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Dosing accuracy of two disposable insulin pens according to new ISO 11608-1: 2012 requirements.
(2015)
OBJECTIVE: The aim was to compare 2 disposable insulin pens, FlexTouch® (Novo Nordisk, insulin aspart) and SoloSTAR® (Sanofi, insulin glulisine), according to new ISO 11608-1:2012 requirements for dosing accuracy.
METHODS: Sixty pens of each type were tested at 1, 40, and 80 U doses. Following the new ISO requirements, each dose was delivered from the front, middle, and rear one-third of the pen. Statistical analysis was performed using Student's t test.
RESULTS: Both pens delivered all doses within ISO limits. The difference between the average measured dose and the target dose was significantly smaller for SoloSTAR than FlexTouch at 40 U (P = .009) and 80 U (P = .008), but not at 1 U (P = .417).
CONCLUSION: Both insulin pens fulfilled the dosing accuracy requirements defined by ISO 11608-1:2012 at all 3 dosage levels.
The utilization of Ginkgo biloba in medicinal practice dates back to 1505 A.D. Ironically, the mechanisms of action of Ginkgo are not fully clarified till now. Nowadays, Ginkgo biloba leaf extracts are mainly indicated for mild to moderate cerebrovascular insufficiency and different forms of dementia. The fact that it is an herbal extract composed of several different components indeed adds to the intricacy of finding its mechanisms of actions. Indisputably, many scientists tried to elucidate the mechanisms of actions of Ginkgo. The first step to achieve this goal was to standardize the leaf extract. The standardized Ginkgo leaf extract contains 22-27 % flavonol glycosides, 2.8-3.4 % of ginkgolide A, B and C, as well as approximately 2.6-3.2 % bilobalide and below 5 ppm ginkgolic acids. A widespread standardized Ginkgo extract is the EGb 761, which was utilized in the current work. One of the earliest proposed mechanisms is the ability of the Ginkgo extract to act as an anti-oxidant, which could be explained by its high flavonoid contents. However, without doubt EGb 761 encompasses other characteristics which distinguish it from other herbal extracts that are also rich in flavonoids. Since free radicals and reactive oxygen species are highly associated with the mitochondrial functions, examination of the effect of EGb 761 on mitochondrial functions was lately addressed. Moreover, this was encouraged as the link between Alzheimer’s disease [AD] and the mitochondria started to emerge. Previously, our group observed mitochondrial protective actions of EGb 761 on cell culture in vitro. Furthermore, anti-apoptotic effects were previously described for EGb 761. However, only very few studies addressed the single constituents and their effect on mitochondrial functions. Flavonoids were studied in several other plant extracts and their radical scavenging activity is unquestionable, but EGb 761 has anti-apoptotic actions which may be attributed to its terpenoid fraction. Exclusively found in the Ginkgo plant, are the ginkgolides and therefore their actions are not yet fully elucidated. Moreover, those who attempted to address these constituents concentrated on one or two candidates, for example bilobalide or ginkgolide B and ignored the rest. Unfortunately, this led to incomplete results, and one couldn’t compare the relative activities of all EGb 761 components in order to state whether all the components are effective or not. ...
Hepatitis Delta virus (HDV) is a satellite of Hepatitis B virus with a single-stranded circular RNA genome. HDV RNA genome synthesis is carried out in infected cells by cellular RNA polymerases with the assistance of the small hepatitis delta antigen (S-HDAg). Here we show that S-HDAg binds the bromodomain (BRD) adjacent to zinc finger domain 2B (BAZ2B) protein, a regulatory subunit of BAZ2B-associated remodeling factor (BRF) ISWI chromatin remodeling complexes. shRNA-mediated silencing of BAZ2B or its inactivation with the BAZ2B BRD inhibitor GSK2801 impairs HDV replication in HDV-infected human hepatocytes. S-HDAg contains a short linear interacting motif (SLiM) KacXXR, similar to the one recognized by BAZ2B BRD in histone H3. We found that the integrity of the S-HDAg SLiM sequence is required for S-HDAg interaction with BAZ2B BRD and for HDV RNA replication. Our results suggest that S-HDAg uses a histone mimicry strategy to co-activate the RNA polymerase II-dependent synthesis of HDV RNA and sustain HDV replication.
