Z BioInf
Skocz do: nawigacja, szukaj
m
m (Dokowanie molekularne)
Linia 42: Linia 42:
  
 
Szereg strategii pozwala poprawić dokładność dokowania molekularnego. Przede wszystkim rosnąca liczba eksperymentalych struktur kompleksów, dla których znane są stałe oddziaływania (inhibicji), pozwala na optymalizację parametryzacji funkcji oceniających. Możliwe jest również dodawanie cząsteczek wody w przypadku, gdy wyniki innych doświadczeń wskazują na to, iż cząsteczki te mogą pośredniczyć w oddziaływaniu liganda z receptorem. Rozwijane są ponadto strategie oparte na dokowaniu do zespołu konformacyjnego receptora wygenerowane z zastosowaniem metod mechaniki czy dynamiki molekularnej, np. w oparciu o biblioteki rotamerów reszt aminokwasowych w białku.
 
Szereg strategii pozwala poprawić dokładność dokowania molekularnego. Przede wszystkim rosnąca liczba eksperymentalych struktur kompleksów, dla których znane są stałe oddziaływania (inhibicji), pozwala na optymalizację parametryzacji funkcji oceniających. Możliwe jest również dodawanie cząsteczek wody w przypadku, gdy wyniki innych doświadczeń wskazują na to, iż cząsteczki te mogą pośredniczyć w oddziaływaniu liganda z receptorem. Rozwijane są ponadto strategie oparte na dokowaniu do zespołu konformacyjnego receptora wygenerowane z zastosowaniem metod mechaniki czy dynamiki molekularnej, np. w oparciu o biblioteki rotamerów reszt aminokwasowych w białku.
 +
 +
----
  
 
'''Literatura'''
 
'''Literatura'''
Linia 47: Linia 49:
 
{{Przypisy-lista|
 
{{Przypisy-lista|
  
*<ref name="Vezina et al. 1975">{{vcite journal |author=Vézina C, Kudelski A, Sehgal SN |title=Rapamycin (AY-22,989), a new antifungal antibiotic. I. Taxonomy of the producing streptomycete and isolation of the active principle |journal=The Journal of Antibiotics |volume=28 |issue=10 |pages=721-6 |year=1975 |id= |doi= |url=https://www.jstage.jst.go.jp/article/antibiotics1968/28/10/28_10_721/_article}}</ref>
+
*<ref name="Mielecki et al. 2013">{{vcite journal |author=Mielecki M., Krawiec K., Kiburu I., Grzelak K., Zagórski W., Kierdaszuk B., Kowa K., Fokt I., Szymanski S., Świerk P., Szeja W., Priebe W., Lesyng B., LaRonde-LeBlanc N. |title=Development of novel molecular probes of the Rio1 atypical protein kinase |journal=Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Proteins and Proteomics |volume=1834 |issue=7 |pages=1292-1301 |year=2013 |id= |doi= |url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1570963913001258}}</ref>
  
 
}}
 
}}

Wersja z 16:17, 21 lis 2014

Dokowanie molekularne

Dokowanie molekularne jest dziedziną modelowania molekularnego, która polega na poszukiwaniu optymalnego modu wiązania liganda w strukturze receptora (oddziaływania liganda z receptorem). Zbiór wszystkich konfiguracji liganda i receptora tworzy przestrzeń konformacyjną z charakterystycznym dla siebie układem powierzchni energii potencjalnej (w przyjętym polu siłowym).

Rysunek 1: Mody wiązania ligandów w kieszeni ATP kinazy Rio1 zidentyfikowane w oparciu o dokowanie molekularne.[1]

Dokowanie molekularne poszukuje minimum globalnego pola siłowego wyznaczonego dla kompleksu ligand-receptor. Realizacja tego celu wymaga opracowania dwóch głównych metod: algorytmu przeszukiwania wielowymiarowej przestrzeni konfiguracyjnej, a także funkcji oceniającej (scoring function) zaproponowane konfiguracje układu ligand-receptor.

Dokowanie molekularne może być pomocne w projektowaniu nowych ligandów działających jak inhibitory (potencjalne leki). Z drugiej strony dokowanie może być pomocne w badaniu mechanizmu działania znanych inhibitorów, np. określaniu miejsca i sposobu oddziaływania ze znanym białkowym celem molekularnym (hamowanym enzymem).


Wielkość przestrzeni konfiguracyjnej, a więc możliwych stanów, jakie może przyjąć układ liganda oddziałującego z receptorem (np. białko, kwas nukleinowy) rośnie wykładniczo wraz z liczbą wymiarów D (liczbą stopni swobody układu: liganda i receptora). Jeśli przyjmiemy taki sam stopień skomplikowania - możliwych wartości N dla każdego z wymiarów, to wielkość przestrzeni konfiguracyjnej (konformacyjnej) będzie równa:

Dokowanie-Rysunek2.png

Wymiarami mogą być np.: położenie liganda, orientacja cząsteczki liganda czy swobodne wiązanie w cząsteczce liganda (z możliwością rotacji). Pełna swoboda konformacyjna receptora powoduje znaczący wzrost wielkości przestrzeni konformacyjnej ze względu na wielkość jego cząsteczki. Często zatem ogranicza się pełną swobodę konformacyjną do cząsteczki liganda w dokowaniu tzw. rigid-flexible.

