Homology modeling and metabolism prediction of human carboxylesterase-2 using docking analyses by GriDock: a parallelized tool based on AutoDock 4.0.

Metabolic problems lead to numerous failures during clinical trials, and much effort is now devoted to developing in silico models predicting metabolic stability and metabolites. Such models are well known for cytochromes P450 and some transferases, whereas less has been done to predict the activity of human hydrolases. The present study was undertaken to develop a computational approach able to predict the hydrolysis of novel esters by human carboxylesterase hCES2. The study involved first a homology modeling of the hCES2 protein based on the model of hCES1 since the two proteins share a high degree of homology (congruent with 73%). A set of 40 known substrates of hCES2 was taken from the literature; the ligands were docked in both their neutral and ionized forms using GriDock, a parallel tool based on the AutoDock4.0 engine which can perform efficient and easy virtual screening analyses of large molecular databases exploiting multi-core architectures. Useful statistical models (e.g., r (2) = 0.91 for substrates in their unprotonated state) were calculated by correlating experimental pK(m) values with distance between the carbon atom of the substrate's ester group and the hydroxy function of Ser228. Additional parameters in the equations accounted for hydrophobic and electrostatic interactions between substrates and contributing residues. The negatively charged residues in the hCES2 cavity explained the preference of the enzyme for neutral substrates and, more generally, suggested that ligands which interact too strongly by ionic bonds (e.g., ACE inhibitors) cannot be good CES2 substrates because they are trapped in the cavity in unproductive modes and behave as inhibitors. The effects of protonation on substrate recognition and the contrasting behavior of substrates and products were finally investigated by MD simulations of some CES2 complexes.

New approaches in antimalarial drug discovery and development: a review

Malaria remains a major world health problem following the emergence and spread of Plasmodium falciparum that is resistant to the majority of antimalarial drugs. This problem has since been aggravated by a decreased sensitivity of Plasmodium vivax to chloroquine. This review discusses strategies for evaluating the antimalarial activity of new compounds in vitro and in animal models ranging from conventional tests to the latest high-throughput screening technologies. Antimalarial discovery approaches include the following: the discovery of antimalarials from natural sources, chemical modifications of existing antimalarials, the development of hybrid compounds, testing of commercially available drugs that have been approved for human use for other diseases and molecular modelling using virtual screening technology and docking. Using these approaches, thousands of new drugs with known molecular specificity and active against P. falciparum have been selected. The inhibition of haemozoin formation in vitro, an indirect test that does not require P. falciparum cultures, has been described and this test is believed to improve antimalarial drug discovery. Clinical trials conducted with new funds from international agencies and the participation of several industries committed to the eradication of malaria should accelerate the discovery of drugs that are as effective as artemisinin derivatives, thus providing new hope for the control of malaria.

Cheminformatic studies of molecular properties and their influence on bioactivity in the context of drug discovery

