Наркозависимость

Пригодность к лекарствам — это термин, используемый при открытии лекарств для описания биологической мишени (например, белка ), которая, как известно, или предположительно будет связываться с лекарством с высоким сродством . Более того, по определению, связывание лекарственного средства с мишенью, поддающейся воздействию лекарства, должно изменить функцию мишени с терапевтической пользой для пациента. Понятие о лекарственности чаще всего ограничивается малыми молекулами (низкомолекулярными органическими веществами). ^{[ 1 ]} но также был расширен за счет включения биологических медицинских продуктов, таких как терапевтические моноклональные антитела .

Открытие лекарств состоит из ряда этапов, которые ведут от биологической гипотезы к одобренному лекарству. Идентификация цели обычно является отправной точкой современного процесса открытия лекарств . Цели-кандидаты могут быть выбраны на основе множества экспериментальных критериев. Эти критерии могут включать связь с заболеванием (известно, что мутации в белке вызывают заболевание), механистическое обоснование (например, белок является частью регуляторного пути, который участвует в процессе заболевания) или генетический скрининг в модельных организмах . ^{[ 2 ]} Однако одной только значимости заболевания недостаточно для того, чтобы белок стал мишенью лекарства. Кроме того, цель должна быть поддающейся воздействию наркотиков.

Прогнозирование возможности употребления наркотиков

Если лекарство уже идентифицировано для цели, эта цель по определению является пригодной для применения. Если ни одно из известных лекарств не связывается с мишенью, то возможность применения лекарств подразумевается или прогнозируется с использованием различных методов, основанных на эволюционных отношениях, трехмерных структурных свойствах или других дескрипторах. ^{[ 3 ]}

На основе приоритета

Предполагается, что белок будет «лекарственным», если он является членом семейства белков. ^{[ 4 ]} известно, что другие члены семьи подвергаются воздействию наркотиков (т.е. «вина» по ассоциации). Хотя это полезное приближение к возможности применения лекарств, это определение имеет ограничения по двум основным причинам: (1) оно выделяет только исторически успешные белки, игнорируя возможность существования совершенно поддающегося лекарственному воздействию, но при этом не поддающегося лекарственному воздействию семейства белков; и (2) предполагается, что все члены семейства белков одинаково пригодны для приема лекарств. ^{[ нужна ссылка ]}

Структурно-ориентированный

Это зависит от наличия экспериментально определенных трехмерных структур или высококачественных моделей гомологии. Существует ряд методов оценки возможности применения лекарств, но все они состоят из трех основных компонентов: ^{[ 5 ]}^{[ 6 ]}^{[ 7 ]}^{[ 8 ]}

Выявление полостей или карманов на конструкции
Расчет физико-химических и геометрических свойств кармана
Оценка того, насколько эти свойства соответствуют обучающему набору известных целей, пригодных для введения лекарств, обычно с использованием алгоритмов машинного обучения.

Ранние работы по введению некоторых параметров структурной лекарственной способности были проведены Абагяном и его коллегами. ^{[ 9 ]} а затем Фесик и коллеги, ^{[ 10 ]} последний путем оценки корреляции определенных физико-химических параметров с совпадениями фрагментного скрининга на основе ЯМР. С тех пор появился ряд публикаций, в которых сообщалось о соответствующих методологиях. ^{[ 5 ]}^{[ 11 ]}^{[ 12 ]}

Существует несколько коммерческих инструментов и баз данных для оценки лекарственной способности на основе структуры. Общедоступная база данных предварительно рассчитанных оценок пригодности лекарств для всех структурных доменов в Банке данных о белках (PDB) предоставляется через портал DrugEBIility ChEMBL . ^{[ 13 ]}

Возможность введения лекарств на основе структуры обычно используется для идентификации подходящего кармана связывания для небольшой молекулы; однако в некоторых исследованиях оценивалось наличие в 3D-структурах канавок, подходящих для связывания спиральных миметиков. ^{[ 14 ]} Это становится все более популярным подходом к решению проблемы лекарственной способности белок-белковых взаимодействий . ^{[ 15 ]}

