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J Med Chem ; 59(14): 6838-47, 2016 07 28.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-27390919

RESUMO

Protein arginine methyltransferases (PRMTs) represent an emerging target class in oncology and other disease areas. So far, the most successful strategy to identify PRMT inhibitors has been to screen large to medium-size chemical libraries. Attempts to develop PRMT inhibitors using receptor-based computational methods have met limited success. Here, using virtual screening approaches, we identify 11 CARM1 (PRMT4) inhibitors with ligand efficiencies ranging from 0.28 to 0.84. CARM1 selective hits were further validated by orthogonal methods. Two structure-based rounds of optimization produced 27 (SGC2085), a CARM1 inhibitor with an IC50 of 50 nM and more than hundred-fold selectivity over other PRMTs. These results indicate that virtual screening strategies can be successfully applied to Rossmann-fold protein methyltransferases.


Assuntos
Proteínas Adaptadoras de Sinalização CARD/antagonistas & inibidores , Avaliação Pré-Clínica de Medicamentos/métodos , Inibidores Enzimáticos/farmacologia , Guanilato Ciclase/antagonistas & inibidores , Proteínas Adaptadoras de Sinalização CARD/metabolismo , Relação Dose-Resposta a Droga , Inibidores Enzimáticos/síntese química , Inibidores Enzimáticos/química , Guanilato Ciclase/metabolismo , Células HEK293 , Humanos , Modelos Moleculares , Estrutura Molecular , Relação Estrutura-Atividade
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