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在免疫肿瘤学库的设计中,特别关注了PD-1、CTLA-4、CD152、CD279/74和PD-L1等检查点蛋白。对不同靶点进行体外筛选:
针对TLR7和TLR8受体,采用基于结构的方法搜索潜在的抑制剂。分析了所有在PDB中报告的蛋白质结构,并进行结构基础药效团的生成。随后,使用活性和非活性化合物的参考集验证了两个模型。基于4U97和2WOT结构,研究了具有报告的激酶活性的两种跨膜蛋白(IRAK4和TGF beta R1)。在配体结构中存在多个疏水核心,并且具有与结合位点的关键氨基酸形成强氢键的能力,是选择潜在抑制剂的要求。然而,为了重叠所有可能的结构和构象,选择这些小型库中的化合物时使用了疏水核心和氢键的交替组合。为了创建全面的筛选模型,为每个激酶生成了两个子集的约束条件。在PD-1和PD-L1结合的情况下,已知的PD-L1抑制剂很少。我们应用结构和空间约束来寻找能够类似调节PD-L1结构的化合物。为了增加选择性并同时避免构象相似性,进行了两阶段的筛选,从中选择出有效的结合物。