Molecular shape has long been known to be an important property for the process of molecular recognition. Previous studies postulated the existence of a drug-like shape space that could be used to artificially bias the composition of screening libraries, with the aim to increase the chance of success in Hit Identification. In this work, it was analysed to which extend this assumption holds true. Normalized Principal Moments of Inertia Ratios (NPRs) have been used to describe the molecular shape of small molecules. It was investigated, whether active molecules of diverse targets are located in preferred subspaces of the NPR shape space. Results illustrated a significantly stronger clustering than could be expected by chance, with parts of the space unlikely to be occupied by active compounds. Furthermore, a strong enrichment of elongated, rather flat shapes could be observed, while globular compounds were highly underrepresented. This was confirmed for a wide range of small molecule datasets from different origins. Active compounds exhibited a high overlap in their shape distributions across different targets, making a purely shape­ based discrimination very difficult. An additional perspective was provided by comparing the shapes of protein binding pockets with those of their respective ligands. Although more globular than their ligands, it was observed that binding sites shapes exhibited a similarly skewed distribution in shape space: spherical shapes were highly underrepresented. This was different for unoccupied binding pockets of smaller size. These were on the contrary identified to possess a more globular shape. The relation between shape complementarity and exhibited bioactivity was analysed; a moderate correlation between bioactivity and parameters including pocket coverage, distance in shape space, and others could be identified, which reflects the importance of shape complementarity. However, this also suggests that other aspects are of relevance for molecular recognition. A subsequent analysis assessed if and how shape and volume information retrieved from pocket or respective reference ligands could be used as a pre-filter in a virtual screening approach. ln Lead Optimization compounds need to get optimized with respect to a variety of pararneters. Here, the availability of past success stories is very valuable, as they can guide medicinal chemists during their analogue synthesis plans. However, although of tremendous interest for the public domain, so far only large corporations had the ability to mine historical knowledge in their proprietary databases. With the aim to provide such information, the SwissBioisostere database was developed and released during this thesis. This database contains information on 21,293,355 performed substructural exchanges, corresponding to 5,586,462 unique replacements that have been measured in 35,039 assays against 1,948 molecular targets representing 30 target classes, and on their impact on bioactivity . A user-friendly interface was developed that provides facile access to these data and is accessible at http//www.swissbioisostere.ch. The ChEMBL database was used as primary data source of bioactivity information. Matched molecular pairs have been identified in the extracted and cleaned data. Success-based scores were developed and integrated into the database to allow re-ranking of proposed replacements by their past outcomes. It was analysed to which degree these scores correlate with chemical similarity of the underlying fragments. An unexpectedly weak relationship was detected and further investigated. Use cases of this database were envisioned, and functionalities implemented accordingly: replacement outcomes are aggregatable at the assay level, and it was shawn that an aggregation at the target or target class level could also be performed, but should be accompanied by a careful case-by-case assessment. It was furthermore observed that replacement success depends on the activity of the starting compound A within a matched molecular pair A-B. With increasing potency the probability to lose bioactivity through any substructural exchange was significantly higher than in low affine binders. A potential existence of a publication bias could be refuted. Furthermore, often performed medicinal chemistry strategies for structure-activity-relationship exploration were analysed using the acquired data. Finally, data originating from pharmaceutical companies were compared with those reported in the literature. It could be seen that industrial medicinal chemistry can access replacement information not available in the public domain. In contrast, a large amount of often-performed replacements within companies could also be identified in literature data. Preferences for particular replacements differed between these two sources. The value of combining different endpoints in an evaluation of molecular replacements was investigated. The performed studies highlighted furthermore that there seem to exist no universal substructural replacement that always retains bioactivity irrespective of the biological environment. A generalization of bioisosteric replacements seems therefore not possible. - La forme tridimensionnelle des molécules a depuis longtemps été reconnue comme une propriété importante pour le processus de reconnaissance moléculaire. Des études antérieures ont postulé que les médicaments occupent préférentiellement un sous-ensemble de l'espace des formes des molécules. Ce sous-ensemble pourrait être utilisé pour biaiser la composition de chimiothèques à cribler, dans le but d'augmenter les chances d'identifier des Hits. L'analyse et la validation de cette assertion fait l'objet de cette première partie. Les Ratios de Moments Principaux d'Inertie Normalisés (RPN) ont été utilisés pour décrire la forme tridimensionnelle de petites molécules de type médicament. Il a été étudié si les molécules actives sur des cibles différentes se co-localisaient dans des sous-espaces privilégiés de l'espace des formes. Les résultats montrent des regroupements de molécules incompatibles avec une répartition aléatoire, avec certaines parties de l'espace peu susceptibles d'être occupées par des composés actifs. Par ailleurs, un fort enrichissement en formes allongées et plutôt plates a pu être observé, tandis que les composés globulaires étaient fortement sous-représentés. Cela a été confirmé pour un large ensemble de compilations de molécules d'origines différentes. Les distributions de forme des molécules actives sur des cibles différentes se recoupent largement, rendant une discrimination fondée uniquement sur la forme très difficile. Une perspective supplémentaire a été ajoutée par la comparaison des formes des ligands avec celles de leurs sites de liaison (poches) dans leurs protéines respectives. Bien que plus globulaires que leurs ligands, il a été observé que les formes des poches présentent une distribution dans l'espace des formes avec le même type d'asymétrie que celle observée pour les ligands: les formes sphériques sont fortement sous­ représentées. Un résultat différent a été obtenu pour les poches de plus petite taille et cristallisées sans ligand: elles possédaient une forme plus globulaire. La relation entre complémentarité de forme et bioactivité a été également analysée; une corrélation modérée entre bioactivité et des paramètres tels que remplissage de poche, distance dans l'espace des formes, ainsi que d'autres, a pu être identifiée. Ceci reflète l'importance de la complémentarité des formes, mais aussi l'implication d'autres facteurs. Une analyse ultérieure a évalué si et comment la forme et le volume d'une poche ou de ses ligands de référence pouvaient être utilisés comme un pré-filtre dans une approche de criblage virtuel. Durant l'optimisation d'un Lead, de nombreux paramètres doivent être optimisés simultanément. Dans ce contexte, la disponibilité d'exemples d'optimisations réussies est précieuse, car ils peuvent orienter les chimistes médicinaux dans leurs plans de synthèse par analogie. Cependant, bien que d'un extrême intérêt pour les chercheurs dans le domaine public, seules les grandes sociétés pharmaceutiques avaient jusqu'à présent la capacité d'exploiter de telles connaissances au sein de leurs bases de données internes. Dans le but de remédier à cette limitation, la base de données SwissBioisostere a été élaborée et publiée dans le domaine public au cours de cette thèse. Cette base de données contient des informations sur 21 293 355 échanges sous-structuraux observés, correspondant à 5 586 462 remplacements uniques mesurés dans 35 039 tests contre 1948 cibles représentant 30 familles, ainsi que sur leur impact sur la bioactivité. Une interface a été développée pour permettre un accès facile à ces données, accessible à http:/ /www.swissbioisostere.ch. La base de données ChEMBL a été utilisée comme source de données de bioactivité. Une version modifiée de l'algorithme de Hussain et Rea a été implémentée pour identifier les Matched Molecular Pairs (MMP) dans les données préparées au préalable. Des scores de succès ont été développés et intégrés dans la base de données pour permettre un reclassement des remplacements proposés selon leurs résultats précédemment observés. La corrélation entre ces scores et la similarité chimique des fragments correspondants a été étudiée. Une corrélation plus faible qu'attendue a été détectée et analysée. Différents cas d'utilisation de cette base de données ont été envisagés, et les fonctionnalités correspondantes implémentées: l'agrégation des résultats de remplacement est effectuée au niveau de chaque test, et il a été montré qu'elle pourrait également être effectuée au niveau de la cible ou de la classe de cible, sous réserve d'une analyse au cas par cas. Il a en outre été constaté que le succès d'un remplacement dépend de l'activité du composé A au sein d'une paire A-B. Il a été montré que la probabilité de perdre la bioactivité à la suite d'un remplacement moléculaire quelconque est plus importante au sein des molécules les plus actives que chez les molécules de plus faible activité. L'existence potentielle d'un biais lié au processus de publication par articles a pu être réfutée. En outre, les stratégies fréquentes de chimie médicinale pour l'exploration des relations structure-activité ont été analysées à l'aide des données acquises. Enfin, les données provenant des compagnies pharmaceutiques ont été comparées à celles reportées dans la littérature. Il a pu être constaté que les chimistes médicinaux dans l'industrie peuvent accéder à des remplacements qui ne sont pas disponibles dans le domaine public. Par contre, un grand nombre de remplacements fréquemment observés dans les données de l'industrie ont également pu être identifiés dans les données de la littérature. Les préférences pour certains remplacements particuliers diffèrent entre ces deux sources. L'intérêt d'évaluer les remplacements moléculaires simultanément selon plusieurs paramètres (bioactivité et stabilité métabolique par ex.) a aussi été étudié. Les études réalisées ont souligné qu'il semble n'exister aucun remplacement sous-structural universel qui conserve toujours la bioactivité quel que soit le contexte biologique. Une généralisation des remplacements bioisostériques ne semble donc pas possible.

