Biopolym. Cell. 2026; 42(3):171-181.
https://doi.org/10.7124/bc.000BB8
Молекулярна та клітинна біотехнології
Пошук нових інгібіторів лейцил-тРНК синтетази Mycobacterium tuberculosis
1, 2Волинець Г. П., 1Усенко М. О., 1Скиданович О. І., 1Горбатюк О. Б., 1Бджола В. Г., 1Лукашов С. С., 1Боровиков О. В., 1Котей І. М., 1Антоненко С. В., 1Марченко С. В., 1Ярмолюк С. М., 1Тукало М. А.
  1. Інститут молекулярної біології і генетики НАН України
    Вул. Академіка Заболотного, 150, Київ, Україна, 03143
  2. Науково-сервісна фірма «Otava»
    Вул. Академіка Заболотного, 150, Київ, Україна, 03143

Abstract

Мета. Метою дослідження було розробити нові інгібітори лейцил-тРНК синтетази (ЛейРС) Mycobacterium tuberculosis. Методи. Молекулярний докінг здійснювали за допомогою програми DOCK 4.0. Рекомбінантну мікобактеріальну ЛейРС експресували в клітинах Escherichia coli Rosetta (DE3). Інгібувальну активність сполук щодо рекомбінантної ЛейРС M. tuberculosis визначали за допомогою реакції аміноацилювального з використанням реагенту BIOMOL® Green. Значення IC50 для найбільш активної сполуки встановлювали за допомогою радіометричного методу з використанням 14C-міченого L-лейцину. Результати. За результатами раніше проведеного моделювання молекулярної динаміки комплексу ЛейРС M. tuberculosis із 5’-сульфамоїладенозином для молекулярного докінгу було обрано конформацію ЛейРС M. tuberculosis на 15816 пс, що характеризується найнижчою енергією комплексу із аналогом аденілату. На основі даних молекулярного докінгу бібліотеки, що налічувала 253838 сполук, було відібрано 70 сполук для дослідження їх інгібувальної активності щодо рекомбінантної ЛейРС M. tuberculosis. Серед них виявлено 10 речовин, що інгібували активність рекомбінантної ЛейРС M. tuberculosis на 30–65 % при концентрації 100 мкМ. Значення ІС50 найбільш активної сполуки – ізпропілового естеру 4,4,4-трифлуоро-2-[1-гідрокси-4-(2-оксо-1,2-дигідро-бензо[cd]індол-6-сульфоніламіно)нафтален-2-іл]-3-оксо-бутирової кислоти становило 49,6 мкМ. Висновки. Таким чином, за допомогою комбінації методів комп’ютерного моделювання та біохімічного скринінгу ідентифіковано новий клас інгібіторів ЛейРС M. tuberculosis, що може бути використаний для подальшої хімічної оптимізації та біологічних досліджень.
Keywords: Mycobacterium tuberculosis, лейцил-тРНК синтетаза, ЛейРС, молекулярна динаміка, молекулярний докінг, інгібітор
Повний текст: (PDF, англійською)

References

[1] Schildkraut JA, Flood D, Sloan DJ, Heinrich N, Fox S, Lange C, Wells C, Tiberi S. Rising bedaquiline resistance: exploring potential causes and next steps. Eur Respir J. 2026; 67(5):2501531.
[2] Gopalaswamy R, Subbian S. The power of resistance: mechanisms of antimicrobial resistance in Mycobacterium tuberculosis and its impact on tuberculosis management. Clin Microbiol Rev. 2026; 39(1):e0019425.
[3] Chesov D, Reimann M, Mukherjee T, Tewatia K, Konstantynovska O, David A, Rusu D, Ciobanu N, Crudu V, Lange C. High rates of acquired resistance to fluoroquinolones, bedaquiline, and linezolid in patients failing treatment against drug-resistant tuberculosis in the Republic of Moldova. Clin Microbiol Infect. 2026; 32(1):177-80.
[4] Singh I, Sharma J, Sharma D, Ratn A, Bisht D, Sharma S, Dhakad MS, Dalal J, Beg MMA. Bedaquiline resistance: A looming global threat in tuberculosis management. Curr Microbiol. 2025; 83(1):57.
[5] Zhang Q, Xu P, Zhang X, Pi R, Chen Y, Takiff H, Gao Q. Spontaneous mutations to delamanid and pretomanid resistance in Mycobacterium tuberculosis: SNPs confer high-level resistance. Int J Antimicrob Agents. 2026; 67(6):107789.
