Criblage par docking d’une chimiothéque de xanthones

La structure tridimensionnelle de format Pdb de la protéine qui représente le domaine catalytique de MGAM (ntMGAM), co-cristalisée avec le Miglitol est disponible dans la Protein Data Bank sous le code PDB 3L4W avec une résolution de 2.0Å. Ce récepteur est un monomère de protéine avec une séquence d’une longueur de 875 acides aminés. Le miglitol identifié précédemment en tant qu’excellent inhibiteur de MGAM a été utilisé au cours de cette étude comme inhibiteur de référence afin d’identifier le site actif du récepteur. cible biologique pour realiser notre criblage qui vise le développement de nouveaux dérivés de xanthones inhibiteurs de l’α-glucosidase en tant que substances médicamenteuses candidates.

Choix d’une cible à intérêt biologique :

Notre choix s’est porté sur une famille de ligands cibles ayant prouvé leur effet inhibiteur selectif vis-à-vis de l’α-glucosidase : les dérivés de xanhtones 2. Une sélection de ces dérivés à partir de la littérature a mené à la construction d’une chimiothéque virtuelle à cribler comprenant 189 dérivés de xanthones qui n’ont pas encore montré une activité On peut noter que certains ligands ne sont pas décrits dans la littérature. En effet, ils ont été sélectionnés après avoir apporté quelques modifications structurales virtuelles, dans le but d’enrichir notre librairie et de générer une base de ligands divers en terme de structure, en variant les groupements fonctionnels portés par le squelette de base dibenzo-γ-pyrone. Apres avoir créé la librairie, les structures des ligands ont été dessinées, transformées en 3D en format SDF et ensuite minimisées afin d’obtenir une conformation de basse énergie pour chaque ligand à l’aide du logiciel Hyprechem7 en utilisant la méthode semi-emperique PM3.

Le processus du docking moléculaire :

Tous les docking effectués lors de cette étude ont été assistés par Molegro Virtual Docker (MVD 2012.5.5.0, Molegro ApS). Notre choix de ce logiciel est justifié par sa meilleure performance pour étudier et prédire le mode d’interaction ligand-récepteur en comparaison avec d’autres logiciels fréquemment utilisés tels que Autodock, Superflex, Flex Les fonctions de préparation automatique intégré dans MVD permettent d’importer le complexe cible et les ligands dans l’espace de travail «work space» dans lequel le récepteur est considéré comme un corps rigide en gardant les résidus fixes et les ligands sont flexibles avec l’exclusion des molécules d’eau. Les préparations sont principalement : Une grille discrète d’une résolution de 0,8 Å couvrant tout le volume de la protéine est créée. A chaque point de cette grille, une sphère de rayon 1,4 Å est placée en vérifiant l’intersection de ces sphères avec celles de Van der Walls des atomes de protéine. Les points de grille qui chevauchent avec les atomes de protéine sont définis comme points inaccessibles et les autres sont considérés points accessibles.

Chaque point accessible de cette grille sera analysé afin de vérifier s’il fait partie de la cavité par l’insertion des lignes de directions aléatoires à partir de ce point jusqu’à franchir les limites de la grille. Si la majorité des directions franchissent d’autres points accessibles au cours de leurs chemin (à revoir défaut au moins 12 sur 16 directions différentes testés), ce point est consideré faisant partie d’une cavité. Ceci est répété un certain nombre de fois pour définir tous les points accessibles des cavités. La dernière étape consiste à déterminer les régions de cavités en connectant les points voisins. Les cavités trouvées sont ensuite classées en fonction de leur volume. Lors de notre investigation des cavités candidates pour un éventuel site d’interaction de notre étude docking, à l’aide de l’algorithme de prédiction de cavités, nous avons remarqué que le ligand de référence (miglitol) est co-cristallisé dans la cavité 5 et entouré par les résidus catalytiques. Nous avons donc décidé de conserver cette cavité pour la considérer comme centre de recherche (research center) pour le processus du docking. Cette sphère de recherche couvre tous les résidus du site actif avec un rayon de 15 Å.

L’algorithme de recherche MolDock Optimizer utilisé dans MVD est un algorithme évolutionnaire basé sur une évolution différentielle guidée (Guided Differential Evolution). L’innovation dans cet algorithme introduite par Storn et Price7, en comparaison avec d’autres algorithme évolutionnaires connus, consiste en une approche différente pour sélectionner et modifier les solutions de candidats (individus). La principale idée innovante dans le DE est la création de solutions dites « enfants » à partir d’une différence par rapport aux individus initiaux « parents » de la population. Ces paramètres sont attribués initialement au ligand de manière aléatoire pour définir les individus « parents » de la population. Pour chaque individu de la population initiale, une position aléatoire à l’intérieur de l’espace de recherche (déjà défini) est attribuée. L’initialisation de l’orientation se déroule en choisissant simplement l’axe d’orientation (entre -1,0 et +1,0, suivi par la normalisation des valeurs pour former un vecteur unitaire) et l’angle de rotation compris entre -180° et + 180°. Les angles flexibles de torsion (le cas échéant) se voient attribuer également un angle aléatoire entre -180°et + 180°.