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Enregistrement W4293799461 · doi:10.1139/cjc-2022-0056

Driving the new generation histone deacetylase inhibitors in cancer therapy; manipulation of the histone abbreviation at the epigenetic level: an in-silico approach

2022· article· en· W4293799461 sur OpenAlexvenueno aff
R. Dushanan, Samantha Weerasinghe, D. P. Dissanayake, R. Senthilnithy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHistone Deacetylase Inhibitors Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryTrichostatin AHistone deacetylaseHydroxamic acidActive siteHistone deacetylase inhibitorStereochemistryEnzymeBiochemistryHistoneGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Histone deacetylase (HDAC) is an enzyme that deacetylates the histone protein by removing the acetyl group from the lysine residues. The overexpression of the HDAC enzyme alters the gene expressions and causes cancer development in the human body. The inhibition of HDAC is an excellent therapeutic way in current cancer therapy. In this regard, various inhibitors were selected, and the inhibitory potential of these inhibitors was examined by molecular dynamics (MD) simulation followed by trajectory analysis and binding energy calculations. The selected clinical trial II and III phase inhibitors are TSA (trichostatin-A), TFMK (trifluoromethyl-ketone-9,9,9-trifluoro-8-oxo- N-phenylnonanamide), AKA (alpha-ketoamide- N-cyclohexyl- N-methyl-2-oxononanediamide), ITF2357 (givinostat), MS275 (entinostat), CI994 (tacedinaline), and SAHA (suberoylanilide hydroxamic acid). This computational study examines the atomic level description of the drug binding site on the HDLP enzyme and investigates the interaction of the HDAC inhibitors with the amino acid residues attached to the active site of the histone deacetylase-like protein (HDLP). Root-mean-square deviation, radius of gyration, hydrogen bond analysis, MM-PBSA, linear interaction energy (LIE), and semi-LIE calculations have revealed that the HDLP enzyme is more stabilized when bound to TSA, ITF2357, and reference inhibitor SAHA. It was observed that the hydroxamic acid family inhibitors have more potent in inhibiting the HDLP enzyme than the benzamide and ketone families. The inhibitory efficacy of TSA and ITF2357 is much similar to that of SAHA. Therefore, these HDAC inhibitors have the potential to be used in future clinical practices for cancer-related treatments. The knowledge gathered from this study could also lead to discovering new HDAC inhibitors for clinical research.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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