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Enregistrement W4410124772 · doi:10.1021/acsmedchemlett.4c00622

Allosteric Covalent Inhibitors of the STAT3 Transcription Factor from Virtual Screening

2025· article· en· W4410124772 sur OpenAlexafffund
Tibor Viktor Szalai, V. di Lorenzo, Nikolett Péczka, Levente M. Mihalovits, László Petri, Qirat F. Ashraf, Elvin D. de Araujo, Viktor Honti, Dávid Bajusz, György M. Keserű

Notice bibliographique

RevueACS Medicinal Chemistry Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNational Research, Development and Innovation OfficeUniversity of Toronto MississaugaNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalUniversity of TorontoBudapesti Műszaki és Gazdaságtudományi EgyetemSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMagyar Tudományos Akadémia
Mots-clésAllosteric regulationVirtual screeningTranscription factorSTAT3Transcription (linguistics)Covalent bondChemistryComputational biologyComputer scienceEnzymeBiochemistryBiologyDrug discoveryPhosphorylationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The STAT family of transcription factors are important signaling hubs, with several of them, particularly STAT3, being emerging oncotargets already investigated in clinical trials. The modular structure of STAT3 nominates several of its protein domains as possible drug targets, but their exploitation with potential small-molecule inhibitors has been unevenly distributed so far, with past efforts highly favoring the conserved SH2 domain. Here, we have targeted a sparsely studied binding site at the junction of the coiled-coil and DNA-binding domains and discovered several new lead-like covalent inhibitors by virtual screening. The most favorable hit compound has been explored via structure-guided hit expansion and optimized into a low micromolar inhibitor. This compound can serve as a chemical biology tool against this site in future exploratory studies or form the basis of a more advanced stage of lead optimization.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,461

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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