[6] Saxena S, Guruprasad L. Elucidating the structural basis of Fgd1-mediated resistance to Delamanid in Mycobacterium tuberculosis. J Mol Graph Model. 2026; 146:109382.
[7] Koehler N, Andres S, Merker M, Dreyer V, John A, Kuhns M, Krieger D, Choong E, Verougstraete N, Zur Wiesch PA, Wicha SG, König C, Kalsdorf B, Sanchez Carballo PM, Schaub D, Werngren J, Schön T, Peloquin CA, Schönfeld N, Verstraete AG, Decosterd LA, Aarnoutse R, Niemann S, Maurer FP, Lange C. Pretomanid-resistant tuberculosis. J Infect. 2023; 86(5):520-4.
[8] Pai H, Ndjeka N, Mbuagbaw L, Kaniga K, Birmingham E, Mao G, Alquier L, Davis K, Bodard A, Williams A, Van Tongel M, Thoret-Bauchet F, Omar SV, Bakare N. Bedaquiline safety, efficacy, utilization and emergence of resistance following treatment of multidrug-resistant tuberculosis patients in South Africa: a retrospective cohort analysis. BMC Infect Dis. 2022; 22(1):870.
[9] Guo Q, Bi J, Lin Q, Ye T, Wang Z, Wang Z, Liu L, Zhang G. Whole genome sequencing identifies novel mutations associated with bedaquiline resistance in Mycobacterium tuberculosis. Front Cell Infect Microbiol. 2022; 12:807095.
[10] Park S, Jung J, Kim J, Han SB, Ryoo S. Investigation of clofazimine resistance and genetic mutations in drug-resistant Mycobacterium tuberculosis isolates. J Clin Med. 2022; 11(7):1927.
[11] Rossini NO, Dias MVB. Mutations and insights into the molecular mechanisms of resistance of Mycobacterium tuberculosis to first-line. Genet Mol Biol. 2023; 46(1 Suppl 2):e20220261.
[12] Zhang X, Lam C, Martinez E, Sim E, Crighton T, Marais BJ, Sintchenko V. Genomic markers of drug resistance in Mycobacterium tuberculosis populations with minority variants. J Clin Microbiol. 2023; 61(10):e0048523.
[13] Vasiliauskaitė L, Bakuła Z, Vasiliauskienė E, Bakonytė D, Decewicz P, Dziurzyński M, Proboszcz M, Davidavičienė EV, Nakčerienė B, Krenke R, Kačergius T, Stakėnas P, Jagielski T. Detection of multidrug-resistance in Mycobacterium tuberculosis by phenotype- and molecular-based assays. Ann Clin Microbiol Antimicrob. 2024; 23(1):81.
[14] Farhat M, Cox H, Ghanem M, Denkinger CM, Rodrigues C, Abd El Aziz MS, Enkh-Amgalan H, Vambe D, Ugarte-Gil C, Furin J, Pai M. Drug-resistant tuberculosis: a persistent global health concern. Nat Rev Microbiol. 2024; 22(10):617-35.
[15] Ibba M, Söll D. Aminoacyl-tRNA synthesis. Annu Rev Biochem. 2000; 69:617-50.
[16] Hurdle JG, O'Neill AJ, Chopra I. Prospects for aminoacyl-tRNA synthetase inhibitors as new antimicrobial agents. Antimicrob Agents Chemother. 2005; 49(12):4821-33.
[17] Li X, Hernandez V, Rock FL, Choi W, Mak YSL, Mohan M, Mao W, Zhou Y, Easom EE, Plattner JJ, Zou W, Pérez-Herrán E, Giordano I, Mendoza-Losana A, Alemparte C, Rullas J, Angulo-Barturen I, Crouch S, Ortega F, Barros D, Alley MRK. Discovery of a potent and specific M. tuberculosis leucyl-tRNA synthetase inhibitor: (S)-3-(aminomethyl)-4-chloro-7-(2-hydroxyethoxy)benzo[c][1,2]oxaborol-1(3H)-ol (GSK656). J Med Chem. 2017; 60(19):8011-26.
[18] Šlechta P, Needle AA, Jand'ourek O, Paterová P, Konečná K, Bárta P, Kuneš J, Kubíček V, Doležal M, Kučerová-Chlupáčová M. Design, synthesis and antimicrobial evaluation of new N-(1-hydroxy-1,3-dihydrobenzo[c][1,2]oxaborol-6-yl)(hetero)aryl-2-carboxamides as potential inhibitors of mycobacterial leucyl-tRNA synthetase. Int J Mol Sci. 2023; 24(3):2951.
