Profilo farmacologico di una serie di derivati N/OFQ generati dal modello di recettore NOP attivo

I recettori accoppiati alle proteine G (GPCRs) rappresentano la più grande famiglia di recettori di membrana presenti nel genoma umano, inoltre risultano i target recettoriali più importanti per la maggior parte dei farmaci commercializzati. Le proteine G rappresentano i trasduttori principali dei GPCRs e sono suddivise in quattro fami-glie (i.e. Gi/o, Gs, Gq/11 e G12/13) che vanno a modulare i livelli dei secondi messaggeri (ad es. cAMP, calcio, ecc.) e l'attivazione di altri effettori (ad es. Rho A). Il recettore NOP è un recettore a sette eliche transmembrana accoppiato a proteina G inibitoria, ed il suo ligando endogeno il peptide nocicettina/orfanina FQ (N/OFQ) che è stato identificato dopo il clonaggio del recettore. Il sistema N/OFQ – recettore NOP rappresenta quindi il primo esempio di successo di farmacologia inversa. Questo sistema controlla numerose funzioni fisiolo-giche sia a livello del sistema nervoso centrale che periferico. In questa tesi sono stati caratterizzati farmacologicamente una serie di ligandi per il recettore NOP valutandone gli effetti in un saggio in vitro di interazione tra il recettore e la subunità Gβ1 delle proteine G. L’approccio utilizzato è basato sulla metodologia BRET (trasferimento di energia bioluminescente per risonanza). In particolare, dopo aver validato il test farmacologico con com-posti standard abbiamo valutato gli effetti di alcuni derivati; tali risultati sono stati utilizzati per selezionare la miglior struttura in silico del recettore NOP attivo (NOPa). Sulla base delle informa-zioni strutturali sono stati progettati e sintetizzati nuovi composti peptidici del recettore NOP che non hanno mostrato attività agonista sul recettore. Di notevole rilievo, un composto di quelli ge-nerati si è mostrato essere un antagonista competitivo. I risultati ottenuti confermano la validità del saggio BRET di interazione recettore-proteina G per determinare l’attività farmacologica di nuovi ligandi attivi sul recettore NOP. Inoltre, i dati ottenu-ti dimostrano la straordinaria accuratezza dei più recenti algoritmi predittivi nel determinare la struttura di proteine complesse come i GPCR. In conclusione, seppur sia necessario ulteriore lavo-ro per migliorare la capacità di sfruttare le informazioni strutturali al fine di produrre molecole agoniste, i nostri modelli hanno consentito di generare otto molecole innovative, di cui una in grado di legare il recettore.