Моделирование конформационного равновесия и сольватации при связывании органических соединений с биологическими мишенями тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 02.00.03, кандидат химических наук Зейфман, Алексей Александрович

• Зейфман, Алексей Александрович
• кандидат химических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат химических наук Зейфман, Алексей Александрович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР

1.1. Методы расчета свободной энергии связывания органических соединений с терапевтическими мишенями

111 Теоретические основы

112 Практическая реализация метода

113 Расчет ошибок в методе ВСЭ

1.2. Методы анализа конформационного равновесия при связывании органических соединений с белками

12 1 Расчеты методом двухтопологического ВСЭ

12 2 Расчет потенциала средней силы

12 3 Методы «усиленного» сэмплирования

12 4 Анализ существующих методов моделирования конформационной равновесия

1.3. Методы учета растворителя в расчетах свободной энергии связывания органических соединений с белками

13 1 Методы, основанные на неявном учете растворителя 30 132 Явный учет растворителя в расчетах свободной энергии 34 13 3 Анализ существующих методов учета сольватации при моделировании связывания белков с лигандами

2. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

2.1. Общие методы

2 11 Пакеты программ, использованные в работе

2 12 Подготовка трехмерных структур и топологических файлов лигандов

2 13 Параметры молекулярно-динамических расчетов методом ВСЭ

2.2. Расчёт относительной свободной энергии связывания лигандов с Syk-киназой и PARP методом ВСЭ

2 2 1 Конструирование моделей трехмерной структуры белков

2 2 2 Расчет относительной свободной энергии различных лигандов Syk-киназы и PARP в растворе методом ВСЭ

2 2 3 Расчет относительной свободной энергии различных лигандов Syk-киназы и PARP в белке методом ВСЭ

2.3. Расчет относительной свободной энергии конформеров лигандов Syk-киназы методом ВО

2 3 1 Подготовка топологических файлов для расчетов изменения свободной энергии конформеров

2 3 2 Расчет свободной энергии конформеров методом ВСЭ

2 3 3 Перебор конформаций лигандов Syk-киназы при расчете заселенности методом ВСЭ

2.4. Анализ корректности расчетов методом ВСЭ

2 4 1 Определение погрешностей расчетов методом ВСЭ

2 4 2 Определение RMSD атомов белка

2 4 3 Определение свободной энергии перехода при различной длине траектории

2 44 Апзлиз лоррелнции карт плотности воды

2.5. Экспериментальное определение эффективности связывания соединений с Syk-киназой и PARP

2.6. Синтез новых ингибиторов Syk-киназы

3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

3.1. Конформационное равновесие лигандов Syk-киназы

3 11 Теоретические основы учета свободной энергии конформационной фокусировки в расчетах энергии связывания 62 3 12 Методология расчета свободной энергии конформационного перехода методом ВСЭ 64 3 13 Проверка методики расчета свободной энергии конформационной фокусировки на примере N-метилформамида 65 3 14 Особенности конформационной фокусировки ингибиторов Syk-киназы 67 3 15 Расчет конформационного равновесия ингибиторов Syk-киназы 71 3 16 Расчет свободной энергии связывания ингибиторов Syk-киназы методом ВСЭ 77 3 17 Расчет свободной энергии связывания ингибиторов Syk-киназы методом ВСЭ с учетом конформационного равновесия

ь

3.2. Явный учёт сольватации комплекса белок-лиганд в расчётах методом ВСЭ

3.2.1. Расчёт свободной энергии связывания ингибиторов РАКР методом ВСЭ

3.2.2. Расчёт корреляции карт плотности воды для определения степени сэмплирования молекул растворителя

3.2.3. Временная корреляции карт плотности воды в белке в расчётах связывания ингибиторов РА1*Р

3.2.4. Изучение особенностей сольватации комплекса РАКР с лигандом РАКР_Ы3

3.2.5. Учёт альтернативных вариантов сольватации комплекса белок-лиганд в расчетах методом ВСЭ

3.3. Дизайн новых ингибиторов Бук-киназы с учётом конформационной фокусировки и сольватации комплекса белок-лиганд

3.3.1. Выбор модификаций структуры МТ-030

3.3.2. Расчёты свободной энергии конформационной фокусировки предложенных ингибиторов Бук-киназы

3.3.3. Расчёт относительной свободной энергии связывания новых ингибиторов Бук-киназы методом ВСЭ

3.3.4. Сопоставление результатов расчетов методом ВСЭ и предварительных структурных гипотез

3.3.5. Синтез и экспериментальная проверка активности новых ингибиторов Бук-киназы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование конформационного равновесия и сольватации при связывании органических соединений с биологическими мишенями»

ВВЕДЕНИЕ

Основной парадигмой современного дизайна лекарственных средств является направленное воздействие на определённую биологическую мишень в организме человека. Поскольку в настоящий момент расшифрованы трёхмерные структуры большого количества мишеней, крайне актуальной является проблема моделирования связывания новых лекарственных кандидатов с белковыми молекулами известной структуры. На сегодняшний день наиболее точным методом расчёта прочности связывания лигандов с терапевтическими мишенями является метод возмущения свободной энергии (ВСЭ), основанный на молекулярно-механическом описании полноатомной системы белок-лиганд с явным учётом молекул растворителя. Данный подход позволяет учесть ряд факторов, игнорируемых полуэмпирическими методами, но зачастую определяющих различие в связывании близких по структуре соединений (например, подвижность белка, конформационное равновесие лиганда и сольватацию системы), и таким образом является наиболее эффективным вычислительным методом для лидерной оптимизации лекарственных кандидатов.

