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Enregistrement W4353045940 · doi:10.1021/acs.jmedchem.2c02132

Discovery of Nanomolar DCAF1 Small Molecule Ligands

2023· article· en· W4353045940 sur OpenAlexafffund
Alice Shi Ming Li, Serah Kimani, Brian J. Wilson, Mahmoud Noureldin, Héctor González-Álvarez, Ahmed Mamai, Laurent Hoffer, John P. Guilinger, Ying Zhang, Moritz von Rechenberg, Jeremy S. Disch, Christopher J. Mulhern, Belinda L. Slakman, John W. Cuozzo, Aiping Dong, Gennady Poda, Mohammed Mohammed, Punit Saraon, Manish Mittal, Pratik Modh, V. Rathod, Bhashant Patel, Suzanne Ackloo, Vijayaratnam Santhakumar, Magdalena M. Szewczyk, Dalia Baršytė-Lovejoy, C.H. Arrowsmith, Richard Marcellus, Marie-Aude Guié, Anthony D. Keefe, Peter J. Brown, Levon Halabelian, Rima Al‐awar, Masoud Vedadi

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkStructural Genomics ConsortiumUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesOntario Genomics InstituteOffice of ScienceRelay TherapeuticsOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaANational Institutes of HealthOntario GenomicsGenome CanadaArgonne National LaboratoryU.S. Department of EnergyMcGill UniversityGenentechGovernment of OntarioBayerPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésChemistryDrug discoverySmall moleculeNanotechnologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide DCAF1 is a substrate receptor of two distinct E3 ligases (CRL4 DCAF1 and EDVP), plays a critical physiological role in protein degradation, and is considered a drug target for various cancers. Antagonists of DCAF1 could be used toward the development of therapeutics for cancers and viral treatments. We used the WDR domain of DCAF1 to screen a 114-billion-compound DNA encoded library (DEL) and identified candidate compounds using similarity search and machine learning. This led to the discovery of a compound (Z1391232269) with an SPR K D of 11 μM. Structure-guided hit optimization led to the discovery of OICR-8268 ( 26e ) with an SPR K D of 38 nM and cellular target engagement with EC 50 of 10 μM as measured by cellular thermal shift assay (CETSA). OICR-8268 is an excellent tool compound to enable the development of next-generation DCAF1 ligands toward cancer therapeutics, further investigation of DCAF1 functions in cells, and the development of DCAF1-based PROTACs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations65
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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