Javascript è attualmente disabilitato nel tuo browser.Diverse funzionalità di questo sito non funzioneranno mentre javascript è disabilitato.accesso aperto alla ricerca scientifica e medicaDalla presentazione alla prima decisione editoriale.Dall'accettazione editoriale alla pubblicazione.La suddetta percentuale di manoscritti è stata respinta negli ultimi 12 mesi.Riviste scientifiche e mediche peer-reviewed ad accesso libero.Dove Medical Press è membro dell'OAI.Ristampe in blocco per l'industria farmaceutica.Offriamo vantaggi reali ai nostri autori, inclusa l'elaborazione accelerata degli articoli.Registra i tuoi dettagli specifici e farmaci specifici di interesse e abbineremo le informazioni fornite agli articoli dal nostro ampio database e ti invieremo prontamente copie PDF via email.Torna a Diari » Progettazione, sviluppo e terapia di farmaci » Volume 11Autori Yadav DK, Kumar S, Saloni, Singh H, Kim M, Sharma P, Misra S, Khan FPubblicato il 22 giugno 2017 Volume 2017:11 Pagine 1859—1870DOI https://doi.org/10.2147/DDDT.S130601Revisione tramite revisione tra pari anonima singolaEditore che ha approvato la pubblicazione: Dr Qiongyu GuoDharmendra K Yadav,1 Surendra Kumar,2 Saloni,1 Harpreet Singh,3 Mi-hyun Kim,1 Praveen Sharma,4 Sanjeev Misra,4 Feroz Khan5 1Department of Pharmacy, College of Pharmacy, Gachon University, Yeonsu-gu, Incheon, Republic della Corea;2Facoltà di Farmacia, Dipartimento di Chimica Farmaceutica, Babu Banarasi Das Northern India Institute of Technology, Lucknow, 3Dipartimento di Bioinformatica, Consiglio indiano di ricerca medica, Nuova Delhi, 4Dipartimento di Biochimica, All India Institute of Medical Sciences, Jodhpur, 5Biologia metabolica e strutturale Department, CSIR– Central Institute of Medicinal & Aromatic Plant, Lucknow, India Abstract: I Withanolidi sono un gruppo di composti farmacologicamente attivi presenti nella maggior parte delle quantità prodighe nelle radici e nelle foglie di Withania somnifera (ginseng indiano), una delle più importanti piante medicinali di Pratica medica tradizionale indiana.I withanolidi sono lattoni steroidei (fitochimici C-28 altamente ossigenati) e sono stati segnalati per esibire attività immunomodulatorie, antitumorali e di altro tipo.Nel presente studio, un modello di relazione quantitativa struttura attività (QSAR) è stato sviluppato da un metodo di regressione lineare multipla graduale in avanti per predire l'attività degli analoghi del withanolide contro il cancro al seno umano.Il modello QSAR più efficace per l'attività antitumorale contro la cellula SK-Br-3 ha mostrato la migliore correlazione con l'attività (r2=0,93 e rCV2 =0,90).Allo stesso modo, il coefficiente di regressione della convalida incrociata (rCV2=0,85) del miglior modello QSAR rispetto alle celle MCF7/BUS ha mostrato un'elevata correlazione (r2=0,91).In particolare, i composti CID_73621, CID_435144, CID_301751 e CID_3372729 hanno una spiccata attività antiproliferativa nei confronti delle cellule MCF7/BUS, mentre la 2,3-diidrowithaferina A-3-beta-O-solfato, withanolide 5, withanolide A, withaferina A, CID_10413139, CID_11294368, CID_53477765, CID_135887, CID_301751 e CID_3372729 hanno un'elevata attività contro le cellule Sk-Br-3 rispetto ai farmaci standard 5-fluorouracile (5-FU) e camptotecina.L'aggancio molecolare è stato eseguito per studiare le conformazioni di legame e i diversi comportamenti di legame, al fine di rivelare il meccanismo d'azione plausibile dietro un maggiore accumulo di analoghi attivi del withanolide con la β-tubulina.I risultati del presente studio possono aiutare nella progettazione di composti di piombo con attività migliorata.Parole chiave: ADMET, carcinoma mammario, QSAR, docking molecolare, withanolidiIl cancro al seno, un gruppo eterogeneo di tumori, è il cancro più comunemente diagnosticato nelle donne a livello globale.Nonostante i miglioramenti nella diagnosi precoce e lo sviluppo di diversi metodi terapeutici mirati, la morbilità correlata al cancro al seno rimane ancora elevata.Gli approcci terapeutici esistenti sono associati a elevata tossicità, bassa efficacia, resistenza terapeutica e morbilità correlata alla terapia.Studi recenti hanno riportato che i prodotti naturali, grazie al loro potenziale di prevenzione del cancro, pagheranno un modo per approcci terapeutici più efficaci, non endocrini e non tossici per le terapie antitumorali.Storicamente, le fitomolecole hanno svolto un ruolo