Метод ВСЭ имеет строгое теоретическое обоснование, и при корректном проведении моделирования позволяет получить точное значение изменения свободной энергии при связывании лиганда с белком. Тем не менее, поскольку входные данные для расчётов ВСЭ формируются с помощью молекулярной динамики, итоговая точность определяется точностью молекулярно-динамических вычислений, которая в свою очередь зависит от корректности молекулярно-механического силового поля и качества сэмплирования системы. Предметом исследования настоящей работы являлись подходы к улучшению сэмплирования при использовании стандартных параметров силового поля.

Проблема недостаточного сэмплирования чаще всего возникает при моделировании комплекса органического вещества с терапевтической мишенью. Важную роль в динамике этой системы играют молекулы воды, контактирующие с атомами белка и лиганда, так как их подвижность зачастую оказывается существенно ограниченной из-за образования водородных связей либо из-за стерических затруднений. В то же время, недостаточное сэмплирование этих мостиковых молекул является критичным для итоговой точности расчётов, и в некоторых случаях может приводить к ошибкам порядка нескольких ккал/моль, что является неприемлемым при оптимизации лекарственных кандидатов. Для решения данной проблемы было предложено большое количество различных подходов, цель которых главным образом сводилась к определению прочности связывания отдельных мостиковых молекул воды. В то же время, ни в одной из существующих работ

не был проведён систематический анализ полноты сэмплирования молекул воды в комплексе. Данный анализ, с одной стороны, позволил бы оценить корректность расчётов свободной энергии и выявить альтернативные варианты расположения мостиковых молекул воды, а с другой помог бы определить основные сайты сольватации и предложить направления для дальнейших модификаций лигандов. Таким образом, разработка методологии оценки временной стабильности сольватации комплекса белок-лиганд при расчётах методом ВСЭ является актуальной и не решённой на сегодняшний день проблемой.

Недостаточность сэмплирования может возникать и в ходе молекулярной динамики свободного лиганда в воде при наличии у него медленно переходящих друг в друга конформаций. Как и в случае с сэмплированием воды, пренебрежение конформацинонным равновесием лиганда может вносить в итоговую энергию связывания недопустимую ошибку порядка нескольких ккал/моль. Решению этой, а также схожей проблемы заторможенных конформаций белка посвящено большое количество теоретических работ, основанных на применении методов двухтопологического ВСЭ, потенциала средней силы и методов общего «ускорения» сэмплирования системы. Тем не менее, в большинстве случаев предложенные методы отличались низким быстродействием и сложностью практической реализации, хотя и позволяли существенно уменьшить ошибку расчётов свободной энергии связывания. Создание универсального и эффективного способа анализа конформационного равновесия для заторможенных степеней свободы лиганда и белка позволило бы не только повысить точность метода ВСЭ, но и выявить дополнительные направления модификации структуры лиганда для повышения заселённости связывающегося конформера.

Настоящее исследование направлено на решение данных задач направленного синтеза и посвящено разработке способов явного расчёта конформационного равновесия и сольватации комплекса белок-лиганд при моделировании связывания лигандов с терапевтическими мишенями методом ВСЭ. Эффективность и применимость предложенных подходов показана на примере направленного синтеза ингибиторов поли(АДФ-рибозо) полимеразы и 8ук-киназы.

Цель и задачи исследования. Цель настоящей работы состояла в создании методологии учёта вкладов конформационного равновесия и сольватации в свободную энергию образования комплекса белок-лиганд для направленного дизайна и синтеза новых биологически активных соединений. Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1. Создание эффективного метода расчёта конформационного равновесия

6

органических соединений с явным учётом растворителя;

2. Разработка метода выявления и учёта (в свободной энергии связывания) различных сольватационных состояний комплекса белок-лиганд, находящихся в динамическом равновесии;

3. Направленный дизайн новых ингибиторов 8ук-киназы и поли(АДФ-рибоза)-полимеразы (РАЯР) с использованием разработанных методов;

4. Синтез новых ингибиторов Бук-киназы и сопоставление экспериментальных данных по активности с результатами моделирования.

Заключение диссертации по теме «Органическая химия», Зейфман, Алексей Александрович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Методы молекулярного моделирования биологической активности органических соединений приобрели огромное значение на всех стадиях разработки лекарств, начиная от выбора терапевтической мишени и заканчивая финальной оптимизацией лекарственных кандидатов. Если на стадии скрининга большой библиотеки разнообразных соединений основным критерием является скорость расчётов, то при выборе направлений дальнейшей модификации одного-двух активных соединений с целью повышения прочности связывания с мишенью на первое место уже встаёт точность моделирования.

Наиболее точным методом расчёта связывания лигандов с терапевтическими мишенями, используемым в настоящее время, является метод ВСЭ, основанный на молекулярно-механическом моделировании полноатомной системы белок-лиганд-растворитель. Длина траекторий, рассчитываемых в данном методе, лимитирована текущим уровнем развития вычислительной техники, и составляет несколько наносекунд (для чего требуется порядка 10000 процессоро-часов). При расчёте свободной энергии для уравновешенной системы подобное время расчётов является достаточным, однако для систем, имеющих заторможенные степени свободы, недостаточная длина траектории может приводить к неприемлемым ошибкам. Таким образом, важной задачей является создание не только методов увеличения степени сэмплирования системы, но и подходов к оценке адекватности выбранной длины траектории для расчётов ВСЭ. Необходимость решения этих задач в настоящей работе была продиктована выбором органических лигандов и соответствующих терапевтических мишеней. Так, для исследованных ингибиторов 8ук-киназы 2,4-диариламиноазинового ряда изначально предполагалось наличие заторможенных конформационных переходов в воде, а высокая степень сольватированности и наличие мостиковых молекул воды в комплексе РАЯР с 3,5,6,7-тетрагидро-4#-циклопента[4,5]тиено[2,3-£/]пиримидин-4-оном (РАЫРН) косвенно указывало на возможные кинетические сложности обмена связанных молекул воды с раствором.

