Изучение влияния модификации структуры нового производного хиназолин–4(3h)–она на синтазу жирных кислот (FAS) Mycobacterium

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Туберкулез остается одной из основных причин инвалидизации и смертности от инфекционных заболеваний во всем мире. Обнаружение фенотипически толерантных субпопуляций персистеров патогена поставило под сомнение возможности известных противотуберкулезных лекарственных средств. В связи с этим поиск и разработка новых эффективных противотуберкулезных препаратов является важным направлением развития современной фармакологии. В настоящее время актуально рассмотрение веществ хиназолиновой природы в качестве антимикробных средств, проявляющих противотуберкулезную активность.

Цель работы – компьютерное моделирование взаимодействия новых производных хиназолин–4(3Н)–она с NAD(H) с целью прогнозирования возможности влияния на синтазу жирных кислот (FAS) Mycobacterium.

Материал и методы. Моделирование межмолекулярных комплексов в системе взаимодействия новых производных хиназолин-4(3Н)–она – VMA–17–04 и VMA–13–05 с окисленной формой NAD+ проведено с использованием квантово-химического полуэмпирического PM7-метода, реализованного в программе MOPAC 2016.

Результаты и выводы. Производное VMA–13–05, находясь в стабильной конформации I, образует аддукт с NAD+, имеющий оптимальные энергетические характеристики. Данное взаимодействие может быть рассмотрено как один из этапов биохимического пути подавления активности синтазы FAS, принимающей участие в синтезе миколовых кислот, а также может приводить к гибели клеток Mycobacterium.

Об авторах

А. А. Старикова

ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: alhimik.83@mail.ru

ст. преподаватель, кафедра химии фармацевтического факультета

Россия, Астрахань

М. А. Самотруева

ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России

Email: ms1506@mail.ru

д.м.н., профессор, зав. кафедрой фармакогнозии, фармацевтической технологии и биотехнологии

Россия, Астрахань

Н. В. Золотарева

Астраханский государственный университет имени В.Н. Татищева

Email: zoloto.chem@mail.ru

к.т.н., доцент, доцент кафедры аналитической и физической химии

Россия, Астрахань

А. А. Цибизова

ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России

Email: sasha3633@yandex.ru

к.фарм.н., доцент кафедры фармакогнозии, фармацевтической технологии и биотехнологии

Россия, Астрахань

Д. В. Мережкина

ФГБОУ ВО Вологоградский ГМУ Минздрава России

Email: merezhkinad@mail.ru

аспирант, кафедра фармацевтической и токсикологической химии

Россия, Волгоград

А. А. Озеров

ФГБОУ ВО Волгоградский ГМУ Минздрава России

Email: prof_ozerov@yahoo.com

д.х.н., профессор, зав. кафедрой фармацевтической и токсикологической химии

Россия, Волгоград

Список литературы

  1. Rohde K.H., Sorci L. The Prospective Synergy of Antitubercular Drugs with NAD Biosynthesis Inhibitors. Frontiers in Microbiology. 2021; 11: 1–9. doi: 10.3389/fmicb.2020.634640.
  2. Isel A. E. J., Van der leyden J., Steenakers H. Repurposing drugs derived from nucleosides and nucleotides as antibiotics and biofilm inhibitors. Journal of Antimicrobial Chemotherapy. 2017; 72(8): 21562170. doi: 10.1093/jac/dkx151.
  3. Ratnatunga K.N., Lutsky V., K uoc A., Dolan D.L., Ed D.V., Phil M., Bel S.K., Thomson R.M. and Miles J.J. The growth of non-tuberculosis mycobacterial lung diseases. The front. Immunal. 2020; 11: 303. doi: 10.3389/fimmy.20.003.
  4. Gas C. Mycobacterium tuberculosis and lipids: understanding the molecular mechanisms from persistence to virulence. J. Res. Med. Sci. 2018; 23: 63.
  5. Jeffrey North E., Jackson M., E. Lee R. New approaches to targeting the pathway of mycolic acid biosynthesis for the development of anti-tuberculosis drugs. Modern Pharmaceutical Design. 2014; 20(27): 43574378.
  6. Rudraraja R.S., Daher S.S., Gallardo-Macias R., Van H., Neidich M.B., Freundlich J.S. Mycobacterium tuberculosis KasA as a drug target: structure-based inhibitor design. The anterior cells infect the microbiota. 2022; 12: 1008213. doi: 10.3389/FCIMB.2022.1008213.
  7. Jayaraman M., Rajendra S.K., Ramadas K. Structural understanding of conformational dynamics of inactive site mutations in KasA: Mycobacterium tuberculosis target protein. Gen. 2019; 720: 144082. doi: 10.1016/j.gene.2019.144082.
  8. Wang J., Ye H., Yang H., Cai Yu., Wang S., Tan J., Sachdeva M., Qian Yu., Hu V., Leeds J.A., Yuan Yu. Discovery of new antibiotics as covalent inhibitors of fatty acid synthesis. ACS Chem Biol. 2020; 15(7): 18261834. doi: 10.1021/acschembio.9b00982
  9. Hassan M.R., Alsayari A.A., Fahurji B.Z., Molla M.H.R., Asseri A.H., Sumon M.A.A., Park M.N., Ahammad F., Kim B. Application of mathematical modeling and computational tools in the modern process of designing and developing medicines. Molecules. 2022; 27: 4169. https://doi.org/ 10.3390/molecules27134169.
  10. MOPAC2016, James J., Stewart, Stewart Computational Chemistry, Colorado Springs, Colorado, Colorado, USA, http://OpenMOPAC.net (2016).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Общая формула производных хиназолин-4(3Н)-она

Скачать (34KB)
3. Рис. 2. Модельные системы (1–3) производного хиназолинона VMA-13-05

Скачать (87KB)
4. Рис. 3. Модельные системы (4–6) производного хиназолинона VMA-13-05

Скачать (105KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».