Preview

Сахарный диабет

Расширенный поиск

Компьютерная валидация эффективности метаболитов микроводорослей против сахарного диабета

https://doi.org/10.14341/DM8212

Полный текст:

Аннотация

Цель. Компьютерное моделирование эффективности применения метаболитов микроводорослей в качестве лигандов для антидиабетических таргетных белков, а именно глюкокиназы, фруктозы-1, 6-бисфосфатазы, киназы гликогенсинтазы, цитохрома Р450, белка множественной лекарственной устойчивости и γ-рецептора, активируемого пролифераторами пероксисом (PPARγ).


Материалы и методы. Трехмерные структуры метаболитов микроводорослей были получены из базы данных химических соединений и смесей PubChem и содержали минимальное количество энергии. Активный участок таргетного белка был определен при помощи суммы Банка белковых структур. Молекулярная стыковка метаболитов микроводорослей выполнялась с помощью сервера Hex 8.0 и DockThor.


Результаты. Стыковка посредством Hex выявила, что связывающее взаимодействие фукоксантина было выше с фруктозой 1.6 бис-фосфатазой (-298,31), белком множественной лекарственной устойчивости человека 1 (-369,67) и PPARγ (-404,18). Стыковка посредством DockThor показала, что зеаксантин с глюкокиназой вырабатывает более высокий уровень общей энергии (111,23 ккал/моль) и энергии взаимодействия (-99 ккал/моль). Лютеин с фруктозой 1,6 бис-фосфатазой, белком множественной лекарственной устойчивости человека, киназой гликогенсинтазы, PPARγ и цитохромом р450 вырабатывал более высокий уровень общей энергии и энергии взаимодействия.


Заключение. В ходе дальнейших исследований будут оцениваться антидиабетический эффект каротиноидов микроводорослей, особенно лютеина, зеаксантина и фукоксантина.

Об авторах

Gurudeeban Selvaraj

İstanbul Medeniyet University


Турция

Конфликт интересов:

No conflict of interests



Satyavani Kaliamurthi

İstanbul Medeniyet University


Турция

Конфликт интересов:

No conflict of interests



Zeynep Elibol Çakmak

İstanbul Medeniyet University


Турция

Конфликт интересов:

No conflict of interests



Turgay Çakmak

İstanbul Medeniyet University


Турция

Конфликт интересов:

No conflict of interests



Список литературы

1. Li RX, Yiu WH, Wu HJ, et al. BMP7 reduces inflammation and oxidative stress in diabetic tubulopathy. Clin Sci (Lond). 2015;128(4):269-280. doi:10.1042/CS20140401

2. Malhan S, Öksüz E, Babineaux SM, et al. Assessment of the Direct Medical Costs of Type 2 Diabetes Mellitus and its Complications in Turkey Türkiye ’ de Tip 2 Diabetes Mellitus ve Komplikasyonlarının Doğrudan Tıbbi Maliyetine İlişkin Değerlendirme. Turkish J Endocrinol Metab. 2014;18(2):39-43. doi:10.4274/tjem.2441

3. Balamurugan R, Stalin A, Ignacimuthu S. Molecular docking of γ-sitosterol with some targets related to diabetes. Eur J Med Chem. 2012;47:38-43. doi:10.1016/j.ejmech.2011.10.007

4. Guedes AC, Amaro HM, Malcata FX. Microalgae as sources of high added-value compounds-a brief review of recent work. Biotechnol Prog. 2011;27(3):597-613. doi:10.1002/btpr.575

5. Raposo MF de J, de Morais RMSC, Bernardo de Morais AMM. Bioactivity and applications of sulphated polysaccharides from marine microalgae. Mar Drugs. 2013;11(1):233-252. doi:10.3390/md11010233

6. Udenigwe CC, Mohan A. Mechanisms of food protein-derived antihypertensive peptides other than ACE inhibition. J Funct Foods. 2014;8:45-52. doi:10.1016/j.jff.2014.03.002

7. Arora A, Kumar N, Agarwal T, Maiti S. Retraction: Human telomeric G-quadruplex: targeting with small molecules. FEBS J. 2010;277(5):1345-1345. doi:10.1111/j.1742-4658.2009.07461.x