Ze względu na znaczny koszt obliczeniowy systematycznego i wyczerpującego przeszukania przestrzeni konfiguracyjnej, algorytmy przeszukania opracowane dla potrzeb dokowania molekularnego to najczęściej algorytmy heurystyczne i stochastyczne. Algorytmy te próbkują przestrzeń konfiguracyjną w sposób losowy (w przeciwieństwie do algorytmów deterministycznych i systematycznych). W związku z tym proponują one przybliżone rozwiązanie problemu, które nie musi być rozwiązaniem globalnym, optymalnym. Wynik dokowania nie musi być optymalny. Przykładowe algorytmy przeszukiwania to: symulowane wyżarzanie typu Metropolis (SA), ewolucyjny, genetyczny (GA), przeszukiwania lokalnego Solis & Wets (LS), hybrydowy algorytm Lamarckiana (LGA).


Funkcja oceniająca konfiguracje układu ligand-receptor powinna możliwie dokładnie estymować energię swobodną tworzenia kompleksu ligand-receptor. Energia swobodna Gibbsa zależy od stałej równowagi dwóch stanów termodynamicznych w następujący sposób:

Dokowanie-Rysunek6a.png
Dokowanie-Rysunek6b.png

Funkcja energii swobodnej powinna uwzględniać następujące stany układu termodynamicznego (L-ligand, P-białko, V - energia potencjalna, ΔS - zmiana entropii):

Dokowanie-Rysunek3.png

Bardzo często estymatory energii swobodnej łączą elementy mechaniki molekuarnej z parametrami empirycznymi. Przykładem może być semiempiryczna energia swobodna wiązania pola siłowego AutoDock:

Dokowanie-Rysunek4.png
Dokowanie-Rysunek5.png

Metodologia dokowania molekularnego to kompromis między dokładnością a kosztem obliczeniowym związanym z wielkością przestrzeni konfiguracyjnej. Pozwala ono w stosunkowo krótkim czasie wyznaczyć prawdopodobne mody oddziaływania liganda z receptorem, które w wielu przypadkach nie odbiegają znacznie od struktur krystalograficznych. Manipulowanie dokładnością przeszukiwania przestrzeni konfiguracyjnej, a więc kosztem obliczeniowym, sprzyja zastosowaniu dokowania molekularnego do wirtualnego screeningu dużych bibliotek związków niskocząsteczkowych. Wyniki dokowania mogą być weryfikowane z zastosowaniem metod eksperymentalnych (np. inhibicja aktywności enzymatycznej, krystalografia, wygaszanie fluorescencyjne) lub też obliczeniowych (np. dynamika molekularna).

Nie zawsze jednak możliwe jest przewidywanie optymalnego modu oddziaływania liganda z receptorem, a wynik dokowania obarczony jest znacznym błędem. Wiąże się to głównie z niewystrczającym stopniem dokładności (szczegółowości) funkcji oceniających i estymacją energii swobodnej. Inne ograniczenia dokowania molekularnego to:

  • wymaga struktury eksperymentalnej receptora (białka)
  • zbyt duże zmiany konformacyjne receptora (białka) indukowane wiązaniem liganda
  • zbyt wysoka liczba stopni swobody liganda
  • nie uwzględnia oddziaływań, w których mogą pośredniczyć cząsteczki rozpuszczalnika.

Szereg strategii pozwala poprawić dokładność dokowania molekularnego. Przede wszystkim rosnąca liczba eksperymentalych struktur kompleksów, dla których znane są stałe oddziaływania (inhibicji), pozwala na optymalizację parametryzacji funkcji oceniających. Możliwe jest również dodawanie cząsteczek wody w przypadku, gdy wyniki innych doświadczeń wskazują na to, iż cząsteczki te mogą pośredniczyć w oddziaływaniu liganda z receptorem. Rozwijane są ponadto strategie oparte na dokowaniu do zespołu konformacyjnego receptora wygenerowane z zastosowaniem metod mechaniki czy dynamiki molekularnej, np. w oparciu o biblioteki rotamerów reszt aminokwasowych w białku.


Literatura

  1. Błąd rozszerzenia cite: Błąd w składni elementu <ref>. Brak tekstu w przypisie o nazwie Vezina et al. 1975

Błąd rozszerzenia cite: Znacznik <ref> o nazwie „Mielecki et al. 2013”, zdefiniowany w <references>, nie był użyty wcześniej w treści.