Выбор лигандов и мишеней был обусловлен их практической значимостью. Так, ингибитор Бук-киназы фостаматиниб (пролекарственная форма Я406) в настоящее время проходит клинические испытания в терапии ревматоидного артрита [100; 101] и неходжкинской лимфомы [102], а ингибиторы РАЯР перспективны для терапии рака [103; 104; 105] и инфаркта миокарда [106].

Изначальной мотивацией для разработки нового метода моделирования конформационного равновесия послужило отсутствие возможности расчёта энергий конформационного перехода в доступных программах. Однако дальнейший анализ литературных данных показал, что существующие в настоящее время алгоритмы решения данной задачи имеют ряд недостатков: узкую область применения, низкое быстродействие, континуальный учёт растворителя. В ходе выполнения диссертационной работы был создан новый способ расчёта свободной энергии конформационных переходов, основанный на методе ВСЭ с явным учётом растворителя, лишённый всех указанных недостатков. Гибкость разработанного метода позволила посредством вспомогательного обратимого вращения крайних циклов добиться осуществления стерически затруднённых заторможенных конформационных переходов для ингибиторов Syk-киназы 2,4-диариламиноазинового ряда.

Аналогичная мотивация возникла и при разработке методов анализа сольватации комплекса белок-лиганд. Несмотря на то, что в целом этой проблеме уделяется большое внимание, в настоящее время отсутствуют какие-либо методы анализа стабильности молекул воды в ходе молекулярной динамики, позволяющие принять решение об адекватности выбранной длины траектории или необходимости её увеличения. Применение предложенного метода для комплексов PARP с ингибиторами -производными 3,5,6,7-тетрагидро-4#-циклопента[4,5]тиено[2,3-£/]пиримидин-4-она -показало его способность выявлять изменения в сольватационном состоянии комплекса белок-лиганд. Проведённый детальный анализ сольватации комплекса PARP с азидным производным PARPN3 привёл к разработке метода точного расчёта прочности связывания лигандов в случае наличия у комплекса белок-лиганд альтернативных сольватационных состояний.

Какими бы точными ни были методы предсказания свободной энергии связывания белков с лигандами, стадия генерирования структур новых ингибиторов проводится, как правило, вручную исходя из структуры комплекса белок-лиганд. Предложенные на основе структурных соображений (и подтверждённые методом молекулярного докинга) модификации соединения МТ-030 (МТ-ОЗО-ОМе, МТ-030-С1, MT-030-Me и МТ-ОЗО-ОН) должны были привести к увеличению прочности связывания с Syk-киназой. Тем не менее, дальнейший расчёт методом ВСЭ с учётом конформационной фокусировки показал, что, к сожалению, все предложенные направления изменения структуры МТ-030 должны привести к снижению ингибирующей активности. Синтез и исследование ингибирующей активности in vitro на ферментном препарате показали, что экспериментальные данные хорошо согласуются с результатами расчётов методом ВСЭ, но не методом

120

молекулярного докинга. Таким образом, еели проблема точного расчёт прочности связываний ингибиторов с лигандами является практически решённой, проблема выявления направлений модификации структуры известных ингибиторов для повышения их сродства к мишени требует дальнейшей автоматизации.

Для наиболее активного соединения серии, МТ-030, дополнительно была изучена биологическая активность в клеточных моделях заболеваний, ассоциированных с ингибированием 8ук-киназы, - ревматоидного артрита и неходжкинской лимфомы. Эффективность МТ-030 в этих моделях не уступала эффективности 11406, находящегося в настоящее время в стадии клинических испытаний, что говорит о большом терапевтическом потенциале МТ-030.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Впервые предложен способ расчёта энергии заторможенных конформационных переходов в органических молекулах, основанный на использовании двугранного угла в качестве реакционной координаты в методе ВСЭ; метод позволяет с высокой точностью (~1 кДж/моль) рассчитывать конформационное равновесие биологически активных соединений с явным учётом растворителя;

2. Исследована заселённость конформеров впервые синтезированных биологически активных соединений, производных 2,4-диариламиноазинового ряда - ингибиторов Бук-киназы; показано, что в ряду изученных соединений заселённость конформеров отличается в 10-50 раз, что соответствует вкладу в свободную энергию связывания 4-6 кДж/моль;

3. Разработан метод учёта сольватации комплекса белок-лиганд, основанный на анализе временной корреляции карт плотности растворителя, полученных из молекулярно-динамических траекторий, который позволяет выявлять альтернативные сольватационные состояния комплекса белок-лиганд, не идентифицируемые при помощи стандартных критериев (временная зависимость координат атомов белка или энергии системы);

4. Показано качественное изменение сольватации комплекса РАЯР-лиганд при переходе от Я=-Н, -СН2С1, -СН2ОН, -СН21\ГН2 к Я=-СН2Ы3 в ряду синтезированных производных 3,5,6,7-тетрагидро-4//-циклопента[4,5]тиено[2,3-£/]пиримидин-4-онов с помощью разработанного метода анализа корреляции карт плотности растворителя; в случае производного Я=-СН2Ыз было обнаружено наличие альтернативных сольватационных состояний комплекса, отличие в свободной энергии которых составляло 4 кДж/моль;