Identification of human IKK-2 inhibitors of natural origin (Part II): in Silico prediction of IKK-2 inhibitors in natural extracts with known anti-inflammatory activity.

Human inhibitor NF-κB kinase 2 (hIKK-2) is the primary component responsible for activating NF-κB in response to various inflammatory stimuli. Thus, synthetic ATP-competitive inhibitors for hIKK-2 have been developed as anti-inflammatory compounds. We recently reported a virtual screening protocol (doi:10.1371/journal.pone.0016903) that is able to identify hIKK-2 inhibitors that are not structurally related to any known molecule that inhibits hIKK-2 and that have never been reported to have anti-inflammatory activity. In this study, a stricter version of this protocol was applied to an in-house database of 29,779 natural products annotated with their natural source. The search identified 274 molecules (isolated from 453 different natural extracts) predicted to inhibit hIKK-2. An exhaustive bibliographic search revealed that anti-inflammatory activity has been previously described for: (a) 36 out of these 453 extracts; and (b) 17 out of 30 virtual screening hits present in these 36 extracts. Only one of the remaining 13 hit molecules in these extracts shows chemical similarity with known synthetic hIKK-2 inhibitors. Therefore, it is plausible that a significant portion of the remaining 12 hit molecules are lead-hopping candidates for the development of new hIKK-2 inhibitors.