Inhibitor of Apoptosis (IAP) proteins are expressed at high levels in many cancers and contribute to apoptosis resistance. Therefore, they represent promising anticancer drug targets. Here, we report that small molecule IAP inhibitors at subtoxic concentrations cooperate with monoclonal antibodies against TRAIL receptor 1 (Mapatumumab) or TRAIL receptor 2 (Lexatumumab) to induce apoptosis in neuroblastoma cells in a highly synergistic manner (combination index <0.1). Importantly, we identify RIP1 as a critical regulator of this synergism. RIP1 is required for the formation of a RIP1/FADD/caspase-8 complex that drives caspase-8 activation, cleavage of Bid into tBid, mitochondrial outer membrane permeabilization, full activation of caspase-3 and caspase-dependent apoptosis. Indeed, knockdown of RIP1 abolishes formation of the RIP1/FADD/caspase-8 complex, subsequent caspase activation and apoptosis upon treatment with IAP inhibitor and TRAIL receptor antibodies. Similarly, inhibition of RIP1 kinase activity by Necrostatin-1 inhibits IAP inhibitor- and TRAIL receptor-triggered apoptosis. By comparison, over-expression of the dominant-negative superrepressor IκBα-SR or addition of the TNFα-blocking antibody Enbrel does not inhibit IAP inhibitor- and Lexatumumab-induced apoptosis, pointing to a NF-κB- and TNFα-independent mechanism. Of note, IAP inhibitor also significantly reduces TRAIL receptor-mediated loss of cell viability of primary cultured neuroblastoma cells, underscoring the clinical relevance. By demonstrating that RIP1 plays a key role in the IAP inhibitor-mediated sensitization for Mapatumumab- or Lexatumumab-induced apoptosis, our findings provide strong rationale to develop the combination of IAP inhibitors and TRAIL receptor agonists as a new therapeutic strategy for the treatment of human cancer.
Polypharmakologie hat in den letzten Jahren mehr und mehr an Bedeutung in der pharmazeutischen Forschung gewonnen und könnte in Zukunft zu einem Umdenken in der Entwicklung neuer Wirkstoffe führen. Das wachsende Verständnis für biologische Zusammenhänge, im speziellen für die starke Vernetzung zwischen verschiedenen Signalwegen oder Gewebearten, und die daran beteiligten Proteine, könnten zu gänzlich neuen Strategien führen. Beispiele aus dem Bereich der Onkologie und der Entwicklung von Neuroleptika haben bereits gezeigt, dass eine Intervention an mehreren Stellen eines solchen komplexen Netzwerkes zu wirksameren und gleichzeitig sichereren Wirkstoffen führen kann. Erkenntnisse aus der Systembiologie und die retrospektive Analyse bereits zugelassener Wirkstoffe machen deutlich, dass viele erfolgreiche Wirkstoffe nur aufgrund ihres polypharmakologischen Wirkprofils so effektiv sind – wenngleich dies bei Ihrer Entwicklung oftmals nicht beabsichtigt war.
