Изучение гиполипидемической активности флавоноидов и изофлавоноидов стальника полевого методами in silico

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Введение. Заболевания сердечно-сосудистой системы в настоящее время являются одной из достоверно известных причин смертности населения Российской Федерации, значительная часть которых сопряжена с атеросклеротической болезнью. Комбинированная терапия заболеваний сердечно-сосудистой системы включает в себя разнообразные лекарственные средства, использование которых часто ограничивается из-за выраженных побочных эффектов. В этой связи представлялось целесообразным провести поиск новых соединений природного происхождения, потенциально обладающих гиполипидемической активностью с минимальными побочными эффектами. Совокупностью таких характеристик обладают природные фенольные соединения, а именно вещества из группы флавоноидов и изофлавоноидов. Перспективным источником для поиска и скрининга соединений с заданной активностью может выступить стальник полевой (Ononis arvensis L.), химический состав которого чрезвычайно богат и разнообразен в отношении флавоноидов и изофлавоноидов.

Цель работы – исследование и прогнозирование гиполипидемической активности флавоноидов и изофлавоноидов стальника полевого методами in silico.

Материал и методы. Объект исследования – структурные формулы флавоноидов и изофлавоноидов стальника полевого. Расчет молекулярных свойств осуществляли, используя программу Molinspiration chemoinformatic software. Компьютерный прогноз гиполипидемической активности проводили посредством сервиса PASS-online. Молекулярный докинг выполняли с использованием сервисов CB-Dock2 для «слепого» докинга и Webina 1.0.5 для докинга в активный сайт. Гепатотоксичность, мутагенность и цитотоксичность анализируемых биологически активных веществ изучали с помощью ресурса ProTox-II.

Результаты. В результате исследований in silico установлено, что большинство изученных флавоноидов и изофлавоноидов соответствуют правилу Липински и концепции «drug-likeness». Для всех исследуемых биологически активных веществ спрогнозированы активности, связанные с уменьшением липидных фракций в организме. Результаты молекулярного докинга свидетельствуют о том, что все анализируемые соединения способны потенциально ингибировать фермент ГМГ-КоА-редуктазу, что позволяет прогнозировать необходимый гиполипидемический эффект. Изучение токсичности объектов исследования установило, что большинство из них in silico показывают высокий уровень безопасности.

Выводы. Показана перспективность проведения дальнейших исследований по разработке целенаправленной технологии получения фитопрепаратов из стальника полевого, обогащенных флавоноидами и изофлавоноидами, а также последующих испытаний по подтверждению гиполипидемической активности в экспериментах in vitro и in vivo.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. А. Давитавян

Кубанский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: pharmdep@ksma.ru

к.фарм.н, доцент, доцент кафедры фармации

Россия, Краснодар

Е. Б. Никифорова

Кубанский государственный медицинский университет

Email: pharmdep@ksma.ru

к.фарм.н., доцент, зав. кафедрой фармации

Россия, Краснодар

Ю. А. Погуляй

Кубанский государственный медицинский университет

Email: pharmdep@ksma.ru

студент, фармацевтический факультет

Россия, Краснодар

М. Р. Хочава

Кубанский государственный медицинский университет

Email: pharmdep@ksma.ru

к.фарм.н., доцент, доцент кафедры фармации

Россия, Краснодар

П. Г. Мизина

Всероссийский научно-исследовательский институт лекарственных и ароматических растений

Email: mizina-pg@yandex.ru

д.фарм.н., профессор, советник

Россия, Москва

Г. В. Адамов

Всероссийский научно-исследовательский институт лекарственных и ароматических растений

