SUAT SARI, AHMET AVCI, EBRU KOÇAK ASLAN
Turkish Journal of Pharmaceutical Sciences - 2021;18(6):730-737
Amaç: İlaç yeniden konumlandırma, ilaçlar için yeni endikasyonlar bulmak için oldukça popüler bir yaklaşımdır ve ilaç tasarımı ve keşfi için zaman ve maliyetleri büyük ölçüde azaltır. Sirtuinler (SIRT) dahil olmak üzere histon deasetilaz (HDAC) izoformlarının seçici olmayan inhibitörleri, kanser gibi durumlara karşı etkilidir. Bu çalışmada, pan-HDAC ve pan-SIRT inhibitör aktivitesi için yeniden kullanım potansiyeline sahip bir dizi ilacı belirlemek üzere Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) onaylı ilaçları taramak için moleküler docking kullanılmıştır. Gereç ve Yöntemler: FDA onaylı ilaçlar kütüphanesi MacroModel ile optimize edilmiştir. HDAC1-4, 6-8, SIRT1-3, 5, 6 yapıları hazırlanarak kütüphane her bir protein yapısına Glide, FRED ve AutoDock Vina/PyRx ile kenetlenmiştir. Konsensüs skorları her yazılımdan elde edilen kenetleme skorlarından türetilmiştir. Farmakofor modelleme Phase ile gerçekleştirilmiştir. Bulgular: Konsensüs skorlarına göre belinostat, beksaroten ve siyanidanol en iyi sanal pan-HDAC inhibitörleri, alosetron, sinakalset ve indakaterol ise en iyi sanal pan-SIRT inhibitörleri olarak öne çıkmıştır. Bu sanal inhibitörler için farmakofor hipotezleri, moleküler yerleştirme docking uyumlu olarak farmakofor modellemesi yoluyla da belirlenmiştir. Sonuç: Konsensüs yaklaşımı, farklı yazılımlara göre en iyi performans gösteren ilaç moleküllerinin seçilmesini ve izoformlara (sanal pan-HDAC ve pan-SIRT inhibitörleri) karşı iyi puanlar alınmasını sağlamıştır. Çalışma, yalnızca HDAC ve SRT ile ilgili hastalıklar için yeniden kullanılabilecek potansiyel ilaçlar önermekle kalmamış, aynı zamanda güçlü de novo türevleri tasarlamak için de yol gösterici olmuştur.
