DATABASE OF 3D MODELS OF RELEVANT PROTEIN-TARGETS OF THE RAGE-NF-KB SIGNSLING PATHWAY

Full Text

RAGE-NF-kB signaling pathway, protein-targets, 3D models, validation, database, systemic polyfunctional multitarget RAGE inhibitors, diabetes mellitus, Alzheimer's disease. Неферментативное гликирование белков усилива- жительной обратной связи усиливаются воспалительется при сахарном диабете из-за хронической гиперг- ные процессы, опосредуемые RAGE [6]. Установлено, ликемии, сопровождающей это заболевание. Итогом что активация RAGE является одним из значимых факданного процесса является образование конечных торов при развитии осложнений сахарного диабета и продуктов гликирования (AGE), которые затем взаимо- болезни Альцгеймера [1, 6, 9]. Таким образом, анализ действуют со своими специфическими рецепторами in silico белков-мишеней, образующих сигнальный путь (RAGE) [1]. Активация RAGE инициирует передачу сиг- RAGE-NF-kB, является одной из актуальных задач при нала по нескольким провоспалительным цепочкам, поиске системных полифункциональных мультитаргетодним из которых является сигнальный путь RAGE-NF- ных ингибиторов RAGE, принципиально новых лекарkB [6]. Известно, что NF-kB регулирует экспрессию ственных веществ для лечения патий при сахарном многих генов, отвечающих за различные повреждения, диабете и болезни Альцгеймера. а его активация приводит к воспалениям, усилению апоптоза, аутоиммунным заболеваниям и возникновению ЦЕЛЬ РАБОТЫ рака. В том числе NF-kB является транскрипционным Формирование базы данных адекватных 30-мофактором гена AGER, в результате чего за счет поло- делей белков-мишеней человека сигнального пути Выпуск 3 (67). 2018 133 ЩШгорСз [ЩсмеТКЩ RAGE-NF-kB, имеющих отношение к развитию патий при сахарном диабете и болезни Альцгеймера. МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ Общая схема RAGE сигнальных путей человека при осложнениях сахарного диабета была найдена в интегрированной базе данных KEGG [2], код схемы hsa04933. Из этой общей схемы была выделена та ее часть, которая описывает передачу сигналов по пути RAGE-NF-kB. Для каждого из 14 белковых узлов сформированной локальной схемы в поисковой библиографической системе PubMed [5] и в базе знаний по белкам UniProtKB [7] были найдены рекомендуемые названия биомишеней, образующих сигнальные цепочки RAGE-NF-kB. Затем с помощью этих же интернет-ресурсов [5, 7] для всех узловых биомишеней Homo sapiens были определены число и виды образующих их субъединиц (для гетеромерных белков) или число и виды их изоформ (для белков, состоящих из одной субъединицы). В системе PubMed [5] для каждого из 78 найденных видов биомишеней был проведен поиск информации о возможном их влиянии на развитие осложнений сахарного диабета или болезни Альцгеймера. Определяли число публикаций, содержащих в реферате статьи одновременно название или обозначение данного белка (напр., «Protein kinase C alpha») и слова «diabetes» или «alzheimer». Если таких публикаций не было, белок считали не релевантным и исключали из дальнейшего рассмотрения. Для всех 34 выявленных