Structural analysis and computer-based design of novel inhibitors for human protein-kinase-C-related enzyme PRK1

Abstract

Das Enzym PRK1 stellt ein potentielles Wirkstoffziel für die Prostatakrebs-Therapie dar. Da zum Zeitpunkt dieser Arbeit keine Kristallstrukturen von PRK1 verfügbar waren, wurden verschiedene Homologiemodelle entwickelt. Zunächst wurden bekannte PRK1 Inhibitoren in die Homologiemodelle gedockt, wobei in den meisten Fällen eine korrekte Orientierung des Inhibitors gefunden werden konnte. Die korrekte Bewertung der Moleküle gemäß ihrer biologischen Aktivität blieb jedoch eine Herausforderung, weshalb freie Bindungsenthalpien mittels MMPB(GB)SA und QM/MM-GBSA Methoden berechnet wurden. Ein SAR-Modell wurde auf Basis der freien Bindungsenthalpien entwickelt und dazu verwendet, um pIC50-Werte vorherzusagen. Die Ergebnisse zeigen eine gute Korrelation zwischen den berechneten und den experimentell ermittelten pIC50-Werten. Der Ansatz wurde auf zwei externe Moleküldatenbanken angewendet, wobei einige hoch potente PRK1 Inhibitoren identifiziert werden konnten. Das PRK1 Homologiemodell konnte durch kürzlich veröffentlichte Kristallstrukturen validiert werden und zeigte eine hohen Grad an Ähnlichkeit, speziell innerhalb der Inhibitor Bindungstasche.

PRK1 has been identified as potential drug target for prostate cancer therapy. Due to the absence of crystal structure, multiple PRK1 homology models were generated. An in-house library of compounds tested on PRK1 was docked into generated homology models. In most cases the correct pose of the inhibitor could be identified by ensemble docking, while there was still a challenge of finding a reasonable scoring function able to rank compounds according to their biological activity. Thus, we estimated the binding free energy using the MMPB(GB)SA and QM/MM-GBSA methods after energy minimization in implicit solvent. The QSAR model was designed on the basis of binding free energy scores in order to predict the pIC50 values of compounds, showing a good correlation with experimental data. The prospective validation of this approach on two external datasets identified a number of highly potent PRK1 inhibitors, proving the outstanding performance of the method. Finally, recently released crystal structures of PRK1 were compared to homology models, showing a high similarity of their structures, especially at the inhibitor binding site.