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J-GLOBAL ID：201702272734008222   整理番号：17A0526855

キナーゼ阻害剤のプロファイリング予測:仮想分析に向けて

Profiling Prediction of Kinase Inhibitors: Toward the Virtual Assay

著者 (5件)： MERGET Benjamin (BioMed X Innovation Center, Heidelberg, DEU) ,  TURK Samo (BioMed X Innovation Center, Heidelberg, DEU) ,  EID Sameh (BioMed X Innovation Center, Heidelberg, DEU) ,  RIPPMANN Friedrich (Merck KGaA, Darmstadt, DEU) ,  FULLE Simone (BioMed X Innovation Center, Heidelberg, DEU)
資料名： Journal of Medicinal Chemistry  (Journal of Medicinal Chemistry)
巻： 60  号： 1  ページ： 474-485  発行年： 2017年01月12日 
JST資料番号： D0102A  ISSN： 0022-2623  CODEN： JMCMAR  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質キナーゼは,ヒト癌,炎症およびAlzheimer病の発症および進行に関わるシグナリング経路での中心的な役割により,長い間,薬剤発見の中心になっている。2016年2月までにキナーゼに標的化する30種類の小分子がFDAにより承認されている。キナーゼ阻害剤の多くは,良く保存されたATP結合ポケットに結合し,選択性は弱く,容易に望まれない副作用を生じる。280種類以上のキナーゼの活性予測モデルを作るため,データセットを調製し,機械学習方法を開発した。開発した用法により~200種類のキナーゼに対する予測が可能であった。予測の質は,生物活性フィンガープリントを用いることにより更に改善が可能である。

シソーラス用語： *酵素阻害剤 ,  予測 ,  タンパク質キナーゼ ,  腫瘍 ,  炎症 ,  Alzheimer病 ,  経路 ,  細胞情報伝達 ,  *製品開発 ,  ターゲティング ,  小分子 ,  結合部位 ,  代謝産物 ,  *予測モデル ,  *機械学習 ,  フィンガープリント法 ,  アデニンヌクレオチド ,  リボヌクレオチド
準シソーラス用語： *キナーゼ阻害剤 ,  シグナル経路 ,  *薬剤開発 ,  分子標的

分類 (2件)： 酵素製剤・酵素阻害剤の基礎研究  (GW21010W) ,  薬物学一般  (GV01010J)

物質索引 (1件)： ATP【ヌクレオチド】

タイトルに関連する用語 (5件)： キナーゼ阻害剤 ,  プロファイリング ,  予測 ,  仮想 ,  分析