タンパク質調製ハイスループットの逆仮想スクリーニングのための自動プロトコル：計算方法によるターゲット識別の加速

構造ベースの仮想スクリーニングは、薬物発見の初期段階で高度に使用され、特定の標的の新しい推定リード化合物を特定します。ただし、小分子が生物学的効果を引き出すが、そのターゲットが不明である場合、またはそれが引き起こす副作用が未知の対応物との望ましくない相互作用から生じる場合、その相互作用ターゲットの識別は不可欠なタスクを表します。ターゲットタンパク質のパネルに対する分子（または小さなセット）のドッキングに依存する逆仮想スクリーニングという名前の計算手順は、これらの問題を克服するのに役立つ可能性があります。パネルには何千ものタンパク質が含まれている可能性があり、最高のドッキングパフォーマンスを保証するために正しく準備する必要があります。したがって、タンパク質データバンク（www.rcsb.org）で収集されたタンパク質のパネルの調製は、手動で実行された場合、時間と労力の点でコストがかかる場合があり、これにより、このアプローチの適用性が高スループット仮想での適用性を制限できます。スクリーニングワークフロー。ここでは、パネルの準備と開発をスピードアップし、そのパフォーマンスをテストするための自動化されたワークフローを示し、このプロトコルは最初に628のウイルスタンパク質のパネルに適用され、その後、トランスフェラーゼタンパク質のパネル（2789エントリ）に適用されました。逆仮想スクリーニング研究、私たちの研究室で合成された小さな化合物のセットをテストします。タンキラーゼ2（PARP 5B）は、相互作用の好ましい標的として選択され、予測された結合は表面プラズモン共鳴実験によって検証されました。このプロトコルは、生物活性化合物の相互作用ターゲットの迅速な識別に役立ちます。したがって、既知の活性化合物の薬理学的活性の再評価を促進し、再利用とポリファーマ療法の概念に対処します。

Structure-based virtual screening is highly used in the early stages of drug discovery to identify new putative lead compounds for a given target. However, when a small molecule elicits a biological effect, but its target is unknown, or the side effects it causes arise from its undesired interaction with unknown counterparts, the identification of its interacting targets represents an indispensable task. The computational procedure named inverse virtual screening, which relies on docking a molecule (or a small set of compounds) against panels of target proteins to select the most promising complexes, could be useful to overcome these issues. Panels can contain thousands of proteins, and they must be correctly prepared to assure the best docking performance. Therefore, the preparation of panels of proteins collected in the Protein Data Bank ( www.rcsb.org ), if manually performed, may be costly in terms of time and efforts, and this can limit the applicability of this approach in high-throughput virtual screening workflows. We here show an automated workflow to speed up panel preparation and development, and to test its performance, this protocol was initially applied to a panel of 628 viral proteins and, afterward, to a panel of transferase proteins (2789 entries) to perform a large inverse virtual screening study, testing a small set of compounds synthesized in our laboratory. Tankyrase 2 (PARP 5b) was selected as their preferred target of interaction, and the predicted binding was validated by means of surface plasmon resonance experiments. This protocol is useful for the rapid identification of the interacting target for a bioactive compound; accordingly, it facilitates the re-evaluation of the pharmacological activity of known active compounds, addressing the repurposing and the polypharmacology concepts.