релевантных белков-мишеней в базе знаний UniProtKB [7] была найдена первичная информация о наличии экспериментальных и теоретических 3D-моделей, в виде ссылок на профильные интернет-ресурсы. Более подробные сведения об экспериментальных рентгеноструктурных 3D-моделях по каждому из 34 релевантных белков-мишеней Homo sapiens были получены из банка данных по трехмерным структурам белков PDBe (европейское зеркало) [4]. Адекватные экспериментальные рентгеноструктурные 3D-модели отбирали по следующим критериям: 1) достаточно высокое раз решение (длина волны менее 3 Â); 2) как можно меньшая фрагментация (оптимально, единая полностью разрешенная аминокислотная цепочка); 3) не менее чем 75%-е покрытие первичной последовательности. В том случае, если для данного белка число адекватных экспериментальных 3D-моделей было недостаточным, либо они вообще отсутствовали, выполняли поиск теоретических 3D-моделей Homo sapiens в базе данных ModBase [3]. Адекватные теоретические 3D-модели отбирали по следующим критериям: 1) как можно большая длина смоделированной аминокислотной последовательности (оптимально, полностью вся последовательность); 2) как можно больший процент идентичных аминокислот в моделируемом белке, в сравнении с белком-шаблоном; 3) как можно большая статистическая достоверность модели (p < 0,05), по совокупности критериев оценки качества теоретической модели. Для всех найденных адекватных 3D-моделей были получены интернет-страницы их описаний и координатные файлы, детализирующие их 3D-структуру, в стандартных коммуникативных текстовых форматах: для экспериментальных моделей из PDBe [4] в формате *.ent, для теоретических моделей из ModBase [3] в формате *.pdb. Визуально с помощью программы VMD [8] была выполнена первичная проверка валидности всех найденных адекватных 3D-моделей, исключены модели с ошибками в координатных файлах. Собранная информация была структурирована и составила базу данных 826 адекватных 3D-моделей белков-мишеней Homo sapiens сигнального пути RAGE-NF-kB, имеющих отношение к развитию патий при сахарном диабете и болезни Альцгеймера. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОБСУЖДЕНИЕ Выявленная на основании данных KEGG [2] схема сигнального пути RAGE-NF-kB включает 14 основных узлов (рис.). Однако результаты поиска в UniProtKB [7] и PubMed [5] показали (табл. 1), что каждый узел этой 134 Рис. Сигнальный путь RAGE-NF-kB [2] = Выпуск 3 (67). 2018 ü@@mpl!a [JSofflfT №Ш Таблица 1 Субъединицы и изоформы белков, формирующих сигнальный путь RAGE-NF-kB Шифр1 Название2 Число субъединиц или изоформ3 Типы субъединиц или изоформ4 RAGE Advanced glycosylation end product-specific receptor 1 AGER, RAGE NADPH 1) NADPH oxidase 1, 3, 4, 55; 2) Cytochrome b-245 light chain; 3) Cytochrome b-245 heavy chain; 4) Neutrophil cytosol factor 1, 2, 46; 5) NADPH oxidase activator 1; 6) NADPH oxidase organizer 1; 7) Dual oxidase 2. 