High-Throughput Phenotypic Screening and Machine Learning Methods Enabled the Selection of Broad-Spectrum Low-Toxicity Antitrypanosomatidic Agents
作者:Pasquale Linciano、Antonio Quotadamo、Rosaria Luciani、Matteo Santucci、Kimberley M. Zorn、Daniel H. Foil、Thomas R. Lane、Anabela Cordeiro da Silva、Nuno Santarem、Carolina B Moraes、Lucio Freitas-Junior、Ulrike Wittig、Wolfgang Mueller、Michele Tonelli、Stefania Ferrari、Alberto Venturelli、Sheraz Gul、Maria Kuzikov、Bernhard Ellinger、Jeanette Reinshagen、Sean Ekins、Maria Paola Costi
DOI:10.1021/acs.jmedchem.3c01322
日期:2023.11.23
approaches enabled the identification and synthesis of 44 compounds with broad-spectrum antiparasitic activity and minimal toxicity against Trypanosoma brucei, Leishmania Infantum, and Trypanosoma cruzi. In vitro studies confirmed the predictive models identified in compound 40 which emerged as a new lead, featured by an innovative N-(5-pyrimidinyl)benzenesulfonamide scaffold and promising low micromolar
通过对属于内部行业数据库 Ty-Box 的 456 种化合物进行的高通量表型筛选程序,鉴定出了对锥虫、利什曼原虫和结核分枝杆菌具有活性的广谱抗感染化疗药物。使用机器学习方法进行化合物表征,能够识别和合成 44 种化合物,这些化合物对布氏锥虫、婴儿利什曼原虫和克氏锥虫具有广谱抗寄生虫活性和最小毒性。体外研究证实了化合物40中确定的预测模型,该化合物是一种新的先导化合物,具有创新的N- (5-嘧啶基)苯磺酰胺支架,有望对两种寄生虫具有低微摩尔活性和低毒性。鉴于对 Ty-Box 库的化合物进行的各种高通量筛选测定所产生的数据量和复杂性,化学信息学和机器学习工具能够选择适合进一步评估其生物和毒理学活性的化合物,并辅助在决策过程中对已确定的先导进行设计和优化。