chiave nella scoperta e nello sviluppo di nuovi agenti antitumorali.1,2 Withania somnifera (comunemente nota come ashwagandha o ciliegia invernale indiana) è una di queste piante medicinali, le cui parti sono usate come rimedi ayurvedici per curare vari malattie, tra cui infiammazione, artrite, asma e ipertensione.3–5 L'estratto di radice di W. somnifera è noto come withanolide, che è composto da 14 composti bioattivi.6,7 Dati sperimentali preclinici indicano che gli estratti di foglie e radici di W. somnifera hanno potenziale antitumorale.8,9 Ad esempio, la tumorigenesi indotta chimicamente nello stomaco e nella pelle dei topi è stata significativamente inibita dopo la somministrazione della radice di W. somnifera.9 Sebbene non siano stati riportati studi clinici controllati sull'ashwagandha per alcuna indicazione, sembra avere un profilo di tossicità relativamente basso basato su un singolo studio sull'uomo10 e studi tossicologici sui topi.11 Nella medicina ayurvedica, l'ashwagandha è stato anche affermatoed è un efficace agente contro l'artrite, l'ansia, l'insonnia e lo stress.12 W. somnifera è attualmente regolamentato negli Stati Uniti e in Europa come integratore alimentare.Il primo withanolide ad essere caratterizzato è stato la withaferina A (WFA), isolata nel 1965,13 con le sue attività citotossiche al centro dell'interesse.14,15 I meccanismi non citotossici, antinfiammatori16 e immunomodulatori17 della WFA sono tuttavia rimasti finora piuttosto che scarsamente considerato.Il WFA, un importante lattone della classe delle fitomolecole withanolide, è un prototipo steroideo altamente ossigenato trovato in W. somnifera e nelle relative specie di Solanacea, e mostra potenziali attività antitumorali.18 È stato segnalato che ha mostrato diminuzioni di tumori mammari e metastasi polmonari in un modello transgenico MMTV-neu ed è associato ad un aumento dell'apoptosi.19 L'apoptosi indotta da WFA comporta la produzione di specie reattive dell'ossigeno20 e l'induzione di FOXO3a e Bim,21 mentre WFA inibisce efficacemente fattori di trascrizione oncogenica come STAT3,22 con conseguente inibizione della crescita .È stato riportato che la WFA promuove la segnalazione di Notch, svolge un ruolo oncogenico ed è anche spesso iperattiva nelle cellule di cancro al seno.23 In questo documento, riportiamo lo sviluppo di un modello di relazione di attività della struttura quantitativa (QSAR) per l'attività antiproliferativa degli analoghi del withanolide contro l'uomo linee cellulari di cancro al seno (SK-Br-3 e MCF7/BUS).Inoltre, la drogabilità dei composti è stata valutata utilizzando la “regola del cinque” di Lipinski e una serie di proprietà di assorbimento, distribuzione, metabolismo, escrezione e tossicità (ADMET).Sono state inoltre condotte simulazioni di docking molecolare di questi composti contro la β-tubulina per caratterizzarne l'affinità di legame e le interazioni.Sono stati condotti studi di modellizzazione molecolare degli analoghi withanolide utilizzando Sybyl-X 2.1 (Tripos International, St Louis, MO, USA).L'attività biologica di tutti gli analoghi withanolide misurati come concentrazione inibitoria (GI50) è stata convertita in concentrazione logaritmica negativa in moli (pGI50).Il disegno delle strutture e l'ottimizzazione della geometria sono stati eseguiti utilizzando ChemBioOffice Suite Ultra v12.0 (2012; Cambridge Soft Corp., Cambridge, Regno Unito).24,25 Il modulo Surflex-Dock in Sybyl è stato utilizzato per costruire l'orientamento del legame degli analoghi withanolide.26 ,27È stato sviluppato un modello QSAR per schermare potenziali derivazioni contro le linee cellulari di cancro al seno umano SK-Br-3 e MCF7/BUS all'interno di un set di addestramento (tabelle S1 e S2).28 È stato calcolato un totale di 52 descrittori fisico-chimici per ciascun composto utilizzando Scigress Explorer v.7.7.0.47 (Fujitsu Ltd., Polonia; Tabella S3).La divisione del set di dati in formazione e test si basava sulla somiglianza strutturale/farmacofora o di classe chimica per includere solo diversi composti.Allo stesso modo, per selezionare il miglior sottoinsieme di proprietà fisico-chimiche, i descrittori chimici altamente correlati sono stati esclusi attraverso l'analisi di covarianza utilizzando una matrice di correlazione (Tabelle S4 e S5).Infine, è stata ricavata un'equazione del modello QSAR robusta utilizzando la regressione lineare multipla;i descrittori chimici