Developing a detailed framework for covalent docking, implementation and comparative assessment of different tools on a benchmark set of protein-ligand complexes
Kovalent kenetlenme metodunun ayrıntılı prosedürünün çıkarılması, kontrol ve özgün olarak belirlenecek protein-küçük molekül çiftleri üzerinde uygulanması ve sonuçların karşılaştırmalı analizi
- Tez No: 868867
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİHA ECE ACUNER ZORLUUYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Proteinler, biyolojik sistemlerde çok çeşitli işlevlere sahip olan çok önemli makromoleküllerdir. Etkilerini nükleik asitler, hücresel organeller, oksijen ve ligandlar gibi küçük bileşikler de dâhil olmak üzere çeşitli moleküller ve yapılarla etkileşim kurarak ortaya koyarlar. Protein-ligand etkileşimlerinin ve bağlanma mekanizmalarının anlaşılması, rasyonel ilaç tasarım sürecinin temelidir. Bu amaca hizmet etmek için geliştirilmiş birçok deneysel teknik vardır. Kristalografi, statik bir yapı içindeki moleküllerin termodinamiğini analiz ederek protein-ligand etkileşimleri hakkında değerli bilgiler sağlar. NMR spektroskopisi, özellikle protein-ligand komplekslerinin dinamik davranışını incelemek için bir başka güçlü tekniktir. Diferansiyel tarama kalorimetrisi (DSC) ve izotermal titrasyon kalorimetrisi (ITC) gibi kalorimetrik yöntemler, bu komplekslerin termodinamiğini araştırmak için ek bir yaklaşım sunar (Bronowska 2011). Protein-ligand etkileşimlerini incelemeye yönelik deneysel teknikler karmaşık, pahalı ve zaman alıcı olabilir. Rasyonel ilaç tasarımı genellikle yüzlerce küçük molekülün taranmasını içerdiğinden, bu deneysel yöntemler pratik olmaktan çıkmaktadır. Bu durum, çeşitli koşulları simüle edebilen, entalpi, entropi ve serbest enerji değişikliklerini çok daha hızlı hesaplayabilen hesaplama tekniklerinin değerini ortaya koymakta ve bu teknikleri büyük ölçekli çalışmalar için ideal hale getirmektedir (X. Du et al. 2016). Protein-ligand kenetlenmesi ve ardından moleküler dinamik (MD) simülasyonları, tüm bağlanma süreci ve kompleksin zaman içinde nasıl değiştiği hakkında güvenilir bilgiler sunar. Moleküler kenetlenmenin özel bir durumu olan kovalent kenetlenmede, hedefledikleri proteinle aralarında kovalent bağ oluşturma potansiyeline sahip ligandların etkileşimleri hesaplamalı olarak modellenmektedir. Bu teknik ilaç tasarımı ve keşfi gibi alanlarda kullanılan önemli bir yöntemdir. Hedefine kovalent bağlanan potansiyel ilaç adaylarının tasarlanması, tespit edilmesi, mevcut ilaçların optimizasyonu ve yeniden konumlandırılması için kullanılır. Ligandlar, kendilerinde bulunana“warhead”diye adlandırılan başlıklar aracılığı ile nükleofilik amino asit gruplarına bağlanırlar. Çok çeşitli başlıklar ve reaksiyonlar mevcuttur. Kovalent bağ yapma potansiyeli olan ligandlar, hedef reseptöre tersinir olmayan şekilde bağlanmaları nedeniyle kalıcı ve yüksek etkinlik gösteren ilaç adayları olabilirler. Bu yöntem ilaç keşfi ve tasarımının yanı sıra biyolojik sistemlerin etkileşimlerinin anlaşılması için de kullanılabilir. Moleküler kenetlenme, bir ligandın bir reseptöre bağlanma şeklini ve yakınlığını tahmin etmek için kullanılan hesaplamalı bir yöntemdir. Potansiyel yeni ilaçların tanımlanmasında ve mevcut ilaçların tasarımının optimize edilmesinde kullanılabilir olduğu için ilaç tasarımında değerli bir araçtır. Protein-ligand kenetlenmesi, X-ışını kristalografisi, NMR veya homoloji modelleme gibi tekniklerden elde edilen bağlanma bölgesinin yapısal bir modeline dayanır. Süreci kolaylaştırmak için kenetlenme, ayrı yöntemler veya hedef proteinin önceden bilinmesiyle belirlenen önceden tanımlanmış bir bağlanma bölgesine yoğunlaşır (Grinter ve Zou 2014). Kovalent kenetlenme, ilaç tasarımında değerli bir yöntemdir, çünkü kovalent inhibitörler, ligand üzerindeki bir elektrofilik kovalent başlık ile hedef protein üzerindeki bir nükleofilik tortu arasında belirgin bir kimyasal bağ oluşturur (Scarpino, Ferenczy ve Keserü 2018). Kovalent bir bağ oluşumunun dikkate alınmasını gerektirdiğinden, mevcut ilaçlardan daha güçlü ve seçici olan potansiyel yeni ilaçların