Молекулярный докинг пептидов рапса с молекулами миелопероксидазы, дипептидилпептидазой IV и ангиотензин I-превращающим ферментом

Введение. Пептиды рапсового белка рассматриваются как перспективные биологически активные соединения, способные взаимодействовать с ферментативными мишенями, связанными с развитием сердечно-сосудистых и метаболических нарушений. В данной работе с использованием молекулярного докинга оценена комплементарность пептидов к активным центрам миеолопероксидазы, дипептидилпептидазы-IV и  ангиотензин I-превращающего фермента.

Цель. Установить in silico комплементарность пептидов гидролизата белков рапса активным центрам АПФ, ДПП-IV и МПО методом молекулярного докинга и отобрать наиболее перспективные последовательности для последующего химического синтеза и экспериментальной верификации.

Материалы и методы. Пептиды получены из ферментативного гидролизата белков рапса с использованием ферментного препарата «Alcalase 2.4 L FG». Пептидный профиль определяли методом ВЭЖХ-МС/МС. Определение потенциальной антиоксидантной и гипогликемической активности выполняли в БД «BIOPEP-UWM», антигипертензивного эффекта – в «AHTpin». Отобранные последовательности подвергали молекулярному докингу с миелопероксидазой, дипептидилпептидазой-IV и ангиотензин I-превращающим ферментом с использованием программ «AutoDock Vina» и «PyMOL». Анализ комплекса проводился по значениям энергии связывания и характеру взаимодействий с активными центрами мишеней в программе «Discovery Studio 2025 Client».   

Результаты. Проведен скрининг пептидов гидролизата белка рапса с использованием молекулярного докинга с молекулами АПФ, ДПП-IV и МПО для дальнейшего химического синтеза. Наиболее отрицательные значения энергии связывания использовались как критерий отбора, что соответствует наиболее выгодному прогнозированию взаимодействию пептидов с целевыми мишенями. Наименьшие энергии связывания получены для комплексов YWDHNNPQIR-МПО (- 10,75±0,53 ккал/моль), YWDHNNPQIR-АПФ (- 9,54±0,47 ккал/моль) и DRNLRPF и ДПП-IV (- 8,36±0,41 ккал/моль).

Выводы. Результаты докинга демонстрируют, что пептиды рапса способны образовывать прочные комплексы с молекулами АПФ, ДПП-IV и МПО и потенциально обуславливать антигипертензивные, антиоксидантные и гипогликемические свойства. Для последующего химического синтеза и экспериментальной верификации биологических свойств отобраны пептиды YWDHNNPQIR и DRNLRPF на основе наименьшей энергии связывания.  

1. Дегтярев, И. А., Гаравири, М., Фоменко, И. А., Вострикова, Н. Л., & Машенцева, Н. Г. (2025). Сравнение функционально-технологических свойств и аминокислотного состава изолятов белка растительного происхождения. Вестник Красноярского государственного аграрного университета, 2(215), 202–215. https://doi.org/10.36718/1819-4036-2025-2-202-215

2. Дегтярев, И. А., Фоменко, И. А., Чурмасова, Л. А., Мижева, А. А., & Машенцева, Н. Г. (2024). Способ получения комплекса полисахаридов из жмыха рапса с соэкстрагированным белком (Патент РФ № 2815687). Федеральная служба по интеллектуальной собственности.

3. Aluko, R. E. (2015). Antihypertensive peptides from food proteins. Annual Review of Food Science and Technology, 6(1), 235-262. https://doi.org/10.1146/annurev-food-022814-015520

4. Aratani, Y. (2018). Myeloperoxidase: Its role for host defense, inflammation, and neutrophil function. Archives of Biochemistry and Biophysics, 640, 47-52. https://doi.org/10.1016/j.abb.2018.01.004

5. Chai, T. T., Koh, J. A., Wong, C. C. C., Sabri, M. Z., & Wong, F. C. (2021). Computational screening for the anticancer potential of seed-derived antioxidant peptides: A cheminformatic approach. Molecules, 26(23), 7396. https://doi.org/10.3390/molecules26237396

