo circolare in cui è stato evidenziato un effetto anticooperativo dei poliamminochinoni ai siti I e II, mentre rispetto al sito della bilirubina il legame si è dimostrato indipendente. Le conoscenze acquisite con il supporto monolitico precedentemente descritto, sono state applicate a una colonna di silice epossidica più corta (10 x 4.6 mm). Il metodo di determinazione della percentuale di legame utilizzato negli studi precedenti si basa su dati ottenuti con più esperimenti, quindi è necessario molto tempo prima di ottenere il dato finale. L’uso di una colonna più corta permette di ridurre i tempi di ritenzione degli analiti, per cui la determinazione della percentuale di legame alla HSA diventa molto più rapida. Si passa quindi da una analisi a medio rendimento a una analisi di screening ad alto rendimento (highthroughput- screening, HTS). Inoltre, la riduzione dei tempi di analisi, permette di evitare l’uso di soventi organici nella fase mobile. Dopo aver caratterizzato la colonna da 10 mm con lo stesso metodo precedentemente descritto per le altre colonne, sono stati iniettati una serie di standard variando il flusso della fase mobile, per valutare la possibilità di utilizzare flussi elevati. La colonna è stata quindi impiegata per stimare la percentuale di legame di una serie di molecole con differenti caratteristiche chimiche. Successivamente è stata valutata la possibilità di utilizzare una colonna così corta, anche per studi di competizione, ed è stata indagato il legame di una serie di composti al sito I. Infine è stata effettuata una valutazione della stabilità della colonna in seguito ad un uso estensivo. L’uso di supporti cromatografici funzionalizzati con albumine di diversa origine (ratto, cane, guinea pig, hamster, topo, coniglio), può essere proposto come applicazione futura di queste colonne HTS. Infatti, la possibilità di ottenere informazioni del legame dei farmaci in via di sviluppo alle diverse albumine, permetterebbe un migliore paragone tra i dati ottenuti tramite esperimenti in vitro e i dati ottenuti con esperimenti sull’animale, facilitando la successiva estrapolazione all’uomo, con la velocità di un metodo HTS. Inoltre, verrebbe ridotto anche il numero di animali utilizzati nelle sperimentazioni. Alcuni lavori presenti in letteratura dimostrano l’affidabilita di colonne funzionalizzate con albumine di diversa origine [11-13]: l’utilizzo di colonne più corte potrebbe aumentarne le applicazioni.

Multimethodological study of molecular recognition phenomena

The study of the bio-recognition phenomena behind a biological process is nowadays considered a useful tool to deeply understand physiological mechanisms allowing the discovery of novel biological target and the development of new lead candidates. Moreover, understanding this kind of phenomena can be helpful in characterizing absorption, distribution, metabolism, elimination and toxicity properties of a new drug (ADMET parameters). Recent estimations show that about half of all drugs in development fail to make it to the market because of ADMET deficiencies; thus a rapid determination of ADMET parameters in early stages of drug discovery would save money and time, allowing to choose the better compound and to eliminate any losers. The monitoring of drug binding to plasma proteins is becoming essential in the field of drug discovery to characterize the drug distribution in human body. Human serum albumin (HSA) is the most abundant protein in plasma playing a fundamental role in the transport of drugs, metabolites and endogenous factors; so the study of the binding mechanism to HSA has become crucial to the early characterization of the pharmacokinetic profile of new potential leads. Furthermore, most of the distribution experiments carried out in vivo are performed on animals. Hence it is interesting to determine the binding of new compounds to albumins from different species to evaluate the reliability of extrapolating the distribution data obtained in animals to humans. It is clear how the characterization of interactions between proteins and drugs determines a growing need of methodologies to study any specific molecular event. A wide variety of biochemical techniques have been applied to this purpose. High-performance liquid affinity chromatography, circular dichroism and optical biosensor represent three techniques that can be able to elucidate the interaction of a new drug with its target and with others proteins that could interfere with ADMET parameters.