EADock : design of a new molecular docking algorithm and some of its applications

3 Summary 3. 1 English The pharmaceutical industry has been facing several challenges during the last years, and the optimization of their drug discovery pipeline is believed to be the only viable solution. High-throughput techniques do participate actively to this optimization, especially when complemented by computational approaches aiming at rationalizing the enormous amount of information that they can produce. In siiico techniques, such as virtual screening or rational drug design, are now routinely used to guide drug discovery. Both heavily rely on the prediction of the molecular interaction (docking) occurring between drug-like molecules and a therapeutically relevant target. Several softwares are available to this end, but despite the very promising picture drawn in most benchmarks, they still hold several hidden weaknesses. As pointed out in several recent reviews, the docking problem is far from being solved, and there is now a need for methods able to identify binding modes with a high accuracy, which is essential to reliably compute the binding free energy of the ligand. This quantity is directly linked to its affinity and can be related to its biological activity. Accurate docking algorithms are thus critical for both the discovery and the rational optimization of new drugs. In this thesis, a new docking software aiming at this goal is presented, EADock. It uses a hybrid evolutionary algorithm with two fitness functions, in combination with a sophisticated management of the diversity. EADock is interfaced with .the CHARMM package for energy calculations and coordinate handling. A validation was carried out on 37 crystallized protein-ligand complexes featuring 11 different proteins. The search space was defined as a sphere of 15 R around the center of mass of the ligand position in the crystal structure, and conversely to other benchmarks, our algorithms was fed with optimized ligand positions up to 10 A root mean square deviation 2MSD) from the crystal structure. This validation illustrates the efficiency of our sampling heuristic, as correct binding modes, defined by a RMSD to the crystal structure lower than 2 A, were identified and ranked first for 68% of the complexes. The success rate increases to 78% when considering the five best-ranked clusters, and 92% when all clusters present in the last generation are taken into account. Most failures in this benchmark could be explained by the presence of crystal contacts in the experimental structure. EADock has been used to understand molecular interactions involved in the regulation of the Na,K ATPase, and in the activation of the nuclear hormone peroxisome proliferatoractivated receptors a (PPARa). It also helped to understand the action of common pollutants (phthalates) on PPARy, and the impact of biotransformations of the anticancer drug Imatinib (Gleevec®) on its binding mode to the Bcr-Abl tyrosine kinase. Finally, a fragment-based rational drug design approach using EADock was developed, and led to the successful design of new peptidic ligands for the a5ß1 integrin, and for the human PPARa. In both cases, the designed peptides presented activities comparable to that of well-established ligands such as the anticancer drug Cilengitide and Wy14,643, respectively. 3.2 French Les récentes difficultés de l'industrie pharmaceutique ne semblent pouvoir se résoudre que par l'optimisation de leur processus de développement de médicaments. Cette dernière implique de plus en plus. de techniques dites "haut-débit", particulièrement efficaces lorsqu'elles sont couplées aux outils informatiques permettant de gérer la masse de données produite. Désormais, les approches in silico telles que le criblage virtuel ou la conception rationnelle de nouvelles molécules sont utilisées couramment. Toutes deux reposent sur la capacité à prédire les détails de l'interaction moléculaire entre une molécule ressemblant à un principe actif (PA) et une protéine cible ayant un intérêt thérapeutique. Les comparatifs de logiciels s'attaquant à cette prédiction sont flatteurs, mais plusieurs problèmes subsistent. La littérature récente tend à remettre en cause leur fiabilité, affirmant l'émergence .d'un besoin pour des approches plus précises du mode d'interaction. Cette précision est essentielle au calcul de l'énergie libre de liaison, qui est directement liée à l'affinité du PA potentiel pour la protéine cible, et indirectement liée à son activité biologique. Une prédiction précise est d'une importance toute particulière pour la découverte et l'optimisation de nouvelles molécules actives. Cette thèse présente un nouveau logiciel, EADock, mettant en avant une telle précision. Cet algorithme évolutionnaire hybride utilise deux pressions de sélections, combinées à une gestion de la diversité sophistiquée. EADock repose sur CHARMM pour les calculs d'énergie et la gestion des coordonnées atomiques. Sa validation a été effectuée sur 37 complexes protéine-ligand cristallisés, incluant 11 protéines différentes. L'espace de recherche a été étendu à une sphère de 151 de rayon autour du centre de masse du ligand cristallisé, et contrairement aux comparatifs habituels, l'algorithme est parti de solutions optimisées présentant un RMSD jusqu'à 10 R par rapport à la structure cristalline. Cette validation a permis de mettre en évidence l'efficacité de notre heuristique de recherche car des modes d'interactions présentant un RMSD inférieur à 2 R par rapport à la structure cristalline ont été classés premier pour 68% des complexes. Lorsque les cinq meilleures solutions sont prises en compte, le taux de succès grimpe à 78%, et 92% lorsque la totalité de la dernière génération est prise en compte. La plupart des erreurs de prédiction sont imputables à la présence de contacts cristallins. Depuis, EADock a été utilisé pour comprendre les mécanismes moléculaires impliqués dans la régulation de la Na,K ATPase et dans l'activation du peroxisome proliferatoractivated receptor a (PPARa). Il a également permis de décrire l'interaction de polluants couramment rencontrés sur PPARy, ainsi que l'influence de la métabolisation de l'Imatinib (PA anticancéreux) sur la fixation à la kinase Bcr-Abl. Une approche basée sur la prédiction des interactions de fragments moléculaires avec protéine cible est également proposée. Elle a permis la découverte de nouveaux ligands peptidiques de PPARa et de l'intégrine a5ß1. Dans les deux cas, l'activité de ces nouveaux peptides est comparable à celles de ligands bien établis, comme le Wy14,643 pour le premier, et le Cilengitide (PA anticancéreux) pour la seconde.

