Nörodejeneratif hastalıkların tedavisinde önemli rol oynayan monoamin oksidaz enzim (mao) inhibitörlerin bilgisayar destekli yöntemler kullanılarak tasarlanması

Abstract

Günümüzde nörodejeneratif hastalıklar, kalp hastalıkları ve kanserden sonra en sık görülen rahatsızlıklar arasında yer almaktadır. Dünyada milyonlarca insan Parkinson, Alzheimer, multiple skleroz (MS) gibi merkezi sinir sistemi hastalıkları ile mücadele etmektedir. Merkezi ve çevresel sinir sisteminde yer alan nöronların geri dönüşümsüz bir şekilde dejenere olmasıyla karakterize edilen nörodejeneratif hastalıklar şu anki tıbbi imkanlarla kesin bir tedavisi mümkün olmayan nitelik göstermektedir. Bu rahatsızların ortaya çıkmasında genetik faktörlerin ve çevresel etmenlerin rol aldığı bilinmektedir. Bu tür hastalıklara yakalanan kişilerin tedavileri hem uzun sürmekte hem de ekonomik açıdan pek çok zorluğu da beraberinde getirmektedir. Nörodejeneratif hastalıkların kesin ve kalıcı bir tedavisi olmamakla birlikte bu amaçla halen daha çok sayıda bilimsel araştırma yapılmaktadır. Yukarıda bahsedilen hastalıkların tedavisinde hedef yapı olarak monoamin oksidaz enzimi (MAO) görülmektedir. Monoamin oksidaz enzimi hücrede mitokondri dış zarına bağlı olarak görev yapan bir proteindir. MAO; nörotransmiter moleküllerin kimyasal olarak parçalanmasından sorumludur. Bu sayede nöronların birbirleri ile kimyasal olarak iletişim kurmasını sağlayan sinaptik boşluklarda fazladan oluşabilecek nörotransmiter maddelerin olumsuz etki yapmaları engellenmiş olur. MAO enziminin MAO-A ve MAO-B olmak üzere iki farklı izoformu bulunmaktadır. Bu izoformlar birbirlerinden aminoasit sayıları ve bulundukları dokuların farklılığı ile ayrılmaktadır. Parkinson, Alzheimer, amyotrofik lateral skleroz (ALS) ve multiple skleroz gibi hastalıkların sebeplerinden biri de sinaptik boşluklardaki nörotransmiter maddelerin eksikliğidir. MAO enziminin aktivitesinin fazlalığı sinapslardaki söz konusu kimyasal maddelerin miktarında önemli derecede düşüşe sebep olabilir. Bu yüzden de bu hastalıkların tedavisinde kullanılacak ilaç etken maddelerin MAO enzimlerini inhibe etmesi gerekmektedir. Yukarıda da bahsedildiği gibi MAO enziminin MAO-A ve MAO-B olmak üzere iki farklı izoformu bulunmaktadır. Nörodejeneratif hastalıkların tedavisinde MAO-B izoformu ön plana çıkmaktadır. Bu yüzden de MAO-A'ya karşın MAO-B seçiciliği, bu hastalıkların tedavisi için geliştirilen ilaç moleküllerinin sahip olması gereken en önemli özelliklerden biridir. Çalışmamızda nörodejeneratif hastalıkların tedavisinde kullanılabilecek selektif MAO-B inhibitörü olmaya aday moleküller çok boyutlu ilaç tasarım metotlarıyla bulunmuştur. Bu çalışmada MAO-B inhibitörü olabilecek hit moleküller Otava kimyasal veri tabanında bulunan yaklaşık 256000 molekül içerisinden farklı yaklaşımlar kullanılarak belirlenmiştir. Bulunan MAO-B aday inhibitörlerin MAO-A'ya karşın seçici özelliğe sahip olmasına dikkat edilmiştir. Yukarıda sözü edilen veri tabanında bulunan yaklaşık 256000 ligand içerisinde ilk etapta yüksek başarımlı sanal tarama teknikleriyle bir filtreleme yapılmıştır. Bu eliminasyondan sonra elde edilen ligandların MAO-B'nin aktif bölgesine bağlanma enerjileri farklı moleküler kenetlenme metotları ile tahmin edilmiştir. Söz konusu moleküllerin sadece bağlanma enerjileri değil ayrıca çalışmamızda odaklanılan Parkinson, Alzheimer, depresyon hastalıklarına karşın tahmini terapötik aktiviteleri, farmakokinetik özellikleri, toksisite potansiyelleri gibi önemli parametreleri de MetaCore/MetaDrug veri tabanı aracılığı ile belirlenmiştir. Tüm bu değerlendirmelerin ışığında en yüksek bağlanma enerjisine ayrıca uygun terapötik, farmakokinetik ve toksik değerlere sahip ligandlar hit molekül olarak seçilmiştir. Bununla birlikte belirlenen ligandarın MAO-A'ya