irrilevanti sono stati rimossi attraverso un approccio graduale che ha portato a una selezione di 4 descrittori su 52 nell'equazione di regressione QSAR finale.L'equazione del modello QSAR risultante ha mostrato coefficienti di regressione elevati (r2) di 0,93 e 0,91 con dati di attività rispettivamente dalle linee cellulari SK-Br-3 e MCF7/BUS.Il modello QSAR sviluppato è stato convalidato prevedendo l'attività sperimentale dei composti in un set di test.Inoltre, la robustezza dei modelli sviluppati è stata raggiunta dal coefficiente di regressione della convalida incrociata (rCV2) utilizzando metodi leave-one-out, predizione del set di test e randomizzazione.29–31Sono state eseguite simulazioni di docking molecolare per prevedere le conformazioni bioattive ed esplorare le interazioni di legame degli analoghi del withanolide utilizzando il modulo Surflex-Dock di Sybyl X 2.1.La struttura cristallina della β-tubulina (Protein Data Bank [PDB] codice 4IHJ) 32 è stata utilizzata come potenziale bersaglio del farmaco antitumorale, con il set di dati di composti come ligandi.La funzione di punteggio Surflex-Dock è stata utilizzata per valutare la forza delle interazioni ligando-proteina.Questa funzione di punteggio include termini energetici per tenere conto di idrofobicità, polarità, repulsione, entropia e solvatazione.Sono state condotte simulazioni di aggancio consentendo la flessibilità del ligando ma mantenendo rigida la struttura della proteina, mentre tutti i parametri di aggancio sono stati impostati sui valori predefiniti.Un modello QSAR affidabile e predittivo dovrebbe 1) essere statisticamente significativo e robusto;2) fornire previsioni accurate per set di dati esterni non utilizzati durante lo sviluppo del modello e 3) definire i limiti dell'applicazione.Per esplorare l'affidabilità dei modelli QSAR, è stata eseguita una procedura leave-one-out.Il risultato della procedura di convalida incrociata è stato il coefficiente di regressione della convalida incrociata (rCV2), che è stato utilizzato come criterio di robustezza e capacità predittiva del modello.È stato calcolato utilizzando la seguente equazione:Nell'equazione precedente, Y– indica il valore medio dell'attività del set di dati di addestramento, mentre Yobs e Ypred rappresentano i valori dell'attività osservata e prevista.Un rCV2 elevato (>0,5) suggerisce un modello ragionevolmente robusto.In questa tecnica, la variabile dipendente (attività biologica) viene mescolata casualmente e viene sviluppato un nuovo modello QSAR utilizzando la variabile indipendente originale.I nuovi modelli QSAR (dopo diverse prove) dovrebbero avere bassi valori di r2 e rCV2;in caso contrario, non è possibile ottenere un modello QSAR accettabile per il metodo e i dati di modellazione specifici.Queste tecniche garantiscono la robustezza di un modello QSAR.Stima della capacità predittiva di un modello QSARPer garantire l'alto potere predittivo di un modello QSAR, dovrebbe essere stimato da un set di test esterno di composti che non vengono utilizzati nella costruzione del modello QSAR.La validazione esterna o la capacità predittiva del modello derivato è stata giudicata dal predittivo r2 () come mostrato nella seguente equazione:dove Ypred (test) e Y(test) indicano rispettivamente i valori di attività previsti e osservati per i composti del set di test e indica la bioattività media del composto nel set di addestramento.Un potere predittivo accettabile di un modello QSAR () dovrebbe essere >0,6 per le molecole del test set.33–35Definizione del modello – dominio di applicabilità (AD)L'AD è stato calcolato utilizzando 23 e 24 inibitori delle linee cellulari MCF7BUS e Sk-Br-3 utilizzate nella costruzione di modelli di test biologici.È stato progettato sotto forma di valori di intervallo dei parametri di Lipinski, indice di connettività (ordine 0, standard), vettore dipolo X (debye) e indice di forma di rifrazione molare (kappa di base, ordine 2) nella Figura 1 e indice di connettività (ordine 0 , standard), inibizione del vettore dipolo X (debye) e dell'indice di forma (kappa di base, ordine 2) nella Figura 2. I parametri di input per i composti interrogati sono stati selezionati tramite AD deciso dal set di addestramento.Figura 1 Tracciare il log GI50 sperimentale rispetto a quello previsto con la linea cellulare SK-Br-3 per i composti del set di addestramento (punti di colore nero) e del set di test (punti di colore rosso).Figura 