Modelagem molecular aplicada à elucidação dos mecanismos envolvidos na ação antiproliferativa e hemolítica das alquilfosfocolinas / Molecular modeling applied to the elucidation of the antiproliferative and hemolytic mechanisms of action of alkylphosphocholines

As alquilfosfocolinas (APC) são uma classe de fármacos derivados de fosfolipídios endógenos que apresentam potencial antitumoral. Diferentemente de outros fármacos antitumorais que agem no DNA da célula, as APCs têm como primeiro local de ação a membrana plasmática e proteínas de sinalização, como a PKC. O objetivo desse trabalho é elucidar, através de metodologias computacionais, os possíveis mecanismos de ação das APCs que provocam hemólise, inibição da PKC e interação com membranas celulares. Inicialmente, a toxicidade de um conjunto de 34 APCs foi estudada pelos métodos quimiométricos de Análise de Agrupamentos Hierárquicos (HCA) e Componentes Principais (PCA). As moléculas foram simuladas com dinâmica molecular (DM) e propriedades físico-químicas e estruturais foram calculadas para os confôrmeros de menor energia. Após aplicação de HCA e PCA, as APCs foram divididas em 3 grupos, de acordo com suas características estruturais. Os resultados sugerem que a presença de grupos catiônicos volumosos, ou anéis como adamantila e ciclohexila, aumentam a hemólise de compostos de cadeia alquílica longa. Anéis macrocíclicos como ciclopentadecila parecem ser importantes para o potencial hemolítico de compostos com cadeia alquílica curta. Com relação a compostos sem anéis e de cadeia linear, grupos catiônicos menos volumosos parecem favorecer a hemólise. Na próxima etapa do estudo, 7 derivados de APC, com diferentes grupos catiônicos, foram selecionados e ancorados no domínio C2 da PKCα. O intuito foi mapear resíduos de aminoácidos importantes para a interação dos ligantes com a enzima, e comparar com o modo de ligação do ativador endógeno fosfatidilserina (PS). Mais uma vez, HCA e PCA foram aplicados para extrair informação relevante do mapeamento. Os resultados mostraram que as cadeias laterais de Pro188, Asn189, Arg216, Trp247, Asp249 e Thr250 não permitem a aproximação adequada do ligante, o que impede que a porção fosforila se coordene com um dos átomos de cálcio. A porção catiônica da PS, em contrapartida, consegue estabelecer ligação-hidrogênio com Asn189 de forma a posicionar os oxigênios da fosforila para interagir, ao mesmo tempo, com o átomo de cálcio. Com menos pontos de coordenação, a afinidade de ligação do cálcio pela PKCα diminui e a ativação da enzima fica comprometida, interrompendo toda a cascata de sinalização que depende dela. A parte final desse trabalho se dedicou ao estudo da interação da miltefosina com diferentes bicamadas lipídicas sob o ponto de vista termodinâmico. Oito bicamadas de diferentes fosfolipídios foram simuladas por DM e a interação energética da miltefosina foi calculada por Umbrella Sampling. Os resultados mostraram que a miltefosina apresenta maior partição em bicamadas contendo colesterol, sendo a miscibilidade nesses sistemas cerca de 76 vezes maior que os valores encontrados para bicamadas sem colesterol. Além disso, verificou-se que a internalização da miltefosina é mais fácil em regiões contendo lipídeos poli-insaturados, provavelmente devido ao empacotamento mais frouxo da bicamada. Os dados sugerem que a miltefosina age principalmente em rafts lipídicos e que células contendo mais lipídicos poli-insaturados podem incorporar maior quantidade do fármaco