Прогнозы на основе других свойств

Помимо использования трехмерной структуры и семейного приоритета, можно оценить возможность приема лекарств, используя другие свойства белка, такие как признаки, полученные из аминокислотной последовательности (возможность приема лекарств на основе признаков). ^{[ 3 ]} который применим для оценки возможности введения лекарственных препаратов на основе малых молекул или способности к применению лекарственных средств на основе биотерапевтических препаратов или свойств лигандов или соединений, которые, как известно, связывают белок (возможность введения лекарственных средств на основе лигандов). ^{[ 16 ]}^{[ 17 ]}

Важность обучающих наборов

Все методы оценки лекарственности сильно зависят от обучающих наборов, используемых для их разработки. Это подчеркивает важное предостережение во всех методах, обсуждавшихся выше: они извлекли уроки из уже достигнутых успехов. Обучающие наборы обычно представляют собой либо базы данных тщательно подобранных целевых препаратов; ^{[ 18 ]}^{[ 19 ]} базы данных проверенных мишеней ( ChEMBL , BindingDB , PubChem и т. д.); или на скомпилированных вручную наборах 3D-структур, которые, как известно разработчикам, можно использовать с наркотиками. По мере совершенствования и расширения обучающих наборов границы возможности применения лекарств также могут расширяться.

Не поддающиеся лечению цели

Известно, что около 3% белков человека являются мишенями лекарств по «способу действия», т.е. белками, через которые действуют одобренные лекарства. ^{[ 20 ]} Еще 7% белков человека взаимодействуют с низкомолекулярными химическими веществами. ^{[ 20 ]} По данным DrugCentral, 1795 белков человека отмечены как взаимодействующие с 2455 одобренными лекарствами. ^{[ 21 ]}

Кроме того, подсчитано, что только 10-15% белков человека модифицируют заболевание, в то время как только 10-15% являются лекарственными препаратами (между ними нет корреляции), а это означает, что только от 1 до 2,25% белков, модифицирующих заболевание, вероятно, будут быть наркоманом. Таким образом, представляется, что число новых неоткрытых объектов воздействия наркотиков очень ограничено. ^{[ 22 ]}^{[ 23 ]}^{[ 24 ]}

Потенциально гораздо больший процент белков можно было бы сделать пригодным для приема лекарств, если бы межбелковые взаимодействия могли быть нарушены небольшими молекулами. Однако большинство этих взаимодействий происходит между относительно плоскими поверхностями взаимодействующих белков-партнеров, и небольшим молекулам очень трудно связываться с этими поверхностями с высоким сродством. ^{[ 25 ]}^{[ 26 ]} Следовательно, эти типы сайтов связывания на белках обычно считаются не поддающимися лечению, но был достигнут некоторый прогресс (к 2009 году) в нацеливании на эти сайты. ^{[ 27 ]}^{[ 28 ]}

Методы химиопротеомики недавно расширили сферу применения того, что считается мишенью, поддающейся воздействию лекарств, за счет идентификации ковалентно модифицируемых сайтов в протеоме. ^{[ 29 ]}

