Exploring drug repositioning possibilities of kinase inhibitors via molecular simulation**

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作者
Qing‐Xin Wang,Jiao Cai,Zi‐Jun Chen,Jia‐Chuan Liu,Jingjing Wang,Hai Zhou,Qing‐Qing Li,Zixuan Wang,Yibo Wang,Zhen‐Jiang Tong,Jin Yang,Tian‐Hua Wei,Meng‐Yuan Zhang,Yun Zhou,Wei‐Chen Dai,Ning Ding,Xuejiao Leng,Xiaoying Yin,Shan‐Liang Sun,Yan‐Cheng Yu,Nian‐Guang Li,Zhi‐Hao Shi
出处
期刊:Molecular Informatics [Wiley]
卷期号:43 (9)
标识
DOI:10.1002/minf.202300336
摘要

Kinases, a class of enzymes controlling various substrates phosphorylation, are pivotal in both physiological and pathological processes. Although their conserved ATP binding pockets pose challenges for achieving selectivity, this feature offers opportunities for drug repositioning of kinase inhibitors (KIs). This study presents a cost-effective in silico prediction of KIs drug repositioning via analyzing cross-docking results. We established the KIs database (278 unique KIs, 1834 bioactivity data points) and kinases database (357 kinase structures categorized by the DFG motif) for carrying out cross-docking. Comparative analysis of the docking scores and reported experimental bioactivity revealed that the Atypical, TK, and TKL superfamilies are suitable for drug repositioning. Among these kinase superfamilies, Olverematinib, Lapatinib, and Abemaciclib displayed enzymatic activity in our focused AKT-PI3K-mTOR pathway with IC
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