[19] Diacon AH, Barry CE 3rd, Carlton A, Chen RY, Davies M, de Jager V, Fletcher K, Koh GCKW, Kontsevaya I, Heyckendorf J, Lange C, Reimann M, Penman SL, Scott R, Maher-Edwards G, Tiberi S, Vlasakakis G, Upton CM, Aguirre DB. A first-in-class leucyl-tRNA synthetase inhibitor, ganfeborole, for rifampicin-susceptible tuberculosis: a phase 2a open-label, randomized trial. Nat Med. 2024; 30(3):896-904.
[20] Gudzera OI, Golub AG, Bdzhola VG, Volynets GP, Kovalenko OP, Boyarshin KS, Yaremchuk AD, Protopopov MV, Yarmoluk SM, Tukalo MA. Identification of Mycobacterium tuberculosis leucyl-tRNA synthetase (LeuRS) inhibitors among the derivatives of 5-phenylamino-2H-[1,2,4]triazin-3-one. J Enzyme Inhib Med Chem. 2016; 31(sup2):201-7.
[21] Gudzera OI, Golub AG, Bdzhola VG, Volynets GP, Lukashov SS, Kovalenko OP, Kriklivyi IA, Yaremchuk AD, Starosyla SA, Yarmoluk SM, Tukalo MA. Discovery of potent anti-tuberculosis agents targeting leucyl-tRNA synthetase. Bioorg Med Chem. 2016; 24(5):1023-31.
[22] Kovalenko OP, Volynets GP, Rybak MY, Starosyla SA, Gudzera OI, Lukashov SS, Bdzhola VG, Yarmoluk SM, Boshoff HI, Tukalo MA. Dual-target inhibitors of mycobacterial aminoacyl-tRNA synthetases among N-benzylidene-N'-thiazol-2-yl-hydrazines. Medchemcomm. 2019; 10(12):2161-9.
[23] Volynets GP, Usenko MO, Gudzera OI, Starosyla SA, Balanda AO, Syniugin AR, Gorbatiuk OB, Prykhod'ko AO, Bdzhola VG, Yarmoluk SM, Tukalo MA. Identification of dual-targeted Mycobacterium tuberculosis aminoacyl-tRNA synthetase inhibitors using machine learning. Future Med Chem. 2022; 14(17):1223-37.
[24] Volynets GP, Starosyla SA, Rybak MY, Bdzhola VG, Kovalenko OP, Vdovin VS, Yarmoluk SM, Tukalo MA. Dual-targeted hit identification using pharmacophore screening. J Comput Aided Mol Des. 2019; 33(11):955-64.
[25] Rybak MY, Balanda AO, Yatsyshyna AP, Kotey IM, Starosyla SA, Bdzhola VG, Lukash LL, Yarmoluk SM, Tukalo MA, Volynets GP. Discovery of novel antituberculosis agents among 3-phenyl-5-(1-phenyl-1H-[1,2,3]triazol-4-yl)-[1,2,4]oxadiazole derivatives targeting aminoacyl-tRNA synthetases. Sci Rep. 2021; 11(1):7162.
[26] Volynets GP, Gudzera OI, Lukashov SS, Gorbatiuk OB, Usenko MO, Ruban TP, Protopopov MV, Tarnavskiy SS, Kotey IM, Bdzhola VG, Prykhod'ko AO, Lukash LL, Yarmoluk SM, Tukalo MA. Identification of novel Mycobacterium tuberculosis leucyl-tRNA synthetase inhibitors with antibacterial activity. Future Med Chem. 2025; 17(7):757-65.
[27] Volynets G, Gudzera O, Lukashov S, Usenko M, Gorbatiuk O, Sapelkin V, Ruban T, Matiychuk V, Borovykov O, Borysenko I, Barannik T, Yarmoluk S, Lukash L, Bdzhola V, Tukalo M. Identification of novel dual-targeting inhibitors of aminoacyl-tRNA synthetases in Mycobacterium tuberculosis. Curr Enzyme Inhib. 2025; 22.
[28] Shoichet BK, Stroud RM, Santi DV, Kuntz ID, Perry KM. Structure-based discovery of inhibitors of thymidylate synthase. Science. 1993; 259(5100):1445-50.
