Fragment-Based Discovery and Optimization of Enzyme Inhibitors by Docking of Commercial Chemical Space

化学 化学空间 对接(动物) 药物发现 虚拟筛选 片段(逻辑) 小分子 组合化学 配体效率 计算生物学 立体化学 高分辨率 生物化学 算法 计算机科学 配体(生物化学) 生物 医学 地质学 护理部 遥感 受体
作者
Axel Rudling,Robert Gustafsson,Ingrid Almlöf,Evert Homan,Martin Scobie,Ulrika Warpman Berglund,Thomas Helleday,Pål Stenmark,Jens Carlsson
出处
期刊:Journal of Medicinal Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:60 (19): 8160-8169 被引量:37
标识
DOI:10.1021/acs.jmedchem.7b01006
摘要

Fragment-based lead discovery has emerged as a leading drug development strategy for novel therapeutic targets. Although fragment-based drug discovery benefits immensely from access to atomic-resolution information, structure-based virtual screening has rarely been used to drive fragment discovery and optimization. Here, molecular docking of 0.3 million fragments to a crystal structure of cancer target MTH1 was performed. Twenty-two predicted fragment ligands, for which analogs could be acquired commercially, were experimentally evaluated. Five fragments inhibited MTH1 with IC50 values ranging from 6 to 79 μM. Structure-based optimization guided by predicted binding modes and analogs from commercial chemical libraries yielded nanomolar inhibitors. Subsequently solved crystal structures confirmed binding modes predicted by docking for three scaffolds. Structure-guided exploration of commercial chemical space using molecular docking gives access to fragment libraries that are several orders of magnitude larger than those screened experimentally and can enable efficient optimization of hits to potent leads.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
不吃西瓜发布了新的文献求助10
1秒前
DD发布了新的文献求助10
3秒前
科研通AI5应助南星采纳,获得10
4秒前
英俊的铭应助安陌煜采纳,获得10
7秒前
Linda完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
叶问儿完成签到,获得积分10
8秒前
pinging完成签到,获得积分10
11秒前
cgs完成签到 ,获得积分10
12秒前
江峰发布了新的文献求助10
13秒前
善学以致用应助Bin_Liu采纳,获得10
14秒前
杨旭完成签到,获得积分10
15秒前
18秒前
舒心的新波关注了科研通微信公众号
21秒前
粥粥发布了新的文献求助30
22秒前
FashionBoy应助江峰采纳,获得10
23秒前
善学以致用应助烂橙子采纳,获得10
29秒前
秋秋秋发布了新的文献求助10
31秒前
科研通AI2S应助百变小数采纳,获得10
32秒前
33秒前
35秒前
不爱冒泡的气泡水完成签到 ,获得积分10
36秒前
Zhang完成签到,获得积分10
36秒前
安陌煜发布了新的文献求助10
37秒前
英俊的铭应助yan采纳,获得10
38秒前
江峰发布了新的文献求助10
39秒前
39秒前
43秒前
安安关注了科研通微信公众号
46秒前
50秒前
golden完成签到,获得积分10
51秒前
橡树完成签到,获得积分10
54秒前
宁静致远完成签到,获得积分10
56秒前
56秒前
安安发布了新的文献求助10
57秒前
58秒前
58秒前
爱科研的罗罗完成签到,获得积分10
59秒前
完美世界应助洁净磬采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2500
Computational Atomic Physics for Kilonova Ejecta and Astrophysical Plasmas 500
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 450
Mixing the elements of mass customisation 360
Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её практическое применение 310
the MD Anderson Surgical Oncology Manual, Seventh Edition 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3782096
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3327562
关于积分的说明 10232109
捐赠科研通 3042513
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1670006
邀请新用户注册赠送积分活动 799585
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 758825