tanımlanmasında kullanılabilir. Ayrıca, bağlanma afinitesini ve seçiciliğini geliştirmenin yollarını belirleyerek mevcut ilaçların tasarımını optimize etmek için de kullanılabilir. Kovalent kenetlenme benzer prensiplere sahip olmasına rağmen bazı limitasyonlardan dolayı moleküler kenetlenmeye göre daha karmaşık bir işlemdir. Tüm bu karmaşıklık ve limitasyonlar kovalent kenetlenmeyi daha az bilinen ve çalışılan bir alan olmaya iter. Ancak kovalent kenetlenme ile keşfedilecek ve tasarlanacak olan kovalent inhibitörler, bağlanmanın tersinir olmaması ve proteinlerle kovalent olmayan inhibitörlere göre daha yüksek yakınlığa sahip olmasından dolayı, hastalıklarda daha etkili ve kalıcı bir çözüm olma potansiyeline sahiptir. Ayrıca kovalent kenetlenme ile ligand üzerinde bulunan kovalent başlık hedef protein üzerindeki nadir ve korunmayan bölgeleri bulabilir ve çok yüksek seçiciliğe sahip bir inhibitörün geliştirilmesine öncü olabilir. Kovalent inhibitörler kovalent olmayan inhibitörlere göre daha yüksek potansiyele sahip olduğu için bağlanma bölünmeleri zor olan proteinlere etki etme olasılıkları çok daha yüksektir. Bağlanma afinitelerini tahmin etmeyi amaçlayan puanlama fonksiyonları, kenetlenme yöntemleri içinde önemli bir unsurdur. Bununla birlikte, yapıların daha yüksek karmaşıklığı, hidrojen bağları, elektrostatik etkileşimler, van der Waals etkileşimleri veya hidrofobik etkileşimler gibi kovalent olmayan etkileşimlerin artan olasılığı, çözücü etkileri, entropik katkılar, tahmini daha az doğru hale getirir. Bazı puanlama fonksiyonları, yüksek afiniteli ligandlar ile düşük afiniteli ligandlar arasında ayrım yapmakta zorlanır. Puanlama işlevinin iyileştirilmesi, kenetlenme algoritmalarının ana amacıdır. Genel olarak, kenetlenme algoritmasının hızı ile doğruluğu arasında bir denge söz konusudur. Daha gelişmiş fonksiyonlar ve ayrıntılı örnekleme, doğruluğu ancak hesaplama maliyetini de artırır. Protein esnekliği, doğruluğu dolayısıyla hesaplama maliyetini etkileyen bir diğer husustur (Grinter ve Zou 2014). Protein esnekliği de hesaba katıldığında, verimlilik ve örnekleme bütünlüğünü dengelemek bir zorluktur. Kovalent kenetlenme, standart kenetlenmenin sınırlamalarının ötesinde de sınırlamalarla karşı karşıyadır. Kovalent bağların özgüllüğü nedeniyle uygun ligandların bulunması daha da zorlaşmaktadır. Ligandlar, savaş başlığı reaksiyonları ve hedef kalıntılar hakkında ön bilgilerin toplanması ön işleme aşamasına karmaşıklık katmaktadır. Ek olarak, farklı kenetlenme programlarında dosya biçimleri ve hazırlama gereksinimlerindeki farklılıklar, genel sürecin yönetilmesini zorlaştırabilir. Bu tez, ücretsiz kovalent kenetlenme programları olan AutoDock4, UCSF DOCK6 ve Cresset Flare hakkında rehberlik sağlayarak kovalent yerleştirme konusunda kapsamlı ve güvenilir kaynak eksikliğini gidermeyi hedeflemektedir. Her program için en uygun parametreler belirlenerek oluşturulmuş detaylı prosedür adım adım talimatlar sağlayarak, alana yeni başlayanların bile başarılı simülasyonlar yürütmesini ve aynı zamanda kullanıcıların kovalent kenetlenmenin prensipleri hakkında kapsamlı bir anlayış kazanmalarını sağlar. Prosedürlerin etkinliğini göstermek için, 40 protein-ligand kompleksinden oluşturulmuş özel bir kıstas veri seti üzerinde kovalent kenetlenme deneyleri gerçekleştirmiştir. Bu deneyler ligandın başlangıçtaki konumunun kenetlenme tahmin doğruluğuna etkisini anlamak için; tüm protein-ligand kompleksleri için başlangıç konformasyonu olarak proteine bağlı haldeki orijinal ligand ve koordinatları rastgele belirlenmiş konformasyondaki ligand kullanarak ikişer kez gerçekleştirilmiştir. Daha sonra üç programın sonuçları belirli kriterlere göre karşılaştırılmıştır. Bu yaklaşım, hem kullanıcıları belirli durumlar için en iyi algoritmayı tanımlamaya yönlendirmeyi hem de yüksek kaliteli simülasyonları kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Bu amaçla yapılan bu tez çalışmasında yüksek çözünürlüklü olarak protein ligand etkileşimlerini içeren CovPDB veritabanı üzerinden 20 farklı reaksiyon ve 23 farklı kovalent başlık içeren toplam 40 protein-ligand