2 Grafico del log GI50 sperimentale rispetto a quello previsto con la linea cellulare MCF7/BUS per i composti del set di addestramento (punti di colore nero) e del set di test (punti di colore rosso).Predizione dei parametri farmacocinetici (PK).Sarebbe vantaggioso nel processo di scoperta di farmaci, se le proprietà ADMET delle molecole di farmaci fossero previste prima.Queste informazioni aiutano il chimico a valutare il profilo PK delle molecole.Le proprietà PK dipendono dai descrittori chimici dei farmaci, che ne determinano l'ADMET.I parametri PK sono stati calcolati dal modulo QikProp v3.236 di Schrödinger Suite 2011. Erano disponibili numerosi modelli matematici ADMET predittivi per diversi parametri PK, vale a dire, solubilità acquosa, permeabilità apparente di Caco-2 e MDCK, log Kp per permeabilità cutanea, sangue –barriera cerebrale (BBB; log BB), il volume di distribuzione e il legame con le proteine ​​plasmatiche (mostrato come log Khsa per il legame con le proteine ​​sieriche), che sono stati utilizzati per prevedere quantitativamente le proprietà dell'ADMET degli analoghi del withanolide.Allo stesso modo, i parametri di somiglianza al farmaco (DL), come il peso molecolare (MW) di ≤500 Da, un valore logP di ≤5, donatore del legame idrogeno ≤5 e sito accettore del legame idrogeno (atomi N e O) ≤10 e Sono stati calcolati i parametri di Veber, ovvero l'area della superficie polare topologica (TPSA) (≤140 Å2), che valutano il trasporto molecolare passivo attraverso le membrane e il numero di legami ruotabili (≤10), utilizzati per la misurazione della flessibilità.35,37–39Modello QSAR per attività antiproliferativa contro la linea cellulare SK-Br-3Tutti gli analoghi withanolide sono stati valutati per la loro predittività attraverso i modelli QSAR sviluppati.Una strategia di selezione di variabili graduali in avanti su 52 proprietà fisico-chimiche (descrittori) utilizzando 23 farmaci/composti noti nel training set (Tabella S1) ha identificato quattro descrittori chimici, indice di connettività (ordine 0, standard), vettore di dipolo X (debye), rifrazione molare e indice di forma (kappa di base, ordine 2), responsabile dell'attività antitumorale contro la linea cellulare SK-Br-3.Spress è la somma residua predittiva standard dei quadrati;SDEP è la deviazione standard dell'errore di previsione.L'equazione QSAR derivata 1 ha mostrato una relazione significativa tra log GI50 (variabile dipendente) e descrittori chimici (variabili indipendenti).Il valore del coefficiente di regressione (r2=0,934) indica l'esistenza di una correlazione del 93% circa tra l'attività e i descrittori chimici nel set di dati di addestramento, mentre il valore del coefficiente di regressione della convalida incrociata (rCV2=0,903) suggerisce il 90% circa precisione di previsione di questo modello QSAR (Figura 1).Una randomizzazione Y di 100 prove con descrittore originale che produce un valore medio di 0,314 e 0,008 per r2 e rCV2, rispettivamente, suggerisce la robustezza e l'accuratezza significativa del modello QSAR sviluppato (Tabella S6).Inoltre, la predittività del set di test di 0,868 ha supportato la robustezza e l'accuratezza del modello.È evidente tra i descrittori molecolari che la rifrazione molare è positivamente correlata all'attività, cioè se la rifrazione molare aumenta, aumenta anche l'attività biologica.Tuttavia, l'indice di connettività (ordine 0, standard), il vettore dipolo X (Debye) e l'indice di forma (kappa base, ordine 2) sono inversamente correlati mostrando un aumento dell'attività biologica con la diminuzione dell'entità di questi descrittori e viceversa .Sulla base dei descrittori contribuenti, la predittività di 29 analoghi del withanolide attraverso un modello QSAR indicava che 2,3-diidrowithaferina A-3-beta-O-solfato, withanolide 5, withanolide A, withaferina A, CID_10413139, CID_11294368, CID_53477765, CID_135887, CID_301751 e CID_3372729 hanno mostrato una significativa attività antitumorale in vitro rispetto al farmaco di riferimento camptotecina (CPT) contro la linea cellulare SK-Br-3 (Tabella S7 e Figura S1).Modello QSAR per attività antiproliferativa contro MCF7/BUSIl modello QSAR per l'attività antiproliferativa contro la linea cellulare MCF7/BUS è stato sviluppato con un training set di 24 farmaci/composti.Durante lo sviluppo del modello sono stati presi in considerazione un totale di 52 descrittori chimici (Tabella S2) e le tecniche di