Количественное соотношение «структура-активность» (QSAR) биосоединения ацилализарина красного, производного корней марены красильной, и его свойств в аспектах ADMET в качестве вещества-кандидата, препятствующего развитию рака молочной железы, в сравнении с белковым рецептором ММП-9: исследование in silico

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Ализарин представляет собой полициклическое соединение, выделенное из корней растения марена красильная ( Rubia tinctorum ), которое потенциально может представлять интерес как средство в лечении рака молочной железы. Повысить противораковую активность можно путем модификации структуры вещества с получением производных в виде замещения группы в метаположении с применением ацила. Цель данной работы — прогнозирование противоракового действия ализарина и его производных на рецепторе ММП-9 при помощи молекулярного докинга. Важные факторы биологической активности будут определены с помощью количественного соотношения структура-активность (QSAR) и прогнозируемых параметров всасывания, распределения, метаболизма, выведения и токсичности (ADMET). С помощью инструмента MVD был осуществлен молекулярный докинг рецептора MMP 9 (4WZV.pdb). LogP, Etot и MR — это физико-химические параметры, которые исследуются для получения QSAR. Для анализа QSAR использовался пакет программ обработки статистических данных (SPSS). Программа pkCSM использовалась для определения прогнозируемых параметров ADMET. Согласно результатам докинга, ацильные производные ализарина имеют более низкую степень переранжирования, нежели ализарин. Результаты анализа параметров QSAR показали, что logP и Etot оказали наибольшее влияние на активность соединения ализарина и его производных. Результаты прогноза параметров ADMET показывают, что ацилализарин менее вреден, и превосходит ализарин по своим полезным свойствам. Показано, что можно синтезировать производные ацилализарина, в частности октаноат ализарина, для их использования в качестве средства лечения рака молочной железы.

Об авторах

М. Р. Т. Алифансья

Кафедра фармацевтических наук, фармацевтический факультет, Университет Эйрлангга

Автор, ответственный за переписку.
Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
бакалавр фармакологии, кафедра фармацевтических наук, фармацевтический факультет, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

М. А. Хердиансья

Кафедра биологии, факультет науки и технологий, Universitas Airlangga Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
бакалавр биологии, отделение биологии, факультет науки и технологии, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

Р. К. Пративи

Кафедра фармацевтических наук, фармацевтический факультет, Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
бакалавр фармакологии, кафедра фармацевтических наук, фармацевтический факультет, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

Р. П. Прамести

Кафедра фармацевтических наук, фармацевтический факультет, Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
бакалавр фармакологии, кафедра фармацевтических наук, фармацевтический факультет, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

Н. В. Хафсия

Кафедра фармацевтических наук, фармацевтический факультет, Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
бакалавр фармакологии, кафедра фармацевтических наук, фармацевтический факультет, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

А. П. Рания

Кафедра фармацевтических наук, фармацевтический факультет, Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
бакалавр фармакологии, кафедра фармацевтических наук, фармацевтический факультет, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

Дж. Э. Р. П. Путра

Кафедра биологии, факультет науки и технологий, Universitas Airlangga Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
бакалавр биологии, отделение биологии, факультет науки и технологии, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

П. А. Кахионо

Кафедра биологии, факультет науки и технологий, Universitas Airlangga Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
бакалавр биологии, отделение биологии, факультет науки и технологии, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

. Литазкийя

Кафедра биологии, факультет науки и технологий, Universitas Airlangga Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

С. К. Мухаммад

Кафедра физики, факультет науки и технологий, Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
бакалавр биомедицинской инженерии, кафедра физики, факультет науки и технологии, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

А. А. А. Муртадло

Кафедра биологии, факультет науки и технологий, Universitas Airlangga Университет Эйрлангга; Отдел исследований и разработок, Джалан Тенга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
бакалавр биомедицинской инженерии, магистрант кафедры биологии факультета науки и технологий, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

В. Д. Харисма

Кафедра биологии, факультет науки и технологий, Universitas Airlangga Университет Эйрлангга; Отдел исследований и разработок, Джалан Тенга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
магистр наук, аспирант, кафедра биологии, факультет науки и техники, Университет Айрланга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо

А. Н. М. Ансори

Отдел исследований и разработок, Джалан Тенга; Аспирантура, Университет Эйрлангга; Институт фармацевтических наук Уттаранчала, Университет Уттаранчала, Дехрадун, Индия

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
PhD, Доктор ветеринарных наук, научный сотрудник аспирантуры, Университет Айрлангга. 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, Джл. Айрлангга 4–6

