Молекулярный докинг лигандов перспективных для сорбции IgG из биологических жидкостей

Гиперпродукция иммуноглобулинов класса G (IgG) является основным патогенным фактором при аутоиммунных заболеваниях. Для устранения высокого уровня иммуноглобулинов класса G применяются специфические сорбенты. В качестве инструмента для теоретического поиска лигандов сорбентов для удаления IgG из биологических жидкостей может применяться молекулярный докинг. С помощью докинга проведено моделирование взаимодействий аминокислот с IgG. Исходя из результатов докинга, были выявлены активные аминокислоты и предложены возможные комбинации из них для создания дии трипептидных последовательностей. В результате расчетов было выявлено, что лучшими по энергии взаимодействия в ряду аминокислот обладают ароматические аминокислоты (Tyr, Trp, Phe), созданные на их основе дии трипептиды (Trp-DTyr, Phe-DTyr, Trp-Phe-DTyr, Phe-Trp-DTyr) имеют высокую энергию связывания к белкам IgG, а трипептиды (Trp-Phe-DTyr, Phe-Trp-DTyr) не только демонстрируют высокую энергию взаимодействия с общим IgG, но и могут быть разделены в своей активности относительно подклассов иммуноглобулинов класса G.

1. Иммуносорбция в лечении дилатационной кардиомиопатии / К. И. Бардахивская [и др.] // Эфферентная и физ.хим. терапия. – 2012. – № 3. – С. 7–10.

2. Витковский, Ю. А. Состояние гуморального Иммунитета у детей при пиелои гломерулонефрите / Ю.А. Витковский, Е. П. Батаева // Забайкал. мед. вестн. – 2010. – № 1. – С. 30–33.

3. Bosch, T. Therapeutic Apheresis–State of the Art in the Year 2005 / T. Bosch // Therapeutic Apheresis and Dialysis, 2005. – Vol. 9, N 6. – P. 459–468. https://doi.org/10.1111/j.1744-9987.2005.00306.x

4. Computational Methods in Drug Discovery / G. Sliwoski [et al.] // Pharmacol Rev. – 2014. – Vol. 66, N 1. – P. 334–395. https://doi.org/10.1124/pr.112.007336

5. Recent advences in computer-aided drug design as applied to anti-influenza drug discovery / P. L. Mallipeddi [et al.] // Curr. Top. Med. Chem. – 2014. – Vol. 14, N 16. – P. 1875–1889. https://doi.org/10.2174/1568026614666140929153812

6. Di Muzio, E. DockingApp: a user-friendly interface for facilitated docking simulations with AutoDock Vina. / E. Di Muzio, D. Toti, F. Polticelli // J. of Computer-aided Mol. Design. – 2017. – Vol. 31, N 2. – P. 213–218. https://doi.org/ 10.1007/S10822-016-0006-1

7. Ройт, А. Иммунология / А. Ройт, Дж. Бростофф, Д. Мейл. – М.: Мир, 2000. – 561 с.

8. Trott, O. Autodock Vina: improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization and multithreading / O. Trott, A. J. Olson // J. of Comp. Chem. – 2010. – Vol. 31, N 2. – P. 455–461.

9. RCSB PDB [Electronic resource]: Research Collaboratory for Structural Bioinformatics Protein Data Bank. – Mode of access: https://www.rcsb.org. – Date of access: 24.11.2019.

10. Теория и практика иммуноферментного анализа / А. М. Егоров [и др.] – М.: Высш. шк., 1991. – 288 с.

11. Kisfaludy, L. Preparation and applications of pentafluorophenyl esters of fluorenylmethyloxycarbonyl amino acids for peptide synthesis / L. Kisfaludy, I. Schon // Synthesis. – 1983. – N 4. – P. 325–327. https://doi.org/10.1055/s-1983-30327