Design, Synthesis, and Bioactivity Assessment of Modified Vemurafenib Analog
Notice bibliographique
Résumé
Background: Metastatic melanoma is a highly aggressive malignancy with poor prognoses and frequent resistance to conventional chemotherapy. Approximately 40% of melanoma cases carry the BRAFV600E mutation, for which vemurafenib, a selective BRAFV600E inhibitor, is approved. Despite initial clinical benefits, vemurafenib often leads to drug resistance and relapse, highlighting the need for improved therapeutic strategies. Objectives, methods: In this study, we designed, synthesized, and characterized five novel vemurafenib analogs—RF-86A, RF-87A, RF-94A, RF-94B, and RF-96B—with the aim of enhancing anti-proliferative and anti-metastatic effects against human melanoma cells. Results: All compounds induced apoptosis in BRAFV600E-mutated A375 cells, with RF-86A displaying the lowest IC50 value among the series, comparable to that of vemurafenib. Moreover, RF-86A exhibited the highest selectivity index, as determined using HEK293T cells as a non-tumorigenic control. Additionally, migration assays and gelatin zymography demonstrated that the analogs, unlike vemurafenib, significantly inhibited matrix metalloproteinases MMP-2 and MMP-9, key enzymes involved in tumor invasion and metastasis. Conclusions: These findings suggest that structural modifications to the vemurafenib scaffold may improve therapeutic efficacy and offer a promising strategy to overcome acquired resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».