Preview

Пищевые системы

Расширенный поиск

Биоинформатическое изучение селективного ингибитора из Garcinia mangostana L. Борьба с ВИЧ‑1-инфекцией

https://doi.org/10.21323/2618-9771-2023-6-4-471-476

Аннотация

ВИЧ имеет клетку-хозяина, Т‑клеточные лимфоциты с рецепторами CD4+. Препараты против ВИЧ обладают ингибирующей активностью в отношении протеазы ВИЧ‑1, создавая химические связи, такие как водородные и гидрофобные. Однако в некоторых случаях наблюдаются долгосрочные побочные эффекты, которые могут быть вредными от использования синтетических антиретровирусных препаратов. Это требует новых инноваций для создания лекарств на основе природных ресурсов или альтернативной медицины для лечения этих случаев. Также утверждается, что лекарства на натуральной основе уменьшают возникающие побочные эффекты. Garcinia mangostana L. или королева фруктов широко распространена в Юго-Восточной Азии, многие части этого растения, например плоды, используются в традиционной медицине. Исследования in vitro и in vivo показывают, что соединения мангустина из Garcinia mangostana  L. могут быть кандидатами на противовирусные препараты. Garcinia mangostana  L. содержит основные химические соединения гарциниаксантона, гарцинона А  и  мангостина. В  этом исследовании используются соединения гарциниаксантона, гарцинона А  и  мангустина для выявления молекулярного механизма противовирусной активности Garcinia mangostana  L. посредством ингибирования протеазы ВИЧ‑1 с  помощью биоинформатического подхода. Методы in silico, используемые в этом исследовании, включают подобие лекарствам, молекулярный докинг, взаимодействия, визуализацию и динамическое моделирование. Гарциниаксантон B, гарцинон B и бета-мангостин из Garcinia mangostana  L. потенциально могут использоваться в  качестве антиретровирусных средств для лечения инфекции ВИЧ‑1. Предполагается, что эти три соединения ингибируют протеазную активность ВИЧ‑1 с  более отрицательным показателем аффинности связывания, образуют молекулярные комплексы лиганд-белок с  вандерваальсовыми, водородными, пи/алкил/анионными/сигма-связями, образуют стабильные связи и подобные лекарствам молекулы.

Об авторах

В. Д. Харишма
Университет Айрланга; Исследовательский отдел компьютерной вирусологии, отдел молекулярной биологии и генетики, Индонезийский фонд Generasi Biologi, Гресик
Индонезия

Харишма Виол Дхеа  — магистр наук, аспирант, кафедра биологии, факультет науки и техники

60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо Тел.: +628–121–78–70–02



А. Н. М. Анзори
Исследовательский отдел компьютерной вирусологии, отдел молекулярной биологии и генетики, Индонезийский фонд Generasi Biologi, Гресик; Европейский центр вирусной биоинформатики, Йена, Германия; Департамент Аспирантуры, Университет Айрланга, Сурабая; Уттаранчальский институт фармацевтических наук, Университет Уттаранчал, Дехрадун, Индия
Индонезия

Анзори Ариф Нур Мухаммад — PhD, Доктор ветеринарных наук, научный сотрудник, департамент аспирантуры

Университет Айрланга 60115, Индонезия, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо Тел.: +628–214–464–78–32



В. Яхмола
Уттаранчальский институт фармацевтических наук, Университет Уттаранчал
Индия

Яхмола Викаш — профессор

248007, Уттаракханд, Дехрадун, ул. Чакрата Тел.: +918–126–00–96–20



Э. Улла
Университет штата Миссисипи
Соединённые Штаты Америки

Улла Эмдат — магистр наук, аспирант, химический факультет

MS39762, штат Миссисипи, Миссисипи, Президентский центр, 310 Тел.: +1–662–617–56–70



Г. Пурнобасуки
Университет Айрланга
Индонезия

Гери Пурнобасуки, профессор, кафедра биологии, факультет науки и техники

60115, Восточная Ява, Сурабая, округ Мулиорехо, ул. Мулиорехо Тел.: +6–231–592–68–04



Список литературы

1. Arnawati, I. A., Sudiana, I. K. (2022). Formation of woven bone in orthodontic tooth movement tension areas after giving Mangostin by expression of Runx-2 and IL-10. Bali Medical Journal, 11(3), 1956–1962. https://doi.org/10.15562/bmj.v11i3.3971