kompleksi bulunarak özel bir kıstas veri seti oluşturulmuştur. Bu veri setinin oluşturulması ve analizi sürecinde Python yazılımının Biopandas (0.4.1), pandas (2.2.1), requests (2.31.0) beautifulsoup (4.12.3) ve matplotlib (2.0.2) gibi kütüphane ve paketleri kullanılmıştır. Veri setindeki her öğe PDB formatındaki protein ve SDF formatındaki ligand yapılarıyla hazır hale geldikten sonra her program için üretilen prosedürler denenmiştir. Örnek bir protein-ligand kompleksi üzerinden ayrıntılı bir prosedür çıkarılmıştır. Python yazılımıyla oluşturulan bir kod ile kıstas veri setindeki kompleksler birbirinden ayrılarak ve tüm ligandlar için ayrıca rastgele başlangıç koordinasyonlaru oluşturularak, her protein için hem orijinal hem de modifiye edilmiş konumlardaki liganlarla kovalent kenetlenme işlemi yapılmıştır. Böylece, toplamda her program için (40x2) 80 simülasyon olmak üzere 240 simülasyon gerçekleştirilmiştir. Simülasyonlardan çıkan sonuçlardan (eğer yeterli sayıda varsa) en iyi 10 model ele alınarak bir sonuç listesi oluşturulmuştur. Sonuç listesinde elde edilen tüm modeller Python yazılımının RMSD modülü yardımı ile orijinal kompleks yapılarla konum karşılaştırılan ortalama karekök sapma (RMSD) analizlerine tabi tutulmuştur. RMSD değerleri için 1, 2 ve 3 Å olmak üzere üç adet benzerlik eşiği belirlenerek RMSD değeri bu eşiklerin altında kalan bir model başarılı olarak kabul edilmiştir. Bu yaklaşımla her program ve her kompleks için üç farklı eşik değerlerinde başarı oranları çıkartılarak karşılaştırılmıştır. Bir kompleks için en iyi modele ulaşan programa bakılıp hangi programın kaç kere en iyi sonuç verdiği de incelenmiştir. Kenetlenme skoru olarak en iyi sonuç veren komplekslerin orijinal kompleksle benzerliğini gösteren RMSD değerleri listelendiğinde; bir kompleks en iyi kenetlenme skoruna sahip bile olsa orijinal yapıya benzerliğin düşük yani RMSD'lerin çok farklı olabileceği gözlemlenmiştir. Kıstas veri setinde çok çeşitli kovalent başlık ve reaksiyon tipi bulunduğu için farklı durumlarda farklı programların ön plana çıktığı ve bazı durumlarda hiçbir programın başarılı olmadığı gözlemlenmiştir. Kovalent kenetlenme prosedürünün çıkarılması ve tahmin doğruluğunun karşılaştırmasının yapılması için üç farklı kovalent kenetlenme yazılımı kullanılmıştır: AutoDock4, UCSF DOCK6 ve Cresset Flare. AutoDock4 programı ile kovalent kenetlenme yapabilmek için AutoDock4'ün kendisi dışında bir de MGLTools adında AutoDock tarafından kullanılan bir görüntüleme aracı ve kovalent kenetlenme yapılmasını sağlayan kodlar bilgisayara yüklenmelidir. UCSF DOCK6 programı ile kovalent kenetlenme yapabilmek için DOCK6'nın kendisi, programın indirilebilmesi ve çalışabilmesi için belirtilmiş tüm gereksinimler ve yine aynı üreticinin DMS adında bir paketi daha indirilmelidir. Cresset Flare programı ile kovalent kenetlenme yapabilmek için ise herhangi bir ön gereksinim veya ekstra görüntüleme, düzenleme araçlarına ihtiyaç yoktur. Programın kendisi tüm bunları sağlamaktadır. Bu program için lisans satın alınması gereklidir; ancak akademik kullanımlar için kaydolunca ücretsiz bir lisans sunmaktadır. Bu lisans ile programdaki her özellik kullanılamasa da kovalent kenetlenme için gerekli kısımlar kullanılabilir durumdadır. Tez boyunca moleküllerin düzenlenmesi ve görüntülenmesinde Schrodinger'in Maestro ve PyMOL programları kullanılmıştır. Ayrıca, UCSF Chimera/ChimeraX aynı üretici tarafından yapılmış bir görüntüleme ve düzenleme yazılımıdır ve bu yazılım da isteğe bağlı olarak kullanılabilir. AutoDock4, esnek parametrelere sahip kullanıcı dostu bir deneyim sunar ve DOCK6'ya kıyasla süreci kolaylaştırır, bu da onu kenetlenme kavramları ve parametreleri hakkında bilgi edinmek için mükemmel bir başlangıç noktası yapar. DOCK6 kenetlenme parametrelerini özelleştirmek için en yüksek esnekliği sunar. Bu kapsamlı kontrol, özel durumlarda ince ayar yapılmasını sağlayarak DOCK6'yı güçlü bir araç haline getirir. Bununla birlikte, bu karmaşıklık aynı zamanda onu öğrenmesi en zor program yapmaktadır. Flare, kullanıcı dostu olmasıyla öne çıkmaktadır. Otomatik