Development of Pharmacophore Model for Indeno[1,2-b]indoles as Human Protein Kinase CK2 Inhibitors and Database Mining
Notice bibliographique
Résumé
Protein kinase CK2, initially designated as casein kinase 2, is an ubiquitously expressed serine/threonine kinase. This enzyme, implicated in many cellular processes, is highly expressed and active in many tumor cells. A large number of compounds has been developed as inhibitors comprising different backbones. Beside others, structures with an indeno[1,2-b]indole scaffold turned out to be potent new leads. With the aim of developing new inhibitors of human protein kinase CK2, we report here on the generation of common feature pharmacophore model to further explain the binding requirements for human CK2 inhibitors. Nine common chemical features of indeno[1,2-b]indole-type CK2 inhibitors were determined using MOE software (Chemical Computing Group, Montreal, Canada). This pharmacophore model was used for database mining with the aim to identify novel scaffolds for developing new potent and selective CK2 inhibitors. Using this strategy several structures were selected by searching inside the ZINC compound database. One of the selected compounds was bikaverin (6,11-dihydroxy-3,8-dimethoxy-1-methylbenzo[b]xanthene-7,10,12-trione), a natural compound which is produced by several kinds of fungi. This compound was tested on human recombinant CK2 and turned out to be an active inhibitor with an IC50 value of 1.24 µM.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».