Gastric cancer as one of the most common cancers worldwide has various genetic and environmental risk factors including Helicobacter pylori (H.pylori) infection. Recently, loss of a tumor suppressor gene named promyelocytic leukemia (PML) has been identified in gastric cancer. However, no mutation has been found in this gene in gastric cancer samples. Cag A H.pylori protein has been shown to exert post transcriptional regulation of some tumor suppressor genes. In order to assess such a mechanism for PML degradation, we performed in silico analyses to establish any interaction between PML and Cag A proteins. In silico interaction and docking studies showed that these two proteins may have stable interactions. In addition, we showed that imatinib kinase inhibitor can restore PML function by inhibition of casein kinase 2.
Identification of target protein is an important procedure in the course of drug discovery. Because of complexity, action mechanisms of herbal medicine are rather obscure, unlike small-molecular drugs. Inverse docking simulation is a reverse use of molecular docking involving multiple target searches for known chemical structure. This methodology can be applied in the field of target fishing and toxicity prediction for herbal compounds as well as known drug molecules. The aim of this review is to introduce a series of in silico works for predicting potential drug targets and side-effects based on inverse docking simulations.
Protein tyrosine phosphatase (PTP) 1B is the superfamily of PTPs and a negative regulator of multiple receptor tyrosine kinases (RTKs). Inhibition of protein tyrosine phosphatase 1B (PTP1B) has been proposed as a strategy for the treatment of type 2 diabetes and obesity. Recently, it has been reported that amentoflavone, a biflavonoid extracted from Selaginella tamariscina, inhibited PTP1B. In the present study, docking model between amentoflavone and PTP1B was determined using automated docking study. Based on this docking model and the interactions between the known inhibitors and PTP1B, we determined multiple pharmacophore maps which consisted of five features, two hydrogen bonding acceptors, two hydrogen bonding donors, and one lipophilic. Using receptor-oriented pharmacophore-based in silico screening, we searched the biflavonoid database including 40 naturally occurring biflavonoids. From these results, it can be proposed that two biflavonoids, sumaflavone and tetrahydroamentoflavone can be potent allosteric inhibitors, and the linkage at 5',8''-position of two flavones and a hydroxyl group at 4'-position are the critical factors for their allosteric inhibition. This study will be helpful to understand the mechanism of allosteric inhibition of PTP1B by biflavonoids and give insights to develop potent inhibitors of PTP1B.
Certain members of the cytochromes P450 superfamily metabolize polyunsaturated long-chain fatty acids to several classes of oxygenated metabolites. An approach based on in silico analysis predicted that Streptomyces peucetius CYP107N3 might be a fatty acid-metabolizing enzyme, showing high homology with epoxidase enzymes. Homology modeling and docking studies of CYP107N3 showed that oleic acid can fit directly into the active site pocket of the double bond of oleic acid within optimum distance of $4.6{\AA}$ from the Fe. In order to confirm the epoxidation activity proposed by in silico analysis, a gene coding CYP107N3 was expressed in Escherichia coli. The purified CYP107N3 was shown to catalyze $C_9-C_{10}$ epoxidation of oleic acid in vitro to 9,10-epoxy stearic acid confirmed by ESI-MS, HPLC-MS and GC-MS spectral analysis.
In a search for effective PPAR-γ agonists, 110 clinical drugs were screened via molecular docking, and 9 drugs, including parecoxib, were selected for subsequent biological evaluation. Molecular docking of parecoxib to the ligand-binding domain of PPAR-γ showed high binding affinity and relevant binding conformation compared with the PPAR-γ ligand/antidiabetic drug rosiglitazone. Per the docking result, parecoxib showed the best PPAR-γ transactivation in Ac2F rat liver cells. Further docking simulation and a luciferase assay suggested parecoxib would be a selective (and partial) PPAR-γ agonist. PPAR-γ activation by parecoxib induced adipocyte differentiation in 3T3-L1 murine preadipocytes. Parecoxib promoted adipogenesis in a dose-dependent manner and enhanced the expression of adipogenesis transcription factors PPAR-γ, C/EBPα, and C/EBPβ. These data indicated that parecoxib might be utilized as a partial PPAR-γ agonist for drug repositioning study.
Kumar, Satish;Jena, Lingaraja;Sahoo, Maheswata;Kakde, Mrunmayi;Daf, Sangeeta;Varma, Ashok K.
Genomics & Informatics
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제13권2호
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pp.60-67
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2015
The leading cause of cancer mortality globally amongst the women is due to human papillomavirus (HPV) infection. There is need to explore anti-cancerous drugs against this life-threatening infection. Traditionally, different natural compounds such as withaferin A, artemisinin, ursolic acid, ferulic acid, (-)-epigallocatechin-3-gallate, berberin, resveratrol, jaceosidin, curcumin, gingerol, indol-3-carbinol, and silymarin have been used as hopeful source of cancer treatment. These natural inhibitors have been shown to block HPV infection by different researchers. In the present study, we explored these natural compounds against E6 oncoprotein of high risk HPV18, which is known to inactivate tumor suppressor p53 protein. E6, a high throughput protein model of HPV18, was predicted to anticipate the interaction mechanism of E6 oncoprotein with these natural inhibitors using structure-based drug designing approach. Docking analysis showed the interaction of these natural inhibitors with p53 binding site of E6 protein residues 108-117 (CQKPLNPAEK) and help reinstatement of normal p53 functioning. Further, docking analysis besides helping in silico validations of natural compounds also helped elucidating the molecular mechanism of inhibition of HPV oncoproteins.
