基于片段的药物设计方法研发抗肿瘤药物HSP90抑制剂

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81273368
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    72.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3401.合成药物化学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Heat Shock Protein(HSP) 90 is a very important chaperone in cells. It assists the mutant or unstable proteins to fold properly to excute their functions. Inhibition of the HSP90 will affect many client proteins of HSP90, including many oncogenic proteins, such as Raf,HER2,AKT etc. Then the inhibitors of HSP90 is thought to have a complex role in signaling pathways involving its cilent proteins and will be a better way to tackle the cancer, since the development of cancer is also a multi-factor complex event. In present application, we utilize the Fragment-Based Drug Discovery(FBDD) method to develop the HSP90 inhibitors as anticancer drug. The FBDD method combines the advantages of random screening and rational structure-based drug design. With the help of many biophysical technologies, such as NMR, X-ray, SPR, ITC etc., the FBDD method can be used to quickly find the novel fragments binding to the protein targets even only screening thousands of fragments, which is mainly due to its better chemical space coverage. Fragments are usually thought to have better ligand efficiency and suitable to optimize the drugabbility that is the barrier of modern drug discovery. Through this project, we will not only develop the novel and patentable HSP90 inhibitors to study the mechanism of HSP90 in cancer cells, but also further strength our FBDD platform to serve as a basis for other drug discovery projects.
HSP90是细胞内重要的分子伴侣蛋白,帮助许多突变或构象不稳定的蛋白进行正确折叠,从而发挥客户蛋白的生物功能。对HSP90的抑制可以调控多个癌基因的蛋白活性构象,从而达到"一靶多标"的抗肿瘤效果。本项目采用基于片段的药物设计方法开展HSP90抑制剂的研究。该方法集合随机筛选和基于结构理性设计的长处,具有快速发现新颖结构片段、快速优化分子,成药性优化空间大等优点。在研发HSP90抑制剂的过程中,将逐步完善片段药物发现平台,扩充现有片段库,建立多种生物物理的弱结合片段的检测方法,建立基于X射线结构生物学的片段优化技术。一方面获得高活性的HSP90抑制剂为抗肿瘤研发提供新型靶向抑制剂,从而深入探索HSP90的抗肿瘤机制;另一方面也建立片段药物发现平台,为其它靶点的创新药物及探针分子设计提供基础。

结项摘要

通过本课题的资助,经4年的努力,自评价认为较好地完成了预期设定的研究目标。研究中主要取得了两类成果,一是完善了我们的FBDD的研究平台,为整个药物研究所和本团队提供了重要的研究手段,可以作为高通量筛选发现苗头化合物的重要补充。通过这几年的不断积累和建设,目前,我们已拥有片段分子1500余个,建成了基于NMR技术、质谱技术、Thermoshift技术等多种生物物理检测方法,目前已开展10余个靶点的片段药物发现工作,其中BRD4抑制剂的研究就采用了该平台,也取得了非常优异的成绩,证明了平台的可靠性和高效性。另外一个方面是提供了新颖结构的HSP90抑制剂,对于二酚类结构的优化获得了一系列高活性的化合物,通过成药性评价,我们确定其中化合物FS-93和FS-108具有进一步开发的价值。两个化合物的分子活性~10nM,细胞活性也优于<20nM。我们对其也开展了体内药效学评价和靶点功能机制研究,目前正进行深入的开发工作。综上所述,我们通过本课题的资助,不但提供了良好的药物发现平台,也顺利获得高活性化合物进行药物研发,顺利完成既定研究任务,为国家创新药物研究做出一定的贡献。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Discovery of potent N-(isoxazol-5-yl)amides as HSP90 inhibitors
发现有效的 N-(异恶唑-5-基)酰胺作为 HSP90 抑制剂。
  • DOI:
    10.1016/j.ejmech.2014.09.065
  • 发表时间:
    2014-11-24
  • 期刊:
    EUROPEAN JOURNAL OF MEDICINAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    Chen, Danqi;Shen, Aijun;Shen, Jingkang
  • 通讯作者:
    Shen, Jingkang
Identification of a new series of potent diphenol HSP90 inhibitors by fragment merging and structure-based optimization.
通过片段合并和基于结构的优化鉴定一系列新的有效二酚 HSP90 抑制剂。
  • DOI:
    10.1016/j.bmcl.2014.03.100
  • 发表时间:
    2014-06
  • 期刊:
    Bioorg Med Chem Lett.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    熊兵
  • 通讯作者:
    熊兵

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

一种新型单极化基站天线的分析与优化设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    西安电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    侯晓华;熊兵;焦永昌
  • 通讯作者:
    焦永昌
船舶柴油机废气余热驱动热电发电性能研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    节能
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    熊兵;陈林根;孟凡凯;顾含
  • 通讯作者:
    顾含
基于JPEG量化失真的合成图像盲检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周响金;李峰;熊兵
  • 通讯作者:
    熊兵
基于混合制排队模型的SDN控制器性能评估研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机工程与科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜腊林;彭霞;熊兵
  • 通讯作者:
    熊兵
蛋白甲基化识别结构域抑制剂的研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    药学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周理炜;樊甜甜;刘同超;吴小余;熊兵
  • 通讯作者:
    熊兵

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

熊兵的其他基金

机器学习辅助噬菌体多肽展示库的设计与生物活性研究
  • 批准号:
    82373720
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    49 万元
  • 项目类别:
    面上项目
RNA-m6A阅读蛋白YTHDFs的肿瘤免疫相关性研究及其探针分子发现与优化
  • 批准号:
    82173658
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    55.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
RNA-m6A阅读蛋白YTHDFs的肿瘤免疫相关性研究及其探针分子发现与优化
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于化学生物学方法的精氨酸甲基化酶PRMT4靶点确证研究
  • 批准号:
    91853126
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
组蛋白甲基化酶NSD2靶点确证及先导化合物发现研究
  • 批准号:
    81773572
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    53.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于KRAS-PDEδ蛋白作用的抗肿瘤药物设计、合成及生物活性研究
  • 批准号:
    81473094
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    67.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于c-Met相关生物网络调控的组合药物设计合成及抗肿瘤活性研究
  • 批准号:
    81072580
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
DPP-IV抑制剂的集中组合库的设计与合成
  • 批准号:
    30600784
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码