[29] Bodian DL, Yamasaki RB, Buswell RL, Stearns JF, White JM, Kuntz ID. Inhibition of the fusion-inducing conformational change of influenza hemagglutinin by benzoquinones and hydroquinones. Biochemistry. 1993; 32(12):2967-78.
[30] Prasanna P, Joshi T, Pant M, Pundir H, Chandra S. Evaluation of the inhibitory potential of Valproic acid against histone deacetylase of Leishmania donovani and computational studies of Valproic acid derivatives. J Biomol Struct Dyn. 2023; 41(12):5447-64.
[31] Ring CS, Sun E, McKerrow JH, Lee GK, Rosenthal PJ, Kuntz ID, Cohen FE. Structure-based inhibitor design by using protein models for the development of antiparasitic agents. Proc Natl Acad Sci U S A. 1993; 90(8):3583-7.
[32] Ewing TJ, Makino S, Skillman AG, Kuntz ID. DOCK 4.0: search strategies for automated molecular docking of flexible molecule databases. J Comput Aided Mol Des. 2001; 15(5):411-28.
[33] Yakovenko O, Oliferenko AA, Golub AG, Bdzhola VG, Yarmoluk SM. The new method of distribution integrals evaluations for high throughput virtual screening. Ukr Bioorg Acta. 2007; 1:52-62.
[34] Yakovenko O, Oliferenko AA, Bdzhola VG, Palyulin VA, Zefirov NS. Kirchhoff atomic charges fitted to multipole moments: implementation for a virtual screening system. J Comput Chem. 2008; 29(8):1332-43.
[35] Bursulaya BD, Totrov M, Abagyan R, Brooks CL 3rd. Comparative study of several algorithms for flexible ligand docking. J Comput Aided Mol Des. 2003; 17(11):755-63.
[36] Berendsen HJC, van der Spoel D, van Drunen R. GROMACS: A message-passing parallel molecular dynamics implementation. Comp Phys Comm. 1995; 91(1-3):43-56.
[37] Van Der Spoel D, Lindahl E, Hess B, Groenhof G, Mark AE, Berendsen HJ. GROMACS: fast, flexible, and free. J Comput Chem. 2005; 26(16):1701-18.
[38] Hess B, Kutzner C, van der Spoel D, Lindahl E. GROMACS 4: algorithms for highly efficient, load-balanced, and scalable molecular simulation. J Chem Theory Comput. 2008; 4(3):435-47.
[39] Pronk S, Páll S, Schulz R, Larsson P, Bjelkmar P, Apostolov R, Shirts MR, Smith JC, Kasson PM, van der Spoel D, Hess B, Lindahl E. GROMACS 4.5: a high-throughput and highly parallel open source molecular simulation toolkit. Bioinformatics. 2013; 29(7):845-54.
[40] Rock FL, Mao W, Yaremchuk A, Tukalo M, Crépin T, Zhou H, Zhang YK, Hernandez V, Akama T, Baker SJ, Plattner JJ, Shapiro L, Martinis SA, Benkovic SJ, Cusack S, Alley MR. An antifungal agent inhibits an aminoacyl-tRNA synthetase by trapping tRNA in the editing site. Science. 2007; 316(5832):1759-61.
[41] O'Boyle NM, Banck M, James CA, Morley C, Vandermeersch T, Hutchison GR. Open Babel: An open chemical toolbox. J Cheminform. 2011; 3:33.
[42] Schmid N, Eichenberger AP, Choutko A, Riniker S, Winger M, Mark AE, van Gunsteren WF. Definition and testing of the GROMOS force-field versions 54A7 and 54B7. Eur Biophys J. 2011; 40(7):843-56.
[43] Darden T, York D, Pedersen L. Particle mesh Ewald: an N log(N) method for Ewald sums in large systems. J Chem Phys. 1993; 98(12):10089-92.
[44] Essmann U, Perera L, Berkowitz ML, Darden T, Lee H, Pedersen LG. A smooth particle mesh Ewald method. J Chem Phys. 1995; 103(19):8577-93.
[45] Volynets GP, Gudzera OI, Usenko MO, Gorbatiuk OB, Bdzhola VG, Kotey IM, Balanda AO, Prykhod'ko AO, Lukashov SS, Chuk OA, Skydanovych OI, Yaremchuk GD, Yarmoluk SM, Tukalo MA. Probing the molecular basis of aminoacyl-adenylate affinity with Mycobacterium tuberculosis leucyl-tRNA synthetase employing molecular dynamics, umbrella sampling simulations and site-directed mutagenesis. J Mol Recognit. 2025; 38(2):e3110.