• modello farmacoforico
• off-target
• target-fishing
• virtual screening

Predire il corretto target di un composto chimico costituisce un valido motivo di interesse nel processo di drug discovery, visti i crescenti sforzi che vengono impiegati sia nel ridurre gli ingenti costi delle fasi precliniche che inevitabilmente un futuro farmaco deve attraversare, sia nel comprimere la durata temporale delle relative fasi di ricerca e sviluppo. In questo senso, l'avere a disposizione un modello in grado di prevedere target primari e secondari di una molecola sottoposta ad uno studio accurato può rivelarsi uno strumento molto utile: significherebbe poter tracciare in silico il profilo farmacologico di un futuro farmaco, e quindi poterne prevedere eventuali interazioni off-label, possibili cause di effetti collaterali e reazioni allergiche imprevedibili durante le fasi di progettazione e sintesi. Non solo, conducendo un approccio di questo genere composti di attività conclamata, specifica verso un recettore particolare, potrebbero rivelare nuove interazioni con target secondari, consentendo di riproporre vecchi candidati per nuove indicazioni terapeutiche ed aprendo così nuovi spiragli per la ricerca farmaceutica.
Oltre a costituire un valido supporto per altri campi di ricerca, quali la proteomica e la biologia molecolare, la chimica computazionale offre tecniche utili ed imprescindibili nel condurre un approccio mirato alla costruzione di un protocollo in grado di scovare in partenza eventuali bersagli biologici per un qualsiasi composto chimico a struttura nota. Nello specifico, e per tale scopo, con questo lavoro di tesi sono stati condotti studi di tipo ligand-based, partendo dal presupposto che ligandi aventi struttura simile dovrebbero mostrare affinità per target biologici comuni.
Il punto di partenza del lavoro è consistito nella creazione di un database 3D contenente tutte le molecole presenti in almeno uno dei complessi cristallografici proteina-ligando disponibili nel Protein Data Bank: questi ligandi offrono utilissime informazioni, in quanto rivelano le caratteristiche strutturali e farmacoforiche necessarie affinché l'interazione biologica con il target possa avere luogo. Con lo scopo di ottenere un modello farmacoforico affidabile per ognuno dei ligandi contenuti nel database realizzato, è stato successivamente messo a punto un software, scritto in linguaggio FORTRAN 77, in grado di evidenziarne le interazioni essenziali con il target con cui sono stati cristallizzati. I modelli ottenuti alla fine sono 74.217.
A questo punto sono stati intrapresi due diversi approcci.
In primo luogo è stato eseguito uno studio di similarità tra un composto qualsiasi, con attività e target noti, e i vari componenti del database3D, utilizzando il programma di sovrapposizione shape-based ROCS della OpenEye: tale approccio ha correlato l'inibitore COX-2 celecoxib, scelto per questa analisi, ai vari recettori sulla base delle similitudini di shape e color che questo mostra nei confronti dei vari ligandi cristallizzati coi medesimi target.
Secondariamente, è stata sviluppata una metodologia alternativa alla prima, più flessibile in quanto cerca di svincolarsi dalle caratteristiche strutturali del ligando cristallizzato, elemento che restringe la ricerca dei potenziali off-target di un composto a quelli complessati con ligandi di struttura simile, spesso appartenenti alla medesima categoria chimico-farmaceutica. Con questo secondo approccio sono state utilizzate le interazioni scovate all'interno dei vari cristalli per ottenere delle reali query farmacoforiche, sulle quali è possibile effettuare un vero e proprio screening pharmacophore-based per una qualsiasi molecola. Tale procedura è stata condotta grazie all'utilizzo del software PHASE, appartenente alla suite Schrodinger, ed è stata estesa a due composti di particolare interesse, sviluppati all'interno della nostra facoltà. I risultati ottenuti da quest'ultimo procedimento sono quindi stati sottoposti ad una procedura di validazione, con l'obiettivo principale di eliminare il maggior numero possibile di falsi positivi. Per questo scopo sono state utilizzate diverse strategie, come particolari studi di docking, procedure di rescoring ed analisi di dinamica molecolare. I risultati finali verranno sottoposti in futuro a specifici saggi biologici, in maniera tale da poter confermare o meno l'affinità dei composti analizzati verso quei target che hanno superato le varie procedure costituenti il nostro studio.