NOVEL ANTI-CANCER DRUG DESIGN TARGETING AICAR TRANSFORMYLASE

针对 AICAR 转化酶的新型抗癌药物设计

基本信息

  • 批准号:
    7955231
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3.19万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2009
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2009-05-01 至 2010-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This subproject is one of many research subprojects utilizing the resources provided by a Center grant funded by NIH/NCRR. The subproject and investigator (PI) may have received primary funding from another NIH source, and thus could be represented in other CRISP entries. The institution listed is for the Center, which is not necessarily the institution for the investigator. Cancer cells rely more heavily on the de novo purine biosynthetic pathway than normal cells, which favor the salvage pathway as their main purine source. The main enzymatic targets in the de novo pathway for potential anti-cancer drug(s) are two folate-dependent transformylases, glycinamide ribonucleotide transformylase (GAR Tfase) and amino-imidazole carboxamide ribonucleotide transformylase (AICAR Tfase). The GAR Tfase structure was solved over a decade ago; however, the enzyme has many flexible loops in its active site that has compounded the problem of structure-based drug design and elucidation of its reaction mechanism. A recent fluorofolate complex structure has revealed that this complex seems to most closely represent the active state structure. A comprehensive comparative AutoDock study validated this new structural template for our continuing efforts on structure-based drug design. Our more recently determined AICAR Tfase structure presents a new target. In some ways it will be a better target because its kinetics are pH-independent and it has a relatively rigid active site. AICAR Tfase inhibitors also have potential use in treatment of inflammatory diseases, such as rheumatoid arthritis. On the other hand, it is highly desirable to discover alternative structural scaffold(s) to design a new generation of specific inhibitors, not just the traditional antifolates, We already used AutoDock to virtually screen the pharmacophore-representative NCI Diversity Set by utilizing NCRR/NBCR and Scripps sponsored computing clusters.
该子项目是利用该技术的众多研究子项目之一 资源由 NIH/NCRR 资助的中心拨款提供。子项目和 研究者 (PI) 可能已从 NIH 的另一个来源获得主要资金, 因此可以在其他 CRISP 条目中表示。列出的机构是 对于中心来说,它不一定是研究者的机构。 癌细胞比正常细胞更依赖从头嘌呤生物合成途径,这有利于挽救 途径作为其主要嘌呤来源。潜在抗癌药物从头途径中的主要酶靶点 是两种叶酸依赖性转化酶:甘氨酰胺核糖核苷酸转化酶 (GAR Tfase) 和氨基咪唑 甲酰胺核糖核苷酸转化酶(AICAR Tfase)。 GAR Tfase 结构在十多年前就已被解决; 然而,该酶的活性位点有许多灵活的环,这加剧了基于结构的药物的问题 设计并阐明其反应机理。最近的氟叶酸复合物结构表明,该复合物 似乎最能代表活跃的国家结构。一项全面的 AutoDock 比较研究证实了这一点 新的结构模板,用于我们持续努力基于结构的药物设计。我们最近确定的 AICAR Tfase结构提出了一个新的目标。在某些方面,它将是一个更好的目标,因为它的动力学与 pH 值无关并且 它具有相对刚性的活性位点。 AICAR Tfase 抑制剂还具有治疗炎症性疾病的潜在用途, 例如类风湿性关节炎。另一方面,非常需要发现替代的结构支架来设计 新一代特异性抑制剂,而不仅仅是传统的抗叶酸药物,我们已经使用 AutoDock 虚拟筛选了 利用 NCRR/NBCR 和 Scripps 赞助的计算集群构建药效团代表 NCI 多样性集。

项目成果

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