Bioluminescent kinase strips: A novel approach to targeted and flexible kinase inhibitor profiling
Notice bibliographique
Résumé
In addition to target efficacy, drug safety is a major requirement during the drug discovery process and is influenced by target specificity. Therefore, it is imperative that every new drug candidate be profiled against various liability panels that include protein kinases. Here, an effective methodology to streamline kinase inhibitor profiling is described. An accessible standardized profiling system for 112 protein kinases covering all branches of the kinome was developed. This approach consists of creating different sets of kinases and their corresponding substrates in multi-tube strips. The kinase stocks are pre-standardized for optimal kinase activity and used for inhibitor profiling using a bioluminescent ADP detection assay. We show that these strips can routinely generate inhibitor selectivity profiles for small or broad kinase family panels. Lipid kinases were also assembled in strip format and profiled together with protein kinases. We identified two specific PI3K inhibitors that have off-target effects on CK2 that were not reported before and would have been missed if compounds were not profiled against lipid and protein kinases simultaneously. To validate the accuracy of the data generated by this method, we confirmed that the inhibition potencies observed are consistent with published values produced by more complex technologies such as radioactivity assays.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».