karşın MAO-B seçici özellik taşıması da gözönüne alınmıştır. Bu moleküllerin selektivite özellikleri ilk etapta moleküler kenetlenme skorları dikkate alınarak değerlendirilmiştir. Seçilen hit ligandların MAO-B enzimi içerisindeki yapısal ve dinamik özelliklerini tespit etmek amacıyla moleküler dinamik (MD) simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Bu simülasyonlardan elde edilen verilerden yola çıkarak ilk etapta tespit edilen moleküllerin MAO-B enziminin aktif bölgesi içerisindeki kararlılıkları tartışılmıştır. Ayrıca MAO-A'ya karşın MAO-B seçiciliği de yine MD simülasyonları yardımıyla değerlendirilmiştir. Yukarıda kısaca anlatılan metodun dışında farklı bir yaklaşımla da yeni hit moleküller bulunmaya çalışılmıştır. Bir önceki yaklaşımda Otava kimyasal veri tabanından alınan yaklaşık 256000 molekül sanal tarama teknikleri ile filtrelendi. Filtrelenen bu moleküllerin arasından seçilen ligandların farmakokinetik, terapötik ve toksisite özellikleri değerlendirilmiştir. İkinci metotta ise bir önceki yaklaşımda sanal tarama tekniklerinin ilk adımında seçilen moleküller daha ileriki aşamalara verilmeden direkt olarak terapötik, farmakokinetik ve toksisite potansiyellerinin tahmin edilmesi için MetaCore/MeteaDrug veri tabanında değerlendirilmiştir. Uygun özelliklere sahip moleküller daha sonra moleküler kenetlenme hesaplamalarına tabi tutulmuştur. Uygun ADMET ve MAO-B bağlanma enerjisine sahip olan moleküller hit ligandlar olarak seçilmiştir. Bu şekilde elde edilen yeni aday inhibitörlerin bir önceki yaklaşımda olduğu MAO-B enziminin aktif bölgesindeki davranışları incelenmek üzere MD simülasyonları gerçekleştirilmiştir. İkinci yaklaşımda seçilen moleküllerin MAO-B seçicilik özellikleri de yine bir önceki metotta olduğu gibi hem moleküler kenetlenme hem de MD simulayonlar vasıtasıyla tartışılmıştır. Kısaca özetlemek gerekirse, Otava kimyasal veri tabanında bulunan ilaç benzeri moleküller arasından iki farklı yaklaşımla MAO-B inhibitörü olabilecek yeni ve selektif ligandlar bulunmuştur. Çalışmamızda çok boyutlu bilgisayar destekli ilaç tasarım teknikleri kullanılarak Parkinson, Alzheimer ve depresyon gibi nörodejeneratif hastalıkların tedavisinde kullanılabilecek MAO-B inhibitörü adayı moleküller önerilmiştir. Çalışmamızda MAO-B inhibitörü olabilecek ve aynı zamanda MAO-A izoformuna karşın MAO-B seçiciliği gösterebilecek ilaç benzeri yeni aday moleküller farklı yaklaşımlar gözetilerek çeşitli hesaplamalı yöntemler kullanılarak önerilmiştir. Ancak araştırmamızda tek amaç sadece farklı teknikler kullanılarak hesaplamalı olarak MAO-B seçici bir inhibitör molekül önermek değildir. Önerilen aday ligandların aktivitelerinin değerlendirilmesi de çalışmamızın çok önemli bir kısmını oluşturmaktadır. Bu sebepten dolayı da araştırmamızda MAO-B inhibitörü olarak önerilen toplam 4 molekülün in-vitro ortamdaki MAO-B aktiviteleri deneysel olarak test edilmiştir. Daha önce MAO-B inhibitörlerinin seçicilik özelliklerinin çalışmamızda önemli olduğu belirtilmişti. Bunun için de araştırmamızın hesaplamalı kısmında önerilecek ligandların MAO-A'ya karşın MAO-B seçicilik potansiyeline sahip olmasına dikkat edilmiştir. Farklı hesaplama yöntemlerine dayanarak önerilen ligandların MAO-B seçicilik özellikleri detaylı olarak değerlendirilmişti. Hesaplamalı kısımda yapılan bu değerlendirmeler aynı zamanda in-vitro ortamda yapılan deneysel testlerle de doğrulanmaya çalışılmıştır. Bu amaçla da MAO-B inhibitör adayı moleküller aynı zamanda MAO-B seçici potansiyellerinin değerlendirilmesi için in-vitro ortamda da teste tabi tutulmuştur. Hesaplamalı yöntemler sonucunda önerilen ve MAO-B seçici özellik taşıyabileceği ön görülen toplam 4 adet molekülün deneysel çalışmalardan elde edilen sonuçlara göre MAO-B seçicilik potansiyeline sahip olduğu görülmektedir.