rDock: A Fast, Versatile and Open Source Program for Docking Ligands to Proteins and Nucleic Acids

Identification of chemical compounds with specific biological activities is an important step in both chemical biology and drug discovery. When the structure of the intended target is available, one approach is to use molecular docking programs to assess the chemical complementarity of small molecules with the target; such calculations provide a qualitative measure of affinity that can be used in virtual screening (VS) to rank order a list of compounds according to their potential to be active. rDock is a molecular docking program developed at Vernalis for high-throughput VS (HTVS) applications. Evolved from RiboDock, the program can be used against proteins and nucleic acids, is designed to be computationally very efficient and allows the user to incorporate additional constraints and information as a bias to guide docking. This article provides an overview of the program structure and features and compares rDock to two reference programs, AutoDock Vina (open source) and Schrodinger's Glide (commercial). In terms of computational speed for VS, rDock is faster than Vina and comparable to Glide. For binding mode prediction, rDock and Vina are superior to Glide. The VS performance of rDock is significantly better than Vina, but inferior to Glide for most systems unless pharmacophore constraints are used; in that case rDock and Glide are of equal performance. The program is released under the Lesser General Public License and is freely available for download, together with the manuals, example files and the complete test sets, at http://rdock.sourceforge.net/

Identification of Epigenetic Targets in Prostate Cancer for Therapeutic Development

Recurrent castration resistant prostate cancer remains a challenge for cancer therapies and novel treatment options in addition to current anti-androgen and mitosis inhibitors are needed. Aberrations in epigenetic enzymes and chromatin binding proteins have been linked to prostate cancer and they may form a novel class of drug targets in the future. In this thesis we systematically evaluated the epigenenome as a prostate cancer drug target. We functionally silenced 615 known and putative epigenetically active protein coding genes in prostate cancer cell lines using high throughput RNAi screening and evaluated the effects on cell proliferation, androgen receptor (AR) expression and histone patterns. Histone deacetylases (HDACs) were found to regulate AR expression. Furthermore, HDAC inhibitors reduced AR signaling and inhibited synergistically with androgen deprivation prostate cancer cell proliferation. In particular, TMPRSS2- EGR fusion gene positive prostate cancer cell lines were sensitive to combined HDAC and AR inhibition, which may partly be related to the dependency of a fusion gene induced epigenetic pathway. Histone demethylases (HDMs) were identified to regulate prostate cancer cell line proliferation. We discovered a novel histone JmjC-domain histone demethylase PHF8 to be highly expressed in high grade prostate cancers and mediate cell proliferation, migration and invasion in in vitro models. Additionally, we explored novel HDM inhibitor chemical structures using virtual screening methods. The structures best fitting to the active pocket of KDM4A were tested for enzyme inhibition and prostate cancer cell proliferation activity in vitro. In conclusion, our results show that prostate cancer may efficiently be targeted with combined AR and HDAC inhibition which is also currently being tested in clinical trials. HDMs were identified as another feasible novel drug target class. Future studies in representative animal models and development of specific inhibitors may reveal HDMs full potential in prostate cancer therapy

Découverte d'inhibiteurs de la dihydrofolate réductase R67 impliquée dans la résistance au triméthoprime.

