この研究は、アフリカ関連疾患に対する新しい革新的な医薬品の開発や既存の医薬品の再利用のためのコンピューター支援医薬品設計に焦点を当てています。さて、私たちの分野では現在、多くの機械学習アプリケーションが開発されており、ベータ薬を設計するために、これを私たちのグループにも取り入れたいと考えています。現在、私たちはハイパフォーマンスコンピューティングと呼ばれるものを利用していますが、これは基本的にCPUとGPUの両方の技術を利用して研究をスピードアップし、実験の使用時に結果を出すためのものです。
現時点では、計算は研究において非常に新しい分野であり、学生は何をすべきかに対処していないことが多いため、彼らが規律に慣れるまでに少し時間がかかります。最近では、アフリカで目立つ天然物を分離し、現在、SARS-CoV-2の治療に使用されています。まず、モニター画面のウィンドウアイコンに移動してクリックします。
すべてのアプリを選択し、下にスクロールしてSchrodingerフォルダを見つけます。フォルダを開き、Maestroアイコンをクリックします。[開く]を選択してソフトウェアを起動します。
タンパク質の構造を取得するには、ファイルタブをクリックし、ポップアップメニューからGet PDBを選択します。テキストボックスに任意のPDBコードを入力し、[ダウンロード]ボタンをクリックします。選択したPDBファイルがプロジェクトウィンドウに表示されます。
または、検索ボックスにPDB IDを入力し、[Download]をクリックして、タンパク質データバンクからタンパク質をダウンロードします。Maestroで、[ファイル]タブに移動し、[構造のインポート]を選択します。インポートインターフェイスで、ダウンロードしたPDBファイルを見つけて、[インポート]をクリックします。
次に、タンパク質構造を選択して右クリックします。調製したタンパク質を選択し、マウスボタンを右クリックして、分割オプションを選択し、リガンド、水、その他に分割します。PubChemデータベースを開き、検索バーに化合物名を入力して化合物をダウンロードします。
使用可能な構造を確認し、「ダウンロード」をクリックして「3D-Conformer」を選択し、構造の座標を構造化データファイル(SDF)として保存します。SchrodingerのFileタブをクリックし、Import Structuresを選択します。SDF が保存されている場所に移動し、コンパウンドをロードします。
Schrodingerの[タスク]をクリックし、検索バーに「LigPrep」と入力して選択します。「構造の使用元」をクリックして、ワークスペースまたはプロジェクトテーブルからファイルを選択します。LigPrepウィンドウで希望のオプションを選択し、Runをクリックしてリガンド調製のためのジョブをサブミットします。
調製したリガンドをソフトウェアウィンドウで視覚化します。構造の形状最適化のためのソフトウェアを開きます。[ファイル]タブに移動し、[開く]を選択して、PubChemからダウンロードしたSDFを選択します。
[計算]タブに移動し、[ガウス計算設定]を選択します。ジョブタイプタブで、[最適化] または [最適化と頻度] を選択します。次に、[メソッド]タブに移動し、[量子化学]メソッドを選択します。
ドロップダウンメニューから、Cone Sham Global Hybrid Exchange Correlation Density Functional、Basis Set、Charge、Spinを選択します。[タイトル]タブに移動し、調査中の化合物の名前を入力します。「Link Zero」タブに移動し、メモリ制限と共有プロセッサを指定します。
[フルパス]ボックスのチェックを外します。下部にある [編集] ボタンをクリックして、Gaussian 入力ファイルを任意の場所に保存し、ファイル名として [Gaussian Job File] または [GJF] を選択します。Tasksに移動し、Receptor Grid Generationを選択して、コア結晶リガンドに結合したタンパク質の活性部位を検出します。
[Pick] をクリックして配位子を特定し、共結晶化した配位子を選択します。[実行] をクリックして、生成用のグリッドを送信します。分子ドッキングの場合は、[タスク] に移動し、[リガンド ドッキング] を選択し、[リガンド ドッキング] [グライド ドッキング] を選択します。