В. Джахмола

Институт фармацевтических наук Уттаранчала, Университет Уттаранчала

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
профессор, Уттаранчальский институт фармацевтических наук, Уттаранчальский университет 248007, Уттаракханд, Дехрадун, ул. Чакрата

П. К. Ашок

Институт профессиональных исследований Гьяни Индера Сингха

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
доктор фармацевтических наук, преподаватель, Институт профессиональных исследований Гьяни Индер Сингха. 248003, Уттаракханд, Синола, Дехрадун

Дж. М. Калра

Школа фармацевтических наук, Гари Гурурам Рам Раи Университет

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
доктор фармацевтических наук, преподаватель Школы фармацевтических наук Университета Шри Гуру Рам Рай. 248001, Дехрадун, Уттаракханд

Х. Пурнобасуки

Кафедра биологии, факультет науки и технологий, Universitas Airlangga Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
доктор биологических наук, профессор кафедры биологии факультета науки и технологий Университета Эйрлангга 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, Джл. Айрлангга 4–6

И. А. Пративи

Кафедра биологии, факультет науки и технологий, Universitas Airlangga Университет Эйрлангга

Email: ahmad.affan.ali-2023@fst.unair.ac.id
магистр биологии, преподаватель, профессор кафедры биологии факультета науки и технологий Университета Эйрлангга 60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, Джл. Айрлангга 4–6