ricerca di variabili graduali hanno prodotto quattro modelli parametrici che includevano tutto il conteggio degli atomi, l'energia dielettrica (kcal/mole), l'energia totale (hartree) e il calore di formazione (kcal/mole) correlando significativamente con la linea cellulare MCF7/BUS.Questa equazione QSAR mostra la relazione tra le attività sperimentali in vitro (log GI50) come variabile dipendente e i quattro descrittori chimici menzionati in precedenza come variabili indipendenti.Il valore del coefficiente di regressione (r2=0,91) mostra l'esistenza di una correlazione del ~91% tra le attività e i descrittori chimici dei composti del set di dati di addestramento, mentre il valore del coefficiente di regressione della convalida incrociata (rCV2=0,85) punta a 85 % di accuratezza di previsione del modello QSAR (Figura 2).Una randomizzazione Y di 100 prove con il descrittore originale che produce un valore medio di 0,236 e 0,004 rispettivamente per r2 e rCV2, suggerisce la robustezza del modello QSAR sviluppato (Tabella S6).Inoltre, la predittività del set di test di 0,632 ha supportato la robustezza del modello.Nel modello QSAR, i descrittori molecolari, ovvero conteggio degli atomi (tutti gli atomi), energia dielettrica (kcal/mole) ed energia totale (hartree), sono correlati positivamente con l'attività, ovvero, se una di queste variabili aumenta, l'attività biologica contro il cancro al seno aumenta anche.Inoltre, il calore di formazione (kcal/mol) è correlato negativamente con l'attività, mostrando che l'attività biologica diminuisce all'aumentare del valore di questo descrittore.Analizzando gli analoghi più attivi, CID_73621 e CID_435144 possiedono un'attività anti-proliferativa maggiore rispetto ai farmaci di riferimento 5-fluorouracile (5-FU) e CPT (Tabella S8 e Figura S1).Affinità di legame e interazioni con la β-tubulinaSono state eseguite simulazioni di docking molecolare per chiarire la probabile affinità di legame e le interazioni di legame degli analoghi del withanolide con la proteina del recettore β-tubulina bersaglio antitumorale.Le previsioni delle simulazioni di aggancio sono riassunte nella Tabella 1. Si è scoperto che gli analoghi del withanolide si legano allo stesso sito attivo trovato per la struttura cristallina dei raggi X.Si prevedeva che i composti di riferimento 5-FU e CPT avessero un'affinità di legame significativa con la β-tubulina con punteggi di docking totali di 2,5304 e 4,1837, rispettivamente, mentre gli analoghi attivi del withanolide CID_11294368 e CID_53477765 hanno mostrato affinità di legame più elevate con punteggi di docking totali di 6,4885 e 6,1862, rispettivamente.Le interazioni di legame di questi analoghi withanolide all'interno del sito attivo della proteina del recettore β-tubulina sono mostrate nella Figura 3. Al contrario, 2,3-diidrowithaferina A-3-beta-O-solfato, withanolide 5, withanolide A, withaferina A, Si prevedeva che CID_73621, CID_435144, CID_10413139, CID_135887 e CID_301751 avessero affinità di legame moderate con la β-tubulina con punteggi di docking totali rispettivamente di 5.6272, 5.958, 5.6691, 5.4153, 5.3516, 5.9275, 2, 5.06 e 5.06.Si prevedeva che l'analogo withanolide CID_3372729 avesse una bassa affinità di legame con la β-tubulina, mostrando un punteggio di docking totale di 4,6965.La natura chimica dei residui di amminoacidi leganti nella β-tubulina che si prevedeva interagissero con i vari analoghi del withanolide era idrofobica (p. es., Ile-165, Pro-162, Met-166 e Val-257), acida polare (p. es., Asp -163 e Asp-199), basico polare (es. Arg-158, Arg-164 e Arg-253), senza carica polare (es. Thr-198) e ammide polare (es. Asn-197).Di conseguenza, le interazioni di tutti gli analoghi con la β-tubulina hanno coinvolto prevalentemente forti interazioni idrofobiche, portando ad elevate affinità e probabile elevata attività antitumorale.Gli analoghi attivi hanno anche formato da uno a tre legami H con la β-tubulina, contribuendo alla forza delle loro interazioni, che possono portare a un'elevata attività inibitoria degli analoghi del withanolide con la β-tubulina.Tabella 1 Confronto delle affinità di legame e delle interazioni di farmaci antitumorali standard e analoghi attivi del withanolide per il recettore del cancro al seno (codice PDB 4IHJ) Abbreviazioni: PDB, Protein Data Bank;5-FU, 5-fluorouracile;CPT, camptotecina.Figura 3 (A) Interazioni previste di CID_11294368 con l'enzima bersaglio antitumorale β-tubulina (codice PDB 4IHJ) con un punteggio totale di aggancio di 6,4885, rivelando due legami H di lunghezza 2,1 e 1,6 Å, rispettivamente, ai residui della tasca del sito di legame ASP -199 e PRO-162.