Thiol-Dependent Enzymes and Their Inhibitors: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Biological thiol-dependent enzymes have recently received extensive attention in the literature because of their involvement in a variety of physiopathological conditions. The active thiol groups of these enzymes are derived from the cysteine residues present. Hence, in a biological system, the selective reversible or irreversible inhibition of the activity of these enzymes by modification of the thiol moiety may potentially lead to the development of a chemotherapeutic treatment. Despite all the research efforts involved in the attempt to develop potential chemotherapeutic treatments for the major diseases involving cysteine proteases, there are in fact no such treatments available yet. However, AG7088 (1) an inhibitor of rhinovirus-3C is in phase II/III clinical trial for the treatment of common cold and VX-740 (2, pralnacasan) an inhibitor of caspase-1 is in phase II clinical trial as an anti-inflammatory agent for rheumatoid arthritis. Several other cysteine protease inhibitors (i.e., cathepsin K, and S) are in pre-clinical evaluation or pre-clinical development. Structure-based drug design approaches have been instrumental in the development of these inhibitors. Intensive biochemical studies on the cysteine proteases have shed some light on some potential targets for therapeutic development. In addition, new techniques and new ideas are constantly emerging. As such, an up-to-date review of the literature on thiol-dependent enzymes as potential targets and their inhibitors designed from peptidic, modified peptidomimetic scaffolds and from small heterocyclic molecules is presented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».