Email: grig.adamov@mail.ru

к.фарм.н., вед. науч. сотрудник, отдел химии природных соединений

Россия, Москва

Список литературы

  1. Число умерших по основным классам причин смерти. Федеральная служба государственной статистики: сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 15.12.2023).
  2. Yao Y.S., Li T.D., Zeng Z.H. Mechanisms underlying direct actions of hyperlipidemia on myocardium: an updated review. Lipids in Health and Disease. 2020; 19(1): 1–6.
  3. Reiner Z., Catapano A.L., Backer G.D. et al. The Task Force for the management of dyslipidaemias of the European Society of Cardiology (ESC) and the European Atherosclerosis Society (EAS). ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias. Eur Heart J. 2011; 32(14): 1769–1818.
  4. Balakumar P., Babbar L. Preconditioning the hyperlipidemic myocardium: fact or fantasy? Cellular Signalling. 2012; 24(3): 589–595.
  5. Государственный реестр лекарственных средств: сайт. URL: https://grls.minzdrav.gov.ru (дата обращения: 15.12.2023).
  6. Taechalertpaisarn J., Zhao B., Liang X. et al. Small molecule inhibitors of the PCSK9· LDLR interaction. Journal of the American Chemical Society. 2018; 140(9): 3242–3249.
  7. Attardo S., Musumeci O., Velardo D. et al. Statins neuromuscular adverse Effects. International journal of molecular sciences. 2022; 23(15): 8364.
  8. Sgro C., Escousse A. Side effects of fibrates (except liver and muscle). Therapie. 1991; 46(5): 351–354.
  9. Steiner A., Weisser B., Vetter W.A comparative review of the adverse effects of treatments for hyperlipidaemia. Drug Safety. 1991; 6: 118–13.
  10. Gampe N., Darcsi A., Nedves A.N. et al. Phytochemical analysis of Ononis arvensis L. by liquid chromatography coupled with mass spectrometry. Journal of Mass Spectrometry. 2018; 54(2): 1–30.
  11. Denes T., Papp N., Marton K. et al. Polyphenol content of Ononis arvensis L. and Rhinanthus serotinus oborny used in the Transylvanian ethnomedicine. International journal of pharmacognosy and phytochemistry. 2015; 30(1): 1301–1307.
  12. Тулайкин А.И., Яковлев Г.П. Изучение химического состава травы стальника полевого. Фармация. 2007; 2: 10–11.
  13. Давитавян Н. А., Сампиев А. М. Современное состояние и перспективы дальнейшего исследования стальника полевого Ononis arvensis L. (обзор). Кубанский научный медицинский вестник. 2005; 3-4: 38.
  14. Ong S.K.L., Shanmugam M.K., Fan L. et al. Focus on formononetin: anticancer potential and molecular targets. Cancers. 2019; 11(5): 611.
  15. Hernández-Aquino E., Muriel P. Beneficial effects of naringenin in liver diseases: Molecular mechanisms. World journal of gastroenterology. 2018; 24(16): 1679.
  16. Islam A., Islam M. S., Rahman M.K. et al. The pharmacological and biological roles of eriodictyol. Archives of pharmacal research. 2020; 43: 582–592.
  17. Sun M. Y., Ye Y., Xiao L. et al. Daidzein: A review of pharmacological effects. African journal of traditional, complementary and alternative medicines. 2016; 13(3): 117–132.
  18. Kim S., Thiessen P. A., Cheng T. et al. PUG-View: programmatic access to chemical annotations integrated in PubChem. J. Cheminform. 2019; 11(1): 56.
  19. Hadda T.B., Rastija V., AlMalki F. et al. Petra/Osiris/Mo-linspiration and molecular docking analyses of 3-hydroxy-indolin-2-one derivatives as potential antiviral agents. Current Computer-Aided Drug Design. 2021; 17(1): 123–133.
  20. Филимонов Д.А., Дружиловский Д.С., Лагунин А.А. и др. Компьютерное прогнозирование спектров биологической активности химических соединений: возможности и ограничения. Biomedical Chemistry: Research and Methods. 2018; 1(1): e00004.
  21. Filz O.A., Lagunin A.A., Filimonov D.A. et al. In silico fragment-based drug design using PASS approach. SAR & QSAR in Environmental Research. 2012; 23(3-4): 279–296.
  22. Berman H. M., Westbrook J., Feng Z. et al. The protein data bank. Nucleic acids research. 2000; 28(1): 235–242.
  23. Liu Y., Yang X., Gan J. et al. CB-Dock2: Improved protein–ligand blind docking by integrating cavity detection, docking and homologous template fitting. Nucleic acids research. 2022; 50(W1): W159–W164.
  24. Trott O., Olson A.J. AutoDock Vina: improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization, and multithreading. Journal of computational chemistry. 2010; 31(2): 455–461.
  25. Kochnev Y., Hellemann E., Cassidy K. et al. Webina: an open-source library and web app that runs AutoDock Vina entirely in the web browser. Bioinformatics. 2020; 36(16): 4513–4515.
  26. Sanner M.F. Python: a programming language for software integration and development. J Mol Graph Model. 1999; 17(1): 57–61.
  27. Wei G. A. I., Zhang Y., Ai L. et al. Screening of HMG-CoA reductase inhibitors from composite Salvia miltiorrhiza using AutoDock. Chinese Journal of Natural Medicines. 2010; 8(1): 51–56.
  28. Banerjee P., Eckert A. O., Schrey A. K. et al. ProTox-II: a webserver for the prediction of toxicity of chemicals. Nucleic acids research. 2018; 46(W1): W257–W263.
  29. Lipinski C.A. Lead-and drug-like compounds: the rule-of-five revolution. Drug discovery today: Technologies. 2004; 1(4): 337–341.
  30. Istvan E.S., Deisenhofer J. Structural mechanism for statin inhibition of HMG-CoA reductase. Science. 2001; 292(5519): 1160–1164.
  31. Istvan E. S., Palnitkar M., Buchanan S. K. et al. Crystal structure of the catalytic portion of human HMG-CoA reductase: insights into regulation of activity and catalysis. The EMBO journal. 2000; 19(5): 819–830.
  32. da Costa R.F., Freire V.N., Bezerra E.M. et al. Explaining statin inhibition effectiveness of HMG-CoA reductase by quantum biochemistry computations. Physical Chemistry Chemical Physics. 2012; 14(4): 1389–1398.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схематичное изображение предполагаемого взаимодействия трифолиризина с активным центром ГМГ-КоА-редуктазы: А – положение стыковки; Б – взаимодействие с аминокислотными остатками

Скачать (212KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Схематичное изображение предполагаемого взаимодействия ононина с активным центром ГМГ-КоА-редуктазы: А – положение стыковки; Б – взаимодействие с аминокислотными остатками

Скачать (520KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Схематичное изображение предполагаемого взаимодействия розувастатина с активным центром ГМГ-КоА-редуктазы: А – положение стыковки; Б – взаимодействие с аминокислотными остатками

Скачать (521KB)
Метаданные

© ИД "Русский врач", 2024

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах