In silico design of potent antioxidant compounds using 2D-QSAR Molecular docking ADMET prediction and Molecular dynamic simulation

Technische Samenvatting: In Silico Ontwerp van Potente Antioxidante Verbindingen

Probleemstelling
Oxidatieve stress, gedreven door een onbalans tussen reactieve zuurstofcomponenten (ROS) en endogene antioxidant-verdedigingsmechanismen, is een primaire factor bij veroudering en degeneratieve stoornissen zoals kanker, cardiovasculaire ziekten, diabetes en Alzheimer. Hoewel natuurlijke en synthetische antioxidanten bestaan, kampen veel hiervan met beperkingen zoals een slechte oplosbaarheid, lage abundantie en toxiciteit. Specifiek hebben 1,4-benzoxazine-derivaten getoond potentieel te zijn als antioxidanten, maar er is een gebrek aan uitgebreide computationele evaluaties die hun structurele eigenschappen koppelen aan biologische activiteit, bindingsmodi en farmacokinetische profielen. Deze studie adresseert de behoefte aan het rationeel ontwerpen van krachtigere, stabielere en veiligere benzoxazine-gebaseerde antioxidanten met behulp van een multi-staps in silico workflow.

Methodologie
Het onderzoek maakte gebruik van een ligand-gebaseerde en structuur-gebaseerde drug design benadering bestaande uit de volgende opeenvolgende stappen:

1. Dataset Preparatie: Een dataset van 28 bekende 1,4-benzoxazine-derivaten met gerapporteerde DPPH-radicaal wegvangende activiteiten (IC50) werd samengesteld. Structuren werden omgezet naar 3D, energie-geminimaliseerd met Molecular Mechanics (MMFF), en geoptimaliseerd via Density Functional Theory (DFT) op het B3LYP/6-31G* niveau.
2. 2D-QSAR Modellering: Moleculaire descriptoren werden gegenereerd met behulp van PADEL-Descriptor. De dataset werd verdeeld in trainingssets (75%) en testsets (25%) met behulp van het Kennard-Stone algoritme. Vier modellen werden gebouwd met behulp van het Genetic Function Algorithm (GFA) en Multi-Linear Regression (MLR) in Material Studio v8.0. Modelvalidatie omvatte interne ($R^2_{trn}$, $Q^2_{LOO}$), externe ($R^2_{ext}$) en Y-randomisatie ($cR^2_p$) tests. Het toepassingsdomein werd beoordeeld via de Williams plot.
3. Moleculaire Docking: Het beste QSAR-model werd gebruikt om het ontwerp van nieuwe analogen te sturen. Alle 28 oorspronkelijke verbindingen en vijf nieuw ontworpen derivaten werden gedockt tegen Cytochroom c Peroxidase (PDB ID: 2XO8), een sleutelenzym in de mitochondriale elektronentransportketen en apoptose-regulatie, met behulp van Molegro Virtual Docker (MVD). Ascorbinezuur diende als referentiestandaard.
4. Ligand-gebaseerd Ontwerp: Verbinding 20 (het meest actieve template, pIC50 = 7.817) werd gemodificeerd door functionele groepen (hydroxyl, methoxy, ethoxy, ethyl, chloraat, aldehyde) toe te voegen op specifieke posities (D, X, Y) gebaseerd op de descriptor-bijdragen in het QSAR-model.
5. ADMET en Farmacokinetica: Drug-likeness (Lipinski's Rule of 5, Veber's rule) en ADMET-eigenschappen (absorptie, distributie, metabolisme, excretie, toxiciteit) werden voorspeld met behulp van de SwissADME en pkCSM servers.
6. Moleculaire Dynamica (MD) Simulatie: De stabiliteit van de hoogst gerangschikte ontworpen complexen (D1 en D5) met de receptor werd gevalideerd via een 100 ns simulatie met behulp van de Desmond software van Schrödinger. Geanalyseerde parameters waren RMSD, RMSF, Radius of Gyration (Rg) en waterstofbruggen.

Belangrijkste Resultaten

• QSAR Model Prestaties: Model 4 werd geselecteerd als het optimale model op basis van statistische robuustheid ($R^2_{trn} = 0.7889$, $R^2_{ext} = 0.7449$, $Q^2_{LOO} = 0.6889$, $cR^2_p = 0.6015$). Het model maakte gebruik van de descriptoren GATS2m, GATS3m, SpMin6_Bhv en IC2. De Y-randomisatie test bevestigde dat het model geen toevallige correlatie was.
• Ontworpen Verbindingen: Vijf nieuwe benzoxazine-derivaten (D1–D5) werden ontworpen. Zij vertoonden superieure voorspelde antioxidant-activiteiten met pIC50-waarden variërend van 8.002 tot 8.532, waarmee zij het template (Verbinding 20, pIC50 = 7.817) en ascorbinezuur (pIC50 = 7.817) overtroffen.
• Docking Affiniteit: De ontworpen verbindingen vertoonden sterke bindingsaffiniteiten. Verbinding D5 bereikte de hoogste MolDock score (-135.37 kcal/mol), gevolgd door D1 (-134.38 kcal/mol) en D4 (-131.14 kcal/mol). Deze scores waren significant beter dan de referentie ascorbinezuur (-82.772 kcal/mol). Interactie-analyse onthulde diverse bindingsmodi bestaande uit waterstofbruggen, pi-kation, pi-pi stapeling en hydrofobe interacties met residuen zoals ARG 48, TRP 51 en HIS 181.
• ADMET Profielen: Alle ontworpen verbindingen voldeden aan de regels van Lipinski en Veber, wat wijst op een goede orale biobeschikbaarheid. Ze vertoonden een hoge gastro-intestinale absorptie (90–94%), een lage bloed-hersenbarrière permeabiliteit (log BB < 0.3) en gunstige metabole profielen (CYP3A4 substraten, geen inhibitoren van CYP2D6). Toxiciteitsvoorspellingen gaven aan dat D1, D2 en D5 niet-mutageen waren, terwijl D3 en D4 als mutageen werden voorspeld.
• MD Simulatie: De 100 ns MD-simulaties bevestigden de structurele stabiliteit van de D1 en D5 complexen. De eiwitbackbone RMSD stabiliseerde tussen 2.2–2.6 Å, en de liganden bleven stabiel gebonden binnen de actieve site, met RMSD-waarden die stabiliseerden rond 0.9 Å. Waterstofbrug-analyse en contactkaarten wezen op aanhoudende en robuuste interacties gedurende de simulatie.

Significantie en Claims
De auteurs beweren dat deze studie succesvol het nut heeft aangetoond van een geïntegreerde in silico pipeline (QSAR, docking, MD en ADMET) voor het rationeel ontwerp van nieuwe antioxidant-agentia. De studie identificeert specifieke structurele modificaties aan het 1,4-benzoxazine scaffold die de antioxidant-potentie en bindingsaffiniteit tot Cytochroom c Peroxidase verbeteren.

De studie concludeert dat de ontworpen benzoxazine-derivaten, in het bijzonder D1, D2 en D5, veelbelovende kandidaten vormen voor verdere ontwikkeling als therapeutische agentia tegen oxidatieve stress-gerelateerde stoornissen. De auteurs behouden echter een bescheiden standpunt en stellen expliciet dat deze bevindingen computationele voorspellingen zijn die "prominente antioxidant-agentia kunnen vormen, onder voorbehoud van verdere in vitro en in vivo experimenten." Het werk beoogt de kloof tussen experimenteel onderzoek en praktische therapeutische toepassing te overbruggen door een gevalideerd structureel kader te bieden voor toekomstige synthese en biologische testen.