• virtual screening
• monoacilglicerolo lipasi
• scissione di monoacilglicerolo
• MAGL
• inibitori reversibili

La monoacilglicerolo lipasi (MAGL) è un enzima solubile associato a membrana implicato nell’idrolisi preferenziale di monoacilgliceroli come ad esempio il 2-arachidonoilglicerolo (2- AG). Questo enzima è espresso maggiormente a livello cerebrale, epatico e nel tessuto adiposo. Esso è implicato in numerosi processi fisiologici e patologici come l’infiammazione, la modulazione del dolore e la crescita tumorale.
Il 2-AG è uno degli endocannainoidi piu diffusi nell’organismo, ed interagendo con i recettori cannabinoidi CB1 e CB2 esplica attività anti-nocicettiva e anti-infiammatoria. L’idrolisi di questo ligando endogeno ad opera della MAGL comporta un aumento dell’acido arachidonico, con conseguente attivazione della sintesi di precursori infiammatori. Inoltre MAGL è fortemente espressa nelle linee cellulari tumorali aggressive, dove rilasciando acidi grassi liberi, contribuisce al rifornimento di substrati metabolici per la produzione di energia e di messaggi pro-oncogeni.
Il blocco di questo enzima porta quindi ad un aumento del 2-AG, con conseguente soppressione della sintesi di prostanoidi, ed effetti analgesici dovuti all’interazione di questo endocannabinoide con i recettori CB1 e CB2. Questa inibizione riduce inoltre l’apporto di substrati energetici a cellule tumorali maligne, con conseguente diminuzione della loro aggressività. Inoltre in letteratura è riportato che gli inibitori di questo enzima sembrano avere potenzialità terapeutiche in malattie neurodegenerative, ansia e dipendenze.
L’inibizione di tipo irreversibile porta ad effetti collaterali quali la desensibilizzazione dei recettori CB1 cerebrali e quindi alla tolleranza e alla dipendenza fisica di agonisti cannabinoidi. Per questo motivo gli studi più recenti si orientano verso la ricerca di inibitori reversibili, i quali non compromettono il sistema endocannabinoide.
L’obiettivo di questa tesi è pertanto l’identificazione e lo sviluppo di nuovi inibitori reversibili della MAGL con tecniche computazionali, i quali verranno poi testati con saggi enzimatici sul target stesso in vitro.
Lo studio computazionale è stato diviso in due parti:
-sviluppo di nuovi inibitori a partire dal composto 17b recentemente pubblicato
-sviluppare uno studio di virtual screening per identificare molecole attive completamente nuove
Il composto 17b è una promettente molecola che ha dimostrato un’attività in vitro nell’ordine del nanomolare. Quindi con l’ausilio di software di docking sono state ipotizzate piccole modifiche al composto 17b, quali ad esempio la sostituzione dell’atomo di cloro in posizione para dell’anello fenilico con residui alchilici e piccoli anelli aromatici (sostituiti e non). Queste modifiche sono state tutte vagliate con studi di docking e simulazioni di dinamica molecolare.
La seconda parte del lavoro è stata dedicata al virtual screening del dataset Enamine (contenente piu di un milione e mezzo di molecole) attraverso l’utilizzo del software Phase. Questo programma ha infatti permesso di filtrare l’intero database attraverso il modello farmacoforico e quindi di estrarre le hits aventi una certa “somiglianza” con la molecola 17b (studio ligand- based). Queste hits sono poi state sottoposte ad un docking “guidato” grazie alla nuova versione del software Dock6, il quale ha permesso di re-impostare il medesimo modello farmacoforico usato precedentemente con il software Phase. Successivamente le molecole così filtrate sono state esaminate nuovamente applicando il software di docking AUTODOCK. Le molecole che hanno superato questi due passaggi-filtro sono state sottoposte a studi di dinamica molecolare. In ultima analisi, al fine di ottenere poche decine di molecole “promettenti”, è stato eseguito un controllo semi-automatico con il quale sono state analizzate le interazioni ligando-recettore presenti durante la simulazione di dinamica molecolare, mantenendo quelle molecole con le interazioni più stabili nel tempo. Infine quest’ultime sono state passate ad un controllo visivo con il software Chimera con il quale è stato possibile discriminarle a seconda delle loro caratteristiche strutturali (gruppi funzionali, libertà torsionale, ingombro sterico, direzionalità legami ad idrogeno).