Ссылки

^ Оуэнс Дж (2007). «Определение наркозависимости» . Nature Reviews Открытие лекарств . 6 (3): 187. дои : 10.1038/nrd2275 .
^ Диксон С.Дж., Стоквелл Б.Р. (декабрь 2009 г.). «Идентификация лекарственных генных продуктов, модифицирующих болезнь» . Современное мнение в области химической биологии . 13 (5–6): 549–555. дои : 10.1016/j.cbpa.2009.08.003 . ПМК 2787993 . ПМИД 19740696 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Аль-Лазикани Б, Голтон А, Паолини Дж, Ланфир Дж, Оверингтон Дж, Хопкинс А (2007). «Молекулярная основа прогнозирования возможности употребления наркотиков». В Вессе Г., Шрайбере С.Л., Капуре Т.М. (ред.). Химическая биология: от малых молекул к системной биологии и разработке лекарств . Том. 1–3. Вайнхайм: Wiley-VCH. стр. 804–823. ISBN 978-3-527-31150-7 .
^ Хопкинс А.Л., Грум Ч.Р. (сентябрь 2002 г.). «Наркотический геном». Обзоры природы. Открытие наркотиков . 1 (9): 727–730. дои : 10.1038/nrd892 . ПМИД 12209152 . S2CID 13166282 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Халгрен Т.А. (февраль 2009 г.). «Идентификация и характеристика сайтов связывания и оценка возможности применения лекарств». Журнал химической информации и моделирования . 49 (2): 377–389. дои : 10.1021/ci800324m . ПМИД 19434839 .
^ Наял М., Хониг Б. (июнь 2006 г.). «О природе полостей на поверхности белков: применение к идентификации участков связывания лекарств». Белки . 63 (4): 892–906. дои : 10.1002/прот.20897 . ПМИД 16477622 . S2CID 23887061 .
^ Секо Дж., Люке Ф.Дж., Баррил Икс (апрель 2009 г.). «Обнаружение сайта связывания и индекс лекарственной способности на основе первых принципов». Журнал медицинской химии . 52 (8): 2363–2371. дои : 10.1021/jm801385d . ПМИД 19296650 .
^ Бакан А., Невинс Н., Лакдавала А.С., Бахар И. (июль 2012 г.). «Оценка лекарственности аллостерических белков путем динамического моделирования в присутствии молекул-зондов» . Журнал химической теории и вычислений . 8 (7): 2435–2447. дои : 10.1021/ct300117j . ПМЦ 3392909 . ПМИД 22798729 .
^ Ан Дж, Тотров М, Абагян Р (2004). «Комплексная идентификация «лекарственных» сайтов связывания белков-лигандов». Геномная информатика. Международная конференция по геномной информатике . 15 (2): 31–41. ПМИД 15706489 .
^ Хайдук П.Дж., Хут-младший, Фесик С.В. (апрель 2005 г.). «Индексы лекарственности белковых мишеней, полученные на основе данных скрининга на основе ЯМР». Журнал медицинской химии . 48 (7): 2518–2525. дои : 10.1021/jm049131r . ПМИД 15801841 .
^ Шмидтке П., Баррил Икс (август 2010 г.). «Понимание и прогнозирование способности лекарств. Высокопроизводительный метод обнаружения мест связывания лекарств». Журнал медицинской химии . 53 (15): 5858–5867. дои : 10.1021/jm100574m . ПМИД 20684613 .
^ Гупта А., Гупта А.К., Сешадри К. (август 2009 г.). «Структурные модели в оценке лекарственной способности белков на основе данных HTS». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 23 (8): 583–592. Бибкод : 2009JCAMD..23..583G . дои : 10.1007/s10822-009-9279-y . ПМИД 19479324 . S2CID 10718301 .
^ «Портал DrugEBИлити» . ЧЭМБЛ . Европейский институт биоинформатики.
^ Йохим А.Л., Арора П.С. (октябрь 2010 г.). «Систематический анализ спиральных белковых интерфейсов выявляет мишени для синтетических ингибиторов» . АКС Химическая биология . 5 (10): 919–923. дои : 10.1021/cb1001747 . ПМЦ 2955827 . ПМИД 20712375 .
^ Козаков Д., Холл Д.Р., Чуанг Г.Ю., Сенчич Р., Бренке Р., Гроув Л.Е. и др. (август 2011 г.). «Структурная консервация горячих точек с лекарственными препаратами в межбелковых интерфейсах» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 108 (33): 13528–13533. Бибкод : 2011PNAS..10813528K . дои : 10.1073/pnas.1101835108 . ПМК 3158149 . ПМИД 21808046 .
