Cibler le cancer du sein : Un voyage de la conception à la dynamique
Cibler le cancer du sein grâce à la découverte informatique de médicaments
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Ce livre explore la contribution des méthodes computationnelles dans la recherche de thérapies ciblées pour le cancer du sein. Il se concentre sur trois récepteurs clés : le récepteur des oestrogènes alpha (ER ), le récepteur 2 du facteur de croissance épidermique humain (HER2) et le récepteur du facteur de croissance épidermique (EGFR). Deux familles chimiques, les dérivés de pyrazole-benzimidazole et les analogues du Baloxavir, ont été évaluées par modélisation QSAR, docking moléculaire, prédictions ADMET et simulations de dynamique moléculaire. La première étude a per...
Ce livre explore la contribution des méthodes computationnelles dans la recherche de thérapies ciblées pour le cancer du sein. Il se concentre sur trois récepteurs clés : le récepteur des oestrogènes alpha (ER ), le récepteur 2 du facteur de croissance épidermique humain (HER2) et le récepteur du facteur de croissance épidermique (EGFR). Deux familles chimiques, les dérivés de pyrazole-benzimidazole et les analogues du Baloxavir, ont été évaluées par modélisation QSAR, docking moléculaire, prédictions ADMET et simulations de dynamique moléculaire. La première étude a permis d'identifier deux composés présentant une forte affinité de liaison et des propriétés pharmacocinétiques favorables. La seconde a révélé plusieurs dérivés du Baloxavir présentant une activité multicible prometteuse, y compris un composé principal présentant des interactions stables avec les trois récepteurs. Ces résultats soulignent le potentiel des techniques in silico dans la découverte de médicaments à un stade précoce et fournissent une base pour une validation biologique plus poussée, soutenant le développement de traitements plus efficaces et personnalisés pour le cancer du sein.
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