Registro:
Documento: | Tesis Doctoral |
Disciplina: | quimica |
Título: | Nuevas estrategias computacionales para la elección de blancos y desarrollo de nuevos inhibidores en Mycobacterium tuberculosis |
Título alternativo: | New computational strategies for target selection and development of new inhibitors for Mycobacterium tuberculosis |
Autor: | Defelipe, Lucas Alfredo |
Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
Lugar de trabajo: | Departamento de Química Biológica
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Publicación en la Web: | 2018-03-31 |
Fecha de defensa: | 2016-03-30 |
Fecha en portada: | 2016 |
Grado Obtenido: | Doctorado |
Título Obtenido: | Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Química Biológica |
Departamento Docente: | Departamento de Química Biológica |
Director: | Turjanski, Adrián Gustavo; Martí, Marcelo Adrián |
Consejero: | Levi, Valeria |
Jurado: | Parisi, Gustavo; Gago, Gabriela; Craig, Patricio O. |
Idioma: | Español |
Tema: | biología/bioquímica
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Formato: | PDF |
Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6050_Defelipe |
PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n6050_Defelipe.pdf |
Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n6050_Defelipe |
Ubicación: | QUI 006050 |
Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Defelipe, Lucas Alfredo. (2016). Nuevas estrategias computacionales para la elección de blancos y desarrollo de nuevos inhibidores en Mycobacterium tuberculosis. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6050_Defelipe |
Resumen:
La tuberculosis sigue siendo un problema de salud a nivel mundial. Un millon y medio de personas al ano mueren por esta enfermedad siendo la primera causa de muerte entre los infec- ˜tados con el virus de la inmunodeficiencia humana (HIV). El microorganismo causante de laenfermedad, Mycobacterium tuberculosis (Mtb.), es una bacteria de crecimiento lento que vivedentro de los macrofagos del hospedador, en donde puede residir por años sin producir ningún´síntoma de la infeccion en un estado que se conoce como de latencia. Dentro del macrofago lamycobacteria se encuentra sometida a una serie de condiciones de estres como son la hipoxia,la falta de nutrientes y la presencia de especies reactivas de oxígeno y nitrogeno (ERON). Mtbdispone de varios mecanismos de proteccion en dicho ambiente de los que se vale para sobre-vivir durante años. ˜ El presente trabajo de tesis tiene como principal objetivo proponer nuevos procedimientospara el descubrimiento de blancos relevantes para la fase latente de Mtb. Se encuentra divididoen tres partes: La primera parte trata sobre el armado de una base de datos de proteínasparticular de Mycobacterium tuberculosis, llamada TuberQ. Dicha base de datos cuenta coninformacion genómica contextual (expresión en diversas condiciones que simulan el estrés du-rante la vida dentro del macrofago), información estructural retirada del RSCB PDB o genera apartir de modelado comparativo, calculos de drogabilidad estructural, determinaciones de sensi-bilidad a estres por la presencia de residuos cisteína/tirosina o la presencia de centros metalicosoxidables (Fe, Cu, Zn) y una reconstruccion de los principales metabolismos de Mtb. Combinamosesta informacion mediante el uso de una función de puntuación para clasificar los blan-cos moleculares respecto a su relevancia como blancos terapeuticos contra Mtb. en condicionesde estres. Se clasificaron de esta forma miles de proteínas, en particular proteínas novedosaspertenecientes a la vía de síntesis de micotiol) o blancos ya descriptos (como la vía de síntesisde acido micólico). En la segunda parte nos encargamos de realizar un estudio mediante tecnicas bioinformáticasy de química computacional de la familia de proteínas perteneciente a las Cyclopropane Mycolic Acid Synthases (CMAS), dichas enzimas forman parte de la vía de síntesis de acido micólico yse encuentran validadas como potenciales blancos terapeuticos. Estas enzimas son metiltrans-ferasas dependientes de S-adenosil-L-metionina (SAM) con una particularidad, cada una poseeuna selectividad marcada y un producto específico pudiendo realizar reacciones tan diversascomo la ciclopropilacion o generar grupos metil-alcoholes a partir de olefinas. Encontramoslos determinantes moleculares de la selectividad de los productos en las distintas CMAS, proponiendoalgunos cambios puntuales para poder validar estos resultados experimentalmente. En la ultima parte de este trabajo de tesis nos abocamos a dise nar un protocolo de búsquedavirtual de compuestos específicos para la subfamilia de enzimas CMAS que contienen un iónbicarbonato en su sitio activo (cmaA1-2, pcaA, mmaA2 y umaA) utilizando a umaA como referencia. En esta seccion proponemos distintos grupos miméticos al bicarbonato (Urea, Glicina, Carbamato, Acido metoxiacético y Hidroxifuranona) que pueden actuar como farmacóforosbuscando en la base de datos ZINC. Esta base de datos de mas de 30.000 compuestos fue uti-lizada para realizar la busqueda virtual con una posterior estimación de las energ ías de uniónmediante dinamica molecular y MM-PBSA. Concluimos que los mejores compuestos estánbasados en Urea y Glicina debido, en parte, a la interaccion que pueden realizar con sus gruposamino con un glutamico presente en el sitio activo de este subconjunto de CMAS. En resumen, hemos generado un pipeline bioinformatico que permite la elección de blan-cos con los criterios que el usuario prefiera, probado mecanismos de reaccion de las CMAS yutilizado esta informacion para proponer nuevas moléculas con actividad bactericida.
