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Publié sur Journal of chemical information and modeling - 27 Sep 2017

Bosc N, Kuenemann MA, Bécot J, Vavrusa M, Cerdan AH, Sperandio O

Lien vers Pubmed [PMID] – 28922596

J Chem Inf Model 2017 Oct;57(10):2448-2462

Given the difficulties to identify chemical probes that can modulate protein-protein interactions (PPIs), actors in the field have started to agree on the necessity to use PPI-tailored screening chemical collections. However, which type of scaffolds may promote the binding of compounds to PPI targets remains unclear. In this big data analysis, we have identified a list of privileged chemical substructures that are most often observed within inhibitors of PPIs. Using molecular frameworks as a way to perceive chemical substructures with the combination of an experimental and a machine-learning based predicted data set of iPPI compounds, we propose a list of privileged substructures in the form of scaffolds and chemical moieties that can be substantially chemically functionalized and do not present any toxicophore nor pan-assay interference (PAINS) alerts. We think that such chemical guidance will be valuable for medicinal chemists in their attempt to identify initial quality chemical probes on PPI targets.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28922596