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通过iDTPnd识别新的药物靶点:以激酶抑制剂为例( Identifying Novel Drug Targets by iDTPnd: A Case Study of Kinase Inhibitors )
H Naveed C Reglin T Schubert X Gao ML Maitland
目前FDA批准的激酶抑制剂会引起不同的不良反应，其中一些是由于这些药物的作用机制无关。识别这些机制无关的相互作用可以提高药物安全性和支持药物的再用途。我们开发了iDTPnd（带负数据集的集成药物靶点预测器），这是一种用于大规模发现已知药物新靶点的计算方法。对于给定的药物，我们构造了一个正的和一个负的结构特征，捕捉药物结合位点的弱保守结构特征。为了便于评估非预期目标，iDTPnd还提供了一个基于对接的交互评分及其统计意义。我们能够证实索拉非尼、伊马替尼、达沙替尼、舒尼替尼和帕佐帕尼与它们已知靶点的相互作用，敏感性和特异性分别为52%和55%。我们用体外实验验证了10个预测的新靶点。我们的结果提示激酶以外的蛋白质，如核受体、细胞色素P450或MHCⅠ类分子也可能是激酶抑制剂的生理相关靶点。当有足够的药物靶点三维数据时，我们的方法对蛋白质-小分子相互作用的鉴定是通用的和广泛的。构造结构签名的代码可在https://sfb.kaust.edu.sa/documents/idtp.zip获得
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