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Costruzione di un modello farmacoforico per il recettore alpha degli estrogeni

Un modello farmacoforico tridimensionale per il recettore alfa degli estrogeni (ER-α) è stato sviluppato usando il software CATALYST®, con la possibilità di individuare nuovi inibitori del target cellulare attraverso il virtual screening. Molecole con possibile attività antiestrogenica (24 composti), con diverse proprietà strutturali, e con valori di attività, espressi in IC50, compresi tra 0.02 e 267.4 μM per la lina cellulare MCF-7 (adenocarcinoma delle ghiandole mammarie), sono stati selezionati per comporre il Training set. La generazione dell' ipotesi è stata eseguita in HypoRefine utilizzando il Training set selezionato ed inserendo le seguenti features: HBD (Hydrogen Bond Donor), HBA (Hydrogen Bond Acceptor) HYDROPHOBIC, HYDROPHOBIC Aromatic e RING AROMATIC ed un valore di Uncert di 1.5. La migliore ipotesi trovata (Hypo 7) ha mostrato un coefficiente di correlazione (r2) di 0.955 un RMSD pari 2.6 ed un costo totale di 81.2. Hypo 7 è stata validata per mezzo di un Test set formato da 29 composti mostrando correlazione (r2) pari a 0.914 tra attività sperimentale e stimata. L'ipotesi generata è in grado di discriminare in modo corretto tra molecole attive ed inattive. Le features chimiche che rappresentano il modello esprimono perfettamente il binding mode sperimentale dei ligandi all’interno della tasca recettoriale di ER-α. Per questa serie di interessanti caratteristiche scaturite dall'analisi dell'ipotesi numero 7 (Hypo 7) proponiamo la possibilità di usare il modello come primo passo per la possibile identificazione di inibitori più potenti e con livelli di tossicità più bassi per il recettore degli estrogeni (ER-α) nei tumori ormone-dipendenti come quello delle ghiandole mammarie caratterizzato nella linea cellulare MCF-7.

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1 Abstract Un modello farmacoforico tridimensionale per il recettore alfa degli estrogeni (ER-α) è stato sviluppato usando il software CATALYST®, con la possibilità di individuare nuovi inibitori del target cellulare attraverso il virtual screening. Molecole con possibile attività antiestrogenica (24 composti), con diverse proprietà strutturali, e con valori di attività, espressi in IC50, compresi tra 0.02 e 267.4 µM per la lina cellulare MCF-7 (adenocarcinoma delle ghiandole mammarie), sono stati selezionati per comporre il Training set. La generazione dell' ipotesi è stata eseguita in HypoRefine utilizzando il Training set selezionato ed inserendo le seguenti features: HBD (Hydrogen Bond Donor), HBA (Hydrogen Bond Acceptor) HYDROPHOBIC, HYDROPHOBIC Aromatic e RING AROMATIC ed un valore di Uncert di 1.5. La migliore ipotesi trovata (Hypo 7) ha mostrato un coefficiente di correlazione (r2) di 0.955 un RMSD pari 2.6 ed un costo totale di 81.2. Hypo 7 è stata validata per mezzo di un Test set formato da 29 composti mostrando correlazione (r2) pari a 0.914 tra attività sperimentale e stimata. L'ipotesi generata è in grado di discriminare in modo corretto tra molecole attive ed inattive. Le features chimiche che rappresentano il modello esprimono perfettamente il binding mode sperimentale dei ligandi all’interno della tasca recettoriale di ER-α. Per questa serie di interessanti caratteristiche scaturite dall'analisi dell'ipotesi numero 7 (Hypo 7) proponiamo la possibilità di usare il modello come primo passo per la possibile identificazione di inibitori più potenti e con livelli di tossicità più bassi per il recettore degli estrogeni (ER-α) nei tumori ormone-dipendenti come quello delle ghiandole mammarie caratterizzato nella linea cellulare MCF-7.

Tesi di Master

Autore: Simone Brogi Contatta »

Composta da 62 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 1124 click dal 20/05/2008.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.