Le triméthoprime (TMP) est un antibiotique communément utilisé depuis les années 60. Le TMP est un inhibiteur de la dihydrofolate réductase (DHFR) bactérienne chromosomale. Cette enzyme est responsable de la réduction du dihydrofolate (DHF) en tétrahydrofolate (THF) chez les bactéries, qui lui, est essentiel à la synthèse des purines et ainsi, à la prolifération cellulaire. La résistance bactérienne au TMP est documentée depuis plus de 30 ans. Une des causes de cette résistance provient du fait que certaines souches bactériennes expriment une DHFR plasmidique, la DHFR R67. La DHFR R67 n'est pas affectée par le TMP, et peut ainsi remplacer la DHFR chromosomale lorsque celle-ci est inhibée par le TMP. À ce jour, aucun inhibiteur spécifique de la DHFR R67 est connu. En découvrant des inhibiteurs contre la DHFR R67, il serait possible de lever la résistance au TMP que la DHFR R67 confère aux bactéries. Afin de découvrir des inhibiteurs de DHFR R67, les approches de design à base de fragments et de criblage virtuel ont été choisies. L'approche de design à base de fragments a permis d'identifier sept composés simples et de faible poids moléculaire (fragments) inhibant faiblement la DHFR R67. À partir de ces fragments, des composés plus complexes et symétriques, inhibant la DHFR R67 dans l'ordre du micromolaire, ont été élaborés. Des études cinétiques ont montré que ces inhibiteurs sont compétitifs et qu'au moins deux molécules se lient simultanément dans le site actif de la DHFR R67. L'étude d'analogues des inhibiteurs micromolaires de la DHFR R67 a permis de déterminer que la présence de groupements carboxylate, benzimidazole et que la longueur des molécules influencent la puissance des inhibiteurs. Une étude par arrimage moléculaire, appuyée par les résultats in vitro, a permis d'élaborer un modèle qui suggère que les résidus Lys32, Gln67 et Ile68 seraient impliqués dans la liaison avec les inhibiteurs. Le criblage virtuel de la librairie de 80 000 composés de Maybridge avec le logiciel Moldock, et les essais d'inhibition in vitro des meilleurs candidats, a permis d'identifier quatre inhibiteurs micromolaires appartenant à des familles distinctes des composés précédemment identifiés. Un second criblage virtuel, d'une banque de 6 millions de composés, a permis d'identifier trois inhibiteurs micromolaires toujours distincts. Ces résultats offrent la base à partir de laquelle il sera possible de développer iv des composés plus efficaces et possédant des propriétés phamacologiquement acceptables dans le but de développer un antibiotique pouvant lever la résistance au TMP conféré par la DHFR R67.

Étude des déterminants moléculaires de la signalisation des récepteurs couplés aux protéines G et développement d'outils pour l'étude de l'effecteur bêta-arrestine.

