G Protein-Coupled Receptors as Potential Drug Target: From Receptor Topology to Rational Drug Design, an in-silico Approach

I recettori accoppiati alle proteine G (GPCR) costituiscono una grande famiglia di proteine integrali di membrana caratterizzate da sette eliche transmenmbrana, che mediano un'ampia gamma di processi fisiologici che vanno dalla trasmissione della luce e dei segnali olfattivi alla mediazione della neurotrasmissione e dell'azione degli ormoni. I GPCR mancano di una corretta regolazione in molte patologie umane ed è stato stimato che costituiscano il target del 40% dei medicinali utilizzati attualmente in clinica. La struttura cristallografica della rodopsina e le strutture più recenti del recettore beta adrenergico e del recettore adenosinico A2A forniscono l'informazione strutturale che sta alla base della costruzione di modelli per omologia e degli approcci di structure-based drug design dei GPCR. La costruzione di modelli di GPCR per omologia basati sulla struttura della rodopsina ha rappresentato per molti anni un approccio ampiamente utilizzato. Questi modelli possono essere usati per descrivere le interazioni interatomiche tra ligando e recettore e come le informazioni sono trasmesse attraverso il recettore. Diversi stati conformazionali del recettore possono essere in grado di descrivere la conformazione del recettore che lega l'agonista e quella che lega l'antagonista, a seconda della natura di ligando e recettore. Se si considerano diverse complementarietà, si possono esplorare diversi stati conformazionali di uno stesso stato farmacologico. Noi abbiamo studiato la farmacologia molecolare dei recettori adenosinici e, in particolare, del recettore adenosinico A3 umano (hA3AR), utilizzando un approccio interdisciplinare al fine di massimizzare la scoperta e l'ottimizzazione strutturale di nuovi antagonisti potenti e selettivi per il hA3AR. Il hA3AR fa parte della famiglia dei recettori adenosinici che consiste in quattro diversi sottotipi (A1, A2A, A2B, A3) che sono espressi in tutto il corpo umano. Il recettore adenosinico A3 è stato identificato più recentemente ed è implicato in importanti processi fisologici. L'attivazione del hA3AR aumenta il rilascio di mediatori dell'infiammazione, come l'istamina dalle mastcellule, e inibisce la produzione del TNF-alpha. L'attivazione del hA3AR sembra essere coinvolta nell'immunosoppressione e nella risposta ischemica di cuore e cervello. Agonisti o antagonisti del hA3AR sono potenziali agenti terapeutici nel trattamento di patologie ischemiche e infiammatorie. Il primo modello di hA3AR è stato costruito usando un approccio convenzionale di homology modeling basato sulla rodopsina ed è nel suo stato che lega l'antagonista. Dopo essere stato utilizzato per verificare le interazioni a livello molecolare che erano state evidenziate da studi di mutagenesi, il modello è stato rivisto prendendo in considerazione una nuova strategia che simula la possibile riorganizzazione del recettore indotta dal legame con l'antagonista. Abbiamo chiamato questa strategia ligand-based homology modeling. E' un'evoluzione dell'algoritmo convenzionale di homology modeling: ogni atomo selezionato viente preso in considerazione nei test energetici e nelle fasi di minimizzazione della procedura di modeling. L'opzione ligand-based è molto utile quando si vuole costruire un modello per omologia in presenza di un ligando nella sua ipotetica conformazione di legame nel templato iniziale. A partire dal modello ottenuto dalla rodopsina e applicando la tecnica del LBHM, possiamo generare altri stati conformazionali del recettore hA3AR che legano l'antagonista, nei quali la cavità di riconoscimento del ligando è espansa. Usando diversi stati conformazionali che legano l'antagonista, possiamo razionalizzare l'attività misurata sperimentalmente di tutti i composti analizzati. Sono condotte severe analisi relative a falsi positivi e falsi negativi. Per validare la metodologia come nuovo strumento per indirizzare lo spazio multiconformazionale dei GPCR, abbiamo analizzato diverse classi di antagonisti con attività nota sul hA3AR: ad esempio derivati triazolo-chinossalinonici, derivati arilpirazolo-chinolinici e derivati pirazolo-triazolo-pirimidinici. Questi studi hanno portato all'identificazione di gruppi per ogni classe di antagonisti che, se introdotti in una precisa posizione, portano ad un'alta affinità e ad una buona selettività per il hA3AR. A partire dalle caratteristiche risultate importanti per il legame, abbiamo applicato una tecnica di semplificazione molecolare in silico per identificare una possibile via di frammentazione della struttura 4-amino-triazolochinoassalin-1-onica ed esplorare quali sono le caratteristiche strutturali essenziali per garantire un'efficiente riconoscimento ligando-recettore. Con la disponibilità di nuove strutture tridimensionali da utilizzare come templati diversi dalla rodopsina, abbiamo costruito nuovi modelli del recettore hA3AR. Tutti i modelli sono stati usati per una simulazione di dinamica molecolare in un doppio strato fosfolipidico, per analizzare le fluttuazioni topologiche della tasca di legame.