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Enregistrement W4308120119 · doi:10.3390/cimb44110361

In Silico Identification of Promising New Pyrazole Derivative-Based Small Molecules for Modulating CRMP2, C-RAF, CYP17, VEGFR, C-KIT, and HDAC—Application towards Cancer Therapeutics

2022· review· en· W4308120119 sur OpenAlexaff
Fatima Ezzahra Bennani, Khalid Karrouchi, Latifa Doudach, Mario Scrima, Noor Rahman, Luca Rastrelli, Trina Ekawati Tallei, Christopher E. Rudd, My El Abbés Faouzi, M’hammed Ansar

Notice bibliographique

RevueCurrent Issues in Molecular Biology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn silicoPyrazoleIdentification (biology)ChemistryComputational biologyCancer researchBiologyStereochemistryBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite continual efforts being made with multiple clinical studies and deploying cutting-edge diagnostic tools and technologies, the discovery of new cancer therapies remains of severe worldwide concern. Multiple drug resistance has also emerged in several cancer cell types, leaving them unresponsive to the many cancer treatments. Such a condition always prompts the development of next-generation cancer therapies that have a better chance of inhibiting selective target macromolecules with less toxicity. Therefore, in the present study, extensive computational approaches were implemented combining molecular docking and dynamic simulation studies for identifying potent pyrazole-based inhibitors or modulators for CRMP2, C-RAF, CYP17, c-KIT, VEGFR, and HDAC proteins. All of these proteins are in some way linked to the development of numerous forms of cancer, including breast, liver, prostate, kidney, and stomach cancers. In order to identify potential compounds, 63 in-house synthesized pyrazole-derivative compounds were docked with each selected protein. In addition, single or multiple standard drug compounds of each protein were also considered for docking analyses and their results used for comparison purposes. Afterward, based on the binding affinity and interaction profile of pyrazole compounds of each protein, potentially strong compounds were filtered out and further subjected to 1000 ns MD simulation analyses. Analyzing parameters such as RMSD, RMSF, RoG and protein-ligand contact maps were derived from trajectories of simulated protein-ligand complexes. All these parameters turned out to be satisfactory and within the acceptable range to support the structural integrity and interaction stability of the protein-ligand complexes in dynamic state. Comprehensive computational analyses suggested that a few identified pyrazole compounds, such as M33, M36, M72, and M76, could be potential inhibitors or modulators for HDAC, C-RAF, CYP72 and VEGFR proteins, respectively. Another pyrazole compound, M74, turned out to be a very promising dual inhibitor/modulator for CRMP2 and c-KIT proteins. However, more extensive study may be required for further optimization of the selected chemical framework of pyrazole derivatives to yield improved inhibitory activity against each studied protein receptor.

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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,345 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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