Análisis computacional de moléculas orgánicas de bajo peso molecular con afinidad por el dominio Kelch de Keap1

Abstract

Factor 2 related to nuclear factor erythroid 2 (Nrf2) has a very important function: regulating the transcription of genes responsible for activating the body's antioxidant and detoxification response. The molecular mechanism responsible for modulating Nrf2 activity is the protein Keap1 (Kelch-like ECH-associated protein 1), known as the "master regulator," as it acts as a biosensor of electrophiles (free radicals) and reactive oxygen species (Yamamoto, Kensler, & Motohashi, 2018). Oxidative stress has been linked to the development and progression of multiple pathophysiological processes, hence the interest in finding a molecule that inhibits this molecular mechanism. However, the development of new drugs is a highly costly and time-demanding process (Ulasov, 2021). Fortunately, thanks to the evolution of artificial intelligence, new strategies have emerged that benefit researchers in the search for new molecules with high biological and pharmacological potential. In this work, in silico methodologies were employed to evaluate, identify, and propose new compounds that inhibit protein-protein interaction and have a high probability of being computational hits, more potent, effective, and with greater affinity for the Kelch domain of Keap1. In total, the library consisted of 1561 compounds. Subsequently, a screening was performed using the alvaMolecule software, and a scaffold structure analysis of the screened library was conducted to observe its structural diversity. The library was then filtered by visualizing its chemical space; first, therapeutic interest descriptors were described, and then machine learning techniques were applied (principal component analysis, clustering, outlier elimination), obtaining a total of 48 molecules of interest, which were further filtered using pharmacokinetic filters employing the SwissADME platform. Molecules that presented PAINS and were substrates for the P-gp protein were eliminated.

El factor 2 relacionado con el factor eritroide nuclear Nrf2 posee una función muy importante: la regulación de la transcripción de los genes encargados de activar la respuesta antioxidante y de desintoxicación del cuerpo. El mecanismo molecular encargado de modular la actividad de Nrf2 es la proteína Keap1 (proteína 1 asociada a ECH tipo Kelch), conocido como el “maestro regulador”, ya que, actúa como un biosensor de electrófilos (radicales libres) y especies reactivas de oxígeno (Yamamoto, Kensler, & Motohashi, 2018). Se ha vinculado al estrés oxidativo con el desarrollo y progresión de múltiples procesos fisiopatológicos, por esto, la búsqueda de una molécula que inhiba este mecanismo molecular es de interés; sin embargo, el desarrollo de nuevos fármacos es un proceso altamente costoso y demandante en tiempo (Ulasov, 2021). Afortunadamente, gracias a la evolución de la inteligencia artificial, han surgido nuevas estrategias que benefician a los investigadores en la búsqueda de nuevas moléculas con alto potencial biológico y farmacológico. En este trabajo se emplearon metodologías in silico con la finalidad de evaluar, identificar y proponer nuevos compuestos que inhiban la interacción proteína-proteína y que posean una alta probabilidad de ser hits computacionales, más potentes, eficaces y con mayor afinidad por el dominio Kelch de Keap1. En total, la quimioteca constó de 1561 compuestos. Posteriormente, se realizó un cribado en el software alvaMolecule y se realizó un análisis de estructuras scaffold de la quimioteca cribada con la finalidad observar su diversidad estructural. Se prosiguió a filtrar la quimioteca mediante la visualización de su espacio químico para ello, primeramente, se describieron los descriptores de interés terapéutico y posteriormente, se aplicaron técnicas de machine learning (análisis de componentes principales, clustering, eliminación de datos atípicos), obteniendo un total de 48 moléculas de interés a las cuales se les aplicó nuevamente filtros farmacocinéticos empleando la plataforma SwissADME donde las moléculas que presentaran PAINS y fueran sustrato para la proteína P-gp, fueron eliminadas.