Les récepteurs couplés aux protéines G (RCPG) constituent la plus grande famille de protéines membranaires du génome humain. Ils transmettent les signaux extracellulaires provenant de plusieurs stimuli comme les odeurs, les ions, les hormones et les neurotransmetteurs, à l'intérieur des cellules. En se liant aux RCPGs, ces molécules contribuent à la stabilisation des changements conformationnels activateurs qui se propagent jusqu'au domaine intracellulaire des récepteurs. Ces derniers engagent ensuite un ou plusieurs effecteurs, comme les protéines G hétérotrimériques et les β-arrestines (βarrs), qui activent une cascade d'événements moléculaires menant à la réponse cellulaire.Récemment, la publication de structures cristallines de RCPGs liant des ligands diffusibles a offert une opportunité de raffiner à une résolution atomique les modèles des mécanismes de transduction des signaux. Dans la première partie de cette thèse, nous avons donc exploré les déterminants de la signalisation du récepteur prototypique β2-adrénergique (β2AR), induite par les β-bloqueurs. En ne tenant compte que de leur efficacités sur le β2AR dans les voies de l'adénylate cyclase (AC) et des protéines kinases activées par les facteurs mitogéniques (MAPK), les β-bloqueurs peuvent être classés en 3 groupes distincts (agoniste inverse AC / agoniste MAPK, antagoniste neutre AC / agoniste MAPK et agoniste inverse AC / agoniste inverse MAPK). Afin de déterminer le lien entre leur efficacité et leur mode de liaison, nous avons réalisé des expériences d'arrimages moléculaires in silico entre des β-bloqueurs de chacun des groupes et la structure cristalline du β2AR liée au carazolol. De manière intéressante, les ligands à l'intérieur d'un groupe partagent un mode de liaison, alors que ceux des ligands entre les groupes divergent, suggérant que le mode de liaison des β-bloqueurs pourrait être utilisé pour prédire leur l'efficacité. En accord avec cette hypothèse, nous avons prédit et confirmé l'efficacité agoniste MAPK du carazolol, un inverse agoniste AC du β2AR se liant au récepteur de manière similaire au groupe inverse agoniste AC / agoniste MAPK. De manière intéressante, le groupement aryl des ligands agonistes inverses agonistes AC / agoniste MAPK, le seul groupement chimique variable de ce groupe, est prédite pour lier la région des 3e et 5e hélices transmembranaires (TM3 et TM5). Nous avons donc émis l'hypothèse que cette région pourrait être un déterminant de l'efficacité de ces ligands. En accord avec cette dernière, la mutation de 2 résidus (T118I, S203A) localisés proches du site de liaison des groupements aryls des β-bloqueurs, prévient l'efficacité agoniste inverse de l'ICI-118551 sur la voie de l'AC sans affecter l'efficacité d'un agoniste, indiquant que cette région est importante pour la transmission de l'effet agoniste inverse, du moins sur la voie de l'AC. Les βarrs sont des protéines d'échafaudage qui coordonnent la formation de complexes avec plusieurs dizaines d'effecteurs de signalisation. Originalement identifiées pour leur rôle dans la désensibilisation et l'internalisation des RCPGs, elles sont aussi d'importants effecteurs de la signalisation des RCPGs indépendante des protéines G hétérotrimériques. Cependant, contrairement aux protéines G hétérotrimériques, il n'existe que peu d'outils pour les étudier. Ainsi, la deuxième partie de la thèse est dédiée au développement d'outils pour l'étude des βarrs. À cette fin, nous avons d'abord tenté de transposer une méthode de mesure de l'interaction entre 2 protéines par la technologie de transfert d'énergie de bioluminescence par résonance (BRET) en microscopie et chez des souris transgéniques afin de mesurer de manière subcellulaire et dans un contexte natif l'engagement de la βarr à des RCPGs. Ainsi, nous avons établi les preuves de principe que le BRET peut être utilisé pour localiser l'interaction entre la βarr et le récepteur de la vasopressine de type 2 (V2R) sur une cellule au microscope et pour détecter l'interaction entre la βarr et le β2AR sur des tissus de souris transgéniques exprimant ces protéines fusionnées avec des partenaires BRET. Finalement, il n'existe aucun inhibiteur pharmacologique ciblant les βarrs. Ainsi, grâce à la combinaison d'approches de criblage virtuel sur un modèle de la structure des βarrs et d'essais de validation cellulaire, nous avons développé un inhibiteur pharmacologique des βarrs. À l'aide de cet outil, nous avons confirmé l'implication des βarrs dans l'activation des MAPK par le V2R, mais aussi montré un nouveau rôle des βarrs dans le recyclage du β2AR. Les connaissances et outils développés dans cette thèse permettront de mieux comprendre les déterminants moléculaires de la signalisation des RCPGs et entre autres, grâce à des nouvelles approches pour étudier le rôle cellulaire et physiologique des βarrs.

