| Resumen: | Computer assisted drug design (CADD) is a process involving the sequential execution of many computer programs, where the output of one program is the input for the next, ensuring that the ligand, a small molecule, optimally binds to its receptor, often a protein or enzyme. This process is usually executed using shell scripts whose input parameters modification and result analysis are complex and time consuming. Moreover, in order to explicitly consider the receptor flexibility during docking experiments, it is necessary to use thousands of receptor snapshots. These snapshots are obtained from a molecular dynamics simulation trajectory of the receptor. Due to the challenges in handling a large number of receptor snapshots and the need of a better execution control of a number of different computer programs, this work presents an integrated scientific workflow solution aiming at the automation of a flexible and efficient CADD process, with explicit inclusion of receptor flexibility. The JAWE and Shark software were used to model and execute the workflow, respectively. Even with automation, there still are problems with the number of receptor snapshots. The time spend during the execution of one process considering about three thousands receptor’s snapshots is about 500 hours. To overcome this problem, was developed a procedure for snapshot selection based on the free binding energy (FEB). Thus, during selective docking experiments, a smaller number of snapshots are used: those that had the best results of FEB during an exhaustive experiment with a reference ligand. To validate its implementation and selection we performed docking experiments with the M. tuberculosis enzyme InhA as the receptor and five different ligands. Some of theses experiments were extensively performed, considering all receptor snapshots, and some were selectively performed. The results illustrate the efficiency of the proposed workflow and implementation of the CADD process as well as the method for the receptor snapshots selection.
O desenho de drogas assistido por computador (CADD) é um processo que envolve a execução seqüencial de diferentes programas, no qual é testado se um determinado ligante (pequena molécula) interage bem com um receptor (geralmente uma proteína ou enzima). Esse processo geralmente é executando com o auxílio de shell scripts. Porém a modificação dos parâmetros de entrada e análise dos resultados nesse tipo de abordagem é uma tarefa complexa e que consome muito tempo. Além disso, para considerar a flexibilidade do receptor durante experimentos de docking, é necessário que se utilize milhares de snapshots do receptor. Neste trabalho, esses snapshots são obtidos da trajetória de simulações por dinâmica molecular do receptor. Devido aos desafios associados à manipulação desse grande número de snapshots do receptor e à necessidade de um melhor controle sobre os diferentes programas associados a esse processo, esse trabalho apresenta um workflow científico para automação do processo de desenvolvimento de drogas assistido por computador, incluindo de forma explícita a flexibilidade do receptor. Os softwares JAWE e Shark foram utilizados para modelar e executar respectivamente o workflow. Mesmo com essa automação no processo, ainda há problemas relacionados ao número de snapshots do receptor que deve ser utilizado. O tempo necessário para a execução de experimentos de docking, considerando aproximadamente três mil snapshots do receptor, é em torno de 500 horas. Para simplificar e agilizar esse processo, foi desenvolvida uma forma de seleção de snapshots baseado na energia livre de ligação (FEB). Assim, durante os experimentos de docking, chamados de docking seletivo, somente uma parte dos snapshots são utilizados: aqueles que obtiveram os melhores resultados de interação em termos de FEB durante um experimento exaustivo com um determinado ligante. Para validar essa implementação e seleção, foram executados experimentos de docking com a enzima InhA de M. tuberculosis como receptor e cinco ligantes diferentes. Os resultados desses experimentos ilustram a eficiência do workflow implementado e da forma de seleção de snapshots do receptor que está sendo realizada. |
