QSAR-аналіз та докінгові дослідження піроло- та піридохінолінкарбоксамідів, що проявляють діуретичну активність

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/2519-4852.2021.234493

Ключові слова:

молекулярні дескриптори, QSAR аналіз, молекулярний докінг, діуретична активність, хінолони, карбоксаміди, трициклічні гетероцикли

Анотація

Мета. Метою роботи було проведення QSAR аналізу та дослідження механізму дії шляхом докінгового дослідження в ряду трициклічних похідних хіноліну з діуретичною активністю.

Матеріали і методи. Дослідження проводили в ряду піроло- та піридохінолінкарбоксамідів з доведеною діуретичною активністю. Молекулярні дескриптори розраховували за допомогою програмного забезпечення HyperChem та GRAGON, а моделі QSAR були побудовані з використанням програмного забезпечення BuildQSAR. Для докінгових досліджень використовувався програмний пакет Autodock 4.2.

Результати. Багатопараметричні лінійні моделі QSAR побудовані на двох вибірках хінолінкарбоксамідів: Vol = a∙X1 + b∙X2 + c∙X3 + d, де Vol – добовий об’єм сечі у щурів, Xi – молекулярний дескриптор. QSAR аналіз показав, що діуретична активність визначається геометричною та просторовою будовою молекул, logP, енергетичними характеристиками, RDF- та 3D-MoRSE-дескрипторами. На основі внутрішньої та зовнішньої валідації моделей була відібрана найбільш інформативна двопараметрична лінійна модель QSAR 3а. Дані молекулярного докінгу показали високу спорідненість двох сполук-лідерів до карбоангідрази II.

Висновки. QSAR аналіз трициклічних похідних хіноліну показав, що діуретична активність зростає із збільшенням значення logP, рефрактивності та дипольного моменту, а також із зменшенням об'єму, площі поверхні та поляризації молекул. Збільшення значень таких енергетичних дескрипторів як енергія зв’язків, енергія між’ядерних взаємодій та енергія вищої зайнятої молекулярної орбіталі посилює діуретичну дію; так самий ефект дає і зменшення енергії гідратації. На основі розрахунків молекулярного докінгу як вірогідний механізм діуретичної дії запропоновано інгібування карбоангідрази.

QSAR-моделі та докінгові дані є корисними для поглибленого вивчення діуретичної активності трициклічних хінолінів та можуть стати теоретичною основою для дизайну нових діуретичних засобів

Біографії авторів

Микола Юрійович Голік, Національний фармацевтичний університет

Кандидат хімічних наук, доцент

Кафедра неорганічної та фізичної хімії

Тетяна Олександрівна Тітко, Національний фармацевтичний університет

Кандидат фармацевтичних наук, доцент

Кафедра медичної хімії

Ангеліна Миколаївна Шапошник, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

Кандидат педагогічних наук, доцент

Кафедра природничих дисциплін

Навчально-науковий інститут міжнародної освіти

Маргарита Мохеддінівна Сулейман, Національний фармацевтичний університет

Кандидат фармацевтичних наук, асистент

Кафедра медичної хімії

Ирина Владимировна Драпак, Львівський національний медичний університет ім. Данила Галицького

