Brustkrebs im Visier: Eine Reise vom Design zur Dynamik
Computergestützte Entdeckung von Arzneimitteln gegen Brustkrebs
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Dieses Buch befasst sich mit dem Beitrag von Berechnungsmethoden bei der Suche nach gezielten Brustkrebstherapien. Es konzentriert sich auf drei Schlüsselrezeptoren: Östrogenrezeptor alpha (ER ), humaner epidermaler Wachstumsfaktor-Rezeptor 2 (HER2) und epidermaler Wachstumsfaktor-Rezeptor (EGFR). Zwei chemische Familien, Pyrazol-Benzimidazol-Derivate und Baloxavir-Analoga, wurden durch QSAR-Modellierung, molekulares Docking, ADMET-Vorhersagen und Molekulardynamiksimulationen bewertet. In der ersten Studie wurden zwei Verbindungen mit starker Bindungsaffinität und günstigen pharmakokinetis...
Dieses Buch befasst sich mit dem Beitrag von Berechnungsmethoden bei der Suche nach gezielten Brustkrebstherapien. Es konzentriert sich auf drei Schlüsselrezeptoren: Östrogenrezeptor alpha (ER ), humaner epidermaler Wachstumsfaktor-Rezeptor 2 (HER2) und epidermaler Wachstumsfaktor-Rezeptor (EGFR). Zwei chemische Familien, Pyrazol-Benzimidazol-Derivate und Baloxavir-Analoga, wurden durch QSAR-Modellierung, molekulares Docking, ADMET-Vorhersagen und Molekulardynamiksimulationen bewertet. In der ersten Studie wurden zwei Verbindungen mit starker Bindungsaffinität und günstigen pharmakokinetischen Eigenschaften identifiziert. Die zweite Studie ergab mehrere Baloxavir-Derivate mit vielversprechender Multi-Target-Aktivität, darunter eine Leitverbindung, die stabile Interaktionen mit allen drei Rezeptoren aufweist. Diese Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von In-silico-Techniken in der frühen Phase der Arzneimittelentdeckung und bilden die Grundlage für weitere biologische Validierungen, die die Entwicklung wirksamerer und personalisierter Behandlungen für Brustkrebs unterstützen.
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