13 1) NOX1, MOX1, NOH1, P65-MOX; NOX3, MOX2, GP91-3; NOX4, RENOX, KOX-1; NOX5; 2) CYBA, p22-phox; 3) CYBB, NOX2, CGD91-phox, gp91-phox, gp91-1; 4) NCF1, NOXO2, SH3PXD1A, NCF-47K, p47-phox; NCF2, NOXA2, p67-phox; NCF4, SH3PXD4, p40-phox; 5) NOXA1, p51-nox; 6) NOXO1, P41NOX, SH3PXD5l; 7) DUOX2, LNOX2, THOX2, p138-tox, p51-nox. PLC 1 -Phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate phosphodiesterase 13 PLCB1; PLCB2; PLCB3; PLCB4; PLCD1; PLCD3; PLCD4; PLCE1; PLCG1; PLCG2; PLCH1; PLCH2; PLCZ1. Dia-1 Protein diaphanous homolog 1 1 DIAPH1 PKC 1 ) Protein kinase C '; 2) Serine/threonine-protein kinase8. 15 1) PRKCA, PKCA, PRKACA, PKC-alpha; PRKCB, PKCB, PRKCB1, PKC-beta; PRKCD, PKC-delta; PRKCE, PKCE, PKC-epsilon; PRKCG, PKCG, PKC-gamma; PRKCH, PKCL, PRKCL, PKC-eta; PRKCI, DXS1179E, PKC-iota; PRKCQ, PRKCT, PKC-theta; PRKCZ, PKC2, PKC-zeta; 2) PRKD1, PKD, PKD1, PRKCM, PKC-mu; PRKD2, PKD2, HSPC187, PKC-D2; PRKD3, EPK2, PRKCN, PKC-nu; PKN1, PAK1, PKN, PRK1, PRKCL1, PKN-alpha; PKN2, PRK2, PRKCL2, PKN-gamma; PKN3, PKNBETA, PKN-beta. ROS Proto-oncogene tyrosine-protein kinase ROS 1 ROS1, MCF3, ROS PI3K 1) Phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate 3-kinase9; 2) Phosphatidylinositol 3-kinase10. 14 1) PIK3CA, PI3K-alpha, p110-alpha; PIK3CB, PIK3C1, PI3K-beta, p110-beta; PIK3CG, PI3K-gamma, p110-gamma; PIK3CD, PI3K-delta, p110-delta; 2) PIK3R1, GRB1, PI3K-p85-alpha; PIK3R2, PI3K-p85-beta; PIK3R3, PI3K-p55-gamma; PIK3R4, VPS15, PI3K-p150; PIK3R5, PI3K-p101; PIK3R6, C17orf38, PI3K-p87; PIK3C2A, PI3K-C2-alpha; PIK3C2B, PI3K-C2-beta; PIK3C2G, PI3K-C2-gamma; PIK3C3, VPS34, PI3K-3. p21 RAS Ras GTPase-activating protein 1 1 RASA1, GAP, RASA, RasGAP, p120GAP Cdc42 Cell division control protein 42 homolog 1 CDC42 Racl Ras-related C3 botulinum toxin substrate 1 1 RAC1, TC25, MIG5, p21-Racl ERK1 Mitogen-activated protein kinase 3 1 MAPK3, ERK1, PRKM3, ERT2, p44-MAPK, p44-ERKl ERK2 Mitogen-activated protein kinase 1 1 MAPK1, ERK2, PRKM1, PRKM2, ERT1, p42-MAPK, MAPK-2 p38 Mitogen-activated protein kinase 11, 12, 13, 1411 4 MAPK11, PRKM11, SAPK2, SAPK2B, MAPK-p38-beta, p38b, p38-2; MAPK12, ERK6, SAPK3, ERK-6, MAPK-p38-gamma; MAPK13, PRKM13, SAPK4, MAPK-p38-delta; MAPK14, CSBP, CSBP1, CSBP2, CSPB1, MXI2, SAPK2A, MAPK-p38-alfa JNK Mitogen-activated protein kinase 8, 9, 10 12 3 MAPK8, JNK1, PRKM8, SAPK1, SAPK1C, JNK-46; MAPK9, JNK2, PRKM9, SAPK1A, JNK-55; MAPK10, JNK3, JNK3A, PRKM10, SAPK1B, MAPK-p49-3F12 Akt RAC-alpha, -beta, -gamma serine/threonine-protein kinase 13 3 AKT1, PKB, RAC, PKB-alpha, RAC-PK-alpha; AKT2, PKB-beta, RAC-PK-beta; AKT3, PKBG, PKB-gamma, RAC-PK-gamma, STK-2 Выпуск 3 (67). 2018 135 П^рхїїітїг'іМІ^^ = Окончание таблицы 1 Шифр1 Название2 Число субъединиц или изоформ3 Типы субъединиц или изоформ4 NF-kB 1 ) Nuclear factor NF-kappa-B p105 subunit; 2) Nuclear factor NF-kappa-B p100 subunit; 3) Transcription factor p65; 4) Transcription factor RelB; 5) Proto-oncogene c-Rel. 5 1) NFKB1, EBP-1, p105, p50 14; 2) NFKB2, LYT10, H2TF1, p100, p52, p49 15; 3) RELA, NFKB3, p65; 4) RELB, I-Rel; 5) REL. Примечание. 1. Обозначения узлов в соответствии со схемой KEGG [2]. 2. Номенклатурное название, рекомендуемое UniProtKB [7]. 3.Согласно данным, полученным из UniProtKB [7] и PubMed [5]. 