Доктор фармацевтичних наук, професор

Кафедра загальної, біонеорганічної, фізичної та колоїдної хімії

Ірина Анатоліївна Сич, Національний фармацевтичний університет

Кандидат фармацевтичних наук, доцент, доцент

Кафедра медичної хімії

Ліна Олексіївна Перехода, Національний фармацевтичний університет

Доктор фармацевтичних наук, професор

Кафедра медичної хімії

Посилання

  1. Cherkasov, A., Muratov, E. N., Fourches, D., Varnek, A., Baskin, I. I., Cronin, M. et. al. (2014). QSAR Modeling: Where Have You Been? Where Are You Going To? Journal of Medicinal Chemistry, 57 (12), 4977–5010. doi: http://doi.org/10.1021/jm4004285
  2. Neves, B. J., Braga, R. C., Melo-Filho, C. C., Moreira-Filho, J. T., Muratov, E. N., Andrade, C. H. (2018). QSAR-Based Virtual Screening: Advances and Applications in Drug Discovery. Frontiers in Pharmacology, 9. doi: http://doi.org/10.3389/fphar.2018.01275
  3. Wang, T., Wu, M.-B., Lin, J.-P., Yang, L.-R. (2015). Quantitative structure–activity relationship: promising advances in drug discovery platforms. Expert Opinion on Drug Discovery, 10(12), 1283–1300. doi: http://doi.org/10.1517/17460441.2015.1083006
  4. Tandon, H., Chakraborty, T., Suhag, V. (2019). A Concise Review on the Significance of QSAR in Drug Design. Chemical and Biomolecular Engineering, 4 (4), 45–51. doi: http://doi.org/10.11648/j.cbe.20190404.11
  5. Perekhoda, L. A. (2013). Quantitative Analysis of the Structure – Anticonvulsant Activity Relationship in Series of 1,2,3-Triazole(1H), 1,2,4-Triazole(4H), 1,3,4-Oxadiazole(1H), and 1,3,4-Thiadiazole(1H) Derivatives. Pharmaceutical Chemistry Journal, 47 (11), 42–44.
  6. Perekhoda, L., Drapak, I., Sych, І., Tsapko, Т. (2016). (2016). In silico approaches for rational design of potential anticonvulsants among 5-substituted 2-(R-amino)-1,3,4-thiadiazoles. ScienceRise, 2 (4 (19)), 44–50. doi: http://doi.org/10.15587/2313-8416.2016.61078
  7. Huang, H.-J., Chetyrkina, M., Wong, C.-W., Kraevaya, O. A., Zhilenkov, A. V., Voronov, I. I. et. al. (2021). Identification of potential descriptors of water-soluble fullerene derivatives responsible for antitumor effects on lung cancer cells via QSAR analysis. Computational and Structural Biotechnology Journal, 19, 812–825. doi: http://doi.org/10.1016/j.csbj.2021.01.012
  8. Tejera, E., Munteanu, C. R., López-Cortés, A., Cabrera-Andrade, A., Pérez-Castillo, Y. (2020). Drugs Repurposing Using QSAR, Docking and Molecular Dynamics for Possible Inhibitors of the SARS-CoV-2 Mpro Protease. Molecules, 25 (21), 5172. doi: http://doi.org/10.3390/molecules25215172
  9. Hadavand Mirzaei, H., Jassbi, A. R., Pirhadi, S., Firuzi, O. (2020). Study of the mechanism of action, molecular docking, and dynamics of anticancer terpenoids from Salvia lachnocalyx. Journal of Receptors and Signal Transduction, 40 1), 24–33. doi: http://doi.org/10.1080/10799893.2019.1710847
  10. Vilar, S., Costanzi, S. (2012). Predicting the biological activities through QSAR analysis and docking-based scoring. Methods in molecular biology, 914, 271–284. doi: http://doi.org/10.1007/978-1-62703-023-6_16
  11. Roush, G. C., Sica, D. A. (2016). Diuretics for Hypertension: A Review and Update. American Journal of Hypertension, 29 (10), 1130–1137. doi: http://doi.org/10.1093/ajh/hpw030
  12. Li, X., Liao, J., Jiang, Z., Liu, X., Chen, S., He, X. et. al. (2020). A concise review of recent advances in anti-heart failure targets and its small molecules inhibitors in recent years. European Journal of Medicinal Chemistry, 186, 111852. doi: http://doi.org/10.1016/j.ejmech.2019.111852
  13. Sica, D. A. (2011). Diuretic use in renal disease. Nature Reviews Nephrology, 8 (2), 100–109. doi: http://doi.org/10.1038/nrneph.2011.175
  14. Burnier, M., Bakris, G., Williams, B. (2019). Redefining diuretics use in hypertension: why select a thiazide-like diuretic? Journal of Hypertension, 37 (8), 1574–1586. doi: http://doi.org/10.1097/hjh.0000000000002088
  15. Alzghari, S. K., Rambaran, K. A., Ray, S. D. (2020). Diuretics. Side Effects of Drugs Annual, 42, 227–237. doi: http://doi.org/10.1016/bs.seda.2020.07.005
  16. Bowman, B. N., Nawarskas, J. J., Anderson, J. R. (2016). Treating Diuretic Resistance. Cardiology in Review, 24 (5), 256–260. doi: http://doi.org/10.1097/crd.0000000000000116
  17. Titko, T., Perekhoda, L., Drapak, I., Tsapko, Y. (2020). Modern trends in diuretics development. European Journal of Medicinal Chemistry, 208, 112855. doi: http://doi.org/10.1016/j.ejmech.2020.112855
  18. Honndorf, V. S., Heine, A., Klebe, G., Supuran, C. T. (2006). carbonic anhydrase II in complex with furosemide as sulfonamide inhibitor. doi: http://doi.org/10.2210/pdb1z9y/pdb
  19. Supuran, C. T., De Simone, G. (Ed.) (2015). Carbonic Anhydrases as Biocatalysts. Elsevier, 398. doi: http://doi.org/10.1016/c2012-0-13548-1
  20. Ukrainets, I., Golik, M., Sidorenko, L., Korniyenko, V., Grinevich, L., Sim, G., Kryvanych, O. (2018). The Study of the Structure—Diuretic Activity Relationship in a Series of New N-(Arylalkyl)-6-hydroxy-2-methyl-4-oxo-2,4-dihydro-1H-pyrrolo-[3,2,1-ij]quinoline-5-carboxamides. Scientia Pharmaceutica, 86 (3), 31. doi: http://doi.org/10.3390/scipharm86030031
  21. Ukrainets, I., Sidorenko, L., Golik, M., Chernenok, I., Grinevich, L., Davidenko, A. (2018). N-Aryl-7-hydroxy-5-oxo-2,3-dihydro-1H,5H-pyrido-[3,2,1-ij]quinoline-6-carboxamides. The Synthesis and Effects on Urinary Output. Scientia Pharmaceutica, 86 (2), 12. doi: http://doi.org/10.3390/scipharm86020012
  22. de Oliveira, D. B., Gaudio, A. C. (2000). BuildQSAR: A New Computer Program for QSAR Analysis. Quantitative Structure-Activity Relationships, 19(6), 599–601. doi: http://doi.org/10.1002/1521-3838(200012)19:6<599::aid-qsar599>3.0.co;2-b
  23. Semenets, A., Suleiman, M., Georgiyants, V., Kovalenko, S., Kobzar, N., Grinevich, L. et. al. (2020). Theoretical justification of a purposeful search of potential neurotropic drugs. ScienceRise: Pharmaceutical Science, 4 (26), 4–17. doi: http://doi.org/10.15587/2519-4852.2020.210042
  24. Hehre, W. J. (2003). A Guide to Molecular Mechanics and Quantum Chemical Calculations. Irvine: Wavefunction, 796.
  25. Chemistry Software, HyperChem, Molecular Modeling. Available at: http://www.hyper.com/
  26. Todeschini, R., Consonni, V. (2009). Molecular Descriptors for Chemoinformatics. Molecular Descriptors for Chemoinformatics. doi: http://doi.org/10.1002/9783527628766
  27. Patel, S. R., Gangwal, R., Sangamwar, A. T., Jain, R. (2015). Synthesis, biological evaluation and 3D QSAR study of 2,4-disubstituted quinolines as anti-tuberculosis agents. European Journal of Medicinal Chemistry, 93, 511–522. doi: http://doi.org/10.1016/j.ejmech.2015.02.034
  28. Wang, J., Zhao, C., Tu, J., Yang, H., Zhang, X., Lv, W., Zhai, H. (2018). Design of novel quinoline-aminopiperidine derivatives as Mycobacterium tuberculosis (MTB) GyrB inhibitors: an in silico study. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics, 37 (11), 2913–2925. doi: http://doi.org/10.1080/07391102.2018.1498806
  29. Jiménez Villalobos, T. P., Gaitán Ibarra, R., Montalvo Acosta, J. J. (2013). 2D, 3D-QSAR and molecular docking of 4(1H)-quinolones analogues with antimalarial activities. Journal of Molecular Graphics and Modelling, 46, 105–124. doi: http://doi.org/10.1016/j.jmgm.2013.10.002
  30. Karnik, K. S., Sarkate, A. P., Tiwari, S. V., Azad, R., Burra, P. V. L. S., Wakte, P. S. (2021). Computational and Synthetic approach with Biological Evaluation of Substituted Quinoline derivatives as small molecule L858R/T790M/C797S triple mutant EGFR inhibitors targeting resistance in Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC). Bioorganic Chemistry, 107, 104612. doi: http://doi.org/10.1016/j.bioorg.2020.104612
  31. Metelytsia, L., Hodyna, D., Dobrodub, I., Semenyuta, I., Zavhorodnii, M., Blagodatny, V. et. al. (2020). Design of (quinolin-4-ylthio)carboxylic acids as new Escherichia coli DNA gyrase B inhibitors: machine learning studies, molecular docking, synthesis and biological testing. Computational Biology and Chemistry, 85, 107224. doi: http://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2020.107224

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-06-30

Як цитувати

Голік, М. Ю., Тітко, Т. О., Шапошник, А. М., Сулейман, М. М., Драпак, И. В., Сич, І. А., & Перехода, Л. О. (2021). QSAR-аналіз та докінгові дослідження піроло- та піридохінолінкарбоксамідів, що проявляють діуретичну активність. ScienceRise: Pharmaceutical Science, (3(31), 19–27. https://doi.org/10.15587/2519-4852.2021.234493

Номер

№ 3(31) (2021)

Розділ

Фармацевтичні науки

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Mykola Golik, Tetiana Titko, Angelina Shaposhnyk, Marharyta Suleiman, Iryna Drapak, Irina Sych, Lina Perekhoda

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons CC BY для журналів відкритого доступу.