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Enregistrement W2239624205 · doi:10.1002/cmdc.201500532

Novel Insights into Structure–Activity Relationships of N‐Terminally Modified PACE4 Inhibitors

2016· article· en· W2239624205 sur OpenAlexafffund
Anna Kwiatkowska, Frédéric Couture, Christine Levesque, Kévin Ly, Sophie Beauchemin, Roxane Desjardins, Witold Neugebauer, Yves L. Dory, Robert Day

Notice bibliographique

RevueChemMedChem · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchProstate Cancer CanadaMovember FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésChemistryToxicityIn vivoPeptideCell growthResidue (chemistry)MoietyCellBiochemistryStereochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PACE4 plays important roles in prostate cancer cell proliferation. The inhibition of this enzyme has been shown to slow prostate cancer progression and is emerging as a promising therapeutic strategy. In previous work, we developed a highly potent and selective PACE4 inhibitor, the multi-Leu (ML) peptide, an octapeptide with the sequence Ac-LLLLRVKR-NH2 . Here, with the objective of developing a useful compound for in vivo administration, we investigate the effect of N-terminal modifications. The inhibitory activity, toxicity, stability, and cell penetration properties of the resulting analogues were studied and compared to the unmodified inhibitor. Our results show that the incorporation of a polyethylene glycol (PEG) moiety leads to a loss of antiproliferative activity, whereas the attachment of a lipid chain preserves or improves it. However, the lipidated peptides are significantly more toxic when compared with their unmodified counterparts. Therefore, the best results were achieved not by the N-terminal extension but by the protection of both ends with the d-Leu residue and 4-amidinobenzylamide, which yielded the most stable inhibitor, with an excellent activity and toxicity profile.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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