A quantitative analysis of kinase inhibitor selectivity

基诺美 化学 选择性 激酶 计算生物学 生物 生物化学 催化作用
作者
Mazen W. Karaman,Sanna Herrgård,Daniel K. Treiber,Paul Gallant,Corey E. Atteridge,Brian T. Campbell,Katrina Chan,Pietro Ciceri,Mindy I. Davis,Philip T. Edeen,Raffaella Faraoni,M. Brawner Floyd,Jeremy P. Hunt,Daniel J Lockhart,Zdravko V. Milanov,Michael J. Morrison,Gabriel Pallares,Hitesh Patel,S. Pritchard,Lisa Wodicka
出处
期刊:Nature Biotechnology [Nature Portfolio]
卷期号:26 (1): 127-132 被引量:2417
标识
DOI:10.1038/nbt1358
摘要

Kinase inhibitors are a new class of therapeutics with a propensity to inhibit multiple targets. The biological consequences of multi-kinase activity are poorly defined, and an important step toward understanding the relationship between selectivity, efficacy and safety is the exploration of how inhibitors interact with the human kinome. We present interaction maps for 38 kinase inhibitors across a panel of 317 kinases representing >50% of the predicted human protein kinome. The data constitute the most comprehensive study of kinase inhibitor selectivity to date and reveal a wide diversity of interaction patterns. To enable a global analysis of the results, we introduce the concept of a selectivity score as a general tool to quantify and differentiate the observed interaction patterns. We further investigate the impact of panel size and find that small assay panels do not provide a robust measure of selectivity.
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