8. Magalhães CS de, Barbosa HJC, Dardenne LE. A genetic algorithm for the ligand-protein docking problem. Genet Mol Biol. 2004;27(4):605-610. doi:10.1590/S1415-47572004000400022

9. Wallace AC, Laskowski RA, Thornton JM. LIGPLOT: a program to generate schematic diagrams of protein-ligand interactions. Protein Eng. 1995;8(2):127-134. doi: 10.1093/protein/8.2.127

10. Mavridis L, Hudson BD, Ritchie DW. Toward high throughput 3D virtual screening using spherical harmonic surface representations. J Chem Inf Model. 47(5):1787-1796. doi:10.1021/ci7001507

11. Ritchie DW, Kozakov D, Vajda S. Accelerating and focusing protein-protein docking correlations using multi-dimensional rotational FFT generating functions. Bioinformatics. 2008;24(17):1865-1873. doi:10.1093/bioinformatics/btn334

12. Ryckebosch E, Muylaert K, Foubert I. Optimization of an Analytical Procedure for Extraction of Lipids from Microalgae. J Am Oil Chem Soc. 2012;89(2):189-198. doi:10.1007/s11746-011-1903-z

13. Taouis M, Dagou C, Ster C, et al. N-3 polyunsaturated fatty acids prevent the defect of insulin receptor signaling in muscle. Am J Physiol Endocrinol Metab. 2002;282(3):E664-71. doi:10.1152/ajpendo.00320.2001

14. Zarzycki M, Kołodziejczyk R, Maciaszczyk-Dziubinska E, et al. Structure of E69Q mutant of human muscle fructose-1,6-bisphosphatase. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr. 2011;67(Pt 12):1028-1034. doi:10.1107/S090744491104385X

15. Middha SK, Goyal AK, Faizan SA, et al. In silico-based combinatorial pharmacophore modelling and docking studies of GSK-3β and GK inhibitors of Hippophae. J Biosci. 2013;38(4):805-814. doi: 10.1007/s12038-013-9367-y

16. Quezada C, Alarcón S, Cárcamo JG, et al. Increased expression of the multidrug resistance-associated protein 1 (MRP1) in kidney glomeruli of streptozotocin-induced diabetic rats. Biol Chem. 2011;392(6):529-537. doi:10.1515/BC.2011.052

17. Guengerich FP. Cytochrome p450 and chemical toxicology. Chem Res Toxicol. 2008;21(1):70-83. doi:10.1021/tx700079z

18. Chen TL, Chang HC, Chen TG, Tai YT, Chen RM. Modulation of cytochrome P-450 dependent monooxygenases in streptozotocin-induced diabetic hamster: I. Effects of propofol on defluorination and cytochrome P-450 activities. Acta Anaesthesiol Sin. 2000;38(1):15-21.

19. Maeda H, Hosokawa M, Sashima T, Miyashita K. Dietary combination of fucoxanthin and fish oil attenuates the weight gain of white adipose tissue and decreases blood glucose in obese/diabetic KK-Ay mice. J Agric Food Chem. 2007;55(19):7701-7706. doi:10.1021/jf071569n

20. Nomura T, Kikuchi M, Kubodera A, Kawakami Y. Proton-donative antioxidant activity of fucoxanthin with 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl (DPPH). Biochem Mol Biol Int. 1997;42(2):361-370. doi: 10.1080/15216549700202761

21. Liu C-L, Lim Y-P, Hu M-L. Fucoxanthin attenuates rifampin-induced cytochrome P450 3A4 (CYP3A4) and multiple drug resistance 1 (MDR1) gene expression through pregnane X receptor (PXR)-mediated pathways in human hepatoma HepG2 and colon adenocarcinoma LS174T cells. Mar Drugs. 2012;10(1):242-257. doi:10.3390/md10010242

22. Maeda H, Hosokawa M, Sashima T, et al. Fucoxanthin and its metabolite, fucoxanthinol, suppress adipocyte differentiation in 3T3-L1 cells. Int J Mol Med. 2006;18(1):147-152. doi: 10.3892/ijmm.18.1.147

23. Hosokawa M, Kudo M, Maeda H, et al. Fucoxanthin induces apoptosis and enhances the antiproliferative effect of the PPARgamma ligand, troglitazone, on colon cancer cells. Biochim Biophys Acta. 2004;1675(1-3):113-119. doi:10.1016/j.bbagen.2004.08.012.