2. Pramana, T. Y., Wasita, B., Widyaningsih, V., Cilmiaty, R., Suroto, S., Mudigdo, A. et al. (2021). The ethanol extract of Garcinia mangostana L peel reduces the isoniazid-induced liver damage in rats. Bali Medical Journal, 10(1), 156–159. https://doi.org/10.15562/bmj.v10i1.2108

3. Indharty, R. S., Japardi, I., Siahaan, A. M., Tandean, S. (2019). Mangosteen extract reduce apoptosis via inhibition of oxidative process in rat model of traumatic brain injury. Bali Medical Journal, 8(1), 227–232. https://doi.org/10.15562/bmj.v8i1.1153

4. Handayani, Wulandari, D. D., Wulansari, D. D. (2022). Phytochemical screening, antioxidant activity and cytotoxicity assay from noni juice and fermented noni (Morinda citrifolia L.). Bali Medical Journal, 11(3), 1168–1171. https://doi.org/10.15562/bmj.v11i3.3534

5. Patil, P., Agrawal, M., Almelkar, S., Jeengar, M. K., More, A., Alagarasu, K. et al. (2021). In vitro and in vivo studies reveal α-Mangostin, a xanthonoid from Garcinia mangostana, as a promising natural antiviral compound against chikungunya virus. Virology Journal, 18(1), Article 47. https://doi.org/10.1186/s12985-021-01517-z

6. Sharp, P. M., Hahn, B. H. (2011). Origins of HIV and the AIDS pandemic. Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine, 1(1), Article a006841. https://doi.org/10.1101/cshperspect.a006841

7. de Cock, K. M., Jaffe, H. W., Curran, J. W. (2011). Reflections on 30 years of AIDS. Emerging Infectious Diseases, 17(6), 1044–1048. https://doi.org/10.3201/eid/1706.100184

8. Rhame, F. S., Rawlins, S. L., Petruschke, R. A., Erb, T. A., Winchell, G. A., Wilson, H. M. et al. (2004). Pharmacokinetics of indinavir and ritonavir administered at 667 and 100 milligrams, respectively, every 12 hours compared with indinavir administered at 800 milligrams every 8 hours in human immunodeficiency virus-infected patients. Antimicrobial Agents and Chemotherapy, 48(11), 4200–4208. https://doi.org/10.1128/AAC.48.11.4200-4208.2004

9. Prianggandanni, M. A. V., Lestari, A. A. W., Wande, I. N., Mahartini, N. N., Herawati, S. (2023). Correlation between T-lymphocyte CD4+ and total lymphocyte count (TLC), hemoglobin, neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) and T-lymphocyte CD4+/CD8+ ratio in HIV patients at Prof. Dr. I.G.N.G Ngoerah Hospital, Denpasar, Bali, Indonesia. Bali Medical Journal, 12(2), 2017–2021. https://doi.org/10.15562/bmj.v12i2.4342

10. Hadiatma, F. N., Triyono, E. A. (2023). A naive human immunodeficiency virus (HIV) patient with extrapulmonary tuberculosis manifestation: Diagnosis and management challenges. Bali Medical Journal, 12(1), 319–323. https://doi.org/10.15562/bmj.v12i1.4061

11. Iwase, S. C., Miyazato, P., Katsuya, H., Islam, S., Yang, B. T. J., Ito, J. et al. (2019). HIV-1 DNA-capture-seq is a useful tool for the comprehensive characterization of HIV-1 provirus. Scientific Reports, 9(1), Article 12326. https://doi.org/10.1038/s41598-019-48681-5

12. Satou, Y., Katsuya, H., Fukuda, A., Misawa, N., Ito, J., Uchiyama, Y. et al. (2018). Dynamics and mechanisms of clonal expansion of HIV-1-infected cells in a humanized mouse model. Scientific Reports, 8(1), Article 6770. https://doi.org/10.1038/s41598-018-24607-5

13. Aso, H., Nagaoka, S., Kawakami, E., Ito, J., Islam, S., Tan, B. J. Y. et al. (2020). Multiomics investigation revealing the characteristics of HIV-1-infected cells in vivo. Cell Reports, 32(2), Article 107887. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2020.107887