5. Проведён направленный синтез четырёх новых производных 2,4-диаминотриазина, ингибирующая активность которых в отношении Бук-киназы хорошо согласуется с разработанной моделью, включающей учёт конформационного равновесия лиганда и сольватацию комплекса белок-лиганд (отличие рассчитанной свободной энергии связывания от экспериментальной- 2 кДж/моль); показана биологическая активность соединения МТ-030 на клеточных линиях неходжкинской лимфомы;

Список литературы диссертационного исследования кандидат химических наук Зейфман, Алексей Александрович, 2013 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Jorgensen W.L., Ruiz-Caro J., Tirado-Rives J., Basavapathruni A., Anderson K.S., Hamilton A.D. Computer-aided design of non-nucleoside inhibitors of HIV-1 reverse transcriptase // Bioorg Med Chem Lett. 2006. T. 16. № 3. — C. 663-7.

2. Zeevaart J.G., Wang L., Thakur V.V., Leung C.S., Tirado-Rives J., Bailey C.M., Domaoal R.A., Anderson K.S., Jorgensen W.L. Optimization of azoles as anti-human immunodeficiency virus agents guided by free-energy calculations // J Am Chem Soc. 2008. T. 130. № 29. — C. 9492-9.

3. Mouchlis V.D., Mavromoustakos T.M., Kokotos G. Design of new secreted phospholipase A2 inhibitors based on docking calculations by modifying the pharmacophore segments of the FPL67047XX inhibitor // Journal of Computer-Aided Molecular Design. 2010. T. 24. № 2. — C. 107-15.

4. Luccarelli J., Michel J., Tirado-Rives J., Jorgensen W.L. Effects of Water Placement on Predictions of Binding Affinities for p38alpha MAP Kinase Inhibitors // J Chem Theory Comput. 2010. T. 6. № 12. — C. 3850-3856.

5. Palma P.N., Bonifacio M.J., Loureiro A.I., Soares-da-Silva P. Computation of the binding affinities of catechol-O-methyltransferase inhibitors: multisubstate relative free energy calculations // J Comput Chem. 2012. T. 33. № 9. — C. 970-86.

6. Lawrenz M., Wereszczynski J., Amaro R., Walker R., Roitberg A., McCammon J.A. Impact of calcium on N1 influenza neuraminidase dynamics and binding free energy // Proteins. 2010. T. 78. № 11. — C. 2523-32.

7. Ruiza F.M., Grigera J.R. Free energy perturbation calculations on glucosidase-inhibitor complexes // Med Chem. 2005. T. 1. № 5. _ c. 455-60.

8. Zwanzig R.W. High-Temperature Equation of State by a Perturbation Method. I. Nonpolar Gases // Journal of Chemical Physics. 1954. T. 22. № 8. — C. 1420-1426.

9. Reynolds C.A., King P.M., Richards W.G. Free energy calculations in molecular biophysics // Molecular Physics. 1992. T. 76. № 2. — C. 251-275.

10. Kirkwood J.G. Statistical Mechanics of Fluid Mixtures // Journal of Chemical Physics. 1935. T. 3. №5. — C. 300-313.

11. Charles H B. Efficient estimation of free energy differences from Monte Carlo data // Journal of Computational Physics. 1976. T. 22. № 2. — C. 245-268.

12. Jorgensen W.L., Thomas L.L. Perspective on Free-Energy Perturbation Calculations for Chemical Equilibria // J Chem Theory Comput. 2008. T. 4. № 6. — C. 869-876.

13. Jorgensen W.L., Ravimohan C. Monte Carlo simulation of differences in free energies of hydration // The Journal of Chemical Physics. 1985. T. 83. № 6. — C. 3050-3054.

14. Lu N., Kofke D.A., Woolf T.B. Improving the efficiency and reliability of free energy perturbation calculations using overlap sampling methods // Journal of Computational Chemistry. 2004. T. 25. № 1. — C. 28-39.

15. Rapaport D.C. The Art of Molecular Dynamics Simulation. — Cambridge : Cambridge University Press, 2004. — 564.

16. Wu D., Kofke D.A. Phase-space overlap measures. I. Fail-safe bias detection in free energies calculated by molecular simulation // J Chem Phys. 2005. T. 123. № 5. — C. 054103.

17. Wu D., Kofke D.A. Model for small-sample bias of free-energy calculations applied to Gaussian-distributed nonequilibrium work measurements // The Journal of Chemical Physics. 2004. T. 121. № 18, —C. 8742-8747.

18. Lu N., Kofke D.A. Accuracy of free-energy perturbation calculations in molecular simulation. II. Heuristics // The Journal of Chemical Physics. 2001. T. 115. № 15. — C. 6866-6875.

19. Perola E., Charifson P.S. Conformational analysis of drug-like molecules bound to proteins: an extensive study of ligand reorganization upon binding // J Med Chem. 2004. T. 47. № 10, —C. 2499-510.

20. Tirado-Rives J., Jorgensen W.L. Contribution of conformer focusing to the uncertainty in predicting free energies for protein-ligand binding // J Med Chem. 2006. T. 49. № 20. — C. 5880-4.

21. Pearlman D.A. A Comparison of Alternative Approaches to Free Energy Calculations // The Journal of Physical Chemistry. 1994. T. 98. № 5. — C. 1487-1493.