Список литературы

  1. Hanahan, D., Weinberg, R.A. (2000). The Hallmarks of Cancer. Cell, 100(1), 57-70. https://doi.org/10.1016/S0092-8674(00)81683-9
  2. Sung, H., Ferlay, J., Siegel, R. L., Laversanne, M., Soerjomataram, I., Jemal, A. et al. (2021). Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 71(3), 209-249. https://doi.org/10.3322/caac.21660
  3. Yabluchanskiy, A, Ma, Y, Iyer, R.P., Hall, M.E., Lindsey, M.L. (2013). Matrix metalloproteinase-9: Many shades of function in cardiovascular disease. Physiology, 28(6), 391-403. https://doi.org/10.1152/physiol.00029.2013
  4. Greenlee, K.J., Corry, D.B., Engler, D.A., Matsunami, R.K., Tessier, P., Cooc, R.G. et al. (2006). Proteomic identification of in vivo substrates for matrix metalloproteinases 2 and 9 reveals a mechanism for resolution of inflammation. The Journal of Immunoljgy, 177(10), 7312-7321. https://doi.org/10.4049/jimmunol.177.10.7312
  5. Khandia, R, Munjal, A. (2020). Interplay between inflammation and cancer. Chapter in a book: Advances in Protein Chemistry and Structural Biology, 119, 199-245. https://doi.org/10.1016/bs.apcsb.2019.09.004
  6. Kessenbrock, K., Plaks, V., Werb, Z. (2010). Matrix metalloproteinases: Regulators of the tumor microenvironment. Cell, 141(1), 52-67. https://doi.org/10.1016/j.cell.2010.03.015
  7. Quintero-Fabian, S., Arreola, R., Becerril-Villanueva, E., Torres-Romero, J.C., Arana-Argae, V., Lara-Riegos, J. et al. (2019). Role of matrix metalloproteinases in angiogenesis and cancer. Frontiers in Oncology, 9, Article 1370. https://doi.org/10.3389/fonc.2019.01370
  8. Nelson, A. R., Fingleton, B., Rothenberg, M. L., Matrisian, L. M. (2000). Matrix metalloproteinases: Biologic activity and clinical implications. Journal of Clinical Oncology, 18(5), 1135-1149. https://doi.org/10.1200/jco.2000.18.5.1135
  9. Merdad, A., Karim, S., Schulten, H. J., Dallol, A., Buhmeida, A., Al-Thubaity, F. et al. (2014). Expression of matrix metalloproteinases (MMPs) in primary human breast cancer: MMP-9 as a potential biomarker for cancer invasion and metastasis. Anticancer Research, 34(3), 1355-1366.
  10. Meng, Q., Liang, C., Hua, J., Zhang, B., Liu, J., Zhang, Y. et al. (2020). A miR-146a-5p/TRAF6/NF-kB p65 axis regulates pancreatic cancer chemoresistance: functional validation and clinical significance. Theranostics, 10(9), 3967-3979. https://doi.org/10.7150/thno.40566
  11. Li, K., Zhang, Z., Mei, Y., Yang, Q., Qiao, S., Ni, C. et al. (2021). Metallothionein-1G suppresses pancreatic cancer cell stemness by limiting activin A secretion NF-KB inhibition. Theranostics, 11(7), 3196-2212. https://doi.org/10.7150/thno.51976
  12. Lindenmeyer, F., Legrand, Y., Menashi, S. (1997). Upregulation of MMP-9 expression in MDA-MB231 tumor cells by platelet granular membrane. FEBS Letters, 418(1-2), 19-22. https://doi.org/10.1016/s0014-5793(97)01336-7
  13. Mishra, S. R., Nandhakumar, P., Yadav, K. P., Barik, S., Kumar, A., Saini, M. et al. (2017). In vitro analysis of alizarin as novel therapeutic agent for murine breast cancer. The Pharma Innovation Journal, 6(10), 345-350.
  14. Ekowati, J., Diyah, N. W., Nofianti, K. A., Hamid, I. S., Siswandono (2018). Mo-lecular Docking of Ferulic Acid Derivatives on P2Y12 Receptor and their ADMET Prediction. Journal of Mathematical and Fundamental Sciences, 50(2), 203-219. https://doi.org/10.5614/j.math.fund.sci.2018.50.2.8
  15. Kamath, V., Pai, A. (2017). Application of molecular descriptors in modern computational drug design-an overview. Research Journal of Pharmacy and Technology, 10(9), 3237-3241. http://doi.org/10.5958/0974-360X.2017.00574.1
  16. Habeela, J.N., Maruga, R.M.K.M. (2018). In silico molecular docking studies on the chemical constituents of clerodendrum phlomidis for its cytotoxic potential against breast cancer markers. Research Journal of Pharmacy and Technology, 11(4), Article 1612-1618. http://doi.org/10.5958/0974-360X.2018.00300.1
  17. Hardjono, S. (2012). Modification of the structure of 1 — (benzoyloxy) ureaand quantitative relationship of its structure-cytotoxic activity. Author's abstract of the thesis. Universitas Airlangga, Indonesia, 2012. (In Indonesian)
  18. Hardjono, S., Siswodihardjo, S., Pramono, P., Darmanto, W. (2016). Quantitative structure-cytotoxic activity relationship 1-(benzoyloxy) urea and its derivative. Current Drug Discovery Technologies, 13(2), 101-108. https://doi.org/10.2174%2F1570163813666160525112327
  19. Pinzi, L., Rastelli, G. (2019). Molecular docking: Shifting paradigms in drug discovery. International Journal of Molecular Sciences, 20(18), Article 4331. https://doi.org/10.3390/ijms2018433
  20. Park, K. D., Lee, S. G., Kim, S. U., Kim, S. H., Sun, W. S., Cho, S. J. et al. (2004). Anticancer activity of 3-O-acyl and alkyl-(-)-epicatechin derivatives. Bioorganic and Medicinal Chemistry Letters, 14(20), 5189-5192. https://doi.org/10.1016/j.bmcl.2004.07.063
  21. Hoque, I., Chatterjee, A., Bhattacharya, S., Biswas, R. (2017). An approach of computer-aided drug design (CADD) tools for in silico pharmaceutical drug design and development. International Journal of Advanced Research in Biological Sciences, 4(2), 60-71. http://doi.org/10.22192/ijarbs.2017.04.02.009
