Mechanistic Characterization of Covalent Enzyme Inhibition by Isothermal Titration Calorimetry Kinetic Competition (ITC-KC)
Notice bibliographique
Résumé
Covalent enzyme inhibitors can offer high potency and specificity and are increasingly sought after in drug discovery. They typically inhibit in two steps: noncovalent binding followed by covalent bond formation. Rational optimization requires quantitative information on both steps. Current methods for measuring these steps are technically demanding, time-consuming, and are not well suited for routine insertion into drug discovery pipelines. We have developed a new approach, using isothermal titration calorimetry kinetic competition (ITC-KC), that overcomes many of these challenges. ITC-KC measures enzyme activity directly, via the heat flow generated during catalysis, making it a sensitive and nearly universal approach. We performed extensive numerical simulations in which ITC-KC outperformed current methods with 3- to 10-fold greater accuracy. We applied ITC-KC to a library of 19 inhibitors of the protease 3CL pro from SARS-CoV-2 and found that the reactive warheads and noncovalent binding portions of these molecules influenced the two-step inhibition mechanism in complex and unpredictable ways. This highlights the need for detailed mechanistic information in the development of covalent inhibitors, information that ITC-KC can provide rapidly, accurately, and essentially universally.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».