AI-Driven Discovery of Highly Specific and Efficacious hCES2A Inhibitors for Ameliorating Irinotecan-Triggered Gut Toxicity

化学 伊立替康 毒性 药理学 内科学 癌症 结直肠癌 医学 有机化学
作者
Zhipei Sang,Ya Zhang,Yufan Fan,C.-H. Luan,Zhengwei Liu,Qiyao Zhang,Hairong Zeng,Yun‐Qing Song,Shuheng Huang,Guang‐Bo Ge
出处
期刊:Journal of Medicinal Chemistry [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c02560
摘要

The anticancer agent irinotecan often induces severe delayed-onset diarrhea, inhibiting human carboxylesterase 2A (hCES2A) can significantly alleviate irinotecan-triggered gut toxicity (ITGT). This work presents an efficient workflow for de novo design and developing novel efficacious hCES2A inhibitors. A well-training machine learning model identified scaffold-14 as a lead compound, while compound 14n was developed as a novel time-dependent hCES2A inhibitor (IC50 = 0.04 nM) following three rounds of structural optimization. The covalent binding modes and inactivation mechanisms of 14n were elucidated by nanoLC-MS/MS-based chemoproteomics and covalent docking simulations. Notably, 14n showed excellent selectivity, good cell-membrane permeability, favorable drug-like properties, and potent inhibition on intracellular hCES2A. In vivo tests demonstrated that 14n was orally active, showing favorable safety profiles and impressive ameliorative effects on ITGT in tumor-bearing mice. Collectively, this work showcases a high-efficient AI-driven strategy for developing novel efficacious hCES2A inhibitors, while 14n emerges as a promising candidate for alleviating ITGT.
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