^ Агуэро Ф., Аль-Лазикани Б., Аслетт М., Берриман М., Бакнер Ф.С., Кэмпбелл Р.К. и др. (ноябрь 2008 г.). «Приоритизация целевых показателей по наркотикам в геномном масштабе: база данных TDR Targets» . Обзоры природы. Открытие наркотиков . 7 (11): 900–907. дои : 10.1038/nrd2684 . ПМК 3184002 . ПМИД 18927591 .
^ Барелье С., Кримм I (август 2011 г.). «Специфичность лиганда, привилегированные подструктуры и способность белка к лекарствам по результатам скрининга на основе фрагментов». Современное мнение в области химической биологии . 15 (4): 469–474. дои : 10.1016/j.cbpa.2011.02.020 . ПМИД 21411360 .
^ Оверингтон Дж. П., Аль-Лазикани Б., Хопкинс А. Л. (декабрь 2006 г.). «Сколько существует целей по борьбе с наркотиками?». Обзоры природы. Открытие наркотиков . 5 (12): 993–996. дои : 10.1038/nrd2199 . ПМИД 17139284 . S2CID 11979420 .
^ Нокс С., Лоу В., Джуисон Т., Лю П., Ли С., Фролкис А. и др. (январь 2011 г.). «DrugBank 3.0: комплексный ресурс для «омических» исследований наркотиков» . Исследования нуклеиновых кислот . 39 (Проблема с базой данных): D1035–D1041. дои : 10.1093/nar/gkq1126 . ПМК 3013709 . ПМИД 21059682 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Опря Т.И., Болога К.Г., Брунак С., Кэмпбелл А., Ган Г.Н., Голтон А. и др. (май 2018 г.). «Неизведанные терапевтические возможности в геноме человека» . Обзоры природы. Открытие наркотиков . 17 (5): 317–332. дои : 10.1038/nrd.2018.14 . ПМК 6339563 . ПМИД 29472638 .
^ Халип Л., Аврам С., Курпан Р., Борота А., Бора А., Болога С., Опря Т.И. (декабрь 2023 г.). «Изучение DrugCentral: от молекулярных структур к клиническим эффектам» . Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 37 (12): 681–694. Бибкод : 2023JCAMD..37..681H . дои : 10.1007/s10822-023-00529-x . ПМК 10692006 . ПМИД 37707619 .
^ Квон Б (16 мая 2011 г.). «Химические биологи нацелены на «неизлечимые» белки, связанные с раком, в поисках новых лекарств» . Интервью с Брентом Стоквеллом . Медицинский Экспресс . Проверено 17 мая 2012 г.
^ Стоквелл БР (2011). В поисках лекарства: наука и истории, лежащие в основе лекарств следующего поколения . Нью-Йорк: Издательство Колумбийского университета. ISBN 978-0-231-15212-9 .
^ Стоквелл Б. (октябрь 2011 г.). «Перехитрить рак. Биолог рассказывает о том, почему на болезнетворные белки так трудно воздействовать с помощью лекарств» . Научный американец . 305 (4): 20. PMID 22106796 .
^ Бухвальд П. (октябрь 2010 г.). «Низкомолекулярные ингибиторы белок-белкового взаимодействия: терапевтический потенциал с учетом размера молекул, химического пространства и эффективности связывания лигандов». ИУБМБ Жизнь . 62 (10): 724–731. дои : 10.1002/iub.383 . ПМИД 20979208 . S2CID 205970009 .
^ Морелли X, Буржеас Р., Рош П. (август 2011 г.). «Химические и структурные уроки из недавних успехов в ингибировании белок-белкового взаимодействия (2P2I)». Современное мнение в области химической биологии . 15 (4): 475–481. дои : 10.1016/j.cbpa.2011.05.024 . ПМИД 21684802 .
^ Вердин Г.Л., Валенский Л.Д. (декабрь 2007 г.). «Проблема применения лекарств против рака, не поддающихся лечению: уроки, извлеченные из воздействия на членов семьи BCL-2». Клинические исследования рака . 13 (24): 7264–7270. дои : 10.1158/1078-0432.CCR-07-2184 . ПМИД 18094406 . S2CID 7918779 .
^ Аркин М.Р., Уитти А. (июнь 2009 г.). «Менее пройденный путь: модуляция ферментов передачи сигналов путем ингибирования их белок-белковых взаимодействий». Современное мнение в области химической биологии . 13 (3): 284–290. дои : 10.1016/j.cbpa.2009.05.125 . ПМИД 19553156 .
^ Спрэдлин Дж. Н., Чжан Э., Номура Д. К. (апрель 2021 г.). «Переосмысление возможности применения лекарств с использованием хемопротеомных платформ». Отчеты о химических исследованиях . 54 (7): 1801–1813. doi : 10.1021/acs.accounts.1c00065 . ПМИД 33733731 . S2CID 232303398 .