Das rationale Design sogenannter „multitarget Wirkstoffe“ stellt bis heute eine große Herausforderung dar. Aus Sicht eines medizinischen Chemikers bedeutet es die Verknüpfung zweier, auf unterschiedliche Targets aktiver, Liganden zu einem neuen Wirkstoff, ohne einen signifikanten Aktivitätsverlust auf die einzelnen Targets herbeizuführen. Ein naheliegender Ansatz zur Verbindung zweier Liganden ist die Verknüpfung der Moleküle über einen flexiblen Linker. Dieser Ansatz kann zwar in vitro zu sehr potenten Wirkstoffen führen, birgt jedoch pharmakokinetische Nachteile, bedingt durch das hohe Molekulargewicht, die sich oft erst in vivo zeigen. Die Schwierigkeit besteht also zum einen in der Aufrechterhaltung der individuellen Aktivität auf das jeweilige Target und zum anderen im Erreichen einer guten Balance zwischen Aktivität und Komplexität des Liganden. Damit soll ausreichend Raum für spätere Optimierung von pharmakokinetischen und pharmakodynamischen Eigenschaften gewährleistet werden. Bisher wurden nur wenige Computer-gestützte Ansätze entwickelt um diese und ähnliche Fragestellungen zu bearbeiten. Aus diesem Grund ist die Entwicklung neuer in silico Verfahren zur Identifzierung von multitarget Liganden ein Kernthema dieser Arbeit. Die Implementierung eines Fragment-basierten Ansatzes hält die Komplexität der Liganden möglichst gering und bietet genügend Raum für eine anschließende, multi-dimensionale Optimierung an zwei oder mehreren Targets.
In der ersten Studie wurde eine Pharmakophor-basierte Strategie verfolgt. Die Repräsentation eines Liganden durch ein Pharmakophormodell stellt eine abstrakte dreidimensionale Darstellung der für die biologische Aktivität relevanten Strukturmerkmale dar. Diese Abstraktion vereinfacht den Vergleich zweier Verbindungen und erlaubt gleichzeitig Spielraum für chemische Variabilität. Bei diesem Ansatz wurden Pharmakophormodelle, jeweils für eine Vielzahl aktiver Liganden zweier Targets, erzeugt und paarweise miteinander verglichen. Sobald zwei Pharmakophormodelle eine genügend große Anzahl an Pharmakophorpunkten in räumlich ähnlicher Orientierung teilen, stellt dieses gemeinsame Pharmakophor die Basis eines potentiellen multitarget Liganden dar. In der beschriebenen Studie wurde dieses Verfahren anhand von aktiven Liganden der löslichen Epoxid Hydrolase (sEH) und 5-Lipoxygenase (5-LO) evaluiert. Die auf dieser Grundlage identifizierten multitarget Pharmakophormodelle wurden zum anschließenden Screening einer Fragement-Datenbank verwendet und führten zu 9 aktiven Liganden für sEH und 5-LO. Diese Liganden besitzen chemische Grundgerüste (Scaffolds), die in der Literatur bisher noch nicht als aktive sEH- oder 5-LO-Liganden beschrieben wurden und somit eine ideale Grundlage für die Entwicklung neuer Wirkstoffe darstellen. Für eine der gefundenen Verbindungen, basierend auf einem Benzimidazol-Gerüst, wurden Aktivitäten im niedrig mikromolaren Bereich für beide Targets bestimmt. Diese Verbindung und weitere Derivate werden zu diesem Zeitpunkt weiter charakterisiert um eine erste Struktur-Aktivitäts-Beziehung aufzustellen und die Eignung dieser Substanzklasse als potentielle Leitstruktur für neue, duale sEH/5-LO Liganden zu überprüfen.
Parallel dazu wurde eine Substruktur-basierte Strategie verfolgt um Rückschlüsse auf jene Strukturmerkmale zu ziehen, die für die Aktivität auf dem jeweiligen Target verantwortlich sein könnten. Dazu wurden in einem ersten Schritt alle aktiven Liganden zweier Targets auf ihre möglichst maximalen gemeinsamen Substrukturen reduziert. Für jedes Target wird damit ein Set von Substrukturen generiert, welches die für die Bindung an das jeweilige Target charakteristische Strukturmerkmale enthält. Diese Substrukturen, repräsentieren den chemischen Raum des jeweiligen Targets und stellten die Trainingsdaten für den entwickelten multiSOM Ansatz dar. Dieser Ansatz basiert auf dem automatisierten Vergleich von selbst-organisierenden Karten und hebt Gemeinsamkeiten zwischen diesen Substruktursets in einer leicht zu interpretierenden, visuellen Form hervor. Dies erlaubt die Identifizierung von gemeinsamen Substrukturen aus beiden verwendeten Substruktursets, welche potentielle duale Strukturelemente darstellen.