14. Badaya, A., Sasidhar, Y. U. (2020). Inhibition of the activity of HIV-1 protease through antibody binding and mutations probed by molecular dynamics simulations. Scientific Reports, 10(1), Article 5501. https://doi.org/10.1038/s41598-020-62423-y

15. Matsuda, K., Islam, S., Takada, T., Tsuchiya, K., Yang Tan, B. J., Hattori, S.-I. et al. (2021). A widely distributed HIV-1 provirus elimination assay to evaluate latency-reversing agents in vitro. Cell Reports Methods, 1(8), Article 100122. https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2021.100122

16. Kim, S. (2021). Exploring chemical information in PubChem. Current Protocols, 1(8), Article e217. https://doi.org/10.1002/cpz1.217

17. Burley, S. K., Bhikadiya, C., Bi, C., Bittrich, S., Chen, L., Crichlow, G. V., Christie, C. H. et al. (2021). RCSB Protein Data Bank: Powerful new tools for exploring 3D structures of biological macromolecules for basic and applied research and education in fundamental biology, biomedicine, biotechnology, bioengineering and energy sciences. Nucleic Acids Research, 49(D1), D437–D451. https://doi.org/10.1093/nar/gkaa1038

18. Daina, A., Michielin, O., Zoete, V. (2017). SwissADME: A free web tool to evaluate pharmacokinetics, drug-likeness and medicinal chemistry friendliness of small molecules. Scientific Reports, 7, Article 42717. https://doi.org/10.1038/srep42717

19. Ononamadu, C. J., Ibrahim, A. (2021). Molecular docking and prediction of ADME/drug-likeness properties of potentially active antidiabetic compounds isolated from aqueous-methanol extracts of Gymnema sylvestre and Combretum micranthum. Biotechnologia, 102(1), 85–99. https://doi.org/10.5114/bta.2021.103765

20. Yadav, R., Imran, M., Dhamija, P., Chaurasia, D. K., Handu, S. (2021). Virtual screening, ADMET prediction and dynamics simulation of potential compounds targeting the main protease of SARS-CoV-2. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics, 39(17), 6617–6632. https://doi.org/10.1080/07391102.2020.1796812

21. Mithilesh, S., Raghunandan, D., Suresh, P. K. (2022). In-silico identification of natural compounds from traditional medicine as potential drug leads against SARS-CoV-2 through virtual screening. Proceedings of the National Academy of Sciences, India Section B: Biological Sciences, 92(1), 81–87. https://doi.org/10.1007/s40011-021-01292-5

22. Khan, S., Nasrullah, Hussain, A., Asif, M., Sattar, F. A., Audhal, F. A. et al. (2023). Insilico studies of inhibitory compounds against protease enzymes of SARS-CoV-2. Medicine, 102(6), Article e31318. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000031318

23. Rosignoli, S., Paiardini, A. (2022). Boosting the full potential of PyMOL with structural biology plugins. Biomolecules, 12(12), Article 1764. https://doi.org/10.3390/biom12121764

24. Choudhary, S., Kesavan, A. K., Juneja, V., Thakur, S. (2023). Molecular modeling, simulation and docking of Rv1250 protein from Mycobacterium tuberculosis. Frontiers in Bioinformatics, 3, Article 1125479. https://doi.org/10.3389/fbinf.2023.1125479

25. Khan, S. A., Wu, Y., Li, A. S.-M., Fu, X. -Q., Yu, Z. -L. (2022). Network pharmacology and molecular docking-based prediction of active compounds and mechanisms of action of Cnidii fructus in treating atopic dermatitis. BMC Complementary Medicine and Therapies, 22(1), Article 275. https://doi.org/10.1186/s12906-022-03734-7

26. Nada, H., Elkamhawy, A., Lee, K. (2022). Identification of 1H-purine-2,6-dione derivative as a potential SARS-CoV-2 main protease inhibitor: Molecular docking, dynamic simulations, and energy calculations. PeerJ, 10, Article e14120. https://doi.org/10.7717/peerj.14120