Дальнейшее чтение

Гриффит М., Гриффит О.Л., Коффман А.С., Вейбл Дж.В., МакМайкл Дж.Ф., Spies NC и др. (декабрь 2013 г.). «DGIdb: исследование генома наркотиков» . Природные методы . 10 (12): 1209–1210. дои : 10.1038/nmeth.2689 . ПМЦ 3851581 . ПМИД 24122041 .
Вагнер А.Х., Коффман А.С., Эйнскоу Б.Дж., Спайс Н.С., Скидмор З.Л., Кэмпбелл К.М. и др. (январь 2016 г.). «DGIdb 2.0: анализ клинически значимых взаимодействий лекарств и генов» . Исследования нуклеиновых кислот . 44 (Д1): Д1036–Д1044. дои : 10.1093/nar/gkv1165 . ПМЦ 4702839 . ПМИД 26531824 .

Внешние ссылки

«НаркоЭБИЛити» . ХЕМБЛ.
«База данных о взаимодействии генов лекарств (DGIdb)» . Медицинский факультет Вашингтонского университета.
«База данных о целях TDR» . Сеть по борьбе с наркотиками TDR.

[Determine_druggab_owens-1] Оуэнс Дж (2007). «Определение наркозависимости» . Nature Reviews Открытие лекарств . 6 (3): 187. дои : 10.1038/nrd2275 .

[pmid19740696-2] Диксон С.Дж., Стоквелл Б.Р. (декабрь 2009 г.). «Идентификация лекарственных генных продуктов, модифицирующих болезнь» . Современное мнение в области химической биологии . 13 (5–6): 549–555. дои : 10.1016/j.cbpa.2009.08.003 . ПМК 2787993 . ПМИД 19740696 .

[WileyChem-3] Перейти обратно: ^а ^б Аль-Лазикани Б, Голтон А, Паолини Дж, Ланфир Дж, Оверингтон Дж, Хопкинс А (2007). «Молекулярная основа прогнозирования возможности употребления наркотиков». В Вессе Г., Шрайбере С.Л., Капуре Т.М. (ред.). Химическая биология: от малых молекул к системной биологии и разработке лекарств . Том. 1–3. Вайнхайм: Wiley-VCH. стр. 804–823. ISBN 978-3-527-31150-7 .

[pmid12209152-4] Хопкинс А.Л., Грум Ч.Р. (сентябрь 2002 г.). «Наркотический геном». Обзоры природы. Открытие наркотиков . 1 (9): 727–730. дои : 10.1038/nrd892 . ПМИД 12209152 . S2CID 13166282 .

[pmid19434839-5] Перейти обратно: ^а ^б Халгрен Т.А. (февраль 2009 г.). «Идентификация и характеристика сайтов связывания и оценка возможности применения лекарств». Журнал химической информации и моделирования . 49 (2): 377–389. дои : 10.1021/ci800324m . ПМИД 19434839 .

[pmid16477622-6] Наял М., Хониг Б. (июнь 2006 г.). «О природе полостей на поверхности белков: применение к идентификации участков связывания лекарств». Белки . 63 (4): 892–906. дои : 10.1002/прот.20897 . ПМИД 16477622 . S2CID 23887061 .

[pmid19296650-7] Секо Дж., Люке Ф.Дж., Баррил Икс (апрель 2009 г.). «Обнаружение сайта связывания и индекс лекарственной способности на основе первых принципов». Журнал медицинской химии . 52 (8): 2363–2371. дои : 10.1021/jm801385d . ПМИД 19296650 .

