難しいターゲットに対する最近のヒット発見キャンペーンの分析は,情報に基づいた統合されたヒット発見のためのガイドラインを提供します

科学分野:

• 薬剤の発見と開発について
• 薬剤化学 薬剤化学について
• 化学生物学 化学生物学とは

背景:

• 多くの生物学的標的は,薬剤 (薬剤への難易度,D2D) に挑戦し,または (リガンドへの難易度,D2L) に対してリガンドを見つけることが困難である.
• 薬剤開発の出発点を特定するために,ヒット・ファインディング・キャンペーンは極めて重要です.

研究 の 目的:

• D2DとD2Lのターゲットに対して,さまざまなヒットファインディング技術の成功率を分析する.
• プロジェクトの成功を予測し,スクリーニング戦略を導き出すためのターゲット層化の有用性を評価する.

主な方法:

• ロシュの3つの研究機関で実施された21件のヒットファインディングキャンペーンの分析.
• DNAエンコードライブラリ技術 (DELT),高通量スクリーニング,共振スクリーニング,ペプチドスクリーニング,断片スクリーニング,仮想スクリーニングの比較.
• D2DとD2Lのカテゴリーにターゲットを分ける.

主要な成果:

• DNAエンコードライブラリ技術 (DELT) は,検証されたヒットとリードシリーズの生成において,最も高い成功率を示しました.
• 高通量,共電性,およびペプチドスクリーンは,また,進行可能な化学物質を生成しました.
• フラグメントと仮想スクリーンは,検証されたヒットを生成したにもかかわらず,成功率が低いことを示しました.
• D2Dターゲットは,D2Lターゲットと比較して,化学活性化率が高かった.

結論:

• DELTは,標的の連結性を評価し,挑戦的な標的のヒット発見を可能にするために貴重なツールです.
• 目標の階層化は,プロジェクトの成功確率を推定し,ヒット・ファインディング戦略を最適化するのに役立ちます.
• 標的の特徴に合わせたヒット発見のための統合的アプローチは,効率的な医薬品開発に不可欠です.