Die Validierung dieses Ansatzes erfolgte erneut auf Basis bekannter 5-LO- und sEH-Liganden. Unter 24 ausgewählten Verbindungen konnten neun Fragmente identifiziert werden, die auf einem der beiden Targets und 5 Fragmente, die auf beiden Targets im niedrig mikromolaren Bereich inhibierend wirken. Einer dieser dualen Fragmente wurden anschließend als Basis für eine Substruktursuche in einer Inhouse Datenbank verwendet. Die daraus resultierende Verbindung, die einen Teil des ursprünglichen Fragments beinhaltet, wirkt sowohl auf sEH als auch 5-LO in nanomolaren Konzentrationen inhibierend. Auch diese Verbindung wird zu diesem Zeitpunkt weiter charakterisiert und stellt eine vielversprechende Basis als Leitstruktur neuer dualer sEH/5-LO-Liganden dar.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die vorgestellten Methoden neue Möglichkeiten bieten, das rationale Design von multitarget Liganden zu unterstützen. Die Pharmakophor-basierte Methode kann besonders dann von Vorteil sein, wenn bereits Strukturinformationen für beide Targets bzw. die bioaktiven Konformationen der Liganden vorliegen. Für einen ausschließlichen Liganden-basierten Ansatz stellt die Verwendung der MultiSOM, und damit die Identifizierung gemeinsamer Strukturelemente der Liganden, die bessere Methode dar.
Im zweiten Teil dieser Arbeit werden Studien zur Identifizierung neuer Farnesoid-X-Rezeptor (FXR) Partialagonisten beschrieben. Auch in diesem Fall wurden zwei unterschiedliche Strategien verfolgt. Da FXR eine starke strukturelle Anpassung abhängig vom gebundenen Liganden aufweist („induced fit“), sind rein strukturbasierte virtuelle Screening-Methoden nur eingeschränkt einsetzbar. Aus diesem Grund sollte zunächst ein Liganden-basierter Drug Repurposing Ansatz verfolgt werden, bei dem bereits zugelassene Wirkstoffe mit potentiell FXR-modulierenden Eigenschaften identifiziert werden sollten. Der Vorteil des Drug Repurposing besteht darin, dass die betrachteten Wirkstoffe bereits intensiv hinsichtlich Sicherheit und Bioverfügbarkeit untersucht wurden. Somit kann man sich bei der Entwicklung verstärkt auf die biologische Aktivität auf das neue Target konzentrieren.
Erneut wurden selbstorganiserende Karten (SOMs) verwendet, um zugelassene Wirkstoffe mit FXR-Aktivität zu identifizieren. Trainiert wurde die SOM auf einem Datensatz bestehend aus bekannten FXR-Agonisten zum einen und der DrugBank Datenbank mit zugelassen Wirkstoffen zum anderen. Die Eigenschaft der SOM Verbindungen mit ähnlicher biologischer Aktivität in räumlicher Nähe auf der Karte zu clustern führte zu einer Anhäufung an bekannten FXR-Agonisten auf einigen wenigen Neuronen. Auf solchen sogenannten Aktivitätsinseln wurden zusätzlich auch zugelassene Wirkstoffe platziert, wenn ihre Ähnlichkeit zu den FXR-Agonisten ausreichend hoch war. Die auf den Aktivitätsinseln angesiedelten Wirkstoffe wurden anschließend bestellt und hinsichtlich ihrer FXR-Aktivität in einem Transaktivierungs-Assay untersucht. Unter den bestellten Verbindungen konnten sechs Liganden mit einer signifikanten relativen FXR-Aktivierung identifiziert werden. Weitere Hinweise auf eine mögliche FXR-Aktivierung der Verbindungen gaben in der Literatur beschriebene Nebeneffekte, die mit einer FXR-Aktivierung in Zusammenhang stehen könnten. Die potentenste Verbindung, der zugelassenen Tyrosinkinase-Inhibitor Imatinib, wurde zusätzlich in Bezug auf FXR-basierte SHP mRNS Induktion untersucht. In qPCR-Experimenten konnte dabei eine mit GW4064 vergleichbare Induktion in HepG2 Zellen gezeigt werden. Diese Ergebnisse untermauern die aus der Literatur gewonnen Vermutung, dass Imatinib FXR-modulierende Eigenschaften besitzt und somit eine interessante Grundlage für die Entwicklung neuer FXR-Partialagonisten darstellt. Zu diesem Zeitpunkt werden weitere Imatinib-Derivate synthetisiert und diese Struktur als mögliche Leitstruktur charakterisiert.