[pmid22798729-8] Бакан А., Невинс Н., Лакдавала А.С., Бахар И. (июль 2012 г.). «Оценка лекарственности аллостерических белков путем динамического моделирования в присутствии молекул-зондов» . Журнал химической теории и вычислений . 8 (7): 2435–2447. дои : 10.1021/ct300117j . ПМЦ 3392909 . ПМИД 22798729 .

[pmid15706489-9] Ан Дж, Тотров М, Абагян Р (2004). «Комплексная идентификация «лекарственных» сайтов связывания белков-лигандов». Геномная информатика. Международная конференция по геномной информатике . 15 (2): 31–41. ПМИД 15706489 .

[pmid15801841-10] Хайдук П.Дж., Хут-младший, Фесик С.В. (апрель 2005 г.). «Индексы лекарственности белковых мишеней, полученные на основе данных скрининга на основе ЯМР». Журнал медицинской химии . 48 (7): 2518–2525. дои : 10.1021/jm049131r . ПМИД 15801841 .

[pmid20684613-11] Шмидтке П., Баррил Икс (август 2010 г.). «Понимание и прогнозирование способности лекарств. Высокопроизводительный метод обнаружения мест связывания лекарств». Журнал медицинской химии . 53 (15): 5858–5867. дои : 10.1021/jm100574m . ПМИД 20684613 .

[pmid19479324-12] Гупта А., Гупта А.К., Сешадри К. (август 2009 г.). «Структурные модели в оценке лекарственной способности белков на основе данных HTS». Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 23 (8): 583–592. Бибкод : 2009JCAMD..23..583G . дои : 10.1007/s10822-009-9279-y . ПМИД 19479324 . S2CID 10718301 .

[urlwww.ebi.ac.uk-13] «Портал DrugEBИлити» . ЧЭМБЛ . Европейский институт биоинформатики.

[pmid20712375-14] Йохим А.Л., Арора П.С. (октябрь 2010 г.). «Систематический анализ спиральных белковых интерфейсов выявляет мишени для синтетических ингибиторов» . АКС Химическая биология . 5 (10): 919–923. дои : 10.1021/cb1001747 . ПМЦ 2955827 . ПМИД 20712375 .

[pmid21808046-15] Козаков Д., Холл Д.Р., Чуанг Г.Ю., Сенчич Р., Бренке Р., Гроув Л.Е. и др. (август 2011 г.). «Структурная консервация горячих точек с лекарственными препаратами в межбелковых интерфейсах» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 108 (33): 13528–13533. Бибкод : 2011PNAS..10813528K . дои : 10.1073/pnas.1101835108 . ПМК 3158149 . ПМИД 21808046 .

[pmid18927591-16] Агуэро Ф., Аль-Лазикани Б., Аслетт М., Берриман М., Бакнер Ф.С., Кэмпбелл Р.К. и др. (ноябрь 2008 г.). «Приоритизация целевых показателей по наркотикам в геномном масштабе: база данных TDR Targets» . Обзоры природы. Открытие наркотиков . 7 (11): 900–907. дои : 10.1038/nrd2684 . ПМК 3184002 . ПМИД 18927591 .

[pmid21411360-17] Барелье С., Кримм I (август 2011 г.). «Специфичность лиганда, привилегированные подструктуры и способность белка к лекарствам по результатам скрининга на основе фрагментов». Современное мнение в области химической биологии . 15 (4): 469–474. дои : 10.1016/j.cbpa.2011.02.020 . ПМИД 21411360 .

[pmid17139284-18] Оверингтон Дж. П., Аль-Лазикани Б., Хопкинс А. Л. (декабрь 2006 г.). «Сколько существует целей по борьбе с наркотиками?». Обзоры природы. Открытие наркотиков . 5 (12): 993–996. дои : 10.1038/nrd2199 . ПМИД 17139284 . S2CID 11979420 .