22. Michel J., Essex J.W. Hit identification and binding mode predictions by rigorous free energy simulations // J Med Chem. 2008. T. 51. № 21. — C. 6654-64.

23. Meegan M.J., Lloyd D.G. Advances in the science of estrogen receptor modulation // Current Medicinal Chemistry. 2003. T. 10. № 3. — C. 181-210.

24. Brzozowski A.M., Pike A.C., Dauter Z., Hubbard R.E., Bonn T., Engstrom O., Ohman L., Greene G.L., Gustafsson J.A., Carlquist M. Molecular basis of agonism and antagonism in the oestrogen receptor // Nature. 1997. T. 389. № 6652. — C. 753-8.

25. Michel J., Verdonk M.L., Essex J.W. Protein-Ligand Complexes: Computation of the Relative Free Energy of Different Scaffolds and Binding Modes // Journal of Chemical Theory and Computation. 2007. T. 3. № 5. — C. 1645-1655.

26. Kontopidis G., Mclnnes C., Pandalaneni S.R., McNae I., Gibson D., Mezna M., Thomas M., Wood G., Wang S., Walkinshaw M.D., Fischer P.M. Differential binding of inhibitors to active and inactive CDK2 provides insights for drug design // Chemistry & Biology. 2006. T. 13. № 2. — C. 201-11.

27. Mobley D.L., Chodera J.D., Dill K.A. The Confine-and-Release Method: Obtaining Correct Binding Free Energies in the Presence of Protein Conformational Change // Journal of Chemical Theory and Computation. 2007. T. 3. № 4. — C. 1231-1235.

28. Morton A., Matthews B.W. Specificity of ligand binding in a buried nonpolar cavity of T4 lysozyme: linkage of dynamics and structural plasticity // Biochemistry. 1995. T. 34. №27, —C. 8576-88.

29. Woo H.J., Roux B. Calculation of absolute protein-ligand binding free energy from computer simulations // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2005. T. 102. № 19. — C. 6825-30.

30. Ge X., Roux B. Absolute binding free energy calculations of sparsomycin analogs to the bacterial ribosome // Journal of Physical Chemistry B. 2010. T. 114. № 29. — C. 952539.

31. Ge X., Roux B. Calculation of the standard binding free energy of sparsomycin to the ribosomal peptidyl-transferase P-site using molecular dynamics simulations with restraining potentials // Journal of Molecular Recognition. 2010. T. 23. № 2. — C. 128-

A 1

"T l .

32. Nagy P.I. Theoretical studies of the solvent effect on the conformation of the HO-C-C-X (X = F, NH2, N02) moiety with competing intra- and intermolecular hydrogen bonds // Journal of Physical Chemistry A. 2012. T. 116. № 29. — C. 7726-41.

33. Kuttel M.M. Conformational free energy maps for globobiose (alpha-D-Galp-(l—>4)-beta-D-Galp) in implicit and explicit aqueous solution // Carbohydrate Research. 2008. T. 343. № 6. —C. 1091-8.

34. Earl D.J., Deem M.W. Parallel tempering: Theory, applications, and new perspectives // Physical Chemistry Chemical Physics. 2005. T. 7. № 23. — C. 3910-3916.

35. Swendsen R.H., Wang J.S. Replica Monte Carlo simulation of spin glasses // Phys Rev Lett. 1986. T. 57. № 21. — C. 2607-2609.

36. Zhou R. Replica exchange molecular dynamics method for protein folding simulation // Methods Mol Biol. 2007. T. 350. — C. 205-23.

37. Woods C.J., Essex J.W., King M.A. The Development of Replica-Exchange-Based Free-Energy Methods // The Journal of Physical Chemistry B. 2003. T. 107. № 49. — C. 13703-13710.

38. Jiang W., Roux B. Free Energy Perturbation Hamiltonian Replica-Exchange Molecular Dynamics (FEP/H-REMD) for Absolute Ligand Binding Free Energy Calculations // J Chem Theory Comput. 2010. T. 6. № 9. — C. 2559-2565.

39. Wang L., Berne B.J., Friesner R.A. On achieving high accuracy and reliability in the calculation of relative protein-ligand binding affinities // Proc Natl Acad Sci USA. 2012. T. 109. № 6. — C. 1937-42.

40. Wang L., Friesner R.A., Berne B.J. Replica exchange with solute scaling: a more efficient version of replica exchange with solute tempering (REST2) // Journal of Physical Chemistry B. 2011. T. 115. № 30. — C. 9431-8.

41. Liu P., Kim B., Friesner R.A., Berne B.J. Replica exchange with solute tempering: a method for sampling biological systems in explicit water // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2005. T. 102. № 39. — C. 1374954.

42. Li H., Fajer M., Yang W. Simulated scaling method for localized enhanced sampling and simultaneous "alchemical" free energy simulations: a general method for molecular mechanical, quantum mechanical, and quantum mechanical/molecular mechanical simulations // Journal of Chemical Physics. 2007. T. 126. № 2. — C. 024106.

43. Min D., Li H., Li G., Bitetti-Putzer R., Yang W. Synergistic approach to improve "alchemical" free energy calculation in rugged energy surface // Journal of Chemical Physics. 2007. T. 126. № 14. — C. 144109.

44. Phillips J.C., Braun R., Wang W., Gumbart J., Tajkhorshid E., Villa E., Chipot C., Skeel R.D., Kale L., Schulten K. Scalable molecular dynamics with NAMD // Journal of Computational Chemistry. 2005. T. 26. № 16. — C. 1781-802.

