Applying computational tools to the study of GPCRs structure and dynamics

Abstract

GPCR family is the largest family of cell-surface receptors. They are responsible for the regulation of several cellular functions and their dysfunction leads to serious diseases. Thus, GPCR represent the largest family in drug targets.To be able to develop new and more efficient drugs, understanding of GPCR structure and dynamics at the atomic level is crucial. In the past years, computational techniques have been successfully helping expand this knowledge due to their lower costs and increase in computational power. The most used of these techniques include homology modelling, molecular docking and molecular dynamics simulations. In this work, these techniques were applied on two biological systems: the dopamine receptor and the ghrelin receptor. Finding new highly selective ligands for all subtypes of DR is still an important issue, especially for the D1-like subtypes. Docking studies were performed in all DR subtypes with fifteen commercially available ligands to obtain a full scope of the orthosteric and secondary binding pocket’s dynamics.Ghrelin receptor high constitutive activity is still a not fully understood characteristic at a structural and dynamical level. Single point mutation A204E is known to decrease this unusual basal activity. Molecular dynamics of WT and A204E mutant revealed dynamics differences between the two models, especially in the common activation motifs of GPCRs.Data presented in this thesis proves that computational techniques can successfully be applied to the study of GPCRs and help building new accurate understanding of this superfamily.

A família de GPCRs e a maior família de receptores de superfície. São responsáveis pela regulação de importantes funções celulares e a desregulação leva a doenças graves. Por essa razão GPCR são o maior alvo dos fármacos disponíveis.Para puder desenvolver fármacos novos e mais eficazes, conhecimento sobre a estrutura e dinâmica de GPCR a nível atómico e crucial. Nos últimos anos, técnicas computacionais tem ajudado a expandir este conhecimento devido aos seus menores custos e ao maior poder computacional disponível. As técnicas mais usadas incluem modelação por homologia, docking molecular e dinâmica molecular. Neste trabalho, estas técnicas foram aplicadas a dois sistemas biológicos: o receptor da dopamina e o receptor da grelina.O desenvolvimento de ligandos altamente selectivos para todos os subtipos de DR e ainda um problema importante, especialmente para os subtipos D1-like. Estudos de docking foram aplicados a todos os subtipos de DR com quinze ligandos disponíveis no mercado de forma a obter uma visão geral da dinâmica do local de ligação ortoesterico e secundário.A alta actividade constitutiva do receptor da grelina não é ainda totalmente conhecida a nível estrutural e dinâmico. A mutação A204E e conhecida por diminuir esta actividade basal. Dinâmicas moleculares de WT e mutante A204E revelou diferenças dinâmicas nestes dois modelos, especialmente nos motivos de activação de GPCRs.Os dados apresentados nesta tese prova que as técnicas computacionais conseguem ser aplicadas com sucesso ao estudo de GPCRs e ajudar a construir conhecimento preciso desta família de receptores.