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2030-01-01
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- IOC - Artigos de Periódicos [12820]
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OLIGOPEPTIDASE B AND B2: COMPARATIVE MODELLING AND VIRTUAL SCREENING AS SEARCHING TOOLS FOR NEW ANTILEISHMANIAL COMPOUNDS
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Affilliation
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Inovação em Doenças de Populações Negligenciadas. Centro de Desenvolvimento Tecnológico em Saúde. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Inovação em Doenças de Populações Negligenciadas. Centro de Desenvolvimento Tecnológico em Saúde. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho. Laboratório de Inflamação. Grupo de Imunologia e Vacinologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Pólo Avançado de Xerém. Núcleo Multidisciplinar de Pesquisa. Xerém em Biologia. Xerém, Duque caxias, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Inovação em Doenças de Populações Negligenciadas. Centro de Desenvolvimento Tecnológico em Saúde. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Inovação em Doenças de Populações Negligenciadas. Centro de Desenvolvimento Tecnológico em Saúde. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Departamento de Fármacos e Medicamentos. Laboratório de Modelagem Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho. Laboratório de Inflamação. Grupo de Imunologia e Vacinologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Pólo Avançado de Xerém. Núcleo Multidisciplinar de Pesquisa. Xerém em Biologia. Xerém, Duque caxias, RJ, Brasil.
Abstract
Leishmaniasis are diseases caused by parasites of the genus Leishmania and transmitted to humans by the bite of infected
insects of the subfamily Phlebotominae. Current drug therapy shows high toxicity and severe adverse effects. Recently,
two oligopeptidases (OPBs) were identified in Leishmania amazonensis, namely oligopeptidase B (OPB) and oligopeptidase
B2 (OPB2). These OPBs could be ideal targets, since both enzymes are expressed in all parasite lifecycle and were not identified
in human. This work aimed to identify possible dual inhibitors of OPB and OPB2 from L. amazonensis. The threedimensional
structures of both enzymes were built by comparative modelling and used to perform a virtual screening of
ZINC database by DOCK Blaster server. It is the first time that OPB models from L. amazonensis are used to virtual
screening approach. Four hundred compounds were identified as possible inhibitors to each enzyme. The top scored compounds
were submitted to refinement by AutoDock program. The best results suggest that compounds interact with
important residues, as Tyr490, Glu612 and Arg655 (OPB numbers). The identified compounds showed better results
than antipain and drugs currently used against leishmaniasis when ADMET in silico were performed. These compounds
could be explored in order to find dual inhibitors of OPB and OPB2 from L. amazonensis.
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