  22. Abdel-Ilah, L., Veljovic, E., Gurbeta, L., Badnjevic, A. (2017). Applications of QSAR study in drug design. International Journal of Engineering Research and Technology (IJERT), Vol. 6(6), 582-587.
  23. Verma, J., Khedkar, V. M., Coutinho, E. C. (2010). 3D-QSAR in drug design-a review. Current Topics in Medicinal Chemistry, 10(1), 95-115. https://doi.org/10.2174/156802610790232260
  24. Pathan, S., Ali, S. M., Shrivastava, M. (2016). Quantitative structure activity relationship and drug design: A review. International Journal of Research in Biosciences, 5(4), 1-5.
  25. Pires, D. E. V., Blundell, T. L., Ascher, D. B. (2015). pkCSM: Predicting small-mol-ecule pharmacokinetic and toxicity properties using graph-based signatures. Journal of Medicinal Chemistry, 58(9), 4066-4072. https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem.5b00104
  26. Pagadala, N. S., Syed, K., Tuszynski, J. (2017). Software for molecular docking: A review. Biophysical Reviews, 9(2), 91-102. https://doi.org/10.1007/s12551-016-0247-1
  27. Ramirez, D., Caballero, J. (2018). Is it reliable to take the molecular docking top scoring position as the best solution without considering available structural data? Molecules, 23(5), Article 1038. https://doi.org/10.3390/molecules23051038
  28. Patlewicz, G., Jeliazkova, N., Safford, R. J., Worth, A. P., Aleksiev, B. (2008). An evaluation of the implementation of the Cramer classification scheme in the Toxtree software. SAR and QSAR in Environmental Researc, 19(5-6), 495-524. https://doi.org/10.1080/10629360802083871
  29. McMurry, J., E., Fay, R., C. (2012). Chemistry. Boston: Prentice Hall, 2012.
  30. Klebe, G. (2013). Protein-Ligand Interactions as the Basis for Drug Action. Chapter in a book: Drug Design. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. https://doi.org/10.1007/978-3-642-17907-5_4
  31. Grogan, S, Preuss, C.V. (2023). Pharmacokinetics. Chapter in a book: StatPearls [Internet]. StatPearls Publishing LLC., 2023.
  32. Paul, A. (2019). Drug Absorption and Bioavailability. Chapter in a book: Introduction to Basics of Pharmacology and Toxicology. Springer, Singapore, 2019. https://doi.org/10.1007/978-981-32-9779-1
  33. Chevillard, F., Lagorce, D., Reynes, C., Villoutreix, B. O., Vayer, P., Miteva, M. A. (2012). In silico prediction of aqueous solubility: A multimodel protocol based on chemical similarity. Molecular Pharmaceutics, 9(11), 3127-3135. https://doi.org/10.1021/mp300234q
  34. Gleeson, M. P. (2008). Generation of a set of simple, interpretable ADMET rules of thumb. Journal of Medicinal Chemistry, 51(4), 817-834. https://doi.org/10.1021/jm701122q
  35. Currie, G. M. (2018). Pharmacology, part 2: Introduction to pharmacokinetics. Journal of Nuclear Medicine Technology, 46(3), 221-230. https://doi.org/10.2967/jnmt.117.199638
  36. Smith, D. A., Beaumont, K., Maurer, T. S., Di, L. (2015). Volume of distribution in drug design. Miniperspective. Journal of Medicinal Chemistry, 58(15), 5691-5698. https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem.5b00201
  37. Jeffrey, P., Summerfield, S. (2010). Assessment of the blood-brain barrier in CNS drug discovery. Neurobiology of Disease, 37(1), 33-37. https://doi.org/10.1016/j.nbd.2009.07.033
  38. Wilde, M., Pichini, S., Pacifici, R., Tagliabracci, A., Busardo, F. P., Auwarter, V. et al. (2019). Metabolic Pathways and Potencies of New Fentanyl Analogs. Frontiers in pharmacology, 10, Article 238. https://doi.org/10.3389%2Ffphar.2019.00238
  39. Rizzieri, D., Paul, B., Kang, Y. (2019). Metabolic alterations and the potential for targeting metabolic pathways in the treatment of multiple myeloma. Journal of Cancer Metastasis and Treatment, 5, 26. https://doi.org/10.20517/2394-4722.2019.05
  40. Garza, A. Z., Park, S. B., Kocz, R. (2023). Drug Elimination. Chapter in a book: StatPearls [Internet]. StatPearls Publishing LLC., 2023.
  41. Herdiansyah, M. A., Ansori, A. N. M., Kharisma V. D., Alifiansyah, M. R. T., Anggraini, D., Priyono, Q. A. P., Yusniasari, P. A., Fetty, A. J. T., Zainul, R., Rebezov, M., Kolesnik, E., Maksimiuk, N. (2024). In silico study of cladosporol and its acyl derivatives as anti-breast cancer against alpha-estrogen receptor. Biosaintifika, 15(1), 1-13.
  42. Zainul, R., Kharisma, V. D., Ciuputri, P., Ansori, A. N. M., Herdiansyah, M. A., Sahadewa, S., Durry, F. D. (2024). Antiretroviral activity from elderberry (Sambucus nigra L.) flowers against HIV-2 infection via reverse transcriptase inhibition: A viroinformatics study. Healthcare in Low-resource Settings, 1(2024), 1-12. https://doi.org/10.4081/hls.2024.12047
  43. Krihariyani, D., Haryanto, E., Sasongkowati, R. (2021). in silico analysis of antiviral activity and pharmacokinetic prediction of brazilein sappan wood (Caesalpinia sappan L.) against SARS-CoV-2 spike glycoproteins. Indonesian Journal of Medical Laboratory Science and Technology, 3(1), 26-37. https://doi.org/10.33086/ijmlst.v3i1.1854

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Алифансья М.Р., Хердиансья М.А., Пративи Р.К., Прамести Р.П., Хафсия Н.В., Рания А.П., Путра Д.Э., Кахионо П.А., Литазкийя .., Мухаммад С.К., Муртадло А.А., Харисма В.Д., Ансори А.Н., Джахмола В., Ашок П.К., Калра Д.М., Пурнобасуки Х., Пративи И.А., 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».