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J-GLOBAL ID：202202214229685090   整理番号：22A0646488

深層学習に基づく設計,合成,および生物学的評価による選択的DDR1阻害剤としてのピラゾロ[3,4-d]ピリダジンオン誘導体の発見【JST・京大機械翻訳】

Discovery of Pyrazolo[3,4-d]pyridazinone Derivatives as Selective DDR1 Inhibitors via Deep Learning Based Design, Synthesis, and Biological Evaluation

著者 (34件)： Tan Xiaoqin (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Tan Xiaoqin (ByteDance AI Lab, China) ,  Li Chunpu (State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Li Chunpu (School of Pharmaceutical Science and Technology, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, China) ,  Yang Ruirui (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Yang Ruirui (University of Chinese Academy of Sciences, China) ,  Yang Ruirui (Shanghai Institute for Advanced Immunochemical Studies and School of Life Science and Technology, ShanghaiTech University, China) ,  Zhao Sen (State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Li Fei (Fudan University, China) ,  Li Xutong (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Li Xutong (University of Chinese Academy of Sciences, China) ,  Chen Lifan (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Chen Lifan (University of Chinese Academy of Sciences, China) ,  Wan Xiaozhe (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Wan Xiaozhe (University of Chinese Academy of Sciences, China) ,  Liu Xiaohong (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Liu Xiaohong (Shanghai Institute for Advanced Immunochemical Studies and School of Life Science and Technology, ShanghaiTech University, China) ,  Yang Tianbiao (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Yang Tianbiao (School of Pharmaceutical Science and Technology, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, China) ,  Tong Xiaochu (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Tong Xiaochu (University of Chinese Academy of Sciences, China) ,  Xu Tingyang (Tencent AI Lab, China) ,  Cui Rongrong (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Cui Rongrong (School of Chinese Materia Medica, Nanjing University of Chinese Medicine, China) ,  Jiang Hualiang (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Jiang Hualiang (School of Pharmaceutical Science and Technology, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, China) ,  Jiang Hualiang (University of Chinese Academy of Sciences, China) ,  Jiang Hualiang (Shanghai Institute for Advanced Immunochemical Studies and School of Life Science and Technology, ShanghaiTech University, China) ,  Zhang Sulin (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Liu Hong (State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Liu Hong (School of Pharmaceutical Science and Technology, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, China) ,  Zheng Mingyue (Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences) ,  Zheng Mingyue (School of Pharmaceutical Science and Technology, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, China) ,  Zheng Mingyue (University of Chinese Academy of Sciences, China)
資料名： Journal of Medicinal Chemistry  (Journal of Medicinal Chemistry)
巻： 65  号： 1  ページ： 103-119  発行年： 2022年 
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： 円板状ドメイン受容体1(DDR1)の変化は炎症性サイトカインの産生増加につながり,DDR1は炎症性腸疾患(IBD)治療の魅力的な標的となる。足場に基づく分子設計ワークフローを確立し,深部生成モデル,キナーゼ選択性スクリーニングおよび分子ドッキングを統合することにより行い,強力なDDR1阻害プロファイル(IC_50=10.6±1.9nM)および430キナーゼのパネルに対する優れた選択性(0.1μMでS(10)=0.002)を示す,新しいDDR1阻害剤化合物2を誘導した。化合物2は細胞における炎症性サイトカインとDDR1自己リン酸化の発現を強く阻害し,デキストラン硫酸ナトリウム(DSS)誘導マウス大腸炎モデルにおいて有望な経口治療効果を示した。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ドッキング ,  炎症 ,  受容体 ,  マウス ,  選択性 ,  大腸炎 ,  化合物 ,  分子設計 ,  *スクリーニング ,  自己リン酸化 ,  ワークフロー ,  炎症性サイトカイン ,  *受容体型チロシンキナーゼ
準シソーラス用語： 炎症性腸疾患 ,  分子ドッキング ,  *DDR1 ,  キナーゼ ,  *生物学的評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 薬物の合成  (GV01030F) ,  消炎薬の基礎研究  (GW15010T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層学習 ,  設計 ,  生物学的評価 ,  DDR1 ,  阻害剤 ,  誘導体 ,  発見