[pmid21059682-19] Нокс С., Лоу В., Джуисон Т., Лю П., Ли С., Фролкис А. и др. (январь 2011 г.). «DrugBank 3.0: комплексный ресурс для «омических» исследований наркотиков» . Исследования нуклеиновых кислот . 39 (Проблема с базой данных): D1035–D1041. дои : 10.1093/nar/gkq1126 . ПМК 3013709 . ПМИД 21059682 .

[:0-20] Перейти обратно: ^а ^б Опря Т.И., Болога К.Г., Брунак С., Кэмпбелл А., Ган Г.Н., Голтон А. и др. (май 2018 г.). «Неизведанные терапевтические возможности в геноме человека» . Обзоры природы. Открытие наркотиков . 17 (5): 317–332. дои : 10.1038/nrd.2018.14 . ПМК 6339563 . ПМИД 29472638 .

[21] Халип Л., Аврам С., Курпан Р., Борота А., Бора А., Болога С., Опря Т.И. (декабрь 2023 г.). «Изучение DrugCentral: от молекулярных структур к клиническим эффектам» . Журнал компьютерного молекулярного дизайна . 37 (12): 681–694. Бибкод : 2023JCAMD..37..681H . дои : 10.1007/s10822-023-00529-x . ПМК 10692006 . ПМИД 37707619 .

[url_Kwon_2011-22] Квон Б (16 мая 2011 г.). «Химические биологи нацелены на «неизлечимые» белки, связанные с раком, в поисках новых лекарств» . Интервью с Брентом Стоквеллом . Медицинский Экспресс . Проверено 17 мая 2012 г.

[isbn0-231-15212-4-23] Стоквелл БР (2011). В поисках лекарства: наука и истории, лежащие в основе лекарств следующего поколения . Нью-Йорк: Издательство Колумбийского университета. ISBN 978-0-231-15212-9 .

[pmid22106796-24] Стоквелл Б. (октябрь 2011 г.). «Перехитрить рак. Биолог рассказывает о том, почему на болезнетворные белки так трудно воздействовать с помощью лекарств» . Научный американец . 305 (4): 20. PMID 22106796 .

[pmid20979208-25] Бухвальд П. (октябрь 2010 г.). «Низкомолекулярные ингибиторы белок-белкового взаимодействия: терапевтический потенциал с учетом размера молекул, химического пространства и эффективности связывания лигандов». ИУБМБ Жизнь . 62 (10): 724–731. дои : 10.1002/iub.383 . ПМИД 20979208 . S2CID 205970009 .

[pmid21684802-26] Морелли X, Буржеас Р., Рош П. (август 2011 г.). «Химические и структурные уроки из недавних успехов в ингибировании белок-белкового взаимодействия (2P2I)». Современное мнение в области химической биологии . 15 (4): 475–481. дои : 10.1016/j.cbpa.2011.05.024 . ПМИД 21684802 .

[pmid18094406-27] Вердин Г.Л., Валенский Л.Д. (декабрь 2007 г.). «Проблема применения лекарств против рака, не поддающихся лечению: уроки, извлеченные из воздействия на членов семьи BCL-2». Клинические исследования рака . 13 (24): 7264–7270. дои : 10.1158/1078-0432.CCR-07-2184 . ПМИД 18094406 . S2CID 7918779 .

[pmid19553156-28] Аркин М.Р., Уитти А. (июнь 2009 г.). «Менее пройденный путь: модуляция ферментов передачи сигналов путем ингибирования их белок-белковых взаимодействий». Современное мнение в области химической биологии . 13 (3): 284–290. дои : 10.1016/j.cbpa.2009.05.125 . ПМИД 19553156 .

[29] Спрэдлин Дж. Н., Чжан Э., Номура Д. К. (апрель 2021 г.). «Переосмысление возможности применения лекарств с использованием хемопротеомных платформ». Отчеты о химических исследованиях . 54 (7): 1801–1813. doi : 10.1021/acs.accounts.1c00065 . ПМИД 33733731 . S2CID 232303398 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]