Computer-guided drug discovery: application to the discovery of inhibitors targeting prolyl oligopeptidase and fibroblast activation protein-alpha
Notice bibliographique
Résumé
Le cancer est une maladie qui affectera 50% des canadiens au cours de leur vie. Bien que plusieurs cibles biologiques soient liées au cancer et à ses causes, le focus de cette dissertation sera deux sérine protéases liées aux cancers épithéliaux: la prolyl oligopeptidase (POP) et la protéine d'activation des fibroblastes (FAP), liées respectivement à l'angiogenèse et la croissance des tumeurs. Les recherches décrites dans cette thèse ont été conduites en utilisant la plateforme Forecaster développée par le groupe de recherche du Professeur Moitessier. Forecaster a permis la découverte d'inhibiteurs doubles réversibles et covalents ciblant POP et FAP par l'exécution de criblages virtuels et d’amarrage moléculaire.Dans le passé, notre groupe de recherche s’est concentré sur les inhibiteurs sélectifs ciblant POP pour son rôle dans les maladies d’Alzheimer et de Parkinson. En raison des liens récents entre POP et FAP et les cancers épithéliaux, qui représentent 90% des cancers chez les adultes, notre vision a changé pour un mode d’'inhibition double. Il a été démontrée que l'inhibition simultanée de POP et FAP empêchait la croissance et l'expansion tumorale et avait un effet synergétique in vivo.Dans cette dissertation, nous explorerons plusieurs méthodologies pour l’obtention d’inhibiteurs puissants. Nous commencerons avec une étude qui intégrera des méthodes en chimie médicinale, biophysique et chimie informatique dont le but sera de déterminer le meilleur électrophile pour cibler POP et FAP simultanément. Notre étude collaborative nous a amené à la conclusion que les acides et les esters boroniques étaient les électrophiles idéaux en fonction de leur réactivité et de leur temps de résidence dans le site actif des protéines. Nous explorerons de plus près les acides et les esters boroniques dans l'introduction de cette thèse. Ensuite, l'optimisation virtuelle par amarrage moléculaire suivie d’une étude des relations structure-activité nous amenera à la découverte d’inhibiteurs sélectifs pour POP, exhibant une puissance nanomolaire et accessibles par une synthèse en seulement deux étapes. Une nouvelle étude utilisant l'amarrage moléculaire pour la conception d’inhibiteurs peptidomimétiques et du développement de leur synthèses a mené à notre premier inhibiteur double et bicyclique exhibant une puissance nanomolaire et qui démontre une amélioration par rapport à un composé ayant échoué à des essais cliniques en Phase III. Présentement, nous développons cette molécule avec l'espoir de commencer des tests précliniques. Cette étude en particulier nous a donné l'opportunité d'explorer un mécanisme réactionnel très complexe au cours de sa synthèse. Enfin, un criblage virtuel compréhensif nous a amené à la découverte d'un squelette bicyclique muni d'un ester borinique avec des prédictions in silico très prometteuses. Nous complétons présentement la synthèse de cet inhibiteur double potentiel. Jusqu'ici, nos composés les plus prometteurs sont évalués dans des essais cellulaires par collaborateurs . Notre but actuel est de suivre ces composés et de continuer à appliquer nos méthodes efficaces pour la découverte de nouveaux composés prometteurs
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».