In einer zweiten Studie wurde eine Kombination aus Liganden- und Struktur-basierten Ansatz verfolgt. Dabei wurden sämtliche Struktur-Informationen aus publizierten FXR-Kristallstrukturen und den darin kokristallisierten Liganden gebündelt, um die Auswirkungen des zu Beginn erwähnten induced-fit Effekts zu minimieren. Auf Basis der ko-kristallisierten Liganden wurden zunächst zwei Konsensus-Pharmakophormodelle erstellt. Diese Modelle wurden in einem anschließenden Schritt jeweils mit einem Konsensus-Pharmakophormodell, das mit Hilfe von Protein-Ligand-Interaktions-Fingerprints (PLIF) aus den korrespondieren Kristallstrukturen abgeleitet wurde, überlagert und kombiniert. Diese kombinierten Modelle vereinten sowohl Informationen der strukturellen Gemeinsamkeiten der Liganden als auch gemeinsame, relevante Interaktionspunkte zwischen Ligand und Rezeptor aus den Kristallstrukturen. Das Pharmakophor-Screening mit anschließender Docking Analyse führte zu 42 getesteten Verbindungen, von denen 12 Strukturen eine signifikante relative FXR-Aktivierung zeigten. Darunter konnte ein Partial-Agonist mit einem EC50 von 480 nM bei einer maximalen Aktivierung von ca. 14% im Vergleich zur Referenz GW4064 identifiziert werden. Auch diese Verbindung wird zum aktuellen Zeitpunkt weiter charakterisiert und könnte in Zukunft als Leitstruktur für neue FXR-Partialagonisten dienen.
In beiden Studien konnten neue FXR-Agonisten mit bisher noch nicht beschriebenen Scaffolds identifiziert werden. Es konnte gezeigt werden, dass die Verwendung bereits zugelassener Wirkstoffe für neue Indikationen eine attraktive Quelle für neue Leitstrukturen darstellen kann und im Zuge dessen bisher ungeklärte Nebeneffekte bekannter Wirkstoffe aufgeklärt werden können.
Abschließend lässt sich festhalten, dass selbstorganisierende Karten eine universelle Methode zur Erkennung und Analyse von polypharmakologischen Zusammenhängen darstellen. Des Weiteren lassen sich mit ihrer Hilfe chemische Räume repräsentieren und durch den in dieser Arbeit entwickelten MultiSOM-Ansatz direkt vergleichen. Dies ermöglicht auf intuitive und effiziente Weise die Identifizierung von überlappenden chemischen Räumen und somit möglicher polypharmakologischer Zusammenhänge.