6. Chen, H. H., Li, W., Wang, Y., Xu, B., Hu, X., Li, X. B., & Xing, X. H. (2023). Mining and validation of novel hemp seed-derived DPP-IV-inhibiting peptides using a combination of multi-omics and molecular docking. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 71(23), 9164-9174. https://doi.org/10.1021/acs.jafc.3c00535

7. Cheng, C., Cui, H., Yu, X., & Li, W. (2025). Screening and Validation: AI-Aided Discovery of Dipeptidyl Peptidase-4 Inhibitory Peptides from Hydrolyzed Rice Proteins. Foods, 14(11), 1916. https://doi.org/10.3390/foods14111916

8. Chmielewska, A., Kozłowska, M., Rachwał, D., Wnukowski, P., Amarowicz, R., Nebesny, E., & Rosicka-Kaczmarek, J. (2021). Canola/rapeseed protein–nutritional value, functionality and food application: a review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 61(22), 3836-3856. https://doi.org/10.1080/10408398.2020.1809342

9. Du, X., Li, Y., Xia, Y. L., Ai, S. M., Liang, J., Sang, P., Ji, X. & Liu, S. Q. (2016). Insights into protein–ligand interactions: mechanisms, models, and methods. International journal of molecular sciences, 17(2), 144. https://doi.org/10.3390/ijms17020144

10. Duan, X., Dong, Y., Zhang, M., Li, Z., Bu, G., & Chen, F. (2023). Identification and molecular interactions of novel ACE inhibitory peptides from rapeseed protein. Food Chemistry, 422, 136085. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2023.136085

11. Duan, X., Zhang, M., & Chen, F. (2021). Prediction and analysis of antimicrobial peptides from rapeseed protein using in silico approach. Journal of Food Biochemistry, 45(4), e13598. https://doi.org/10.1111/jfbc.13598

12. Elton, D. C., Boukouvalas, Z., Fuge, M. D., & Chung, P. W. (2019). Deep learning for molecular design – a review of the state of the art. Molecular Systems Design & Engineering, 4(4), 828-849. https://doi.org/10.1039/c9me00039a

13. Fadimu, G. J., Gan, C. Y., Olalere, O. A., Farahnaky, A., Gill, H., & Truong, T. (2023). Novel antihypertensive peptides from lupin protein hydrolysate: An in-silico identification and molecular docking studies. Food Chemistry, 407, 135082. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2022.135082

14. Fekete, M., Lehoczki, A., Kryczyk-Poprawa, A., Zábó, V., Varga, J. T., Bálint, M., Fazekas-Pongor, V., Csípő, T., Rząsa-Duran, E., & Varga, P. (2025). Functional foods in modern nutrition science: Mechanisms, evidence, and public health implications. Nutrients, 17(13), 2153. https://doi.org/10.3390/nu17132153

15. Gao, J., Li, T., Chen, D., Gu, H., & Mao, X. (2021). Identification and molecular docking of antioxidant peptides from hemp seed protein hydrolysates. Lwt, 147, 111453. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2021.111453

16. Garbacz, K., Wawrzykowski, J., Czelej, M., & Waśko, A. (2025). In Silico Proteomic Profiling and Bioactive Peptide Potential of Rapeseed Meal. Foods, 14(14), 2451. https://doi.org/10.3390/foods14142451

17. Han, R., Maycock, J., Murray, B. S., & Boesch, C. (2018). Release of Angiotensin-Converting Enzyme (ACE) and Dipeptidyl Peptidase-IV (DPP-IV) inhibitory peptides from oilseed proteins – a bioinformatic prediction approach. Proceedings of the Nutrition Society, 77(OCE4), E230. https://doi.org/10.1017/S0029665118002367

18. He, R., Alashi, A., Malomo, S. A., Girgih, A. T., Chao, D., Ju, X., & Aluko, R. E. (2013). Antihypertensive and free radical scavenging properties of enzymatic rapeseed protein hydrolysates. Food Chemistry, 141(1), 153-159. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2013.02.087

19. He, R., Yang, Y. J., Wang, Z., Xing, C. R., Yuan, J., Wang, L. F., Udenigwe, С. & Ju, X. R. (2019). Rapeseed protein-derived peptides, LY, RALP, and GHS, modulates key enzymes and intermediate products of renin–angiotensin system pathway in spontaneously hypertensive rat. NPJ science of food, 3(1), 1. https://doi.org/10.1038/s41538-018-0033-5