Correlation between insulin resistance and treatment-resistant acne

Physiologically during puberty and adolescence, when juvenile acne usually appears, the response to a glucose load is increased if compared to the one observed in adult and at pre-pubertal age, while insulin sensitivity is reduced. Insulin is a hormone that acts at different levels along the axis which controls the sex hormones. It increases the release of LH and FSH by pituitary gland, stimulates the synthesis of androgens in the gonads and stimulates the synthesis of androgenic precursors in adrenal glands. Finally, it acts in the liver by inhibiting the synthesis of Sex Hormone Binding Globulin (SHBG). Insulin is also able to act directly on the production of sebum and amplify the effects of Iinsulin Growth Factor-1 in the skin, inhibiting the synthesis of its binding protein (IGF Binding Protein-1). In female subjects with acne and Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) insulin resistance is a well known pathogenetic factor, while the relationship between acne and insulin resistance has been poorly investigated in males so far. The purpose of this study is to investigate the correlation between insulin resistance and acne in young males who do not respond to common therapies. Clinical and biochemical parameters of glucose, lipid metabolism, androgens and IGF-1 were evaluated. Insulin resistance was estimated by Homeostasis Model assessment (HOMA-IR) and Oral Glucose Tolerance Test was also performed. We found that subjects with acne had higher Sistolic and Diastolic Blood Pressure, Waist/Hip Ratio, Waist Circumference, 120' OGTT serum insulin and serum IGF-1 and lower HDL-cholesterol than subjects of comparable age and gender without acne. The results thus obtained confirmed what other authors have recently reported about a metabolic imbalance in young males with acne. Furthermore, these results support the hypothesis that insulin resistance might play an important role in the pathogenesis of treatment-resistant acne in males.

Molecular architecture of fur binding to iron-induced and - repressed genes in Helicobacter pylori

The ferric uptake regulator protein Fur regulates iron-dependent gene expression in bacteria. In the human pathogen Helicobacter pylori, Fur has been shown to regulate iron-induced and iron-repressed genes. Herein we investigate the molecular mechanisms that control this differential iron-responsive Fur regulation. Hydroxyl radical footprinting showed that Fur has different binding architectures, which characterize distinct operator typologies. On operators recognized with higher affinity by holo-Fur, the protein binds to a continuous AT-rich stretch of about 20 bp, displaying an extended protection pattern. This is indicative of protein wrapping around the DNA helix. DNA binding interference assays with the minor groove binding drug distamycin A, point out that the recognition of the holo-operators occurs through the minor groove of the DNA. By contrast, on the apo-operators, Fur binds primarily to thymine dimers within a newly identified TCATTn10TT consensus element, indicative of Fur binding to one side of the DNA, in the major groove of the double helix. Reconstitution of the TCATTn10TT motif within a holo-operator results in a feature binding swap from an holo-Fur- to an apo-Fur-recognized operator, affecting both affinity and binding architecture of Fur, and conferring apo-Fur repression features in vivo. Size exclusion chromatography indicated that Fur is a dimer in solution. However, in the presence of divalent metal ions the protein is able to multimerize. Accordingly, apo-Fur binds DNA as a dimer in gel shift assays, while in presence of iron, higher order complexes are formed. Stoichiometric Ferguson analysis indicates that these complexes correspond to one or two Fur tetramers, each bound to an operator element. Together these data suggest that the apo- and holo-Fur repression mechanisms apparently rely on two distinctive modes of operator-recognition, involving respectively the readout of a specific nucleotide consensus motif in the major groove for apo-operators, and the recognition of AT-rich stretches in the minor groove for holo-operators, whereas the iron-responsive binding affinity is controlled through metal-dependent shaping of the protein structure in order to match preferentially the major or the minor groove.

Characterization of the Staphylococcus aureus bone sialoprotein-binding protein SdrE and the serine protease EpiP

