Combining pharmacophore models derived from DNA-encoded chemical libraries with structure-based exploration to predict Tankyrase 1 inhibitors
作者:Alba L. Montoya、Marta Glavatskikh、Brayden J. Halverson、Lik Hang Yuen、Herwig Schüler、Dmitri Kireev、Raphael M. Franzini
DOI:10.1016/j.ejmech.2022.114980
日期:2023.1
DNA-encoded chemical libraries (DECLs) interrogate the interactions of a target of interest with vast numbers of molecules. DECLs hence provide abundant information about the chemical ligand space for therapeutic targets, and there is considerable interest in methods for exploiting DECL screening data to predict novel ligands. Here we introduce one such approach and demonstrate its feasibility using
DNA 编码化学库 (DECL) 询问感兴趣的靶标与大量分子的相互作用。因此,DECL 提供了有关治疗靶点的化学配体空间的丰富信息,并且人们对利用 DECL 筛选数据来预测新配体的方法非常感兴趣。在这里,我们介绍了一种这样的方法,并使用癌症相关的聚(ADP-核糖)转移酶坦科聚合酶 1 (TNKS1) 作为模型靶标证明了其可行性。首先,DECL 亲和力选择产生了结构多样的高效 TNKS1 抑制剂,包括 IC 50值为 0.8 nM 的化合物2 。此外,来自四个 DECL 的 TNKS1 命中被转化为药效团模型,与基于对接的筛选相结合,在市售化合物数据库中识别 TNKS1 配体候选物。这种计算策略提供了位于 DECL 覆盖的化学空间之外的 TNKS1 抑制剂,并产生了 IC 50值为 22 nM 的药物样先导化合物12 。该研究进一步深入了解了筛选数据的可靠性以及文库设计对命中化合物的影响。特别是,该研究表明,虽然一般来说