Compuestos de interferencia de panensayo
Diagrama que muestra un compuesto de interferencia representativo de un ensayo panensayo. La molécula similar a un fármaco interactúa específicamente con el objetivo B, pero el compuesto similar a PAINS interactúa de manera no específica con múltiples objetivos

Los compuestos de interferencia de panensayo ( PAINS ) son compuestos químicos que a menudo dan resultados falsos positivos en pruebas de alto rendimiento . [1] Los PAINS tienden a reaccionar de manera inespecífica con numerosos objetivos biológicos en lugar de afectar específicamente a un objetivo deseado. [2] Muchos PAINS comparten varios grupos funcionales disruptivos. [2] [3] [4]

Si bien se han propuesto y se utilizan varios filtros en la detección virtual y el diseño de fármacos asistido por computadora , [5] se ha criticado la precisión de los filtros con respecto a los compuestos que marcan y los que no marcan. [6]

Los DOLORES comunes incluyen toxoflavina , isotiazolonas , hidroxifenilhidrazonas, curcumina , fenol-sulfonamidas, rodaninas , enonas , quinonas y catecoles . [7]

Véase también

Referencias

  1. ^ Baell JB, Holloway GA (abril de 2010). "Nuevos filtros de subestructura para la eliminación de compuestos de interferencia de panensayo (PAINS) de bibliotecas de detección y para su exclusión en bioensayos". Journal of Medicinal Chemistry . 53 (7): 2719–40. CiteSeerX  10.1.1.394.9155 . doi :10.1021/jm901137j. PMID  20131845.
  2. ^ ab Baell J, Walters MA (septiembre de 2014). "Química: los estafadores químicos frustran el descubrimiento de fármacos". Nature . 513 (7519): 481–3. Bibcode :2014Natur.513..481B. doi : 10.1038/513481a . PMID  25254460.
  3. ^ Dahlin JL, Walters MA (julio de 2014). "Los roles esenciales de la química en el triaje de detección de alto rendimiento". Future Medicinal Chemistry . 6 (11): 1265–90. doi :10.4155/fmc.14.60. PMC 4465542 . PMID  25163000. 
  4. ^ Baell, JB (25 de marzo de 2016). "Sentir los dolores de la naturaleza: productos naturales, fármacos de productos naturales y compuestos de interferencia de panensayo (PAINS)". Revista de productos naturales . 79 (3): 616–28. doi :10.1021/acs.jnatprod.5b00947. PMID  26900761.
  5. ^ Baell JB, Holloway GA (abril de 2010). "Nuevos filtros de subestructura para la eliminación de compuestos de interferencia de panensayo (PAINS) de bibliotecas de detección y para su exclusión en bioensayos". Journal of Medicinal Chemistry . 53 (7): 2719–40. CiteSeerX 10.1.1.394.9155 . doi :10.1021/jm901137j. PMID  20131845. 
  6. ^ Capuzzi SJ, Muratov EN, Tropsha A (marzo de 2017). "Phantom PAINS: Problemas con la utilidad de las alertas para compuestos de interferencia en todos los ensayos". Journal of Chemical Information and Modeling . 57 (3): 417–427. doi :10.1021/acs.jcim.6b00465. PMC 5411023 . PMID  28165734. 
  7. ^ Jonathan Baell y Michael A. Walters (24 de septiembre de 2014). «Química: los estafadores químicos frustran el descubrimiento de fármacos». Nature . 513 (7519): 481–483. Bibcode :2014Natur.513..481B. doi : 10.1038/513481a . PMID  25254460.

Lectura adicional

  • Yang JJ, Ursu O, Lipinski CA, Sklar LA, Oprea TI, Bologa CG (2016). "Badapple: patrones de promiscuidad a partir de evidencia ruidosa". Journal of Cheminformatics . 8 : 29. doi : 10.1186/s13321-016-0137-3 . PMC  4884375 . PMID  27239230.
  • Base de datos de BadApple


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