Scoperta di doppi inibitori per il tipo selvaggio e il mutante D816V della chinasi c-KIT attraverso lo screening virtuale e biochimico dei prodotti naturali

Sebbene la chinasi del recettore del fattore delle cellule staminali (c-KIT) sia responsabile di vari tumori umani maligni, la presenza di mutanti con guadagno di funzione costitutivamente attivi ha reso difficile la scoperta di nuovi agenti antitumorali utilizzando c-KIT come proteina bersaglio. Per identificare i comuni inibitori del c-KIT wild-type e il mutante gain-of-function più abbondante (D816V), è stato eseguito lo screening virtuale dei prodotti naturali per le due proteine bersaglio in parallelo con la funzione di punteggio migliorata implementando un sofisticato termine di energia libera di solvatazione.

Di conseguenza, si trovano quattro comuni inibitori di origine naturale con potenze biochimiche che vanno da bassi livelli micromolari a submicromolari. I risultati di ampie simulazioni di attracco mostrano che sebbene gli inibitori del prodotto naturale stabiliscano interazioni idrofobiche più deboli con il mutante D816V rispetto al tipo selvatico, mostrano un’attività inibitoria leggermente superiore per il primo rispetto al secondo rafforzando le interazioni del legame idrogeno a un misura sufficiente.

Dei quattro inibitori del prodotto naturale, si prevede che (Z) -6-idrossi-2- (4-metossibenzilidene) benzofuran-3 (2H) -one (3) serva come nuovo nucleo molecolare per gli studi sulla relazione struttura-attività per ottimizzare le potenze biochimiche perché mostra una buona attività inibitoria sia contro il tipo selvatico che contro il mutante D816V nonostante il suo basso peso molecolare (268,3 del mattino).

Nei laboratori di microbiologia clinica, l’identificazione di batteri simili ad Actinomyces può essere molto laboriosa e problematica. Nel presente studio, ci siamo concentrati sui modelli di reattività di 4 kit di test commerciali, RapID ANA II, RapID 32A, RapID CB Plus e BBL Crystal ANR ID, che potrebbero essere utilizzati per una rapida identificazione preliminare degli isolati di Actinomyces appartenenti a Actinomyces appena descritti e specie strettamente imparentate. Dei 54 ceppi testati, 25 ceppi (46%) sono stati correttamente identificati a livello di genere/gruppo dal sistema BBL Crystal ANR ID, 16 ceppi (30%) da RapID 32 A, 11 ceppi (20%) da RapID CB Plus e 7 ceppi (13%) di RapID ANA II. I problemi principali con questi kit erano dovuti a occasionali deboli reazioni enzimatiche e di fermentazione dello zucchero. In conclusione, la sensibilità e la specificità del substrato cromogenico devono essere migliorate al fine di migliorare l’affidabilità dei risultati dei test di questi kit e il presente database aggiornato al fine di identificare con maggiore precisione Actinomyces appena descritti e specie strettamente correlate.

Abbiamo implementato un simulatore di reazione biochimica efficiente e di facile utilizzo chiamato BEST-KIT basato sul Web (Biochemical Engineering System Analyzing Tool-KIT) per l’analisi di reti non lineari su larga scala come le vie metaboliche. Gli utenti possono facilmente progettare e analizzare uno schema di reazione arbitrario tramite Internet e un’interfaccia utente grafica efficiente senza considerare le equazioni matematiche.

Lo schema di reazione può includere diversi tipi di reazione, che sono rappresentati sia dalla legge di azione di massa (bilancio di massa) che dalle funzioni di velocità approssimata della cinetica enzimatica allo stato stazionario, come Michaelis-Menten, cooperativa di Hill, inibizione competitiva.

Tuttavia, poiché tutti i moduli del BEST-KIT basato sul Web sono stati sviluppati in stile applet Java, gli utenti non possono facoltativamente utilizzare equazioni matematiche originali oltre alle equazioni preparate. Nel presente studio, abbiamo sviluppato una nuova versione di BEST-KIT (per Microsoft Windows chiamata WinBEST-KIT) per consentire agli utenti di definire equazioni matematiche originali e personalizzare queste equazioni molto facilmente come simboli di reazione definiti dall’utente.

I seguenti potenti metodi di analisi del sistema sono preparati per l’analisi del sistema: calcolo del corso del tempo, scansione dei parametri, stima dei valori di parametri cinetici sconosciuti basati su dati del corso del tempo dei reagenti osservati sperimentalmente, risposta dinamica dei reagenti contro perturbazioni esterne virtuali , e la simulazione in tempo reale (Virtual Dry Lab).