Abstract:
Tuberculosis remains a worldwide issue, 1.5 million people die from TB each year being thefirst cause of death among HIV infected people. The microorganism responsible for TB, Mycobacteriumtuberculosis, is a slow growing bacteria which lives inside host’s macrophageswhere it can stay for years without causing symptoms to the host, in a state known as latency. Inside the macrophage, mycobacteria is exposed to a series of stressful conditions such as hypoxia,starvation or the presence of reactive oxygen and nitrogen species (RNOS). Mtb. hasvarious protection mechanisms in such environment which it uses to survive for years. The present work main objective is to propose new procedures to discover latent phase relevanttargets for Mtb. It is divided in three parts: The first one covers the design and setup of aprotein database tailored for Mycobacterium tuberculosis called TuberQ. This database containscontext-based genomic data (micro-array expression in infection-mimicking conditions as hypoxia,starvation and exposure to RNOS), structural information from RSCB PDB or derived byhomology modeling, structural druggability computations, RNOS stress sensitivity by Cys/Tyror metal center (Fe, Cu, Zn) containing proteins and a reconstruction of the principal metabolicpathways in Mtb. Using a scoring function we combine this information in order to classify theproteins regarding its relevance as a good target in latent phase infection. Thousands of proteinshave been classified, in particular new targets belonging to the mycothiol biosynthesis pathwayor already validated targets such as the mycolic acid biosynthesis pathway. In the second part, we studied by means of bioinformatics and computational chemistry the Cyclopropane Mycolic Acid Synthases (CMAS) protein family which belong to the mycolicacid biosynthesis pathway and have been validated as good therapeutic target. These enzymeshave S-adenosyl-L-methionine (SAM) dependent methyltransferase activity with a peculiarity,each one of them has a strong selectivity and a specific product, being able to produceciclopropanes or methyl-alcohol groups from an olefin group. We describe the molecular determinantsof the different products in CMAS proposing some testable predictions by doingmutagenesis. In the last part of this thesis we devoted to design a high throughput docking protocol tailoredto the bicarbonate bearing CMAS subfamily (cmaA1-2, pcaA, mmaA4 and umaA) usingumaA as reference. We propose different bicarbonate-mimicking groups (Urea, glycine, Carba-mate, Metoxiacetic acid and Hydroxifuranone) which could act as pharmacophores searchingfor compounds that have them in the ZINC database. A 30.000 compound database was usedto screen against umaA with a posterior free energy of binding estimation done with moleculardynamics and MM-PBSA. We conclude that the best compounds are based on the urea andglycine motifs due to, partly, the hydrogen bond interaction between the amino group in thesecompounds and a glutamic acid residue of the protein present in the CMAS subgroup. Summing up, we have developed a bioinformatics pipeline capable of target selection withuser-supplied criteria, tested CMAS reaction mechanisms and used the derived information todevelop new compounds with bactericidal activity.
Citación:
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Defelipe, Lucas Alfredo. (2016). Nuevas estrategias computacionales para la elección de blancos y desarrollo de nuevos inhibidores en Mycobacterium tuberculosis. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6050_Defelipe
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Defelipe, Lucas Alfredo. "Nuevas estrategias computacionales para la elección de blancos y desarrollo de nuevos inhibidores en Mycobacterium tuberculosis". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2016.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6050_Defelipe
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