işlevleri, kenetlenme sürecini kolaylaştırarak sanal tarama gibi araştırmalarda büyük veri kümeleriyle uğraşan araştırmacılar için ideal hale getirir. Ancak bu otomasyon, kullanıcıların parametreler üzerinde sınırlı kontrolüne neden olur. Hesaplama/skorlama farklılığından dolayı kovalent kenetlenme yöntemi kullanılan program ve uygulamalar birbirlerinden farklı sonuçlar verebilir. Bu sonuçların doğruluğundan emin olunması adına programlar ve parametreler değiştirilerek optimum ve daha anlaşılır bir prosedürün oluşturulması, kovalent kenetlenme alanında bir sonraki çalışmalarda daha iyi sonuçlar alınmasını sağlar. Literatürde kovalent kenetlenme için izlenecek sabit bir prosedür ve farklı programların kenetlenme yöntemindeki başarısı konusunda yeterli bilgi bulunmamaktadır. Bu tez, kovalent kenetlenme yazılım ve sunucuları hakkında toplu ve kapsamlı bir bilgi sunacağı gibi yöntemin daha kullanışlı ve en uygun hale gelmesine katkı sunacak ve bu alanda yapılacak gelecek çalışmalarda yol gösterici bir niteliğe sahip olacaktır.
Özet (Çeviri)
Molecular docking simulations are a cornerstone of modern drug discovery and optimization processes. Covalent inhibitors, characterized by their ability to form irreversible bonds with target proteins, offer distinct advantages in terms of higher stability and potential for increased potency. Despite these benefits, designing and simulating inhibitors covalently binding to drug targets remains more complex than traditional docking approaches. Literature information on covalent docking remains limited. Additionally, the number of algorithms capable of performing covalent docking simulations is low, with existing algorithms mostly requiring license fees. This thesis aims to address the lack of reliable and comprehensive sources about covalent docking by providing guidance on free covalent docking programs, namely, AutoDock4, UCSF DOCK6 and Cresset Flare. To address the challenges of covalent docking, detailed frameworks are meticulously developed to guide users through the entire process of performing covalent docking simulations with the optimal parameters for each program. These frameworks provide step-by-step instructions, ensuring that even researchers new to the field can execute successful simulations while simultaneously gaining a comprehensive understanding of the principles of covalent docking. Furthermore, to demonstrate and test the effectiveness of frameworks, re-docking experiments are performed on a custom benchmark set of 40 covalently bound protein-ligand complexes including 20 types of reactions and 23 types of warheads. Covalent re-docking is performed for each protein ligand complex in the set, starting with the original as well as with a randomized conformation of the ligand. All programs are then compared based on their success of the predicted models using specific criteria. This thesis aims to guide users to define the best covalent docking algorithm for specific cases while guiding and facilitating high-quality simulations.
Benzer Tezler
- FPGA based hardware accelerator for euler equations with finite volume method
Euler denklemleri için sonlu hacimler yöntemi ile FPGA tabanlı donanım hızlandırıcı
EMİNE ELİF YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ
- Object oriented paradigm for optimization model enhancement
Başlık çevirisi yok
SELÇUK CİMTALAY
Doktora
İngilizce
2000
Makine MühendisliğiGeorgia Institute of TechnologyDR. ROBERT E. FULTON
DR. RUSSEL PEAK
- Integrating a scale transition system into the scan-to-HBIM process
Taramadan tarihi yapı bilgi modeline geçişte ölçekler arası ilişkilerin bütünleştirilmesi
BERKAY ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU
- Yüklenici inşaat firmaları için çok kriterli performans ölçme modeli
Multi-criteria performance measurement model for construction contractors
IŞILAY TEKÇE
- Açık ve uzaktan öğrenme sistemlerinde evrensel tasarım
Universal design in open and distance learning systems
AYŞE AYDIN AKKURT
Doktora
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiUzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ATAİZİ