Nitrogen‐Containing Heterocyclic Scaffolds as EGFR Inhibitors: Design Approaches, Molecular Docking, and Structure‐Activity Relationships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer is a wide collection of diseases and among the numerous pathways involved in cancer pathogenesis, pathway involving epidermal growth factor receptor (EGFR) is one of the most prominent. EGFR frequently articulated in a variety of cancer such as breast cancer, pancreatic cancer, non‐small cell lung cancer (NSCLC), head and neck cancer. There are different EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs) approved by FDA for the treatment of cancer. However, none of them evidenced as boon to oncological and medical department. Frequently occurrence of inherent and acquired resistance of TKIs as a result of mutations is the principal cause for the current situation. Therefore, researchers are in the desire of evolving the novel EGFR TKIs. Further, N ‐heterocyclic ring system always proved to be the magical weapon in designed and discovery of synthetic molecules as they acquired comprehensive range of pharmacological properties. In recent year (2018–2022) N ‐heterocyclic derivatives were uncovered as the potential EGFR TKIs. The present review summarised the research progress of EGFR TKIs to dazed the limitations of currently accessible drugs by consecrating, anatomy, mutation of EGFR, and its role in different types of cancer. The review highlights the medicinal chemistry prospective emphasising about the designing strategies, docking studies, biological evaluation, selectivity and structural activity relationship of N ‐heterocyclic compounds. Our review will support the medicinal chemists in direction for the development of novel N ‐heterocyclic based EGFR TKIs.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».