N. R. Das¹, P. G. R. Achary²*

¹Department of CSIT, Siksha ‘O’ Anusandhan deemed to be University, Bhubaneswar, Odisha, India;
²Department of Chemistry, Faculty of Engineering and Technology (ITER), Siksha ‘O’ Anusandhan deemed to be University, Bhubaneswar, Odisha, India;
*e-mail: pgrachary@soa.ac.in

Отримано: 28 квітня 2021; Затверджено: 12 листопада 2021

Арахідонат-5-ліпоксигеназа (ALOX5) вважається головною мішенню дії лікарських препаратів проти фіброзу печінки, ревматоїдного артриту, атеросклерозу, раку та астми. Наразі розробка препаратів для лікування цих захворювань, що інгібують активність ALOX5, не є достатньою. Тому актуальною задачею є винахід потужних та ефективних ALOX5-таргетних препаратів. Методи пошуку кількісних співвідношень структура-властивість (QSAR) та молекулярний докінг можуть відіграти важливу роль у скринінгу та створенні ліків. У цій роботі запропоновано 3D-QSAR моделі, побудовані з використанням множинної лінійної регресії (MLR) і методу часткових найменших квадратів (PLS) для вимірювання pEC50(M), на основі пакету даних 112 молекул. Також проаналізовано критерій Index of Ideality of Correlation (IIC) для створення оптимального дескриптора, представленого з використанням специфікації SMILES. Показано вплив кількості та природи дескрипторів на модель. Ці моделі можуть бути використані для розробки нових ALOX5-таргетних препаратів. Значне підвищення стабільності моделі спостерігалося за введення оптимального дескриптора. Розрахунки молекулярного докінгу показали, що рецептор ALOX5 добре інгібується 112 лігандами. Найменша енергія зв’язування становила -10,8 ккал/моль. Сполуки з найкращими показниками були повторно доковані за допомогою докінг-серверу DockThor. Показано, що ліганди з ідентифікаторами 18, 20, 24, 30 і 44 мають високий потенціал як інгібітори ALOX5.