27. Gurung, A.B., Ali, M.A., Elshikh, M. S., Aref, I., Amina, M., Lee, J. (2022). An in silico approach unveils the potential of antiviral compounds in preclinical and clinical trials as SARS-CoV-2 omicron inhibitors. Saudi Journal of Biological Sciences, 29(6), Article 103297. https://doi.org/10.1016/j.sjbs.2022.103297

28. Terefe, E. M., Ghosh, A. (2022). Molecular docking, validation, dynamics simulations, and pharmacokinetic prediction of phytochemicals isolated from Croton dichogamus against the HIV-1 reverse transcriptase. Bioinformatics and Biology Insights, 16, Article 11779322221125605. https://doi.org/10.1177/11779322221125605

29. Verkhivker, G. (2022). Conformational flexibility and local frustration in the functional states of the SARS-CoV-2 spike B.1.1.7 and B.1.351 variants: Mutation-induced allosteric modulation mechanism of functional dynamics and protein stability. International Journal of Molecular Sciences, 23(3), Article 1646. https://doi.org/10.3390/ijms23031646

30. Sumera, Anwer, F., Waseem, M., Fatima, A., Malik, N., Ali, A. et al. (2022). Molecular docking and molecular dynamics studies reveal secretory proteins as novel targets of temozolomide in glioblastoma multiforme. Molecules, 27(21), Article 7198. https://doi.org/10.3390/molecules27217198

31. Puławski, W., Koliński, A., Koliński, M. (2023). Integrative modeling of diverse protein-peptide systems using CABS-dock. PLoS Computational Biology, 19(7), Article e1011275. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011275

32. Umar, A.K., Zothantluanga, J. H., Luckanagul, J. A., Limpikirati, P., Sriwidodo, S. (2023). Structure-based computational screening of 470 natural quercetin derivatives for identification of SARS-CoV-2 Mpro inhibitor. PeerJ, 11, Article e14915. https://doi.org/10.7717/peerj.14915

33. Bi, C., Xu, H., Yu, J., Ding, Z., Liu, Z. (2023). Botanical characteristics, chemical components, biological activity, and potential applications of mangosteen. PeerJ, 11, Article e15329. https://doi.org/10.7717/peerj.15329

34. Zonouz, A.M., Rahbardar, M., G. Hosseinzadeh, H. (2023). Antidotal and protective effects of mangosteen (Garcinia mangostana) against natural and chemical toxicities: A review. Iranian Journal of Basic Medical Sciences, 26(5), 492–503. https://doi.org/10.22038/IJBMS.2023.66900.14674

35. Suksamran, N., Anantawat, V., Wattanaarsakit, P., Wei, C., Rahman, M. A., Majima, H. J. et al. (2022). Mangosteen vinegar from Garcinia mangostana: quality improvement and antioxidant properties. Heliyon, 8(12), Article e11943. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e11943

36. Khan, I., Zaib, S. (2023). Designing next-generation drug-like molecules for medicinal applications. Molecules, 28(4), Article 1860. https://doi.org/10.3390/molecules28041860

37. Pearson, W. R. (2013). An introduction to sequence similarity (“homology”) searching. Current Protocols in Bioinformatics, Chapter 3, 3.1.1–3.1.8. https://doi.org/10.1002/0471250953.bi0301s42

38. Tiz, D.B., Bagnoli, L., Rosati, O., Marini, F., Santi, C., Sancineto, L. (2022). FDA-approved small molecules in 2022: Clinical uses and their synthesis. Pharmaceutics, 14(11), Article 2538. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics14112538

39. McMillan, A. E., Wu, W. W. X., Nichols, P. L., Wanner, B. M., Bode, J. W. (2022). A vending machine for drug-like molecules — automated synthesis of virtual screening hits. Chemical Science, 13(48), 14292–14299. https://doi.org/10.1039/d2sc05182f

40. Tungary, E., Ongko, J., Sukweenadhi, J., Antonius, Y. (2022). Molecular docking of active compounds from traditional medicinal plants as ACE-2 protein (1R4L) inhibitor in searching for COVID-19 drug. Research Journal of Pharmacy and Technology, 15(9), 4235. https://doi.org/10.52711/0974-360X.2022.00712

41. Krihariyani, D., Haryanto, E., Sasongkowati, R. (2021). In silico analysis of antiviral activity and pharmacokinetic prediction of Brazilein Sappan Wood (Caesalpinia sappan L.) against SARS-CoV-2 spike glycoproteins. Indonesian Journal of Medical Laboratory Science and Technology, 3(1), 26–37. https://doi.org/10.33086/ijmlst.v3i1.1854.

