In silico design of a peptide receptor for triglyceride recognition using a structure-based approach

Diseño in silico de un receptor peptídico para el reconocimiento de triglicéridos mediante un enfoque basado en la estructura

Background: Elevated triglyceride levels constitute a major risk factor for cardiovascular disease, accounting for millions of deaths annually. Current methods for triglyceride quantification rely on enzymatic assays or complex lipid panels, which present limitations in stability, cost, and turnaround time. Peptide-based biosensors offer a promising alternative due to their chemical stability, synthetic accessibility, and amenability to rational design. Methods: A structure-based computational approach was employed to design a selective peptide receptor for glycerol —the hydrolysis product of triglycerides— using molecular docking with AutoDock Vina. Twelve peptide receptors were initially derived from the active sites of glycerol-binding enzymes retrieved from the Protein Data Bank. The most promising receptor was subjected to structural modifications, including the addition of styrene units and methylene bridges to increase molecular volume, and the introduction of hydroxyl functional groups on aromatic rings. Selectivity was evaluated in silico against eight common fatty acids. A 4×4 Latin square experimental design was applied to optimize the combination of volume modifications and functionalization. Results: The receptor based on the TRR sequence (Thr-Arg-Arg), functionalized with styrene units and methylene bridges, and modified with hydroxyl groups, exhibited the highest affinity for glycerol (-4.9 kcal/mol) with interaction distances between 1.744 and 1.925 Å. Selectivity assays demonstrated that the TRR receptor discriminates glycerol preferentially over all tested fatty acids, with affinity differences of at least 1.3 kcal/mol. Statistical analysis confirmed that the receptor's affinity is significantly dependent on the specific arrangement of amino acids in the sequence. Conclusions: The TRR receptor represents a promising starting point for the experimental development of a peptide-based biosensor for indirect triglyceride quantification. The computational strategy employed demonstrates the feasibility of designing selective bioreceptors through a structure-based approach, although experimental validation through peptide synthesis and testing in biological matrices remains a necessary next step.

Antecedentes: Los niveles elevados de triglicéridos constituyen un importante factor de riesgo para las enfermedades cardiovasculares, responsables de millones de muertes anuales. Los métodos actuales para la cuantificación de triglicéridos se basan en ensayos enzimáticos o paneles lipídicos complejos, que presentan limitaciones en cuanto a estabilidad, coste y tiempo de procesamiento. Los biosensores peptídicos ofrecen una alternativa prometedora debido a su estabilidad química, accesibilidad sintética y facilidad de diseño racional. Métodos: Se empleó un enfoque computacional basado en la estructura para diseñar un receptor peptídico selectivo para el glicerol —producto de la hidrólisis de los triglicéridos— mediante acoplamiento molecular con AutoDock Vina. Inicialmente, se derivaron doce receptores peptídicos de los sitios activos de enzimas que se unen al glicerol, obtenidos del Protein Data Bank. El receptor más prometedor se sometió a modificaciones estructurales, incluyendo la adición de unidades de estireno y puentes de metileno para aumentar el volumen molecular, y la introducción de grupos funcionales hidroxilo en los anillos aromáticos. Se evaluó la selectividad in silico frente a ocho ácidos grasos comunes. Se aplicó un diseño experimental de cuadrado latino 4×4 para optimizar la combinación de modificaciones de volumen y funcionalización. Resultados: El receptor basado en la secuencia TRR (Thr-Arg-Arg), funcionalizado con unidades de estireno y puentes de metileno, y modificado con grupos hidroxilo, exhibió la mayor afinidad por el glicerol (-4,9 kcal/mol) con distancias de interacción entre 1,744 y 1,925 Å. Los ensayos de selectividad demostraron que el receptor TRR discrimina preferentemente el glicerol sobre todos los ácidos grasos probados, con diferencias de afinidad de al menos 1,3 kcal/mol. El análisis estadístico confirmó que la afinidad del receptor depende significativamente de la disposición específica de los aminoácidos en la secuencia. Conclusiones: El receptor TRR representa un punto de partida prometedor para el desarrollo experimental de un biosensor basado en péptidos para la cuantificación indirecta de triglicéridos. La estrategia computacional empleada demuestra la viabilidad del diseño de biorreceptores selectivos mediante un enfoque basado en la estructura, si bien la validación experimental a través de la síntesis de péptidos y las pruebas en matrices biológicas sigue siendo un paso necesario.

Contexto: Níveis elevados de triglicerídeos constituem um importante fator de risco para doenças cardiovasculares, sendo responsáveis ​​por milhões de mortes anualmente. Os métodos atuais para quantificação de triglicerídeos dependem de ensaios enzimáticos ou painéis lipídicos complexos, que apresentam limitações em termos de estabilidade, custo e tempo de resposta. Biossensores baseados em peptídeos oferecem uma alternativa promissora devido à sua estabilidade química, acessibilidade sintética e facilidade de projeto racional. Métodos: Uma abordagem computacional baseada em estrutura foi empregada para projetar um receptor peptídico seletivo para glicerol — o produto da hidrólise de triglicerídeos — utilizando acoplamento molecular com o AutoDock Vina. Doze receptores peptídicos foram inicialmente derivados dos sítios ativos de enzimas ligadoras de glicerol obtidas do Protein Data Bank. O receptor mais promissor foi submetido a modificações estruturais, incluindo a adição de unidades de estireno e pontes de metileno para aumentar o volume molecular, e a introdução de grupos funcionais hidroxila em anéis aromáticos. A seletividade foi avaliada in silico contra oito ácidos graxos comuns. Um planejamento experimental em quadrado latino 4×4 foi aplicado para otimizar a combinação de modificações de volume e funcionalização. Resultados: O receptor baseado na sequência TRR (Thr-Arg-Arg), funcionalizado com unidades de estireno e pontes de metileno, e modificado com grupos hidroxila, apresentou a maior afinidade por glicerol (-4,9 kcal/mol), com distâncias de interação entre 1,744 e 1,925 Å. Ensaios de seletividade demonstraram que o receptor TRR discrimina o glicerol preferencialmente em relação a todos os ácidos graxos testados, com diferenças de afinidade de pelo menos 1,3 kcal/mol. A análise estatística confirmou que a afinidade do receptor depende significativamente do arranjo específico dos aminoácidos na sequência. Conclusões: O receptor TRR representa um ponto de partida promissor para o desenvolvimento experimental de um biossensor peptídico para a quantificação indireta de triglicerídeos. A estratégia computacional empregada demonstra a viabilidade de projetar biorreceptores seletivos por meio de uma abordagem baseada na estrutura, embora a validação experimental através da síntese de peptídeos e testes em matrizes biológicas permaneça como uma etapa necessária.