Nowadays, neurodegenerative diseases are among the most common disorders after heart diseases and cancer. Millions of people around the world are struggling with central nervous system diseases such as Parkinson's disease, Alzheimer's disease and multiple sclerosis (MS). Neurodegenerative diseases characterized by irreversible degeneration of neurons in the central and peripheral nervous systems are incurable with current medical facilities. Genetic and environmental factors play a role in the emergence of these disturbances. Treatments of people suffering from such diseases are both long-term and economically challenging. Although there is no definitive and permanent treatment of neurodegenerative diseases, there are still more scientific researches for this purpose. In the treatment of the above mentioned diseases, monoamine oxidase enzyme (MAO) is seen as the target structure. Monoamine oxidase is a protein that acts in the cell bounding on the outer membrane of the mitochondria. MAO is responsible for the chemical breakdown of neurotransmitter molecules. The negative effects of neurotransmitter substances in the synaptic spaces which are responsible for the communications of the neurons are prevented by this way. The MAO enzyme has two different isoforms, MAO-A and MAO-B. These isoforms are distinguished from each other by the difference in amino acid numbers and the tissues they exist. One of the causes of diseases such as Parkinson, Alzheimer, amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and multiple sclerosis (MS) is the lack of neurotransmitter substances in the synaptic spaces. Excessive activity of MAO enzyme may cause significant decrease in the amount of chemicals in synapses. Therefore, the drug candidates to be used in the treatment of these diseases should inhibit MAO enzymes. As mentioned above, MAO enzyme has two different isoforms, MAO-A and MAO-B. In the treatment of neurodegenerative diseases, MAO-B isoform is prominent. Therefore, MAO-B selectivity is one of the most important properties of drug molecules developed for the treatment of these diseases. In our study, candidate molecules which are selective MAO-B inhibitors that can be used in the treatment of neurodegenerative diseases have been found by multidimensional drug design methods. In this study, hit molecules that may be MAO-B inhibitors were determined among approximately 256000 molecules in Otava Chemical database by using different approaches. It was noted that these MAO-B candidate inhibitors had selective properties against MAO-A. In the above-mentioned database, approximately 256000 ligands were first filtered by high performance virtual screening techniques. The binding energies of the ligands obtained after this elimination to the active site of MAO-B were estimated by different molecular doking methods. Not only binding energies but also the important parameters such as predictive therapeutic activities against Parkinson's disease, Alzheimer's disease, and depression, pharmacokinetic properties, toxicity potentials of these molecules were determined by using MetaCore/MetaDrug database. In the light of all these evaluations, ligands having the appropriate therapeutic, pharmacokinetic and toxic properties were selected as the hit molecule. However, it was also taken into consideration that the determined ligands had a MAO-B selectivity potential versus MAO-A. The selectivity properties of these molecules were firstly evaluated by considering the molecular doking scores. Molecular dynamics (MD) simulations were performed to determine the structural and dynamic properties of the selected hit ligands in the active site of MAO-B. Based on the data obtained from these simulations, the stability of the molecules determined in the first stage in the active area of the MAO-B enzyme is discussed. In addition, MAO-B selectivity versus MAO-A was also evaluated with the help of MD simulations. In addition to the method described briefly above, a new approach has been tried to find out new hit molecules. In the previous approach, approximately 256000 molecules in the Otava chemical database were filtered by virtual screening techniques. The pharmacokinetic, therapeutic and toxicity properties of the ligands selected among these filtered molecules were evaluated. In the second method, the molecules selected in the first step of the virtual screening techniques in the previous approach were evaluated in the MetaCore / MeteaDrug database to directly estimate the therapeutic, pharmacokinetic and toxicity potentials. Molecules with appropriate properties were then subjected to molecular doking calculations. The molecules with the suitable ADMET values and MAO-B binding energies were selected as hit ligands. As in the former method MD simulations were performed to elucidate the behavior of the new candidate inhibitors in the active cavity of MAO-B enzyme. In the second approach, the MAO-B selectivity of the selected molecules is also discussed by both molecular doking calculations and MD simulations as in the previous method. Briefly, new and selective ligands, which may be MAO-B inhibitors, have been found by two different approaches among the drug-like molecules in the Otava chemical database. In this study, multidimensional computer-aided drug design techniques have been used to propose novel MAO-B hit inhibitors to be used in the treatment of neurodegenerative disorders such as Parkinson's diseases, Alzheimer's diseases and depression. In our study, new drug-like candidate molecules which could be MAO-B inhibitors and also show MAO-B selectivity versus MAO-A isoform were proposed using various computational methods considering different approaches. However, the only purpose of our research is not to suggest a MAO-B selective inhibitor molecule using different techniques. The evaluation of the activities of the proposed candidate ligands is also a very important part of our study. For this reason, in-vitro MAO-B activities of 4 molecules proposed as MAO-B inhibitors were tested experimentally. Previously, it was stated that the selectivity of MAO-B inhibitors was important in our study. For this reason, it was noted that the ligands to be proposed in the computational part of our study had MAO-B selective potential versus MAO-A. The MAO-B selectivity properties of the proposed ligands were evaluated in detail based on different calculation methods. These evaluations made in the computational part were also tried to be confirmed by experimental tests in vitro. According to the results obtained from the experimental studies, it is seen that the total of 4 molecules proposed as a result of computational methods and which are predicted to have MAO-B selective properties have the potential of MAO-B selectivity.