Decoding partner specificity in opioid receptor family

Abstract

Foi realizada uma caracterização extensiva da família dos recetores de opióides para criar novo conhecimento acerca das propriedades farmacológicas e fisiológicas destes alvos de fármacos importantes. Foi realizado modulação por homologia usando estruturas do recetor opióide do tipo- κ (humano), do recetor de neurotensina 1 e recetor muscarínico M2 para gerar estruturas confiáveis de recetores de opióides ligados a proteína-G ou arrestina, cinco scores diferentes foram utilizados para selecionar o melhor modelo para cada caso. Foram realizadas simulações de Dinâmica Molecular (equilibração) de forma a relaxar os melhores modelos. As estruturas relaxas foram alinhadas com os modelos de parceiros para poder formar os complexos. Após a formação dos complexos foi aplicada uma ampla variedade de métodos computacionais para avaliar e providenciar uma descrição detalhada das interfaces de interação de todos os membros da família de recetores de opióides [µ (MOR), δ (DOR), κ (KOR), nociceptina (NOP) com os seus parceiros de ligação correspondentes (ARRs: ARR2, ARR3; proteína-G: Gi1, Gi2, Gi3, Go, Gob, Gz, Gq, G11, G12, G14, G15, Gs(sh), Gs(lo))]. Esta descrição inclui os seguintes parâmetros estruturais: distâncias inter-hélice, distâncias electroestáticas, resíduos que interagem, percentagens de interação dos resíduos, ligações de hidrogénio, pontes salinas, área de superfície acessível ao solvente, número de átomos à superfície e enterrados. Além disso, análise dinâmica, no âmbito da Análise de Modo Normal, foi também executada para avaliar dois parâmetros dinâmicos: mudanças de flexibilidade e mudanças no fold em flutuação média. A construção e análise destes 57 modelos envolvendo recetores de opióides representa uma nova e excitante análise de grandes dados dos determinantes da interface recetor de opióide-parceiros e constituí um passo seguinte na compreensão da especificidade funcional da família de recetores de opióides.

An extensive characterization of the opioid receptor family was carried out to create new knowledge about the physiological and pharmacological properties of these important drug targets. Homology modelling was performed using κ-type opioid receptor (human), neurotensin receptor 1 and muscarinic M2 receptor structures to generate reliable structures of complexes of opioid receptor bound to either G-protein or arrestin, five different scores were used to select the best model for each case. Molecular Dynamic simulations (equilibration) were performed in order to relax the best models. The relaxed structures were aligned with the partner models in order to form the complexes. After the complex formation a wide range of computational methods was applied to assess and provide a detailed description of the interaction interfaces of all members of the opioid receptor family [µ (MOR), δ (DOR), κ (KOR), nociceptin (NOP) with their corresponding binding partners (ARRs: ARR2, ARR3; G-protein: Gi1, Gi2, Gi3, Go, Gob, Gz, Gq, G11, G12, G14, G15, Gs(sh), Gs(lo))]. This description includes the following structural parameters: inter-helical distances, electrostatic distances, interacting residues, residue interaction percentages, hydrogen bonds, salt bridges, solvent accessible surface area, number of surface and buried atoms. Moreover, dynamic analysis, under the scope of Normal Mode Analysis, was also performed to evaluate two dynamical aspects of the complexes: flexibility changes and average fluctuation fold changes. The construction and analysis of these 57 models, involving opioid receptors, represents a novel and exciting big data analysis of opioid receptor-partners interface determinants and constitute a further step into the understanding of opioid receptor family functional specificity.