The Discovery of Potent SHP2 Inhibitors with Anti-Proliferative Activity in Breast Cancer Cell Lines
Notice bibliographique
Résumé
Despite available treatments, breast cancer is the leading cause of cancer-related death. Knowing that the tyrosine phosphatase SHP2 is a regulator in tumorigenesis, developing inhibitors of SHP2 in breast cells is crucial. Our study investigated the effects of new compounds, purchased from NSC, on the phosphatase activity of SHP2 and the modulation of breast cancer cell lines’ proliferation and viability. A combined ligand-based and structure-based virtual screening protocol was validated, then performed, against SHP2 active site. Top ranked compounds were tested via SHP2 enzymatic assay, followed by measuring IC50 values. Subsequently, hits were tested for their anti-breast cancer viability and proliferative activity. Our experiments identified three compounds 13030, 24198, and 57774 as SHP2 inhibitors, with IC50 values in micromolar levels and considerable selectivity over the analogous enzyme SHP1. Long MD simulations of 500 ns showed a very promising binding mode in the SHP2 catalytic pocket. Furthermore, these compounds significantly reduced MCF-7 breast cancer cells’ proliferation and viability. Interestingly, two of our hits can have acridine or phenoxazine cyclic system known to intercalate in ds DNA. Therefore, our novel approach led to the discovery of SHP2 inhibitors, which could act as a starting point in the future for clinically useful anticancer agents.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».