Abstract A004: Integrating high-throughput screening with ligand-based pharmacophore modeling and virtual screening strategies to optimize exonuclease 1 inhibitor design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pharmacophores are the specific steric and electronic features of a small molecule that are necessary to ensure interaction with a specific biological target and to trigger or block its biological response. Three-dimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) pharmacophore modeling is a computational approach that utilizes data collected from in vitro experiments and molecular docking to map the shared features of known actives, producing a template that can be used to optimize the physical and chemical properties of lead compounds. Our goal is to generate a 3D-QSAR model for exonuclease 1 (EXO1) inhibition to support the pre-clinical development of a potent, EXO1-specific, small molecule inhibitor and define the molecular interactions that drive inhibitor specificity toward EXO1 instead of related nucleases. Construction of this model will facilitate the development of a potent EXO1 inhibitor that is selective, cancer-specific, and synthetic lethal with BRCAness. Additionally, it will establish a structural foundation for enhancing the selectivity of inhibitors targeting highly similar 5’ nuclease family members, such as FEN1. Here, we describe our approach to integrating the high-throughput and virtual screening data we have collected for ∼365,000 small molecule compounds to map a preliminary 3D-QSAR hypothesis for EXO1 inhibition. Citation Format: Jessica D. Hess, Li Zheng, Binghui Shen. Integrating high-throughput screening with ligand-based pharmacophore modeling and virtual screening strategies to optimize exonuclease 1 inhibitor design [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr A004.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».