Abstract
Based on literature reports of the last two decades, a computer-aided pattern analysis (C@PA) was implemented for the discovery of novel multitarget ABCB1 (P-gp), ABCC1 (MRP1), and ABCG2 (BCRP) inhibitors. C@PA included basic scaffold identification, substructure search and statistical distribution, as well as novel scaffold extraction to screen a large virtual compound library. Over 45,000 putative and novel broad-spectrum ABC transporter inhibitors were identified, from which 23 were purchased for biological evaluation. Our investigations revealed five novel lead molecules as triple ABCB1, ABCC1, and ABCG2 inhibitors. C@PA is the very first successful computational approach for the discovery of promiscuous ABC transporter inhibitors.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Zeitschrift | Journal of Medicinal Chemistry |
| Jahrgang | 64 |
| Ausgabenummer | 6 |
| Seiten (von - bis) | 3350-3366 |
| Seitenumfang | 17 |
| ISSN | 0022-2623 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 25.03.2021 |
UN SDGs
Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung
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SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
Strategische Forschungsbereiche und Zentren
- Forschungsschwerpunkt: Infektion und Entzündung - Zentrum für Infektions- und Entzündungsforschung Lübeck (ZIEL)
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „C@PA: Computer-Aided Pattern Analysis to Predict Multitarget ABC Transporter Inhibitors“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Zitieren
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