4. Номенклатурные обозначения генов и общепринятые сокращенные обозначения белков по данным UniProtKB [7]. 5. Номера видов NADPH-оксидаз. 6. Номера видов нейтро-фильных цитозольных факторов NCF*. 7. Название киназ, продуцируемых генами PRKC*. 8. Название киназ, продуцируемых генами PRKD* и PKN*. 9. Название киназ, продуцируемых генами PIK3C*. 10. Название киназ, продуцируемых генами PIK3R*, PIK3C2* и PIK3C3. 11. Номера видов p38 MAP-киназ. 12. Номера RAC-киназ. 14. Субъединица p50 продуцируется из субъединицы диницы p100. схемы может включать до 13 различных субъединиц гетеромерных белков (напр., узел NADPH) или до 15 различных изоформ фермента (напр., узел PKC). Как следует из данных табл. 1, всего в сигнальных цепочках RAGE-NF-kB может быть задействовано 78 белков-мишеней. Виды релевантных белковвидов JNK MAP-киназ. 13. Буквенные обозначения трех видов p105. 15. Субъединицы p52 и p49 продуцируются из субъе- По данным библиографического поиска в PubMed [5], среди этих 78 возможных биомишеней только 34 могут иметь отношение к развитию осложнений сахарного диабета или к болезни Альцгеймера (табл. 2). Всего найдена 4921 профильная публикация. По этому показателю, кроме RAGE и NF-kB, наиболее Таблица 2 їй сигнального пути RAGE-NF-kB Шифр 1 Название 2 Число публикаций 3 RAGE, AGER Advanced glycosylation end product-specific receptor 1399 NOX1 NADPH oxidase 1 91 NOX2, CYBB, gp91-phox NADPH oxidase 2, Cytochrome b-245 heavy chain, NADPH oxidase 2 217 NOX4, RENOX NADPH oxidase 4 260 PLCB1 1 -Phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate phosphodiesterase beta-1 2 PLCG1 1 -Phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate phosphodiesterase gamma-1 1 PLCD1 1 -Phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate phosphodiesterase delta-1 1 DIAPH1, Dia-1 Protein diaphanous homolog 1 8 PRKCA, PKCA, PKC-alpha Protein kinase C alpha 151 PRKCB, PKCB, PKC-beta Protein kinase C beta 211 PRKCG, PKCG, PKC-gamma Protein kinase C gamma 8 PRKCD, PKCD, PKC-delta Protein kinase C delta 100 PRKCE, PKCE, PKC-epsilon Protein kinase C epsilon 62 PRKCH, PKCL, PKC-eta Protein kinase C eta 7 PRKCQ, PKC-theta Protein kinase C theta 32 ROS1 Proto-oncogene tyrosine-protein kinase ROS 6 PIK3CA, PI3K-alpha, p110-alpha Phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic subunit alpha isoform 13 PIK3CB, PI3K-beta, p110-beta Phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic subunit beta isoform 10 RASA1, p120GAP Ras GTPase-activating protein 1 5 CDC42 Cell division control protein 42 homolog 48 RAC1, p21-Rac1 Ras-related C3 botulinum toxin substrate 1 135 ERK1, MAPK3, p44-MAPK Extracellular signal-regulated kinase 1 Mitogen-activated protein kinase 3 841 136-Выпуск 3 (67). 2018 fèi(5ÿ?