Impact of EGFR point mutations on the sensitivity to gefitinib: Insights from comparative structural analyses and molecular dynamics simulations
Notice bibliographique
Résumé
Emergence of resistant mutations in drug targets represents a serious problem in the targeted chemotherapy. One challenging issue is to understand the atomic-detailed effect of the mutation on the target. Another intriguing issue is how to predict specific mutations that would show up in the clinical setting, leading to drug resistance. By computational approaches, we have investigated structural, dynamics and energetic effects of a series of EGFR mutations identified from the lung cancer patients. We demonstrated mutation L858R caused gefitinib move closer to the hinge region, whereas T790M caused the ligand escape from the binding pocket. In particular, the T790M decreased the size of the hydrophobic slot formed by L718 and G796. This suggests that, to be effective against the T790M mutant, the inhibitors should avoid interactions with the hydrophobic slot. Mutations T790M, L858R, and their combinations are found to cause different conformational redistribution and to perturb the electrostatic potential at the ATP-binding pocket. Normal mode analysis revealed the mutations resulted in changes in the correlated movements in the protein. In an attempt to develop a computational descriptor for predicting the functional effect of EGFR mutations, we have developed a Plarm algorithm, and the Plarm score was found to be an excellent predictor of the functional impact of six clinical relevant mutations in EGFR tyrosine kinase domains, including T790M, L858R, G719C, L861Q, T790M + L858R double mutant, and delL747-P753insS. The Plarm algorithm could be readily extended to investigate other drug targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».