In an attempt to develop a Staphylococcus aureus vaccine, we have applied reverse vaccinology approach, mainly based on in silico screening and proteomics. By using this approach SdrE, a protein belonging to serine-aspartate repeat protein family was identified as potential vaccine antigen against S. aureus. We have investigated the biochemical properties as well as the vaccine potential of SdrE and its highly conserved CnaBE3 domain. We found the protein SdrE to be resistant to trypsin. Further analysis of the resistant fragment revealed that it comprises a CnaBE3 domain, which also showed partial trypsin resistant behavior. Furthermore, intact mass spectrometry of rCnaBE3 suggested the possible presence of isopeptide bond or some other post-translational modification in the protein.However, this observation needs further investigation. Differential Scanning Fluorimetry study reveals that calcium play role in protein folding and provides stability to SdrE. At the end we have demonstrated that SdrE is immunogenic against clinical strain of S. aureus in murine abscess model. In the second part, I characterized a protein, annotated as epidermin leader peptide processing serine protease (EpiP), as a novel S. aureus vaccine candidate. The crystal structure of the rEpiP was solved at 2.05 Å resolution by x-ray crystallography . The structure showed that rEpiP was cleaved somewhere between residues 95 and 100 and cleavage occurs through an autocatalytic intra-molecular mechanism. In addition, the protein expressed by S. aureus cells also appeared to undergo a similar processing event. To determine if the protein acts as a serine protease, we mutated the catalytic serine 393 residue to alanine, generating rEpiP-S393A and solved its crystal structure at a resolution of 1.95 Å. rEpiP-S393A was impaired in its protease activity, as expected. Protective efficacy of rEpiP and the non-cleaving mutant protein was comparable, implying that the two forms are interchangeable for vaccination purposes.

Machine learning tools for protein annotation: the cases of transmembrane β-barrel and myristoylated proteins

Biology is now a “Big Data Science” thanks to technological advancements allowing the characterization of the whole macromolecular content of a cell or a collection of cells. This opens interesting perspectives, but only a small portion of this data may be experimentally characterized. From this derives the demand of accurate and efficient computational tools for automatic annotation of biological molecules. This is even more true when dealing with membrane proteins, on which my research project is focused leading to the development of two machine learning-based methods: BetAware-Deep and SVMyr. BetAware-Deep is a tool for the detection and topology prediction of transmembrane beta-barrel proteins found in Gram-negative bacteria. These proteins are involved in many biological processes and primary candidates as drug targets. BetAware-Deep exploits the combination of a deep learning framework (bidirectional long short-term memory) and a probabilistic graphical model (grammatical-restrained hidden conditional random field). Moreover, it introduced a modified formulation of the hydrophobic moment, designed to include the evolutionary information. BetAware-Deep outperformed all the available methods in topology prediction and reported high scores in the detection task. Glycine myristoylation in Eukaryotes is the binding of a myristic acid on an N-terminal glycine. SVMyr is a fast method based on support vector machines designed to predict this modification in dataset of proteomic scale. It uses as input octapeptides and exploits computational scores derived from experimental examples and mean physicochemical features. SVMyr outperformed all the available methods for co-translational myristoylation prediction. In addition, it allows (as a unique feature) the prediction of post-translational myristoylation. Both the tools here described are designed having in mind best practices for the development of machine learning-based tools outlined by the bioinformatics community. Moreover, they are made available via user-friendly web servers. All this make them valuable tools for filling the gap between sequential and annotated data.

A multidisciplinary approach to the study of protein dynamics and signal transmission

Allostery is a phenomenon of fundamental importance in biology, allowing regulation of function and dynamic adaptability of enzymes and proteins. Despite the allosteric effect was first observed more than a century ago allostery remains a biophysical enigma, defined as the “second secret of life”. The challenge is mainly associated to the rather complex nature of the allosteric mechanisms, which manifests itself as the alteration of the biological function of a protein/enzyme (e.g. ligand/substrate binding at the active site) by binding of “other object” (“allos stereos” in Greek) at a site distant (> 1 nanometer) from the active site, namely the effector site. Thus, at the heart of allostery there is signal propagation from the effector to the active site through a dense protein matrix, with a fundamental challenge being represented by the elucidation of the physico-chemical interactions between amino acid residues allowing communicatio n between the two binding sites, i.e. the “allosteric pathways”. Here, we propose a multidisciplinary approach based on a combination of computational chemistry, involving molecular dynamics simulations of protein motions, (bio)physical analysis of allosteric systems, including multiple sequence alignments of known allosteric systems, and mathematical tools based on graph theory and machine learning that can greatly help understanding the complexity of dynamical interactions involved in the different allosteric systems. The project aims at developing robust and fast tools to identify unknown allosteric pathways. The characterization and predictions of such allosteric spots could elucidate and fully exploit the power of allosteric modulation in enzymes and DNA-protein complexes, with great potential applications in enzyme engineering and drug discovery.