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Enregistrement W2944370167 · doi:10.1080/14756366.2019.1613987

Structure-based design generated novel hydroxamic acid based preferential HDAC6 lead inhibitor with on-target cytotoxic activity against primary choroid plexus carcinoma

2019· article· en· W2944370167 sur OpenAlexaff
Shaymaa E. Kassab, Samar Mowafy, Aya M. Alserw, Joustin A. Seliem, Shahenda El‐Naggar, Nesreen Nabil Omar, Mohamed M. Awad

Notice bibliographique

RevueJournal of Enzyme Inhibition and Medicinal Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHistone Deacetylase Inhibitors Research
Établissements canadiensCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHDAC6ChemistryAcetylationDocking (animal)IC50Cancer researchBiochemistryVorinostatPharmacologyBiologyHistone deacetylaseHistoneIn vitroMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Histone deacetylase 6 (HDAC6) is an attractive target for cancer therapeutic intervention. Selective HDAC6 inhibitors is important to minimise the side effects of pan inhibition. Thus, new class of hydroxamic acid-based derivatives were designed on structural basis to perform preferential activity against HDAC6 targeting solid tumours. Interestingly, 1-benzylbenzimidazole-2-thio-N-hydroxybutanamide 10a showed impressive preference with submicromolar potency against HDAC6 (IC50 = 510 nM). 10a showed cytotoxic activity with interesting profile against CCHE-45 at (IC50 = 112.76 µM) when compared to standard inhibitor Tubacin (IC50 = 20 µM). Western blot analysis of acetylated-α-tubulin verified the HDAC6 inhibiting activity of 10a. Moreover, the insignificant difference in acetylated-α-tubulin induced by 10a and Tubacin implied the on-target cytotoxic activity of 10a. Docking of 10a in the binding site of HDAC6 attributed the activity of 10a to π-π stacking with the amino acids of the hydrophobic channel of HDAC6 and capture of zinc metal in bidentate fashion. The therapeutic usefulness besides the on-target activity may define 10a as an interesting safe-lead inhibitor for future development.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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