Future medicinal chemistry · 2019
Mining large databases to find new leads with low similarity to known actives: application to find new DPP-IV inhibitors.
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Ojeda-Montes María J, Casanova-Martí Àngela, Gimeno Aleix, Tomás-Hernández Sarah, Cereto-Massagué Adrià, Wolber Gerhard, Beltrán-Debón Raúl, Valls Cristina, Mulero Miquel, Pinent Montserrat, Pujadas Gerard, Garcia-Vallvé Santiago
Аннотация
Aim: Fragment-based drug design or bioisosteric replacement is used to find new actives with low (or no) similarity to existing ones but requires the synthesis of nonexisting compounds to prove their predicted bioactivity. Protein-ligand docking or pharmacophore screening are alternatives but they can become computationally expensive when applied to very large databases such as ZINC. Therefore, fast strategies are necessary to find new leads in such databases. Materials & methods: We designed a computational strategy to find lead molecules with very low (or no) similarity to existing actives and applied it to DPP-IV. Results: The bioactivity assays confirm that this strategy finds new leads for DPP-IV inhibitors. Conclusion: This computational strategy reduces the time of finding new lead molecules.