Identification of Novel Tyrosinase Inhibitors with Nanomolar Potency Using Virtual Screening Approaches

酪氨酸酶 虚拟筛选 化学空间 化学 组合化学 数量结构-活动关系 药物发现 生物信息学 计算生物学 对接(动物) 分子动力学 半胱氨酸 酶 立体化学 生物化学 计算化学 生物 医学 基因 护理部
作者
Guohong Liu,Shihao Liu,Xiaofang Li,Tegexibaiyin Wang
出处
期刊:Current Topics in Medicinal Chemistry [Bentham Science Publishers]
卷期号:25 (26): 3056-3067
标识
DOI:10.2174/0115680266333084240918051716
摘要

Introduction: Hyperpigmentation disorders are caused by excess production of the pigment melanin, catalyzed by the enzyme tyrosinase. Novel tyrosinase inhibitors are needed as therapeutic agents to treat these conditions. Methods: To discover new inhibitors, we performed a virtual screening of the ZINC20 library containing 1.4 billion compounds. An initial filter for drug-likeness, ADMET properties, and synthetic accessibility reduced the library to 10,217 hits. Quantitative structure-activity relationship (QSAR) modeling of this subset predicted nanomolar inhibitory potency for several chemical scaffolds. Comparative molecular docking studies and rigorous binding energy calculations further prioritized four cysteine-containing dipeptide compounds based on predicted strong binding affinity and mode to tyrosinase. Results: Microsecond-long molecular dynamics simulations provided additional atomistic insights into the stability of inhibitor-enzyme binding interactions. This integrated computational workflow effectively sampled an extremely large chemical space to discover four novel tyrosinase inhibitors with half-maximal inhibitory concentration values below 10 nM. Conclusion: Overall, this demonstrates the power of virtual screening and multi-faceted computational techniques to accelerate the discovery of potent bioactive ligands from massive compound libraries by efficiently sampling chemical space.
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