Discovery of novel Trypanosoma cruzi glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase inhibitors

Based on its essential role in the life cycle of Trypanosoma cruzi, the glycolytic enzyme glyceraldehyde 3-phosphate dehydrogenase (GAPDH) has been considered a promising target for the development of novel chemotherapeutic agents for the treatment of Chagas` disease. In the course of our research program to discover novel inhibitors of this trypanosomatid enzyme, we have explored a combination of structure and ligand-based virtual screening techniques as a complementary approach to a biochemical screening of natural products using a standard biochemical assay. Seven natural products, including anacardic acids,. avonoid derivatives, and one glucosylxanthone were identified as novel inhibitors of T. cruzi GAPDH. Promiscuous inhibition induced by nonspecific aggregation has been discarded as specific inhibition was not reversed or affected in all cases in the presence of Triton X-100, demonstrating the ability of the assay to find authentic inhibitors of the enzyme. The structural diversity of this series of promising natural products is of special interest in drug design, and should therefore be useful in future medicinal chemistry efforts aimed at the development of new GAPDH inhibitors having increased potency. (C) 2009 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Crystal structure of Schistosoma purine nucleoside phosphorylase complexed with a novel monocyclic inhibitor

A novel inhibitor of Schistosoma PNP was identified using an ""in silico"" approach allied to enzyme inhibition assays. The compound has a monocyclic structure which has not been previously described for PNP inhibitors The crystallographic structure of the complex was determined and used to elucidate the binding mode within the active site Furthermore, the predicted pose was very similar to that determined crystallographically, validating the methodology The compound Sm_VS1, despite its low molecular weight, possesses an IC(50) of 1 3 mu M, surprisingly low when compared with purine analogues This is presumably due to the formation of eight hydrogen bonds with key residues in the active site E203, N245 and T244. The results of this study highlight the importance of the use of multiple conformations for the target during virtual screening. Indeed the Sm_VS1 compound was only identified after flipping the N245 side chain It is expected that the structure will be of use in the development of new highly active non-purine based compounds against the Sclustosoma enzyme. (c) 2010 Elsevier B V. All rights reserved

Pharmacophore Model of Cruzain Inhibitors

Chagas disease, caused by the protozoan Trypanosoma cruzi, is one of the most serious amongst the so-called neglected diseases in Latin America, specially in Brazil. So far there has been no effective treatment for the chronic phase of this disease. Cruzain is a major cysteine protease of T cruzi and it is recognized as a valid target for Chagas disease chemotherapy. The mechanism of cruzain action is associated with the nucleophilic attack of an activated sulfur atom towards electrophilic groups. In this report, features of a putative pharmacophore model of the enzyme, developed as a virtual screening tool for the selection of potential cruzain inhibitors, are described. The final proposed model was applied to the ZINC v.7 database and afterwards experimentally validated by an enzymatic inhibition assay. One of the compounds selected by the model showed cruzain inhibition in the low micromolar range.

Novel insights for dihydroorotate dehydrogenase class 1A inhibitors discovery

The enzyme dihydroorotate dehydrogenase (DHODH) has been suggested as a promising target for the design of trypanocidal agents. We report here the discovery of novel inhibitors of Trypanosoma cruzi DHODH identified by a combination of virtual screening and ITC methods. Monitoring of the enzymatic reaction in the presence of selected ligands together with structural information obtained from X-ray crystallography analysis have allowed the identification and validation of a novel site of interaction (S2 site). This has provided important structural insights for the rational design of T cruzi and Leishmania major DHODH inhibitors. The most potent compound (1) in the investigated series inhibits TcDHODH enzyme with K(i)(app) value of 19.28 mu M and possesses a ligand efficiency of 0.54 kcal mol(-1) per non-H atom. The compounds described in this work are promising hits for further development. (C) 2010 Elsevier Masson SAS. All rights reserved.

Discovery of novel Trypanosoma cruzi glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase inhibitors

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

SKPDB: A structural database of shikimate pathway enzymes

Background: The functional and structural characterisation of enzymes that belong to microbial metabolic pathways is very important for structure-based drug design. The main interest in studying shikimate pathway enzymes involves the fact that they are essential for bacteria but do not occur in humans, making them selective targets for design of drugs that do not directly impact humans.Description: The ShiKimate Pathway DataBase (SKPDB) is a relational database applied to the study of shikimate pathway enzymes in microorganisms and plants. The current database is updated regularly with the addition of new data; there are currently 8902 enzymes of the shikimate pathway from different sources. The database contains extensive information on each enzyme, including detailed descriptions about sequence, references, and structural and functional studies. All files (primary sequence, atomic coordinates and quality scores) are available for downloading. The modeled structures can be viewed using the Jmol program.Conclusions: The SKPDB provides a large number of structural models to be used in docking simulations, virtual screening initiatives and drug design. It is freely accessible at http://lsbzix.rc.unesp.br/skpdb/. © 2010 Arcuri et al; licensee BioMed Central Ltd.