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Le interazioni molecolari tra proteina-proteina, enzima-substrato, proteina-acido nucleico, farmaco-proteina e acido nucleico-farmaco giocano ruoli importanti in molti processi biologici essenziali come la trasduzione del segnale, il trasporto e la regolazione cellulare, il controllo dell’espressione genica, l’inibizione enzimatica, ed anche l’assemblaggio di proteine multi-dominio. Queste interazioni molto spesso portano alla formazione di complessi stabili tra proteina-proteina o proteina-ligando che sono essenziali per svolgere le funzioni biologiche. La struttura terziaria delle proteine è necessaria per comprendere le modalità d’interazione e l’affinità tra le molecole. Tuttavia è difficile e costoso ottenere strutture complesse con metodi sperimentali come la cristallografia a raggi X o la risonanza magnetica nucleare (NMR).
Nel corso degli anni per arginare tali costi ed avere un notevole risparmio di tempo, sono stati sviluppati dei software in grado di evidenziare le suddette interazioni. Questi sono in grado di effettuare il docking molecolare.
Il docking molecolare è una procedura di simulazione al computer ampiamente utilizzata per predire la conformazione di un complesso recettore-ligando dove il recettore è di solito una proteina o una molecola di acido nucleico ed il ligando è una piccola molecola oppure un’altra proteina.
Il metodo comunemente utilizzato per la ricerca di nuovi composti per un target proteico di particolare interesse per il ricercatore è lo structure-based virtual screening che grazie all’ausilio del docking e delle diverse funzioni di scoring, è in grado di stimare la probabilità che un composto possa legarsi alla proteina con una maggiore affinità. Purtroppo questa tecnica ha un limite cioè differenti pose possono dare docking-score simili: questo non permette di distinguere quale sia la pose giusta da quelle sbagliate e quindi di eliminare dallo studio i falsi positivi.
Il consensus docking tenta di risolvere questo limite riducendo gli errori delle funzioni scoring e combinando i risultati dei differenti algoritmi di scoring in uno schema di consensus grazie al quale è possibile predire, usando più di un algoritmo di scoring, le interazioni dei composti in un particolare target.
Il consensus si basa sull’ipotesi che la qualità di una pose risultante dai calcoli docking – intesa come corrispondenza con i dati sperimentali - sia tanto più elevanta quanto più è alto il numero di metodi che la predicono.
L’obiettivo di questo lavoro è prima di tutto quello di verificare la fondatezza di questa ipotesi e, se possibile, definire una regola che possa aiutare i chimici computazionali a portare avanti con una percentuale maggiore di successo uno studio di docking per uno specifico target.
In questo lavoro di tesi sono stati analizzati due target le CDK2 e le BACE-1 aventi rispettivamente una data-set di partenza di 84 e 25 complessi. Sia le CDK2 sia le BACE-1 sono state molto studiate portando ad una ricca libreria cristallografica. La vasta libreria di strutture cristallografiche ha permesso di effettuare non solo un self-docking ma anche uno studio di cross-docking. Il self-docking implica il docking dei ligandi nella rispettiva struttura cristallografica. Invece il cross-docking si può applicare quando sono note le strutture cristallografiche di vari ligandi nella stessa proteina e consiste nel docking di un ligando all’interno di una struttura diversa da quella di origine; le analisi di cross-docking se paragonate agli studi di self-docking, permettono una verifica più attendibile e puntuale dell’efficacia con la quale uno studio di docking può portare al riconoscimento di potenziali ligandi. In totale i risultati dei self-docking e dei cross-docking sono stati 625 (25 x 25) per la BACE 1 e 6889 (84 x 84) per la CDK2. Questi risultati sono stati calcolati utilizzando 10 differenti metodi di docking..
Durante questo lavoro di tesi è emerso che il programma migliore per eseguire il docking sul primo target è GLIDE_XP mentre per il secondo target è risultato essere GOLD-GSCORE.
I risultati dimostrano che la procedura di consensus non riesce a migliorare la qualità media dei risultati di docking cioè non riesce a portare la qualità media di tutte le pose ottenute oltre il livello raggiungibile con il programma “migliore”. Tuttavia emerge una chiara correlazione tra la qualità delle pose, cioè la loro vicinanza alla pose reale cristallografica, ed il livello di consensus, cioè il numero di metodi che predicono contemporaneamente questa pose. La procedura di consensus sembra quindi in grado di stabilire la qualità delle singole pose e quindi di suggerire quali pose siano più affidabili.