Discovery of a First-in-Class Small-Molecule Ligand for WDR91 Using DNA-Encoded Chemical Library Selection Followed by Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
WD40 repeat-containing protein 91 (WDR91) regulates early-to-late endosome conversion and plays vital roles in endosome fusion, recycling, and transport. WDR91 was recently identified as a potential host factor for viral infection. We employed DNA-encoded chemical library (DEL) selection against the WDR domain of WDR91, followed by machine learning to predict ligands from the synthetically accessible Enamine REAL database. Screening of predicted compounds identified a WDR91 selective compound <strong>1</strong>, with a <em>K</em><sub>D</sub> of 6 ± 2 μM by surface plasmon resonance. The co-crystal structure confirmed the binding of <strong>1</strong> to the WDR91 side pocket, in proximity to cysteine 487, which led to the discovery of covalent analogues <strong>18</strong> and <strong>19</strong>. The covalent adduct formation for <strong>18</strong> and <strong>19</strong> was confirmed by intact mass liquid chromatography-mass spectrometry. The discovery of <strong>1</strong>, <strong>18</strong>, and <strong>19</strong>, accompanying structure-activity relationship, and the co-crystal structures provide valuable insights for designing potent and selective chemical tools against WDR91 to evaluate its therapeutic potential.
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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 ».