Over the past two decades the “one drug – one target – one disease” concept became the prevalent paradigm in drug discovery. The main idea of this approach is the identification of a single protein target whose inhibition leads to a successful treatment of the examined disease. The predominant assumption is that highly selective ligands would avoid unwanted side effects caused by binding to secondary non-therapeutic targets. In recent years the results of post-genomic and network biology showed that proteins rarely act in isolated systems but rather as a part of a highly connected network [1]. In addition this connectivity leads to more robust systems that cannot be interfered by the inhibition of a single target of that network and consequently might not lead to the desired therapeutic effect [2]. Furthermore studies prove that robust systems are rather affected by weak inhibitions of several parts than by a complete inhibition of a single selected element of that system [3]. Therefore there is an increasing interest in developing drugs that take effect on multiple targets simultaneously but is concurrently a great challenge for medicinal chemists. There has to be a sufficient activity on each target as well as an adequate pharmacokinetic profile [4]. Early design strategies tried to link the pharmacophors of known inhibitors, however these methods often lead to high molecular weight and low ligand efficacy. We present a new rational approach based on a retrosynthetic combinatorial analysis procedure [5] on approved ligands of multiple targets. These RECAP fragments are used to design a large combinatorial library containing molecules featuring chemical properties of each ligand class. The molecules are further validated by machine learning models, like random forests and self-organizing maps, regarding their activity on the targets of interest.
Chimeric antigen receptor (CAR) T cells are in prime focus of current research in cancer immunotherapy. Facilitating CAR T cell generation is among the top goals. We have recently demonstrated direct in vivo generation of human CD19-CAR T cells by targeting CD8+ cells using lentiviral vectors (LVs). The anti-tumor potency of in vivo generated CAR T cells was assessed in human PBMC-transplanted NSG mice carrying i.v. injected CD19+ Nalm-6 tumor cells. A single injection of CD8-targeted LV delivering CD19-CAR was sufficient to completely eliminate the tumor cells from bone marrow and spleen, whereas control animals contained high levels of CD19+ cells. Tumor elimination was due to in vivo generated CAR+ cells. Notably, these were not only composed of T lymphocytes but also included CAR+ natural killer cells (NK and NKT). This is the first demonstration of tumor elimination by in vivo generated human CAR T cells.
The human 5-lipoxygenase (5-LO), encoded by the ALOX5 gene, is the key enzyme in the formation of pro-inflammatory leukotrienes. ALOX5 gene transcription is strongly stimulated by calcitriol (1α, 25-dihydroxyvitamin D3) and TGFβ (transforming growth factor-β). Here, we investigated the influence of MLL (activator of transcript initiation), AF4 (activator of transcriptional elongation) as well as of the leukemogenic fusion proteins MLL-AF4 (ectopic activator of transcript initiation) and AF4-MLL (ectopic activator of transcriptional elongation) on calcitriol/TGFβ-dependent 5-LO transcript elongation. We present evidence that the AF4 complex directly interacts with the vitamin D receptor (VDR) and promotes calcitriol-dependent ALOX5 transcript elongation. Activation of transcript elongation was strongly enhanced by the AF4-MLL fusion protein but was sensitive to Flavopiridol. By contrast, MLL-AF4 displayed no effect on transcriptional elongation. Furthermore, HDAC class I inhibitors inhibited the ectopic effects caused by AF4-MLL on transcriptional elongation, suggesting that HDAC class I inhibitors are potential therapeutics for the treatment of t(4;11)(q21;q23) leukemia.
