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Enregistrement W2513437907 · doi:10.1021/acs.accounts.6b00185

Medicinal Chemistry Projects Requiring Imaginative Structure-Based Drug Design Methods

2016· article· en· W2513437907 sur OpenAlexafffund
Nicolas Moitessier, Joshua Pottel, Éric Therrien, Pablo Englebienne, Zhaomin Liu, Anna Tomberg, Christopher R. Corbeil

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchAstraZeneca
Mots-clésDocking (animal)PharmacophoreDrug discoveryComputational biologyChemistryProtein–ligand dockingCombinatorial chemistryVirtual screeningSmall moleculeDrugStereochemistryComputer scienceBiochemistryPharmacologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational methods for docking small molecules to proteins are prominent in drug discovery. There are hundreds, if not thousands, of documented examples-and several pertinent cases within our research program. Fifteen years ago, our first docking-guided drug design project yielded nanomolar metalloproteinase inhibitors and illustrated the potential of structure-based drug design. Subsequent applications of docking programs to the design of integrin antagonists, BACE-1 inhibitors, and aminoglycosides binding to bacterial RNA demonstrated that available docking programs needed significant improvement. At that time, docking programs primarily considered flexible ligands and rigid proteins. We demonstrated that accounting for protein flexibility, employing displaceable water molecules, and using ligand-based pharmacophores improved the docking accuracy of existing methods-enabling the design of bioactive molecules. The success prompted the development of our own program, Fitted, implementing all of these aspects. The primary motivation has always been to respond to the needs of drug design studies; the majority of the concepts behind the evolution of Fitted are rooted in medicinal chemistry projects and collaborations. Several examples follow: (1) Searching for HDAC inhibitors led us to develop methods considering drug-zinc coordination and its effect on the pKa of surrounding residues. (2) Targeting covalent prolyl oligopeptidase (POP) inhibitors prompted an update to Fitted to identify reactive groups and form bonds with a given residue (e.g., a catalytic residue) when the geometry allows it. Fitted-the first fully automated covalent docking program-was successfully applied to the discovery of four new classes of covalent POP inhibitors. As a result, efficient stereoselective syntheses of a few screening hits were prioritized rather than synthesizing large chemical libraries-yielding nanomolar inhibitors. (3) In order to study the metabolism of POP inhibitors by cytochrome P450 enzymes (CYPs)-for toxicology studies-the program Impacts was derived from Fitted and helped us to reveal a complex metabolism with unforeseen stereocenter isomerizations. These efforts, combined with those of other docking software developers, have strengthened our understanding of the complex drug-protein binding process while providing the medicinal chemistry community with useful tools that have led to drug discoveries. In this Account, we describe our contributions over the past 15 years-within their historical context-to the design of drug candidates, including BACE-1 inhibitors, POP covalent inhibitors, G-quadruplex binders, and aminoglycosides binding to nucleic acids. We also remark the necessary developments of docking programs, specifically Fitted, that enabled structure-based design to flourish and yielded multiple fruitful, rational medicinal chemistry campaigns.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations78
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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