In silico screening of neuronal nitric oxide synthase enzyme inhibitors

Abstract

Nitrik oksit sentaz enziminin (NOS) üç izoformu, L-arjininin L-sitruline oksidasyonu ile önemli bir ikincil haberci olan nitric oksit (NO) sentezler. NOS'un bu üç izoformu çeşitli fizyolojik ve patolojik süreçte farklı dokularda yer almaktadır. Nöronal NOS (nNOS) merkezi ve periferik sinir sisteminde, endotelyal NOS (eNOS) endotel hücrelerinde ve indüklenebilen NOS (iNOS) ise makrofaj hücrelerinde NO sentezini katalizlemektedir. Parkinson, Alzheimer, Huntington hastalığı gibi çeşitli nörodejeneratif hastalıklarda aşırı NO üretimi görülebilir ve uygunsuz NO regülasyonu, NO'nun nörotoksin gibi davranmasına neden olabilir. Tüm bu bulgular değerlendirildiğinde, nNOS'a seçici ve nNOS üzerinde güçlü inhibitör etki gösteren ilaçların geliştirilmesinin gerekli olduğu görülmektedir. Ancak NOS izoformlarının yüksek aktif bölgesine bağlanarak bu istenilen özellikleri gösteren bir ilaç henüz tasarlanmamış ve geliştirilmemiştir. Bu yapılan çalışmada, selektif nNOS inhibitörü tasarlamak amacıyla bilgisayar ortamında sanal tarama teknikleri uygulanmıştır ve NOS'un üç izoformunun bilinen kristal yapıları kullanılarak moleküler modelleme çalışmaları yapılmıştır. İlk olarak, öne çıkan küçük molekül iskeletlerini bulmak için ZINCv12 parçaçık kütüphanesi aracılığı ile yüzlerce bileşik taranmıştır. Daha sonra, inhibitör adaylarının türetilmesi için de novo tasarım yöntemleriyle seçilen modellerde modifikasyonlar yapılmıştır. Adayların inhibitör derecesi ve inhibisyon bölgesine hedeflendirilmesi için Autodock 4.02 hedeflendirme aracı kullanılmıştır. İnhibisyon katsayıları ve hedeflendirilen ligandın üç izoformun aktif bölgelerindeki en iyi konumu tetkik ve karşılaştırma analizleriyle değerlendirilmiştir. Çalışmalarımızı doğrulamak için izoformların deneysel sonuçlardan elde edilen X-ışını yapılarına bağlı ligandlar AutoDock ile yeniden hedeflendirilmiştir. Bu çalışmada tasarlanan öncü iskeletlerden 2 tanesi ve bu 2 iskeletten türetilen inhibitor adaylarının 22 tanesi, en güçlü selektif nNOS inhibitörü optimizasyonunun tartışılması için belirlenmiştir.

Three closely related isoforms of nitric oxide synthases (NOS) catalyze an important secondary messenger nitric oxide (NO) synthesis through oxidation of L-arginine to L-citrulline. These three NOS isoforms takes parts in different tissues for various physiological and pathological processes. Neuronal NOS (nNOS) produce NO in central and peripheral nervous system, endothelial NOS (eNOS) plays role in endothelial cells and NO in macrophage cells is produced by inducible NOS (iNOS). Excessive NO production in nervous following pathologic conditions is observed and dysregulation of NO may force NO to act as a neurotoxin that causes several neurodegenerative diseases including Parkinson's, Alzheimer's, Huntington's diseases. Considering all these facts, developing a selective and good potential inhibitor for nNOS is a compulsory task to achieve. However, among all isoforms there is high active site conservation so that no drug that shows these desired properties has yet been designed and developed.In this present work, virtual screening techniques were applied to design selective nNOS inhibitors. Molecular modeling studies were done using already known crystal structures of all three isoforms. First of all, to find primary lead candidates, several hundred compounds were screened via ZINCv12 lead library. Then, modifications were done on the selected scaffolds via de novo design method to derive our inhibitor candidates. AutoDock 4.02 docking virtual tool was employed for docking and scoring of inhibitor candidates. Inhibition constants and best pose predictions of docked ligands within the active sites of three isoforms were considered for further examinations and comparison analysis. Already bound ligands in downloaded experimentally determined X-ray structures of all isoforms were re-docked to crosscheck our studies. In this thesis two lead scaffolds among all and 22 inhibitor candidates derived from these two scaffolds were selected to discuss for optimization for further development of best potential and selective inhibitor for nNOS.