Alquilfosfocolines (APCs) comprise a class of drugs with antitumor activity derived from endogenous phospholipids. Differently from other drugs whose primary site of action is the DNA, APCs act firstly in the plasma membrane and signaling proteins, such as PKC. The main objective of this work is to elucidate, via computational approaches, the possible mechanisms of actions that cause hemolysis, PKC inhibition and interaction with cellular membranes. Initially, a set of 34 APCs was studied by means of Hierarchical Cluster Analysis (HCA) and Principal Component Analysis (PCA). The molecules were simulated by means of molecular dynamics simulations (MD) and molecular and structural properties were calculated for the lowest-energy conformer. After HCA and PCA methodologies, the set was divided into 3 groups according to their structural features. The findings suggest that the presence of bulky cationic moieties, or the adamantyl and cyclohexil rings, increase the hemolytic potential of compounds with long alkyl chains. Macrocyclic rings, such as cyclopentadecyl, seem to be important to elevate the hemolysis of compounds with short alkyl chains. Regarding linear carbon chain derivatives with no ring substitution, less bulky cationic head groups seem to favor hemolysis. In the next step of this work, 7 APC derivatives were selected and docked in the C2 domain of PKCα. The aim now was to map the residues relevant for ligands interaction compared to the binding mode of the endogenous activator, phosphatidylserine (PS). HCA and PCA were again applied in order to extract relevant information from the mapping. The results showed that the lateral chains of Pro188, Asn189, Arg216, Trp247, Asp249 and Thr250 do not allow the proper approximation of the ligands, impeding the phosphoryl moiety from coordinating with one of the calcium atoms. On the other hand, the cationic moiety of PS forms hydrogen-bonding with Asn189 in order to position the oxygens to interact, at the same time, with a calcium atom. With less coordination sites, calcium binding affinity diminishes and the enzyme activation is compromised, interrupting the signaling cascade. The final part of this work was dedicated to the study of miltefosine interaction with different lipid bilayers from the thermodynamics standpoint. Eight bilayers were simulated with MD and the energetic interaction was calculated via Umbrella Sampling simulations. The findings showed that miltefosine has higher partition in bilayers containing cholesterol, with miscibility of about 76 times higher than the values referring to bilayers without cholesterol. Moreover, it was observed that the internalization of miltefosine is facilitated in regions containing polyunsaturated lipids, probably due to the looser packing. The data suggest that miltefosine acts primarily in lipid rafts, and that cells containing more polyunsaturated lipids in their membranes can incorporate higher quantities of this drug

A 2D-QSPR approach to predict blood-brain barrier penetration of drugs acting on the central nervous system

Drugs acting on the central nervous system (CNS) have to cross the blood-brain barrier (BBB) in order to perform their pharmacological actions. Passive BBB diffusion can be partially expressed by the blood/brain partition coefficient (logBB). As the experimental evaluation of logBB is time and cost consuming, theoretical methods such as quantitative structure-property relationships (QSPR) can be useful to predict logBB values. In this study, a 2D-QSPR approach was applied to a set of 28 drugs acting on the CNS, using the logBB property as biological data. The best QSPR model [n = 21, r = 0.94 (r² = 0.88), s = 0.28, and Q² = 0.82] presented three molecular descriptors: calculated n-octanol/water partition coefficient (ClogP), polar surface area (PSA), and polarizability (α). Six out of the seven compounds from the test set were well predicted, which corresponds to good external predictability (85.7%). These findings can be helpful to guide future approaches regarding those molecular descriptors which must be considered for estimating the logBB property, and also for predicting the BBB crossing ability for molecules structurally related to the investigated set.

Fármacos que atuam no sistema nervoso central (SNC) devem atravessar a barreira hematoencefálica (BHE) para exercerem suas ações farmacológicas. A difusão passiva através da BHE pode ser parcialmente expressa pelo coeficiente de partição entre os compartimentos encefálico e sanguíneo (logBB, brain/blood partition coefficient). Considerando-se que a avaliação experimental de logBB é dispendiosa e demorada, métodos teóricos como estudos das relações entre estrutura química e propriedade (QSPR, Quantitative Structure-Property Relationships) podem ser utilizados na previsão dos valores de logBB. Neste estudo, uma abordagem de QSPR-2D foi aplicada a um conjunto de 28 moléculas com ação central, usando logBB como propriedade biológica. O melhor modelo de QSPR [n = 21, r = 0,94 (r² = 0,88), s = 0,28 e Q² = 0,82] apresentou três descritores moleculares: o coeficiente calculado de partição n-octanol/água (ClogP), área de superfície polar (PSA) e polarizabilidade (α). Seis dos sete compostos do conjunto de avaliação foram bem previstos pelo modelo, o que corresponde a um bom poder de previsão externa (85,7%). Os resultados obtidos podem auxiliar de forma relevante em estudos futuros, orientando quais descritores moleculares devem ser considerados para estimar logBB e prever a passagem através da BHE de moléculas estruturalmente relacionadas às do conjunto investigado.