Affinity Crystallography: A New Approach to Extracting High-Affinity Enzyme Inhibitors from Natural Extracts
Notice bibliographique
Résumé
Natural products are an important source of novel drug scaffolds. The highly variable and unpredictable timelines associated with isolating novel compounds and elucidating their structures have led to the demise of exploring natural product extract libraries in drug discovery programs. Here we introduce affinity crystallography as a new methodology that significantly shortens the time of the hit to active structure cycle in bioactive natural product discovery research. This affinity crystallography approach is illustrated by using semipure fractions of an actinomycetes culture extract to isolate and identify a cathepsin K inhibitor and to compare the outcome with the traditional assay-guided purification/structural analysis approach. The traditional approach resulted in the identification of the known inhibitor antipain (1) and its new but lower potency dehydration product 2, while the affinity crystallography approach led to the identification of a new high-affinity inhibitor named lichostatinal (3). The structure and potency of lichostatinal (3) was verified by total synthesis and kinetic characterization. To the best of our knowledge, this is the first example of isolating and characterizing a potent enzyme inhibitor from a partially purified crude natural product extract using a protein crystallographic approach.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».