42. Medina-Barandica, J., Contreras-Puentes, N., Tarón-Dunoyer, A., DuránLengua, M., Alviz-Amador, A. (2023). In-silico study for the identification of potential destabilizers between the spike protein of SARS-CoV-2 and human ACE-2. Informatics in Medicine Unlocked, 40, Article 101278. https://doi.org/10.1016/j.imu.2023.101278

43. Macalalad, M. A. B., Gonzales, A. A. (2023). In silico screening and identification of antidiabetic inhibitors sourced from phytochemicals of philippine plants against four protein targets of diabetes (PTP1B, DPP-4, SGLT-2, and FBPase). Molecules, 28(14), Article 5301. https://doi.org/10.3390/molecules28145301

44. Julaton, T., Taclendo, A., Oyong, G., Rempillo, O., Galvez, M. C., Vallar, E. (2022). In silico insights on the pro-inflammatory potential of polycyclic aromatic hydrocarbons and the prospective anti-inflammatory capacity of Andrographis paniculata phytocompounds. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(14), Article 8588. https://doi.org/10.3390/ijerph19148588

45. Nag, A., Dasgupta, A., Sengupta, S., Lai, T. K., Acharya, K. (2023). An in-silico pharmacophore-based molecular docking study to evaluate the inhibitory potentials of novel fungal triterpenoid Astrakurkurone analogues against a hypothetical mutated main protease of SARS-CoV-2 virus. Computers in Biology and Medicine, 152, Article 106433. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.106433

46. Yang, S.-Q., Zhang, L.-X., Ge, Y.-J., Zhang, J.-W., Hu, J.-X., Shen, C.-Y. et al. (2023). In-silico target prediction by ensemble chemogenomic model based on multi-scale information of chemical structures and protein sequences. Journal of Cheminformatics, 15(1), Article 48. https://doi.org/10.1186/s13321-023-00720-0

47. Saraswat, J., Riaz, U., Patel, R. (2022). In-silico study for the screening and preparation of ionic liquid-AVDs conjugate to combat COVID-19 surge. Journal of Molecular Liquids, 359, Article 119277. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2022.119277

48. Cabral, M. B., Cruz, C. J. D., Sato, Y., Oyong, G., Rempillo, O., Galvez, M. C. et al. (2022). In Silico approach in the evaluation of pro-inflammatory potential of polycyclic aromatic hydrocarbons and volatile organic compounds through binding affinity to the human toll-like receptor 4. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(14), Article 8360. https://doi.org/10.3390/ijerph19148360

49. Begum, M. N., Mahtarin, R., Ahmed, S., Shahriar, I., Hossain, S. R., Mia, M. W. et al. (2023). Investigation of the impact of nonsynonymous mutations on thyroid peroxidase dimer. PloS One, 18(9), Article e0291386. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0291386

50. Naha, A., Banerjee, S., Debroy, R., Basu, S., Ashok, G., Priyamvada, P. et al. (2022). Network metrics, structural dynamics and density functional theory calculations identified a novel Ursodeoxycholic Acid derivative against therapeutic target Parkin for Parkinson’s disease. Computational and Structural Biotechnology Journal, 20, 4271–4287. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2022.08.017


Рецензия

Для цитирования:


Харишма В.Д., Анзори А.Н., Яхмола В., Улла Э., Пурнобасуки Г. Биоинформатическое изучение селективного ингибитора из Garcinia mangostana L. Борьба с ВИЧ‑1-инфекцией. Пищевые системы. 2023;6(4):471-476. https://doi.org/10.21323/2618-9771-2023-6-4-471-476

For citation:


Kharisma V.D., Ansori A.N., Jakhmola V., Ullah E., Purnobasuki H. Bioinformatics study of selective inhibitor from Garcinia mangostana L. tackle HIV‑1 infection. Food systems. 2023;6(4):471-476. https://doi.org/10.21323/2618-9771-2023-6-4-471-476

Просмотров: 1038


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


ISSN 2618-9771 (Print)
ISSN 2618-7272 (Online)