45. Shivakumar D., Williams J., Wu Y., Damm W., Shelley J., Sherman W. Prediction of Absolute Solvation Free Energies using Molecular Dynamics Free Energy Perturbation and the OPLS Force Field // Journal of Chemical Theory and Computation. 2010. T. 6. № 5, —C. 1509-1519.

46. Brooks B.R., Bruccoleri R.E., Olafson B.D., States D.J., Swaminathan S., Karplus M. CHARMM: A program for macromolecular energy, minimization, and dynamics calculations // Journal of Computational Chemistry. 1983. T. 4. № 2. — C. 187-217.

47. Srinivasan J., Cheatham T.E., Cieplak P., Kollman P.A., Case D.A. Continuum Solvent Studies of the Stability of DNA, RNA, and Phosphoramidate-DNA Helices // Journal of the American Chemical Society. 1998. T. 120. № 37. — C. 9401-9409.

48. Hou T., Wang J., Li Y., Wang W. Assessing the performance of the MM/PBSA and MM/GBSA methods. 1. The accuracy of binding free energy calculations based on molecular dynamics simulations // Journal of Chemical Information and Modeling. 2011. T. 51. № 1, —C. 69-82.

49. Gallicchio E., Zhang L.Y., Levy R.M. The SGB/NP hydration free energy model based on the surface generalized born solvent reaction field and novel nonpolar hydration free energy estimators // Journal of Computational Chemistry. 2002. T. 23. № 5. — C. 51729.

50. Gilson M.K., Honig B. Calculation of the total electrostatic energy of a macromolecular system: Solvation energies, binding energies, and conformational analysis // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 1988. T. 4. № 1. — C. 7-18.

51. Warshel A., Russell S.T., Churg A.K. Macroscopic models for studies of electrostatic interactions in proteins: limitations and applicability // Proc Natl Acad Sci USA. 1984. T. 81. № 15. —C. 4785-9.

52.

53.

54.

55.

56.

57.

58.

59.

60,

61,

62,

63

64,

65,

66

67

68

69

Still W.C., Tempczyk A., Hawley R.C., Hendrickson T. Semianalytical treatment of solvation for molecular mechanics and dynamics // Journal of the American Chemical Society. 1990. T. 112. № 16. — C. 6127-6129.

Shivakumar D., Deng Y., Roux B.t. Computations of Absolute Solvation Free Energies of Small Molecules Using Explicit and Implicit Solvent Model // Journal of Chemical Theory and Computation. 2009. T. 5. № 4. — C. 919-930.

Jiao D., Zhang J., Duke R.E., Li G., Schnieders M.J., Ren P. Trypsin-ligand binding free

energies from explicit and implicit solvent simulations with polarizable potential //

Journal of Computational Chemistry. 2009. T. 30. № 11. — C. 1701-11.

Gouda H., Kuntz I.D., Case D.A., Kollman P.A. Free energy calculations for

theophylline binding to an RNA aptamer: Comparison of MM-PBSA and thermodynamic

integration methods // Biopolymers. 2003. T. 68. № 1. — C. 16-34.

Zhang L.Y., Gallicchio E., Friesner R.A., Levy R.M. Solvent models for protein-ligand

binding: Comparison of implicit solvent poisson and surface generalized born models

with explicit solvent simulations // Journal of Computational Chemistry. 2001. T. 22. №

6, —C. 591-607.

Shirts M.R., Pande V.S. Solvation free energies of amino acid side chain analogs for common molecular mechanics water models // Journal of Chemical Physics. 2005. T. 122. № 13. _ c. 134508.

Mattos C. Protein-water interactions in a dynamic world // Trends in Biochemical Sciences. 2002. T. 27. № 4. — C. 203-8.

Scheidig A.J., Burmester C., Goody R.S. The pre-hydrolysis state of p21(ras) in complex with GTP: new insights into the role of water molecules in the GTP hydrolysis reaction of ras-like proteins // Structure. 1999. T. 7. № 11. — C. 1311-24.

Denisov V.P., Jonsson B.H., Halle B. Hydration of denatured and molten globule proteins // Nat Struct Biol. 1999. T. 6. № 3. — C. 253-60.

Loris R., Langhorst U., De Vos S., Decanniere K., Bouckaert J., Maes D., Transue T.R., Steyaert J. Conserved water molecules in a large family of microbial ribonucleases // Proteins. 1999. T. 36. № 1. — C. 117-34.

Langhorst U., Backmann J., Loris R., Steyaert J. Analysis of a water mediated proteinprotein interactions within RNase T1 // Biochemistry. 2000. T. 39. № 22. — C. 6586-93. Tarek M., Tobias D.J. Environmental Dependence of the Dynamics of Protein Hydration Water // Journal of the American Chemical Society. 1999. T. 121. № 41. — C. 97409741.

Nagendra H.G., Sukumar N., Vijayan M. Role of water in plasticity, stability, and action of proteins: the crystal structures of lysozyme at very low levels of hydration // Proteins. 1998. T. 32. № 2. — C. 229-40.

Janin J. Wet and dry interfaces: the role of solvent in nrotein-protein and nrotein-DNA recognition // Structure. 1999. T. 7. № 12. — C. Kill-9.

Palomer A., Perez J.J., Navea S., Llorens O., Pascual J., Garcia L., Mauleon D. Modeling cyclooxygenase inhibition. Implication of active site hydration on the selectivity of ketoprofen analogues // Journal of Medicinal Chemistry. 2000. T. 43. № 11. — C. 22804.