Hariftyani, Arisvia Sukma;Kurniawati, Lady Aqnes;Khaerunnisa, Siti;Veterini, Anna Surgean;Setiawati, Yuani;Awaluddin, Rizki
Natural Product Sciences
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제27권2호
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pp.99-114
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2021
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) and its complications are important noncommunicable diseases with high mortality rates. Protein tyrosine phosphatase 1B (PTP1B) and aldose reductase inhibitors are recently approached and advanced for T2DM and its complications therapy. Matricaria chamomilla L. is acknowledged as a worldwide medicinal herb that has many beneficial health effects as well as antidiabetic effects. Our research was designed to determine the most potential antidiabetic phytochemicals from M. chamomilla employing in silico study. 142 phytochemicals were obtained from the databases. The first screening employed iGEMdock and Swiss ADME, involving 93 phytochemicals. Finally, 30 best phytochemicals were docked. Molecular docking and visualization analysis were performed using Avogadro, AutoDock 4.2., and Biovia Discovery Studio 2016. Molecular docking results demonstrate that ligand-protein interaction's binding affinities were -5.16 to -7.54 kcal/mol and -5.30 to -12.10 kcal/mol for PTP1B and aldose reductase protein targets respectively. In silico results demonstrate that M. chamomilla has potential antidiabetic phytochemical compounds for T2DM and its complications. We recommended anthecotulide, quercetin, chlorogenic acid, luteolin, and catechin as antidiabetic agents due to their binding affinities against both PTP1B and aldose reductase protein. Those phytochemicals' significant efficacy and potential as antidiabetic must be investigated in further advanced research.
FoxO1, a member of the Forkhead transcription factor family subgroup O (FoxO), is expressed in a range of cell types and is crucial for various pathophysiological processes, such as apoptosis and inflammation. While FoxO1's roles in multiple diseases have been recognized, the target has remained largely unexplored due to the absence of cost-effective and efficient inhibitors. Therefore, there is a need for natural FoxO1 inhibitors with minimal adverse effects. In this study, docking, MMGBSA, and ADMET analyses were performed to identify natural compounds that exhibit strong binding affinity to FoxO1. The top candidates were then subjected to molecular dynamics (MD) simulations. A natural product library was screened for interaction with FoxO1 (PDB ID-3CO6) using the Glide module of the Schrödinger suite. In silico ADMET profiling was conducted using SwissADME and pkCSM web servers. Binding free energies of the selected compounds were assessed with the Prime-MMGBSA module, while the dynamics of the top hits were analyzed using the Desmond module of the Schrödinger suite. Several natural products demonstrated high docking scores with FoxO1, indicating their potential as FoxO1 inhibitors. Specifically, the docking scores of neochlorogenic acid and fraxin were both below -6.0. These compounds also exhibit favorable drug-like properties, and a 25 ns MD study revealed a stable interaction between fraxin and FoxO1. Our findings highlight the potential of various natural products, particularly fraxin, as effective FoxO1 inhibitors with strong binding affinity, dynamic stability, and suitable ADMET profiles.
베타아사론은 널리 알려진 석창포의 주요 효능 성분이다. 본 연구에서는 모기의 oviposition 페로몬 성분인 MOP와 석창포 효능성분 베타아사론의 열대집모기 후각 단백질 CquiOBP1 활성 부위에 대한 친화도 분석 실험을 컴퓨터 분자결합 분석 방법을 통해 비교하였다. CquiOBP1 후각 단백질의 3차원 구조 정보는 PDB database (PDB ID: 3OGN)를 활용하였다. In silico 결합 분석을 수행하기 위해 PyRx, Autodock Vina, Discovery Studio Version 4.5, and NX-QuickPharm 프로그램을 각 분석 조건에 따라 활용하였다. CquiOBP1 후각단백질 활성 부위에 대한 베타아사론의 결합친화도는 -6.40 kcal/mol으로 나왔으며 이는 -6.00 kcal/mol으로 나온 MOP의 결합친화도 보다 훨씬 더 높고 효율적인 것으로 분석되었다. 리간드와 상호작용 하는 CquiOBP1단백질 활성 부위의 아미노산들 가운데 TRP114가 공히 MOP와 베타아사론과 결합 하였다. CquiOBP1 단백질 활성부위의 아미노산들을 전혀 다른 전기적 성질을 지닌 아미노산으로 치환 시킨 후 분자결합 분석을 해 본 결과 리간드들의 X,Y,Z Grid 값에 현격한 변화가 유도되었으며 결합 친화도 또한 감소되었다. 이러한 결과를 통하여 베타아사론은 CquiOBP1 단백질 활성을 조절하는 리간드로서 효과적으로 작용할 것으로 보인다. 결론적으로 석창포 추출물 또는 베타아사론은 곤충기피제 신물질 연구 개발 분야에 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
Using computational approaches we can dock small molecules into the structures of Macromolecular targets and then score their potential complementarity to binding sites is widely used in hit identification and lead optimization techniques. This review seeks to provide the application of docking in structure-based drug design (binding mode prediction, Lead Identification and Lead optimization), and also discussed how to manage errors in docking methodology in order to overcome certain limitations of docking and scoring algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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