Développement de nucléosides visant l’inhibition de méthyltransférases et synthèse d’une nouvelle famille à visée thérapeutique
Bibliographic record
Abstract
Le travail présenté dans cet ouvrage porte sur la synthèse diastéréosélective d’analogues de nucléosides et leurs usages thérapeutiques. L’intérêt pour cette classe de molécules comme agents anti-cancer et/ou antiviraux réside dans l’existence d’acides nucléiques (sous la forme d’ADN ou d’ARN) nécessaires à la reproduction des cellules cancéreuses et la réplication virale. Plusieurs cofacteurs enzymatiques importants possèdent également une structure nucléosidique et occupent des rôles clés dans les processus cellulaires. La première partie concerne le développement d’une sonde chimique pour l’inhibition de protéines méthyltransférases (PMTs). Cette famille d’enzymes assure la méthylation de protéines, soit une modification post-traductionnelle qui a été associée récemment à certaines maladies incluant le cancer. Sur la base de la structure du cofacteur naturel S-adénosyl-L-méthionine (SAM) et d’inhibiteurs émergents, de nouveaux nucléosides fluorés ont été conçus et synthétisés pour potentiellement améliorer l’activité inhibitrice vis-à-vis certaines de ces enzymes. En collaboration avec le SGC de Toronto, les analogues de nucléosides ont été testés biologiquement et certains ont présenté une activité intéressante contre la lysine méthyltransférase SETDB1. La seconde partie, quant à elle, porte sur la synthèse d’une nouvelle famille d’analogues de nucléosides C2'-fluorés comportant un centre quaternaire fonctionnalisé en position C3'. Différentes bases azotées ont été introduites diastéréosélectivement et, plus de vingt analogues de nucléosides et pronucléotides ont été préparés. Une collaboration avec le laboratoire de la Pre Mona Nemer à l’Université d’Ottawa a permis de les tester in vitro sur des lignées cellulaires cancéreuses du pancréas, où certains montrent une activité biologique intéressante.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".