Exploring the Trypanosoma brucei Hsp83 Potential as a Target for Structure Guided Drug Design
Notice bibliographique
Résumé
Human African trypanosomiasis is a neglected parasitic disease that is fatal if untreated. The current drugs available to eliminate the causative agent Trypanosoma brucei have multiple liabilities, including toxicity, increasing problems due to treatment failure and limited efficacy. There are two approaches to discover novel antimicrobial drugs--whole-cell screening and target-based discovery. In the latter case, there is a need to identify and validate novel drug targets in Trypanosoma parasites. The heat shock proteins (Hsp), while best known as cancer targets with a number of drug candidates in clinical development, are a family of emerging targets for infectious diseases. In this paper, we report the exploration of T. brucei Hsp83--a homolog of human Hsp90--as a drug target using multiple biophysical and biochemical techniques. Our approach included the characterization of the chemical sensitivity of the parasitic chaperone against a library of known Hsp90 inhibitors by means of differential scanning fluorimetry (DSF). Several compounds identified by this screening procedure were further studied using isothermal titration calorimetry (ITC) and X-ray crystallography, as well as tested in parasite growth inhibitions assays. These experiments led us to the identification of a benzamide derivative compound capable of interacting with TbHsp83 more strongly than with its human homologs and structural rationalization of this selectivity. The results highlight the opportunities created by subtle structural differences to develop new series of compounds to selectively target the Trypanosoma brucei chaperone and effectively kill the sleeping sickness parasite.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».