Detailansicht
Analyse der Modulation von ROR-gamma durch Steroide und strukturell verwandte Substanzen
Heba Youssef
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Lebenswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Pharmazie
Betreuer*in
Johannes Kirchmair
DOI
10.25365/thesis.76697
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-20254.34370.420614-6
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die computergestützte Strukturanalyse stellt ein unverzichtbares Werkzeug für die Erforschung der Bindungsmechanismen von Proteinen und Molekülen sowie für die Optimierung von Liganden dar. Visualisierungen und Docken von Molekülen können Zeit, Ressourcen und Kosten in der Forschung reduzieren, indem sie vorab die potenziellen Liganden identifizieren, ihre Bindungsaffinität einschätzen und mögliche Optimierungen der Bindungseigenschaften vorhersagen. In dieser Arbeit werden mithilfe von computergestützten Strukturanalysen verschiedene Protein-Ligand-Wechselwirkungen untersucht, beschrieben und optimiert. Mehrere Themen wurden behandelt, die alle einen gemeinsamen Schwerpunkt haben, nämlich den Retinsäurerezeptor-verwandten Orphan-Rezeptor RORγ. Der erste Abschnitt der Arbeit beschäftigt sich mit der Beschreibung von RORγ und seiner Funktion im menschlichen Körper sowie mit einer Literaturübersicht über die bekannten Agonisten, inversen Agonisten und Antagonisten. Im zweiten Abschnitt folgt eine Analyse der Proteinstrukturen, während im letzten Teil Moleküle gedockt wurden, die möglicherweise als inverse Agonisten fungieren. Im Verlauf dieser Studie haben wir festgestellt, dass Steroide und Flavonoide die am besten geeigneten Liganden für ROR-Gamma sind. Einige dieser Strukturen wurden auch im Labor getestet und erwiesen sich als aktiv, darunter Oleonolic acid 1, IMNA 1 usw. Die übrigen Verbindungen zeigten nach dem Docking-Score ebenfalls Aktivität, was ein vielversprechendes Zeichen für die Durchführung weiterer Experimente darstellt. Es wurde eine neue Serie von Liganden synthetisiert, nämlich Compound 15 bis 15.4, die höchstwahrscheinlich in Zukunft zur Entwicklung neuer Medikamente oder Synthese neuer Liganden beitragen werden.
Abstract
(Englisch)
The computer-assisted structural analysis represents an indispensable tool for investigating the binding mechanisms of proteins and molecules as well as for optimizing ligands. Visualizations and docking of molecules can reduce time, resources, and costs in research by pre-identifying potential ligands, assessing their binding affinity, and predicting possible optimizations of binding properties. This work explores, describes, and optimizes various protein-ligand interactions using computer-assisted structural analyses. Several topics have been addressed, all with a common focus on the retinoic acid receptor-related orphan receptor RORγ. The first section of the work deals with the description of RORγ and its function in the human body, as well as with a literature review of the known agonists, inverse agonists, and antagonists. The second section follows an analysis of protein structures, while in the final part, molecules potentially acting as inverse agonists were docked. Throughout this study, it was found that steroids and flavonoids are the most suitable ligands for ROR-gamma. Some of these structures were also tested in the laboratory and proved to be active, including Oleonolic acid 1, IMNA 1, etc. The remaining compounds also showed activity based on the docking score, which is a promising sign for further experimentation. A new series of ligands was synthesized, namely Compound 15 to 15.4, which are likely to contribute to the development of new drugs or the synthesis of new ligands in the future.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Modulation von ROR-gamma
Schlagwörter
(Englisch)
Modulation of ROR-gamma
Autor*innen
Heba Youssef
Haupttitel (Deutsch)
Analyse der Modulation von ROR-gamma durch Steroide und strukturell verwandte Substanzen
Paralleltitel (Englisch)
Analysis of the modulation of ROR-gamma by steroids and structurally related substances
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
83 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Johannes Kirchmair
Klassifikation
30 Naturwissenschaften allgemein > 30.99 Naturwissenschaften allgemein. Sonstiges
AC Nummer
AC17331686
Utheses ID
72817
Studienkennzahl
UA | 066 | 605 | |