Combining Activity Profiling with Advanced Annotation to Accelerate the Discovery of Natural Products Targeting Oncogenic Signaling in Melanoma

代谢物分析 药物发现 代谢物 天然产物 计算生物学 注释 仿形(计算机编程) 化学 生物 生物化学 生物信息学 计算机科学 操作系统
作者
Tanja Hell,Adriano Rutz,Lara Dürr,Maciej Dobrzyński,Jakob K. Reinhardt,Timo Lehner,Morris Keller,Anika John,Mahabir P. Gupta,Olivier Pertz,Matthias Hamburger,Jean‐Luc Wolfender,Eliane Garo
出处
期刊:Journal of Natural Products [American Chemical Society]
卷期号:85 (6): 1540-1554 被引量:13
标识
DOI:10.1021/acs.jnatprod.2c00146
摘要

The discovery of bioactive natural products remains a time-consuming and challenging task. The ability to link high-confidence metabolite annotations in crude extracts with activity would be highly beneficial to the drug discovery process. To address this challenge, HPLC-based activity profiling and advanced UHPLC-HRMS/MS metabolite profiling for annotation were combined to leverage the information obtained from both approaches on a crude extract scaled down to the submilligram level. This strategy was applied to a subset of an extract library screening aiming to identify natural products inhibiting oncogenic signaling in melanoma. Advanced annotation and data organization enabled the identification of compounds that were likely responsible for the activity in the extracts. These compounds belonged to two different natural product scaffolds, namely, brevipolides from a Hyptis brevipes extract and methoxylated flavonoids identified in three different extracts of Hyptis and Artemisia spp. Targeted isolation of these prioritized compounds led to five brevipolides and seven methoxylated flavonoids. Brevipolide A (1) and 6-methoxytricin (9) were the most potent compounds from each chemical class and displayed AKT activity inhibition with an IC50 of 17.6 ± 1.6 and 4.9 ± 0.2 μM, respectively.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
学术霸王完成签到,获得积分10
1秒前
在水一方应助666采纳,获得10
4秒前
7秒前
10秒前
Swait发布了新的文献求助10
13秒前
666发布了新的文献求助10
15秒前
聪明的二休完成签到,获得积分10
24秒前
myuniv完成签到,获得积分10
26秒前
abc发布了新的文献求助10
30秒前
44秒前
大民王完成签到,获得积分10
46秒前
科研喵发布了新的文献求助10
48秒前
知犯何逆完成签到 ,获得积分10
49秒前
rippings关注了科研通微信公众号
53秒前
ShishanXue完成签到 ,获得积分10
54秒前
夏至完成签到 ,获得积分10
54秒前
CCCCCL完成签到,获得积分10
57秒前
科研通AI6.3应助amelie采纳,获得10
58秒前
愛愛愛愛完成签到,获得积分10
1分钟前
Ava应助666采纳,获得10
1分钟前
Yuki完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
科研喵完成签到,获得积分10
1分钟前
呆萌萃发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
666发布了新的文献求助10
1分钟前
amelie发布了新的文献求助10
1分钟前
Peter完成签到 ,获得积分10
1分钟前
jh完成签到,获得积分10
1分钟前
无极微光应助呆萌萃采纳,获得20
1分钟前
111完成签到 ,获得积分10
1分钟前
斯文的苡完成签到,获得积分10
1分钟前
怡然思萱完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Qi完成签到 ,获得积分10
1分钟前
呆萌萃完成签到,获得积分10
1分钟前
又壮了完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zcydbttj2011完成签到 ,获得积分10
1分钟前
旅人完成签到 ,获得积分10
1分钟前
DiJia完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Relation between chemical structure and local anesthetic action: tertiary alkylamine derivatives of diphenylhydantoin 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
Principles of town planning : translating concepts to applications 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6066587
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7898865
关于积分的说明 16322801
捐赠科研通 5208391
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2786268
邀请新用户注册赠送积分活动 1769013
关于科研通互助平台的介绍 1647813