20. Hossain, A., Rahman, M. E., Faruqe, M. O., Saif, A., Suhi, S., Zaman, R., Hirad, A. H., Matin, M. N., Rabbee, M. F. & Baek, K. H. (2024). Characterization of plant-derived natural inhibitors of dipeptidyl peptidase-4 as potential antidiabetic agents: a computational study. Pharmaceutics, 16(4), 483. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics16040483

21. Li, Y., Gao, X., Pan, D., Liu, Z., Xiao, C., Xiong, Y., Du, L., Cai, Z., Lu, W., Dang, Y. & Zhu, X. (2023). Identification and virtual screening of novel anti-inflammatory peptides from broccoli fermented by Lactobacillus strains. Frontiers in Nutrition, 9, 1118900. https://doi.org/10.3389/fnut.2022.1118900

22. Mao, M., Yu, X., Tian, G., Zhang, L., Huang, H., & Chu, Q. (2025). Discovery and functional validation of a novel lotus root-derived peptide (EWGHLGL) alleviating oxidative stress in vitro and in vivo. Food Chemistry, 493, 146013. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2025.146013

23. Nong, N. T. P., & Hsu, J. L. (2022). Bioactive peptides: An understanding from current screening methodology. Processes, 10(6), 1114. https://doi.org/10.3390/pr10061114

24. Purohit, K., Reddy, N., & Sunna, A. (2024). Exploring the potential of bioactive peptides: From natural sources to therapeutics. International Journal of Molecular Sciences, 25(3), 1391. https://doi.org/10.3390/ijms25031391

25. Saetang, J., Haewphet, T., Nilsuwan, K., & Benjakul, S. (2025). ACE-and DPP-IV-Inhibitory Peptides from Bambara Groundnut Hydrolysate: Elucidation Using Computational Tools and Molecular Docking. Biology, 14(5), 511. https://doi.org/10.3390/biology14050511

26. Tang, X., Chen, X., Wang, H., Yang, J., Li, L., Zhu, J., & Liu, Y. (2023). Virtual screening technology for two novel peptides in soybean as inhibitors of α-amylase and α-glucosidase. Foods, 12(24), 4387. https://doi.org/10.3390/foods12244387

27. Thomas, M. K., Nikooienejad, A., Bray, R., Cui, X., Wilson, J., Duffin, K., Milicevic, Z., Haupt, A. & Robins, D. A. (2021). Dual GIP and GLP-1 receptor agonist tirzepatide improves beta-cell function and insulin sensitivity in type 2 diabetes. The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, 106(2), 388-396. https://doi.org/10.1210/clinem/dgaa863

28. Trott, O., & Olson, A. J. (2010). AutoDock Vina: Improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization, and multithreading. Journal of Computational Chemistry, 31(2), 455–461. https://doi.org/10.1002/jcc.21334

29. Wei, K., Wan, Y., Wei, C., Liu, W., Wu, H., Leng, Y., Xu, M., Li, Y., Chen, Z., Wang, J., & Luo, H. (2025). Ultrasound-assisted preparation of antioxidant peptides in flaxseed meal: Purification, characterization and molecular docking analysis. Food Chemistry, 487, 144724. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2025.144724

30. Wong, F. C., Xiao, J., Wang, S., Ee, K. Y., & Chai, T. T. (2020). Advances on the antioxidant peptides from edible plant sources. Trends in Food Science & Technology, 99, 44-57. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2020.02.012

31. Xu, F., Yao, Y., Xu, X., Wang, M., Pan, M., Ji, S., ... & Wang, L. (2019). Identification and quantification of DPP-IV-inhibitory peptides from hydrolyzed-rapeseed-protein-derived napin with analysis of the interactions between key residues and protein domains. Journal of agricultural and food chemistry, 67(13), 3679-3690. https://doi.org/10.1021/acs.jafc.9b01069

32. Zhu, D., Zheng, H., Xiaolin, X., & Zhang, B. (2025). A Novel Antioxidant Peptide from Black Soybean (Glycine max (L.) Merr.) with Verified MPO Interaction and Multi-Scale Antioxidant Activity. Frontiers in Nutrition, 12, 1649684. https://doi.org/10.3389/fnut.2025.1649684