ÎÏÏKl[Ufa П^бУпТгГІМШ = Окончание таблицы 2 Шифр 1 Название 2 Число публикаций 3 ERK2, MAPK1, p42-MAPK Extracellular signal-regulated kinase 2 Mitogen-activated protein kinase 1 74 MAPK13, MAPK-p38-delta Mitogen-activated protein kinase 13 3 MAPK14, MAPK-p38-alfa Mitogen-activated protein kinase 14 22 JNK1, MAPK8 c-Jun N-terminal kinase 1 Mitogen-activated protein kinase 8, 164 JNK2, MAPK9 c-Jun N-terminal kinase 2 Mitogen-activated protein kinase 9, 42 JNK3, MAPK10 c-Jun N-terminal kinase 3 Mitogen-activated protein kinase 10, 15 AKT1, PKB-alpha RAC-alpha serine/threonine-protein kinase, Protein kinase B alpha 136 AKT2, PKB-beta RAC-beta serine/threonine-protein kinase, Protein kinase B beta 126 AKT3, PKB-gamma RAC-gamma serine/threonine-protein kinase, Protein kinase B gamma 16 NFKB1, p105, p50 Nuclear factor NF-kappa-B p105(p50) subunit 145 NFKB2, p100, p52 Nuclear factor NF-kappa-B p100(p52) subunit 71 RelA, NFkB3, p65 Transcription factor p65 499 Примечание. 1. Общепринятые сокращенные обозначения белков по данным UniProtKB [7]. 2. Номенклатурные и общепринятые названия белков, согласно UniProtKB [7]. 3. Число найденных в PubMed [5] публикаций, имеющих отношение к осложнениям сахарного диабета или к болезни Альцгеймера. изучаемыми в исследованиях патий при сахарном диабете и болезни Альцгеймера являются такие биомишени, как ERK1 (841 статья), NOX4 (260 статей), NOX2 (217 статей), PRKCB (211 статей) и PRKCA (151 статья). По интенсивности исследований мировым научным сообществом эти мишени можно считать наиболее значимыми при поиске таргет-ориентированных веществ для лечения осложнений сахарного диабета и болезни Альцгеймера. Для выявленных 34 релевантных биомишеней в UniProtKB [7], PDBe [4] и ModBase [3] по схеме, описанной выше, были найдены данные о 583 экспериментальных и 1668 теоретических 3D-моделях соответствующих белков человека (табл. 3). Среди этих 2251 моделей, по критериям адекватности, приведенным выше, и после последующей визуальной валидации были отобраны 547 экспериментальных и 279 теоретических 3D-моделей - всего 826 адекватных моделей (табл. 3), которые были сохранены в виде координатных файлов в форматах *.ent или *.pdb. По суммарному числу адекватных экспериментальных и теоретических 3D-моделей, в сигнальном пути RAGE-NF-kB наиболее изучаемыми являются следующие биомишени: MAPK14 (222 модели), ERK2 (71 модель), JNK3 (47 моделей), PIK3CA (35 моделей) и RAC1 (30 моделей). По интенсивности исследований мировым научным сообществом эти мишени также можно считать наиболее значимыми при поиске таргет-ориен-тированных веществ для лечения осложнений сахарного диабета и болезни Альцгеймера. Совокупно по числу публикаций и числу адекватных 3D-моделей, наиболее значимыми в сигналинге RAGE-NF-kB, имеющими отношение к развитию ослож нений сахарного диабета и к болезни Альцгеймера, являются следующие белки-мишени: NOX2, NOX4, PRKCA, PRKCB, PIK3CA, RAC1, ERK1, ERK2, MAPK14, JNK3. В дополнение к RAGE и всем релевантным субъединицам NF-kB эти 10 мишеней можно считать наиболее значимыми при поиске как монотаргетных, так и мультитаргетных веществ для лечения осложнений сахарного диабета и болезни Альцгеймера. Таблица3 Число 3D-моделей релевантных белков-мишеней сигнального пути RAGE-NF-kB Шифр 1 Всего 2 Адекватных 3 PDBe ModBase PDBe ModBase RAGE, AGER 12 - 10 - NOX1 0 71 - 7 NOX2, CYBB, gp91-phox 1 38 1 24 NOX4, RENOX 0 91 - 9 PLCB1 0 151 - 19 PLCG1 4 119 4 13 PLCD1 0 89 - 20 DIAPH1, Dia-1 0 74 - 14 PRKCA, PKCA, PKC-alpha 3 69 2 4 PRKCB, PKCB, PKC-beta 1 61 1 18 PRKCG, PKCG, PKC-gamma 1 54 0 17 PRKCD, PKCD, PKC-delta 1 99 0 17 PRKCE, PKCE, 2 52 0 6 PKC-epsilon PRKCH, PKCL, PKC-eta 2 97 1 10 Выпуск 3 (67). 