Remodeling of extracellular matrix (ECM) is an important physiologic feature of normal growth and development. In addition to this critical function in physiology many diseases have been associated with an imbalance of ECM synthesis and degradation. In the kidney, dysregulation of ECM turnover can lead to interstitial fibrosis, and glomerulosclerosis. The major physiologic regulators of ECM degradation in the glomerulus are the large family of zinc-dependent proteases, collectively refered to matrix metalloproteinases (MMPs). The tight regulation of most of these proteases is accomplished by different mechanisms, including the regulation of MMP gene expression, the processing and conversion of the inactive zymogen by other proteases such as serine proteases and finally the inhibition of active MMPs by endogenous inhibitors of MMPs, denoted as tissue inhibitors of metalloproteinases (TIMPs). Namely, the MMP-9 has been shown to be critically involved in the dysregulation of ECM turnover associated with severe pathologic conditions such as rheumatoid arthritis or fibrosis of lung, skin and kidney. In the present work I searched for a possible modulation of MMP-9 expression and/or activity in glomerular mesangial cells which are thought as key players of many inflammatory and non-inflammatory glomerular diseases. I found that various structurally different PPARalpha agonists such as WY-14,643, LY-171883 and fibrates potently suppress the cytokine-induced MMP-9 expression in renal MC. Furthermore, I demonstrate that the inhibition of MMP-9 expression by PPARalpha agonists was paralleled by a strong increase of cytokine-induced iNOS expression and subsequent NO formation, suggesting that PPARalpha-dependent effects on MMP-9 expression level primarily result from alterations in NO production which in turn reduces the MMP-9 mRNA half-life. Searching for the detailed mechanism of NO-dependent effects on MMP-9 mRNA stability, I found that NO either given from exogenous sources or endogenously produced increases the MMP-9 mRNA degradation by decreasing the expression of the mRNA stabilizing factor HuR. Furthermore, I demonstrate a reduction in the RNA-binding capacity of HuR containing complexes to MMP-9 ARE motifs in cells treated with NO. Since the reduction of HuR expression can be mimicked by the cGMP analog 8-Bromo-cGMP, I suggest that NO reduces in a cGMP-dependent manner the expression of HuR. Finally, I elucidated the modulatory effect of extracellular nucleotides, mainly ATP, on cytokine-triggered MMP-9 expression. Interestingly, I found that in contrast to NO, gamma-S-ATP the stable analog of ATP potently amplifies the IL-beta mediated MMP-9 expression. The increase in mRNA stability was paralleled by an increase in the nuclear-cytosolic shuttling of the mRNA stabilizing factor HuR. Furthermore, I demonstrate an increase in the RNA-binding capacity of HuR containing complexes to the 3'-UTR of MMP-9 by ATP. In summary, the data presented here may help to find new targets (posttranscriptional regulation) that could be used to manipulate or modulate the expression of not only MMP-9 but also other genes regulated on the level of mRNA stability.
Binding free energy calculations that make use of alchemical pathways are becoming increasingly feasible thanks to advances in hardware and algorithms. Although relative binding free energy (RBFE) calculations are starting to find widespread use, absolute binding free energy (ABFE) calculations are still being explored mainly in academic settings due to the high computational requirements and still uncertain predictive value. However, in some drug design scenarios, RBFE calculations are not applicable and ABFE calculations could provide an alternative. Computationally cheaper end-point calculations in implicit solvent, such as molecular mechanics Poisson–Boltzmann surface area (MMPBSA) calculations, could too be used if one is primarily interested in a relative ranking of affinities. Here, we compare MMPBSA calculations to previously performed absolute alchemical free energy calculations in their ability to correlate with experimental binding free energies for three sets of bromodomain–inhibitor pairs. Different MMPBSA approaches have been considered, including a standard single-trajectory protocol, a protocol that includes a binding entropy estimate, and protocols that take into account the ligand hydration shell. Despite the improvements observed with the latter two MMPBSA approaches, ABFE calculations were found to be overall superior in obtaining correlation with experimental affinities for the test cases considered. A difference in weighted average Pearson () and Spearman () correlations of 0.25 and 0.31 was observed when using a standard single-trajectory MMPBSA setup ( = 0.64 and = 0.66 for ABFE; = 0.39 and = 0.35 for MMPBSA). The best performing MMPBSA protocols returned weighted average Pearson and Spearman correlations that were about 0.1 inferior to ABFE calculations: = 0.55 and = 0.56 when including an entropy estimate, and = 0.53 and = 0.55 when including explicit water molecules. Overall, the study suggests that ABFE calculations are indeed the more accurate approach, yet there is also value in MMPBSA calculations considering the lower compute requirements, and if agreement to experimental affinities in absolute terms is not of interest. Moreover, for the specific protein–ligand systems considered in this study, we find that including an explicit ligand hydration shell or a binding entropy estimate in the MMPBSA calculations resulted in significant performance improvements at a negligible computational cost.