次に、グリッドファイルを読み込み、Use Ligand Fromオプションを使用してワークスペースからリガンドを選択します。上部にある「Display Receptor」ボックスにチェックを入れ、適切なジョブ名を追加して、「Run」をクリックしてジョブを送信します。[設定] タブで、優先するドッキング精度の方法を選択します。
水素結合などの制約を構成します。すべての設定を確認したら、[実行] をクリックしてドッキング プロセスを開始します。ドッキング結果を確認し、リガンドを最適化する前と後でドッキングスコアを比較します。
ドッキングされたタンパク質とリガンド複合体のペアをワークスペースナビゲーターから選択します。「タスク」に移動し、「リガンド・デザイナー」に移動して、「リガンド・デザイナー」ウィンドウで「ワークスペースの分析」をクリックします。新しいリガンドを生成および評価するには、ワークフローリストからアイソステレスキャンを選択します。これは、既存の分子構造にフラグメントを追加することでリガンドを拡張する成長方法を意味します。
列挙された化合物のドッキング結果を分析し、共結晶化した化合物から 9.242 を引いた値よりも負の値を持つ化合物を特定します。次に、[タスク]ボタンをクリックして、[Desmond System Builder]を選択します。[システムビルダー]パネルで、[ソルベーション]タブを選択します。
タンパク質リガンド複合体に適した事前定義された溶媒モデルを選択します。次に、ボックスの形状とボックスサイズの計算方法を選択します。次に、[Ions]タブを選択し、[recalcilate]をクリックして、対イオンを追加し、目的の解析濃度を設定することでシステムを中和します。
システムの準備が完了したら、ワークスペースでプロジェクトを表示します。ワークスペースナビゲーターからタンパク質リガンド複合体を選択します。[タスク] に移動し、[Molecular Dynamics Desmond] を選択します。
リガンドタンパク質複合体をMolecular Dynamicsパネルのワークスペースから読み込みます。[シミュレーション] タブから目的のシミュレーション タイムラインを選択します。アンサンブルクラスとしてNPTを選択します。
Molecular Dynamicsパネルでジョブに適切な名前を付けます。ジョブを書き出し、[閉じる]をクリックして[Molecular Dynamics]ウィンドウを終了します。分子動力学法の準備のために書き出されたジョブをローカルターミナル経由で提出します。
完了したら、完了したジョブを開き、初期設定のタイムラインから目的のシミュレーション時間までシミュレーション時間を続行します。たとえば、100 ナノ秒や 200 ナノ秒などです。軌道ファイルを開き、軌道を再生します。
タンパク質リガンド複合体が平衡化している場所を視覚化し、フレーム数に注意してください。ターミナルからジョブを送信します。出力ファイルの内容を表示して生成された結果を解析し、CSVファイルをダウンロードします。
CSV ファイルを開き、バインディング エネルギーをメモします。最後に、示されている方程式を使用し、MDシミュレーション内の各スナップショットで決定された結合エネルギー値を平均化することにより、複合体の自由結合エネルギーを計算します。散布図は、QSAR モデルのクラス 1 の観測された活動と予測された活動を示しています。
グラフは、トレーニングセットとしてのクラス1と、予測活性値を与えるためのテストセットとしての非ヌクレオチド逆転写酵素阻害剤との間のフィッティングを表しています。トレーニングセットは回帰直線とよく一致していましたが、テストセットにはわずかな偏差がありました。異なるリガンド内のタンパク質間の相互作用の力により、すべてのリガンドでリジン101と水素結合が明らかになりました。
遊離タンパク質の分子動力学シミュレーションにより、約3.5オングストロームのRMSDで約60ナノ秒後に安定化し、プロトコルの信頼性が確認されました。列挙されたエトラビリンは、3.5で安定しました。オングストロームは、4.5オングストロームで安定化したエトラビリンと比較して、HIVの活性部位でより強力で安定した結合を示しました。
列挙されたエトラビリンの接触タイムラインも、時間の経過とともにより強く、より安定した相互作用を示しました。