Helms V. Protein dynamics tightly connected to the dynamics of surrounding and internal water molecules // ChemPhysChem. 2007. T. 8. № 1. — C. 23-33. Plount Price M.L., Jorgensen W.L. Analysis of Binding Affinities for Celecoxib Analogues with COX-1 and COX-2 from Combined Docking and Monte Carlo Simulations and Insight into the COX-2/COX-1 Selectivity // Journal of the American Chemical Society. 2000. T. 122. № 39. — C. 9455-9466.

Resat H., Mezei M. Grand Canonical Monte Carlo Simulation of Water Positions in Crystal Hydrates // Journal of the American Chemical Society. 1994. T. 116. № 16. — C. 7451-7452.

70. Woo H.J., Dinner A.R., Roux B. Grand canonical Monte Carlo simulations of water in protein environments // Journal of Chemical Physics. 2004. T. 121. № 13. — C. 6392400.

71. Deng Y., Roux B. Computation of binding free energy with molecular dynamics and grand canonical Monte Carlo simulations // Journal of Chemical Physics. 2008. T. 128. № 11, —C. 115103.

72. Helms V., Wade R.C. Computational Alchemy To Calculate Absolute Protein-Ligand Binding Free Energy // Journal of the American Chemical Society. 1998. T. 120. № 12.

— C. 2710-2713.

73. Roux B., Nina M., Pomes R., Smith J.C. Thermodynamic stability of water molecules in the bacteriorhodopsin proton channel: a molecular dynamics free energy perturbation study // Biophysical Journal. 1996. T. 71. № 2. — C. 670-81.

74. Michel J., Tirado-Rives J., Jorgensen W.L. Prediction of the water content in protein binding sites // Journal of Physical Chemistry B. 2009. T. 113. № 40. — C. 13337-46.

75. Michel J., Tirado-Rives J., Jorgensen W.L. Energetics of displacing water molecules from protein binding sites: consequences for ligand optimization // Journal of the American Chemical Society. 2009. T. 131. №42. — C. 15403-11.

76. Luccarelli J., Michel J., Tirado-Rives J., Jorgensen W.L. Effects of Water Placement on Predictions of Binding Affinities for p38alpha MAP Kinase Inhibitors // Journal of Chemical Theory and Computation. 2010. T. 6. № 12. — C. 3850-3856.

77. Jorgensen W.L., Tirado-Rives J. Molecular modeling of organic and biomolecular systems using BOSS and MCPRO // Journal of Computational Chemistry. 2005. T. 26. № 16, —C. 1689-1700.

78. Hamelberg D., McCammon J.A. Standard free energy of releasing a localized water molecule from the binding pockets of proteins: double-decoupling method // Journal of the American Chemical Society. 2004. T. 126. № 24. — C. 7683-9.

79. Lu Y., Yang C.Y., Wang S. Binding free energy contributions of interfacial waters in HIV-1 protease/inhibitor complexes // Journal of the American Chemical Society. 2006. T. 128. № 36. — C. 11830-9.

80. Olano L.R., Rick S.W. Hydration free energies and entropies for water in protein interiors // Journal of the American Chemical Society. 2004. T. 126. № 25. — C. 79918000.

81. Makarov V.A., Andrews B.K., Smith P.E., Pettitt B.M. Residence times of water molecules in the hydration sites of myoglobin // Biophysical Journal. 2000. T. 79. № 6.

— C. 2966-74.

82. Stumpe M.C., Blinov N., Wishart D., Kovalenko A., Pande V.S. Calculation of local water densities in biological systems: a comparison of molecular dynamics simulations and the 3D-RISM-KH molecular theory of solvation // J Phys Chem B. 2011. T. 115. № 2, —C. 319-28.

83. Sousa da Silva A.W., Vranken W.F. ACPYPE - AnteChamber PYthon Parser interfacE // BMC Res Notes. 2012. T. 5. — C. 367.

84. Wang J., Wang W., Kollman P.A., Case D.A. Automatic atom type and bond type perception in molecular mechanical calculations // Journal of Molecular Graphics & Modelling. 2006. T. 25. № 2. — C. 247-60.

85. Wang J., Wolf R.M., Caldwell J.W., Kollman P.A., Case D.A. Development and testing of a general amber force field // J Comput Chem. 2004. T. 25. № 9. — C. 1157-74.

86. Advanced Chemistry Development I. ACD/ChemSketch Freeware. — Toronto, ON, Canada, 2012.

87. Humphrey W., Dalke A., Schulten K. VMD: visual molecular dynamics // J Mol Graph. 1996. T. 14. № 1, —C. 33-8, 27-8.

88. Hess В., Kutzner C., van der Spoel D., Lindahl E. GROMACS 4: Algorithms for Highly Efficient, Load-Balanced, and Scalable Molecular Simulation // Journal of Chemical Theory and Computation. 2008. T. 4. № 3. — C. 435-447.

89. Stroganov O.V., Novikov F.N., Stroylov V.S., Kulkov V., Chilov G.G. Lead finder: an approach to improve accuracy of protein-ligand docking, binding energy estimation, and virtual screening // J Chem Inf Model. 2008. T. 48. № 12. — C. 2371-85.

90. Beckstein O., Sansom M.S. Liquid-vapor oscillations of water in hydrophobic nanopores // Proc Natl Acad Sci USA. 2003. T. 100. № 12. — C. 7063-8.

91. Jorgensen W.L., Maxwell D.S., Tirado-Rives J. Development and Testing of the OPLS All-Atom Force Field on Conformational Energetics and Properties of Organic Liquids // Journal of the American Chemical Society. 1996. T. 118. № 45. — C. 11225-11236.