24. Kohno H, Yoshitani S, Takashima S, et al. Troglitazone, a ligand for peroxisome proliferator-activated receptor gamma, inhibits chemically-induced aberrant crypt foci in rats. Jpn J Cancer Res. 2001;92(4):396-403. doi: 10.1111/j.1349-7006.2001.tb01108.x

25. Henriksen EJ, Dokken BB. Role of glycogen synthase kinase-3 in insulin resistance and type 2 diabetes. Curr Drug Targets. 2006;7(11):1435-1441. doi: 10.2174/1389450110607011435

26. Nikoulina SE, Ciaraldi TP, Mudaliar S, et alR. Inhibition of glycogen synthase kinase 3 improves insulin action and glucose metabolism in human skeletal muscle. Diabetes. 2002;51(7):2190-2198. doi: 10.2337/diabetes.51.7.2190

27. Bone RA, Landrum JT, Guerra LH, Ruiz CA. Lutein and zeaxanthin dietary supplements raise macular pigment density and serum concentrations of these carotenoids in humans. J Nutr. 2003;133(4):992-998.

28. Arnal E, Miranda M, Johnsen-Soriano S, et al. Beneficial effect of docosahexanoic acid and lutein on retinal structural, metabolic, and functional abnormalities in diabetic rats. Curr Eye Res. 2009;34(11):928-938. doi:10.3109/02713680903205238.

29. Li S-Y, Yang D, Fu ZJ, et al. Lutein enhances survival and reduces neuronal damage in a mouse model of ischemic stroke. Neurobiol Dis. 2012;45(1):624-632. doi:10.1016/j.nbd.2011.10.008

30. Dzau VJ, Antman EM, Black HR, et al. The cardiovascular disease continuum validated: clinical evidence of improved patient outcomes: part I: Pathophysiology and clinical trial evidence (risk factors through stable coronary artery disease). Circulation. 2006;114(25):2850-2870. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.106.655688

31. Jones JR, Barrick C, Kim K-A, et al. Deletion of PPARgamma in adipose tissues of mice protects against high fat diet-induced obesity and insulin resistance. Proc Natl Acad Sci U S A. 2005;102(17):6207-6212. doi:10.1073/pnas.0306743102

32. Takaichi S. Carotenoids in algae: distributions, biosyntheses and functions. Mar Drugs. 2011;9(6):1101-1118. doi:10.3390/md9061101

33. Naguib YM. Antioxidant activities of astaxanthin and related carotenoids. J Agric Food Chem. 2000;48(4):1150-1154. doi: 10.1021/jf991106k

34. Wang J, Chen Z, Lu W. Hypoglycemic effect of astaxanthin from shrimp waste in alloxan-induced diabetic mice. Med Chem Res. 2012;21(9):2363-2367. doi:10.1007/s00044-011-9765-3

35. Iwasaki S, Widjaja-Adhi MAK, Koide A, et al. In Vivo Antioxidant Activity of Fucoxanthin on Obese/Diabetes KK-Ay Mice. Food Nutr Sci. 2012;3(11):1491-1499. doi:10.4236/fns.2012.311194


Дополнительные файлы

1. Figure 1. Predicted binding site residues of glycogen synthase kinase using LigandStie
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Посмотреть (208KB)    
Метаданные
2. Figure 2. Docking interaction of lutein and zeaxanthin with target receptors predicted by LigPlot (blue line – ligand bonds; red line – non ligand bonds; dotted lines – hydrogen bonds and its length; half red circle – non ligand residues involved in the hydrophobic contacts; black dots – corresponding atoms involved in the hydrophobic contacts).
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Посмотреть (188KB)    
Метаданные

Для цитирования:


Selvaraj G., Kaliamurthi S., Elibol Çakmak Z., Çakmak T. Компьютерная валидация эффективности метаболитов микроводорослей против сахарного диабета. Сахарный диабет. 2017;20(4):301-307. https://doi.org/10.14341/DM8212

For citation:


Selvaraj G., Kaliamurthi S., Elibol Çakmak Z., Çakmak T. In silico validation of microalgal metabolites against Diabetes mellitus. Diabetes mellitus. 2017;20(4):301-307. https://doi.org/10.14341/DM8212

Просмотров: 228


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2072-0351 (Print)
ISSN 2072-0378 (Online)