ETD system

Electronic theses and dissertations repository

 

Tesi etd-10232011-213006


Thesis type
Tesi di laurea specialistica LC5
Author
BARBIERI, ALESSANDRO
URN
etd-10232011-213006
Title
VIRTUAL SCREENING DI POTENZIALI INIBITORI DELLA PROLIL ISOMERASI PIN1
Struttura
FARMACIA
Corso di studi
CHIMICA E TECNOLOGIA FARMACEUTICHE
Commissione
relatore Tuccinardi, Tiziano
Parole chiave
  • Pin1
  • Virtual Screening
  • Docking
Data inizio appello
16/11/2011;
Consultabilità
parziale
Data di rilascio
16/11/2051
Riassunto analitico
Pin1 fa parte della famiglia delle peptidil-prolil isomerasi, enzimi che catalizzano la reazione di isomerizzazione cis/trans del legame peptidico di residui legati all’aminoacido Prolina.1<br>La correlazione tra Pin1 e il cancro è stata evidenziata per la prima volta dalla scoperta che Pin1 è sovra espresso nel tumore al seno e nelle linee cellulari da esso derivate;2 questo studio è stato successivamente ampliato confrontando l’espressione di Pin1 in 60 diversi tipi tumorali con la sua espressione in cellule normali: Pin1 risulta sovra espresso nei tipi di tumore più diffusi come il cancro alla prostata, al seno, ai polmoni e al colon.3,4 E’ stato inoltre dimostrato che Pin1 regola la funzionalità della ciclina D1, una proteina essenziale nello sviluppo del cancro al seno attraverso diversi meccanismi.2,5 <br>Sulla base di questi studi biologici che suggeriscono un ruolo molto importante di Pin1 nello sviluppo di tumori, l’obiettivo di questa Tesi di Laurea è stato quello di sviluppare uno studio computazionale per trovare possibili inibitori della prolil isomerasi Pin1. <br>A tale scopo è stata messa a punto una procedura di virtual screening basata sullo sviluppo di modelli farmacoforici e calcoli di docking. <br>La ricerca bibliografica ha messo in luce la presenza di 22 strutture cristallografiche di inibitori complessati con Pin1. Attraverso l’analisi dell’interazione di tali molecole nel sito di legame e l’utilizzo del programma Phase, sono stati generati due modelli farmacoforici: il primo (ANNR) costituito da due features negative, una feature aromatica ed un accettore di legami ad idrogeno ed il secondo (ADNNR) identico al primo con l’aggiunta di un donatore di legami ad idrogeno. <br>Utilizzando le caratteristiche di questi due modelli farmacoforici è stato filtrato l’intero database di composti Asinex (349713 composti) ottenendo 6484 composti in accordo con il modello farmacoforico ANNR ed un totale di 2109 composti che soddisfacevano i requisiti del modello farmacoforico ADNNR (vedi Figura 1). Dato l’alto numero di composti ottenuti attraverso l’analisi farmacoforica abbiamo deciso di applicare un secondo filtro alla procedura di virtual screening, applicando uno studio di docking automatico. Dal momento che in letteratura sono presenti pochissimi studi di docking di inibitori di Pin1 e non sono presenti analisi trasversali di diversi programmi di docking per questo target, allo scopo di verificare la migliore procedura di docking per analizzare inibitori di Pin1 sono stati effettuati calcoli di self- e cross-docking6 utilizzando i 22 complessi inibitore-Pin1. Tra le 6 procedure analizzate l’utilizzo di AUTODOCK 4.0 è risultato essere il più affidabile con un valore medio di rmsd di 2.3 Å e 2.5 Å per il self- e cross-docking, rispettivamente. <br>Utilizzando quindi AUTODOCK 4.0 è stato effettuato il docking dei composti filtrati attraverso i due modelli farmacoforici e sono stati presi in considerazione solo i composti che dopo i calcoli di docking mantenevano le stesse interazioni suggerite dai modelli farmacoforici. Attraverso questo ulteriore filtro, partendo dai 6484 e 2109 composti iniziali, dopo i calcoli di docking hanno mantenuto le interazioni farmacoforiche solo 362 e 2 composti rispettivamente.<br>
File