Organik bileşiklerin akuatik toksisitelerinin in siliko yöntemlerle araştırılması ve tahmini - Eminoğlu, Elif Merve (My University, 2024)
Aktif farmasötik bileşenler de dahil olmak üzere çeşitli kimyasalların çevreye sürekli salınımı ile ilgili olarak, bu kimyasalların akuatik organizmalar dahil ekosistem üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi önemlidir. Bu sebeple Kimyasalların Kaydı, Değerlendirilmesi, İzni ve Kısıtlanması (KKDİK) düzenlemesi kimyasallara ait akuatik toksisite değerlerini de içermesi gereken veri-güvenlik formlarının doldurulmasını zorunlu kılmıştır. Bu ölçümlerin çok sayıda deney hayvanı, zaman, bütçe ve emek gerektirmesi sebebiyle deneysel toksisite verileri bulunmayan kimyasalların toksisitelerinin matematiksel kantitatif yapı-toksisite ilişkisi (KYTİ) modelleri kullanılarak tahmin edilmesi önem kazanmakta ve büyük veri eksiklerinin bu şekilde in siliko tahminler ile doldurulması KKDİK tarafından da desteklenmektedir. Bu çalışmanın ilk aşamasında, balık toksisite verileri deneysel olarak ölçülmüş çeşitli sınıflara ait ilaçlar ve endüstriyel kimyasallar (79 adet) literatürden derlenerek, çoklu doğrusal regresyon yöntemiyle Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Organizasyonu (OECD) kriterlerini karşılayan 4 yeni KYTİ modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller yardımıyla balık toksisite verileri literatürde bulunmayan 121 ilaç aktif maddesinin (farmasötik) balık toksisite değerleri tahmin edilmiştir. Bu toksisite verileri yardımıyla, literatürde ölçülmüş balık toksisite verileri bulunmayan bileşikler için gereken hayvan deneylerinin minimuma indirgenmesi, zamandan ve maliyetten tasarruf edilebilmesi ve veri eksiklerinin doldurulması amaçlanmıştır. İkinci aşamada, toksisite mekanizmalarını aydınlatmak üzere, biyogösterge enzimleri olarak bilinen balık asetilkolinesteraz (AChE) ve glutatyon-S-transferaz (GST) enzimleri ile söz konusu toplam 200 bileşik için moleküler doking çalışmaları yapılmıştır. Böylece toksisiteye neden olan moleküler başlatıcı olayın kirleticilerin AChE ve/ veya GST enzimlerine bağlanmaları nedeniyle olup olmadığı araştırılmıştır. Üçüncü aşamada ise, bu tez çalışmasından elde edilen en iyi doğrusal model ve AChE doking sonuçları, proje ortaklarımız tarafından tersine yayılmalı yapay sinir ağları yöntemiyle geliştirilen doğrusal olmayan model ve AChE toksikofor modeli ile entegre edilerek birlikte değerlendirilmiştir. Bu şekilde liganda-dayalı ve hedef enzime-dayalı farklı yaklaşımların birlikte uygulanmasıyla yapılan toplu sanal filtreleme işlemi sonucunda balık toksisite verisi olmayan 121 dış set bileşiğinin toksisiteleri değerlendirilmiştir. Veri setindeki toksik bileşiklerden 4-hydroxy-2-methylnaphthyl benzoate (monobenzoate), tolcapone, paroxetine ve midazolam’ın, dış set bileşiklerinden ise desipramine, triflupromazine, clotrimazole ve bromazepam’ın AChE enzimine güçlü bir şekilde bağlanmalarının toksisite mekanizmasının moleküler başlatıcı olayı olduğu tespit edilmiştir. Bu bileşiklerin çoğunun antidepresan, antipsikotik, antiParkinson gibi merkezi sinir sistemini hedefleyen ilaç aktif maddeleri olmaları, AChE kullanılarak geliştirdiğimiz sanal tarama yönteminin özellikle nörotoksik bileşiklerin seçilmesinde faydalı olacağını göstermektedir.

Regarding the continuous release of a variety of chemicals including active pharmaceutical ingredients into the environment, it is important to assses their effects on the ecosystem including aquatic organisms. For this reason, Registration, Evaluation, Authorization of Chemicals (REACH) regulation has made it mandatory to fill out material safety data sheet of chemicals which must include various aquatic toxicity data. Since these measurements require a large number of experimental animals, time, budget and labor, it is important to estimate the toxicity of chemicals for which experimental toxicity data are not available, using mathematical quantitative structure-toxicity relationship (QSTR) models. Filling the large data gaps using the predictions of such in silico models is also supported by REACH. In the first part of this study, fish toxicity data of various classes of pharmaceuticals and industrial chemicals (79 items) were collected from the literature and 4 new QSTR models that meet the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) criteria were developed by multiple linear regression method. With the help of the developed models, fish toxicity values of 121 pharmaceuticals for which fish toxicity data were not available in the literature were predicted. The main goal is to minimize the animal experiments required for chemicals that do not have measured fish toxicity data in the literature, to save time and cost, and to fill the data gaps. In the second stage, in order to elucidate the mechanisms of toxicity, molecular docking studies were performed for the total of 200 chemicals with the fish acetylcholineesterase (AChE) and glutathione-S-transferase (GST), which are known as biomarker enzymes. Thus, it was explored whether the molecular initiating event leading to toxicity is the binding of these pollutants to AChE and/ or GST enzymes. In the third stage, the best linear model and AChE docking results obtained from this thesis were integrated and evaluated together with the AChE toxicophore model and the nonlinear model developed by our project partners using counter propagation artificial neural networks. In this way, the toxicities of 121 external set compounds without fish toxicity data were evaluated based on the virtual screening process by applying different ligand-based and target enzyme-based approaches together. The strong binding of toxic compounds 4-hydroxy-2-methylnaphthyl benzoate (monobenzoate), tolcapone, paroxetine, midazolam, desipramine, triflupromazine, clotrimazole and bromazepam to the AChE enzyme revealed that this is the molecular initiating event of the toxicity mechanism. The fact that most of these compounds are drugs targeting the central nervous system, such as antidepressants, antipsychotics, antiParkinson's, etc, demonstate that the virtual screening method we developed using AChE is particularly useful in the selection of neurotoxic compounds.
Investigation and prediction of aquatic toxicity of organic compounds via in silico methods
Keywords: Chemistry, Organic; Kimya, Organik; Toksisite; toksisite toxicity; Toxicity