92. SOUSA DA SILVA A.W.V., W. F.; LAUE, E. D. ACPYPE - AnteChamber PYthon Parser interfacE // Manuscript to be submitted.

93. Skeel R. Integration Schemes for Molecular Dynamics and Related Applications // The Graduate Student's Guide to Numerical Analysis '98 T. 26. Ainsworth M., Levesley J., Marietta M. : Springer Berlin Heidelberg, 1999. — C. 119-176.

94. Bernstein F.C., Koetzle T.F., Williams G.J., Meyer E.F., Jr., Brice M.D., Rodgers J.R., Kennard O., Shimanouchi T., Tasumi M. The Protein Data Bank: a computer-based archival file for macromolecular structures // J Мої Biol. 1977. T. 112. № 3. — C. 53542.

95. Romashov L.V., Zeifman A.A., Zakharenko A.L., Novikov F.N., Stroilov V.S., Stroganov O.V., Chilov G.G., Khodyreva S.N., Lavrik O.I., Titov I.Y., Svitan'ko I.V. Rational design and synthesis of new PARP1 inhibitors // Mendeleev Communications. 2012. T. 22. № 1, —C. 15-17.

96. Zeifman A.A., Titov I.Y., Svitanko I.V., Rakitina T.V., Lipkin A.V., Stroylov V.S., Stroganov O.V., Novikov F.N., Chilov G.G. Rational design and synthesis of novel Syk-kinase inhibitors // Mendeleev Communications. 2012. T. 22. № 2. — C. 73-74.

97. Radzicka A., Pedersen L., Wolfenden R. Influences of solvent water on protein folding: free energies of solvation of cis and trans peptides are nearly identical // Biochemistry. 1988. T. 27. № 12. — C. 4538-41.

98. Villasenor A.G., Kondru R., Ho H., Wang S., Papp E., Shaw D., Barnett J.W., Browner M.F., Kuglstatter A. Structural insights for design of potent spleen tyrosine kinase inhibitors from crystallographic analysis of three inhibitor complexes // Chem Biol Drug Des. 2009. T. 73. № 4. — C. 466-70.

99. Auffmger P., Hays F.A., Westhof E., Ho P.S. Halogen bonds in biological molecules // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2004. T. 101. № 48. — C. 16789-94.

100. Wcinblatt M.E., Kavanaugh A., Genovese M.C., Jones D.A., Musser TK.. Grossbard E.B., Magilavy D.B. Effects of Fostamatinib (R788), an Oral Spleen Tyrosine Kinase Inhibitor, on Health-related Quality of Life in Patients with Active Rheumatoid Arthritis: Analyses of Patient-reported Outcomes from a Randomized, Double-blind, Placebo-controlled Trial // J Rheumatol. 2013. T. 40. № 4. — C. 369-78.

101. Weinblatt M.E., Kavanaugh A., Burgos-Vargas R., Dikranian A.H., Medrano-Ramirez G., Morales-Torres J.L., Murphy F.T., Musser T.K., Straniero N., Vicente-Gonzales A.V., Grossbard E. Treatment of rheumatoid arthritis with a Syk kinase inhibitor: a twelve-week, randomized, placebo-controlled trial // Arthritis Rheum. 2008. T. 58. №11. — C. 3309-18.

102. Friedberg J.W., Sharman J., Sweetenham J., Johnston P.B., Vose J.M., Lacasce A., Schaefer-Cutillo J., De Vos S., Sinha R., Leonard J.P., Cripe L.D., Gregory S.A., Sterba M.P., Lowe A.M., Levy R., Shipp M.A. Inhibition of Syk with fostamatinib disodium has significant clinical activity in non-Hodgkin lymphoma and chronic lymphocytic leukemia // Blood. 2010. T. 115. № 13. — C. 2578-85.

103. Jagtap P., Szabo C. Poly(ADP-ribose) polymerase and the therapeutic effects of its inhibitors // Nat Rev Drug Discov. 2005. T. 4. № 5. — C. 421-40.

104. Bedikian A.Y., Papadopoulos N.E., Kim K.B., Hwu W.J., Homsi J., Glass M.R., Cain S., Rudewicz P., Vernillet L., Hwu P. A phase IB trial of intravenous INO-lOOl plus oral temozolomide in subjects with unresectable stage-Ill or IV melanoma // Cancer Invest. 2009. T. 27. № 7. — C. 756-63.

105. Rottenberg S., Jaspers J.E., Kersbergen A., van der Burg E., Nygren A.O., Zander S.A., Derksen P.W., de Bruin M., Zevenhoven J., Lau A., Boulter R., Cranston A., O'Connor M.J., Martin N.M., Borst P., Jonkers J. High sensitivity of BRCA1-deficient mammary tumors to the PARP inhibitor AZD2281 alone and in combination with platinum drugs // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2008. T. 105. № 44. — C. 17079-84.

106. Morrow D.A., Brickman C.M., Murphy S.A., Baran K., Krakover R., Dauerman H., Kumar S., Slomowitz N., Grip L., McCabe C.H., Salzman A.L. A randomized, placebo-controlled trial to evaluate the tolerability, safety, pharmacokinetics, and pharmacodynamics of a potent inhibitor of poly(ADP-ribose) polymerase (INO-lOOl) in patients with ST-elevation myocardial infarction undergoing primary percutaneous coronary intervention: results of the TIMI 37 trial // J Thromb Thrombolysis. 2009. T. 27. №4, —C. 359-64.