2018 137 ЩШгорСз [ЩсмеТКЩ Окончание таблицы 3 Шифр 1 Всего 2 Адекватных 3 PDBe ModBase PDBe ModBase PRKCQ, PKC-theta 5 - 5 - ROS1 2 230 2 13 PIK3CA, PI3K-alpha, p110-alpha 40 - 35 - PIK3CB, PI3K-beta, p110-beta 0 23 - 16 RASA1, p120GAP 5 63 5 11 CDC42 28 - 28 - RAC1, p21-Rac1 34 - 30 - ERK1, MAPK3, p44-MAPK 2 27 2 10 ERK2, MAPK1, p42-MAPK 74 - 71 - MAPK13, MAPK-p38-delta 7 - 7 - MAPK14, MAPK-p38-alfa 225 - 222 - JNK1, MAPK8 31 - 28 - JNK2, MAPK9 2 44 2 5 JNK3, MAPK10 48 - 47 - AKT1, PKB-alpha 22 - 15 - AKT2, PKB-beta 16 - 16 - AKT3, PKB-gamma 1 41 0 17 NFKB1, p105, p50 4 - 3 - NFKB2, p100, p52 3 144 3 19 RelA, NFkB3, p65 7 31 7 10 Всего 583 1668 547 279 Примечание. 1. Сокращенные обозначения соответствуют табл. 2. 2. Общее число найденных моделей: экспериментальных в PDBe [4] и теоретических в ModBase [3]. 3. Число отобранных адекватных моделей: экспериментальных из PDBe [4] и теоретических из ModBase [3]. Структурированные совокупности координатных файлов и интернет-страниц описаний выявленных 826 адекватных 3D-моделей 34 белков человека составили базу данных биомишеней сигнального пути RAGE-NF-kB, релевантных развитию патий при сахарном диабете и болезни Альцгеймера. Созданная база данных в дальнейшем будет использована для поиска принципиально новых мультитаргетных RAGE-ингибиторов. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 1. Сформирована верифицированная база данных из 826 адекватных 3D-моделей 34 белков-мишеней Homo sapiens сигнального пути RAGE-NF-kB, имеющих отношение к развитию патий при сахарном диабете и болезни Альцгеймера. 2. Выявлено десять информационно значимых биомишеней: NOX2, NOX4, PRKCA, PRKCB, PIK3CA, RAC1, ERK1, ERK2, MAPK14, JNK3, которые можно считать особо важными в сигналинге RAGE-NF-kB. 3. Созданная база данных будет использована для поиска системных полифункциональных мультитар-гетных ингибиторов AGE-рецепторов, принципиально новых лекарственных веществ для лечения патий при сахарном диабете и болезни Альцгеймера. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 18-015-00499). ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES

About the authors

P. M Vassiliev

FSBEI HE «Volgograd State Medical University» of Public Health Ministry of the Russian Federation

Email: pvassiliev@mail.ru

L. R Ianalieva

FSBEI HE «Volgograd State Medical University» of Public Health Ministry of the Russian Federation

A. N Kochetkov

FSBEI HE «Volgograd State Medical University» of Public Health Ministry of the Russian Federation

V. V Vorfolomeeva

FSBEI HE «Volgograd State Medical University» of Public Health Ministry of the Russian Federation

V. G Klochkov

FSBEI HE «Volgograd State Medical University» of Public Health Ministry of the Russian Federation

References

Supplementary files