(B) Interazioni previste di ID_53477765 con l'enzima bersaglio antitumorale β-tubulina (codice PDB 4IHJ) con un punteggio totale di aggancio di 6,1862, rivelando un legame H di lunghezza 1,9Å al residuo della tasca del sito di legame ASP-199.Abbreviazione: PDB, Protein Data Bank.Si prevedeva che il composto più attivo, CID_301751, avesse un'affinità di legame significativa come evidenziato da un punteggio di docking totale di 5,2417 e formasse un legame idrogeno di lunghezza 1,8 Å con il residuo acido polare Asp-199.I residui di amminoacidi che si legano entro un raggio di 3 Å con il ligando erano il residuo acido polare Asp-199;residuo polare non caricato Thr-198;residui idrofobici non polari Ile-165, Met-166 e Val-257;ammide polare Asn-197 e base polare Arg-158.La presenza di queste forti interazioni idrofobiche e polari spiega l'elevata affinità di questa molecola e la sua attività antitumorale (Figura 4A).Figura 4 (A) Interazioni previste di CID_301751 con l'enzima bersaglio antitumorale β-tubulina (codice PDB 4IHJ) con un punteggio totale di aggancio di 5,2417, rivelando un legame H di lunghezza 1,8 Å al residuo della tasca del sito di legame ASP-199.(B) Interazioni previste di CID_3372729 con l'enzima bersaglio antitumorale β-tubulina (codice PDB 4IHJ) con un punteggio totale di aggancio di 4,6965, rivelando un legame H di lunghezza 1,9 Å al residuo della tasca del sito di legame ASP-199.Abbreviazione: PDB, Protein Data Bank.L'aggancio del composto CID_3372729 contro la β-tubulina ha prodotto un punteggio di aggancio totale previsto di 4,6965 e ha formato un legame idrogeno di lunghezza 1,9 Å al residuo acido polare Asp-199.I residui di amminoacidi del sito di legame entro un raggio di 3 Å con il ligando erano Ile-165 idrofobi, Pro-162, Met-166 e Val-257;polare scarica Thr-198;base polare Arg-158, Arg-164 e Arg-253;acido polare Asp-163, Asp-199 e Glu-196 e ammide polare Asn-197.La presenza di queste forti interazioni idrofobiche e polari con la β-tubulina spiega l'elevata affinità di questa molecola e la sua attività antitumorale (Figura 4B).Proprietà PK, DL e biodisponibilitàTutti gli analoghi withanolide sono stati previsti per le loro proprietà ADME.Le proprietà previste hanno dimostrato che tutti gli analoghi del withanolide soddisfano la regola del cinque di Lipinski per la biodisponibilità orale.I valori logP sono risultati compresi nell'intervallo (logP<5) per tutti i composti;tuttavia, withanolide 3, CID_73621 e CID_435144 hanno mostrato una bassa permeabilità della membrana a causa del MW piuttosto elevato (Tabella S9).L'alto valore dei loro MW viola infatti leggermente una delle regole del cinque di Lipinski, poiché influisce sull'escrezione del farmaco (eliminazione dall'organismo).Inoltre, studi precedenti hanno suggerito che le molecole con lipofilia intermedia hanno maggiori probabilità di arrivare al sito del recettore.37,38 Predizioni relative a cellule MDCK, permeabilità cutanea (Kp), Caco-2, attività del SNC, reazioni metaboliche, log GI50 per HERG Il blocco del canale K+ e l'assorbimento orale umano nel tratto gastrointestinale hanno mostrato che questi parametri per gli analoghi attivi rientrano negli intervalli standard normalmente osservati per i farmaci (Tabella 2).D'altra parte, la penetrazione di BBB e assorbimento intestinale è stata prevista sviluppando un modello ADME utilizzando descrittori 2D superficie polare e ALogP98 che definiscono ellissi di confidenza del 95% e del 99%.Queste ellissi definiscono le regioni in cui si prevede di trovare composti ben assorbiti.Si prevedeva che tutti gli analoghi del withanolide possedessero livelli di confidenza del 95% circa per l'assorbimento intestinale umano e la penetrazione di BBB, ad eccezione dei composti attivi CID_73621, CID_135887 e CID_435144, che mostravano un livello di confidenza del 99% per l'assorbimento intestinale e un livello di confidenza del 95% per la penetrazione di BBB, indicando un buon livello di confidenza intestinale capacità di assorbimento e penetrazione del BBB.I valori e il grafico dell'area della superficie polare e ALogP per gli analoghi del withanolide sono mostrati rispettivamente nella Tabella S10 e nella Figura 5.Tabella 2 Proprietà PK previste (ADME) degli analoghi attivi del withanolide Abbreviazioni: PK, farmacocinetica;ADME, assorbimento, distribuzione, metabolismo;GI, gastrointestinale;5-FU, 5-fluorouracile;CPT, camptotecina.Figura 5 Grafico di PSA rispetto a ALogP per analoghi del withanolide che mostra le ellissi del limite di confidenza del 95% e del 99% rispettivamente per BBB e assorbimento intestinale.Abbreviazioni: PSA, superficie polare;BBB, barriera ematoencefalica;ADMET, assorbimento, distribuzione, metabolismo, escrezione e tossicità.Il software di predizione del rischio di tossicità standard della Food and Drug Administration statunitense Osiris Toxicity Properties Calculator individua frammenti all'interno della struttura di una molecola che indica un potenziale rischio di tossicità.33–35 Parametri di rischio di tossicità come mutagenicità (MUT), tumorigenicità (TUMO), irritazione ( IRRI) e la tossicità riproduttiva o dello sviluppo sono state calcolate per tutti gli analoghi del withanolide.Tutti i composti non presentano rischi di TUMO e tossicità per lo sviluppo, ad eccezione del withanolide 2, che possiede tossicità per lo sviluppo o la riproduzione ad alto rischio.Si prevedeva che tutti gli analoghi attivi del withanolide avessero MUT ad alto rischio, ad eccezione dei composti 2,3-diidrowithaferina A-3-beta-O-solfato, 12-deossi-withastramonolide, withanolide 3, withanolide 5, withaferina A e CID_135887, che erano dovrebbe avere una tossicità a rischio medio.Si prevedeva che tutti gli analoghi attivi avessero un IRRI cutaneo ad alto rischio, ad eccezione dei composti 2,3-diidrowithaferina A-3-beta-O-solfato, 12-deossi-withastramonolide, withanolide 1, withanolide 2, withanolide 3, withanolide 5, withaferina A e CID_135887, che hanno mostrato un potenziale di tossicità a medio rischio a dosi elevate o uso terapeutico a lungo termine negli esseri umani.Il punteggio complessivo del farmaco (DS), che combina i parametri di rischio di DL, idrofilia e tossicità, è stato calcolato per tutti i composti ed era entro limiti accettabili (Tabella 3).Il DS complessivo per tutti i composti attivi previsto da moderato a buono, rispetto ai composti antitumorali di riferimento 5-FU e CPT.Tabella 3 Parametri di rischio di tossicità previsti (MUT, TUMO, IRRI e REP) degli analoghi attivi del withanolide Abbreviazioni: MUT, mutagenicità;TUMO, tumorigenicità;IRRI, irritazione;REP, riproduzione;CLP, CLogP;S, solubilità;DL, somiglianza con la droga;DS, punteggio della droga.Esistono numerosi esempi statisticamente provati, in cui gli approcci combinati di QSAR e la previsione basata sull'aggancio molecolare sono stati applicati con successo nel campo della progettazione e scoperta di farmaci.Il presente lavoro di QSAR e la previsione basata sull'aggancio molecolare degli analoghi del withanolide ha mostrato che 2,3-diidrowithaferina A-3-beta-O-solfato, withanolide 5, withanolide A, withaferina A, CID_10413139, CID_11294368, CID_53477765, CID_135887, CID_301751 e CID_3372729 contro Sk-Br-3 e CID_73621, CID_435144, CID_301751 e CID_3372729 possiedono una significativa attività antitumorale contro MCF7/BUS.I risultati QSAR per SK-Br-3 hanno suggerito che l'indice di connettività (ordine 0, standard), il vettore di dipolo X (Debye), la rifrazione molare, l'indice di forma (kappa di base, ordine 2), mentre per MCF7/BUS, il conteggio degli atomi (tutti atomi), energia dielettrica (kcal/mole), energia totale (hartree) e calore di formazione (kcal/mole) ben correlavano con l'attività.Negli studi di docking, gli analoghi attivi del withanolide hanno mostrato un'elevata affinità di legame contro la proteina del recettore della β-tubulina.Gli analoghi del withanolide CID_301751 e CID_3372729 hanno mostrato una buona attività prevista e un'affinità di legame con la proteina del recettore della β-tubulina.I risultati dell'aggancio hanno mostrato che i principali fattori di influenza delle interazioni molecolari tra gli analoghi del withanolide e la β-tubulina erano i legami H e le interazioni idrofobiche ed elettrostatiche.La previsione in silico della biodisponibilità orale (regola del cinque) e la profilazione del rischio ADMET rientravano nei limiti accettabili per gli analoghi attivi.Questi composti hanno razionalizzato il requisito strutturale e necessitano di un'ulteriore ottimizzazione del piombo per la progettazione di nuovi inibitori della β-tubulina.Ringraziamo il Council of Scientific and Industrial Research (CSIR), New Delhi, India per il supporto finanziario tramite il progetto di networking BSC0121 presso il CSIR-Central Institute of Medicinal and Aromamatic Plants, Lucknow.Siamo grati al Direttore di CSIR-CIMAP, Lucknow per aver fornito strutture e supporto di ricerca essenziali.L'autore DKY è grato all'Indian Council of Medical Research (ICMR), New Delhi, per l'assegnazione di Senior Research Fellowship (SRF) e Research Associate (RA).Questo studio è stato sostenuto dal Programma di ricerca scientifica di base della National Research Foundation of Korea (NRF), finanziato dal Ministero dell'Istruzione, della Scienza e della Tecnologia (n. 2012R1A6A3A04038302 e 2017R1C1B2003380).Gli autori non segnalano conflitti di interesse in questo lavoro.Qurishi Y, Hamid A, Majeed R, et al.Interazione di prodotti naturali con sopravvivenza cellulare e vie di segnalazione nella delucidazione biochimica di bersagli farmacologici nel cancro.Futuro Oncol.2011;7(8):1007–1021.Ali R, Mirza Z, Ashraf GM, et al.Nuovi agenti antitumorali: recenti sviluppi nella terapia dei tumori.Anticancro ris.2012;32(7):2999–3005.Mirjalili MH, Moyano E, Bonfill M, Cusido RM, Palazón J. Lattoni steroidei di Withania somnifera, un'antica pianta per la nuova medicina.Molecole.2009;14(7):2373–2393.Vanden Berghe W, Sabbe L, Kaileh M, Haegeman G, Heyninck K. Approfondimento molecolare nelle attività multifunzionali di Withaferin A. Biochem Pharmacol.2012;84(10):1282–1291.Mishra LC, Singh BB, Dagenais S. Basi scientifiche per l'uso terapeutico di Withania somnifera (ashwagandha): una recensione.Altern Med Rev. 2000;5(4):334–346.Misra L, Mishra P, Pandey A, Sangwan RS, Sangwan NS, Tuli R. Withanolides dalle radici di Withania somnifera.Fitochimica.2008;69(4):1000–1004.Chaurasiya ND, Uniyal GC, Lal P, et al.Analisi dei withanolidi nella radice e nella foglia di Withania somnifera mediante HPLC con array di fotodiodi e rilevamento della dispersione della luce evaporativa.Fitochim anale.2008;19(2):148–154.Widodo N, Kaur K, Shrestha BG, et al.Uccisione selettiva di cellule tumorali da parte dell'estratto fogliare di Ashwagandha: identificazione di un fattore inibitorio tumorale e prime intuizioni molecolari al suo effetto.Clin Cancer Res.2007;13(7):2298–2306.Padmavathi B, Rath PC, Rao AR, Singh RP.Le radici di Withania somnifera inibiscono il prestomaco e la carcinogenesi cutanea nei topi.Complemento basato sull'evidenza alternativa Med.2005;2(1):99–105.Devi PU, Sharada AC, Solomon FE.Effetti antitumorali e radiosensibilizzanti di Withania somnifera (Ashwagandha) su un tumore di topo trapiantabile, Sarcoma-180.Indiano J Exp Biol.1993;31(7):607–611.Kumar P, Kushwaha RA.Valutazione medicinale di Withania somnifera (L.) Dunal (Ashwagandha).Chem asiatico J.2006;18(2):1401–1404.Sharada AC, Solomon FE, Devi PU.Tossicità dell'estratto di radice di Withania somnifera in ratti e topi.Int J Pharm.1993;31(3):205–212.Kupchan SM, Anderson WK, Bollinger P, et al.Inibitori del tumore.XXXIX.Principi attivi di Acnistus arborescens.Isolamento e studi strutturali e spettrali di withaferina A e withacnistina.J Org Chem.1969;34(12):3858–3866.Shohat B, Gitter S, Abraham A, Lavie D. Attività antitumorale della withaferina A (NSC-101088).Cancer Chemother Rep. 1967;51:271–276.Jayaprakasam B, Zhang Y, Seeram NP, Nair MG.Inibizione della crescita di linee cellulari tumorali umane da parte di withanolidi dalle foglie di Withania somnifera.Scienziato della vita2003;74(1):125–132.al-Hindawi MK, al-Khafaji SH, Abdul-Nabi MH.Attività antigranuloma della Withania somnifera irachena.J Etnofarmaco.1992;37(2):113–116.Shohat B, Kirson I, Lavie D. Attività immunosoppressiva di due lattoni steroidei vegetali con aferina A e withanolide E. Biomedicina.1978;28(1):18–24.Wang HC, Tsai YL, Wu YC, et al.J Natl Cancer Inst.PLoS uno.Cancro ris.Trattamento per il cancro al seno.Curr Top Med Chem.J Nat Prod.Obiettivi della droga di Curr.Curr Med Chem.J Biol Chem.Chimica medica.2013.Modello J Mol.Drug Des Devel Ther.Questo lavoro è pubblicato e concesso in licenza da Dove Medical Press Limited.Gli usi non commerciali dell'opera sono consentiti senza ulteriore autorizzazione da parte di Dove Medical Press Limited, a condizione che l'opera sia adeguatamente attribuita.Tutti i diritti riservati.Registrato in Inghilterra e Galles.Se accetti il ​​nostro utilizzo dei cookie e il contenuto della nostra Informativa sulla privacy, fai clic su "accetta".