Univerza na Primorskem Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije
Več informacij o projektu / More info about the project
Vsebina projekta / Project content
SLO
Opioidi so ključni pri lajšanju zmernih in hudih bolečin pri boleznih, kot je rak, in pri travmatskih poškodbah. Vendar so povezani s hudimi neželenimi
učinki, zlasti z upočasnitvijo dihanja, kar lahko vodi v smrt. Velik zasvojitveni potencial opioidov je povezan z njihovo pogosto zlorabo, kar je vodilo v
krizo predoziranja z opioidi, ki je samo v letu 2020 v ZDA povzročila več kot 70.000 smrti.
Posledično obstaja velika potreba po novih opioidih z blažjimi stranskimi učinki. V ta namen bo predlagani raziskovalni projekt uporabil
najsodobnejše komplementarne računalniške in eksperimentalne tehnike za koreliranje struktur opioidov in vzorcev njihove vezave z njihovimi
farmakološkimi aktivnostmi in neželenimi stranskimi učinki. Takšno znanje je ključnega pomena za načrtovanje varnejših opioidov.
Uporabljene bodo različne računalniške metode za razlago mehanizmov, ki vodijo do tega, da opioidi aktivirajo z G proteinom povezan μ-opioidni
receptor (MOR). Slednji predstavlja najpomembnejšo podvrsto receptorja tako glede analgezije kot neželenih stranskih učinkov. Uporabili bomo
lastno-razvit algoritem ProBiS-Dock za identifikacijo vezavnih poz opioidov. Simulacije molekulske dinamike (MD) bodo uporabljene za identifikacijo
vzorcev dinamične vezave, s čimer bodo pridobljene informacije o tem, kako nastajajo in se prekinjajo nekovalentne interakcije med opioidi in MOR v
odvisnosti od časa. Pred kratkim so naši sodelavci razvili nov derivat fentanila – NFEPP, ki predstavlja potencialno bolj varen analgetik. Ker morajo
biti opioidi pozitivno nabiti, da so aktivni, nizek pKa NFEPP v primerjavi z drugimi opioidi omogoča selektivno aktivacijo MOR le pri nizkem pH, ki je
značilen za vneta tkiva na periferiji. NFEPP je torej aktiven pri izvoru bolečinskega signala, obide pa aktivacijo v centralnem živčnem sistemu. Zato
predlagamo izvajanje MD simulacij v sistemih, značilnih za kisla pH okolja. MD simulacije bodo uporabljene tudi za izvedbo izračunov proste
vezavne energije opioidov, ki so neposredno primerljive z eksperimentalno določenimi inhibicijskimi konstantami. Zaradi našega predhodno
razvitega postopka za pridobivanje parametrov polja sil za opioide smo v edinstvenem položaju za izvajanje MD simulacij z neprimerljivo
natančnostjo. Dinamični vezavni vzorci, dobljeni s simulacijami MD, bodo združeni v grupe, in sicer z namenom identifikacije strukturnih in vezavnih
lastnosti, ki vodijo do podobnih farmakoloških aktivnosti in neželenih stranskih učinkov.
Prav tako bomo uporabili zelo natančne kvantno-mehanske simulacije v eksplicitnem vodnem okolju z namenom obravnave pomena torzijskih
deformacij v opioidih. Te bodo zagotovile nizkoenergijske konformacije fleksibilnih opioidov. Takšne konformacije bodo služile kot primerjalne
strukture za validacijo struktur, pridobljenih z molekulskim sidranjem in MD, saj nizkoenergijske konformacije pogosto ustrezajo tistim, ki se vežejo
na receptor.
Medtem, ko je podrobne farmakološke podatke in profile neželenih učinkov za uveljavljene opioide mogoče pridobiti iz znanstvene literature, to ne
velja za novo razvite spojine. Za določitev ustreznih farmakoloških profilov, s katerimi bi lahko korelirali naše podatke, bomo izvedli in vitro testiranja
vezave opioidov na MOR kot tudi meritve posledične aktivacije proteina G. Za pridobitev celostnega farmakološkega profila bo opravljeno in vivo
testiranje z uporabo podganjih modelov bolečine in analgezije.
Končni cilj je vzpostaviti standardiziran postopek, ki bi omogočil korelacijo katerekoli strukture opioidov z njegovim farmakološkim profilom, saj bo
to omogočilo farmacevtskim kemikom, da se osredotočijo na (pod)strukture, katerih farmakološki profili kažejo na večjo varnost. Ker je načrtovanje
novih zdravil interdisciplinarni proces, bomo naše rezultate delili z mednarodno znanstveno skupnostjo prek prosto dostopne sodobne spletne
aplikacije, ki bo vsebovala interaktivno knjižnico vezavnih vzorcev opioidov in njihove korelacije s farmakološkimi aktivnostmi.
EN
Opioids represent crucial drugs in the treatment of moderate and severe pain in diseases like cancer and in traumatic injury. They are, however,
associated with severe adverse side effects, notably with respiratory depression that can lead to death. The high addiction potential of opioids
relates to their frequent abuse, which has led to the opioid overdose crisis resulting in the U.S. in over 70,000 deaths in the year 2020 alone.
Therefore, there is a strong need for novel opioids with milder side effects. To this end, the proposed research project will employ complementary
state-of-the-art computational and experimental techniques to correlate opioid structural and binding patterns to their pharmacological activities
and adverse side effects. Such knowledge is crucial for the future design of safer opioids.
Several computational methods will be used to discern the biological phenomena leading to opioids activating the μ-opioid receptor (MOR), which
forms the most important receptor sub-type concerning both analgesia and adverse side effects. We will use the in-house developed ProBiS-Dock
algorithm to identify opioid binding poses. Molecular dynamics (MD) simulations will be used to identify dynamic binding patterns, thus obtaining
information of how non-covalent interactions between opioids and MOR are formed and broken throughout time. Recently, a potentially safer opioid
was developed by our collaborators – a fentanyl derivative NFEPP. Because opioids must be positively charged to be active, the low pKa of NFEPP
compared to other opioids allows for selective activation of MOR only at low pH, which is characteristic for inflamed tissues in the periphery. NFEPP
is therefore active at the source of pain signaling, meanwhile bypassing the activation in the central nervous system (CNS). Therefore, we will also
perform MD simulations in systems characteristic for acidic pH environments.
MD simulations will also be used to perform rigorous free energy calculations of opioid binding, which are directly comparable with experimentally
determined inhibition constants. Due to our previously developed automatic procedure for obtaining force-field parameters for opioids, we are in a
unique position to perform MD simulations with unprecedented accuracy. The dynamic binding patterns obtained with MD simulations will be
clustered to identify structural and binding features that lead to similar pharmacological activities and adverse side effects.
Moreover, we will employ high accuracy quantum-mechanical simulations in explicit water to address the importance of torsional strain in opioids.
These will provide low-energy conformations of flexible opioids, which will serve as comparative structures to validate the structures obtained by
molecular docking and MD, as low-energy conformations often correspond to those complementing the receptor.
Whereas, detailed pharmacological data and adverse side effect profiles for established opioids can be obtained from the scientific literature, this is
not true for newly developed compounds. To establish the appropriate pharmacological profiles to which our data could be correlated, we will
perform in vitro testing of opioid binding as well as measurements of the subsequent G protein activation. To obtain a wholesome pharmacological
profile, in vivo testing will be performed implementing rat models of pain and analgesia.