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Design, Synthesis, and Evaluation of Antineoplastic Activity of Novel Carbocyclic Nucleosides

Título
Design, Synthesis, and Evaluation of Antineoplastic Activity of Novel Carbocyclic Nucleosides
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2010
Autores
Aliuska M Helguera
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição A pessoa não pertence à instituição A pessoa não pertence à instituição Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Rodriguez Borges, JE
(Autor)
FCUP
Olga Caamano
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição A pessoa não pertence à instituição A pessoa não pertence à instituição Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Xerardo Garcia Mera
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição A pessoa não pertence à instituição A pessoa não pertence à instituição Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Maykel P Perez Gonzalez
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição A pessoa não pertence à instituição A pessoa não pertence à instituição Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Natalia N D S Cordeiro
(Autor)
FCUP
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Revista
Vol. 29 3
Páginas: 213-231
ISSN: 1868-1743
Classificação Científica
FOS: Ciências exactas e naturais > Matemática
Outras Informações
ID Authenticus: P-003-8XG
Abstract: Cancer is the leading cause of death among men and women under age 85. Every year, millions of individuals are diagnosed with cancer. But finding new drugs is a complex, expensive, and very time-consuming task. Over the past decade, the cancer research community has begun to address the in silico modeling approaches, such as Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR), as an important alternative tool for targeting potential anticancer drugs. With the compilation of a large dataset of nucleosides synthesized in our laboratories, or elsewhere, and tested in a single cytotoxic assay under the same experimental conditions, we recognized a unique opportunity to attempt to build predictive QSAR models. Early efforts with 2D classification models built from part of this dataset were very encouraging. Here we report a further detailed evaluation of classification models to flag potential anticancer activities derived from a variety of 3D molecular representations. A quantitative 3D-model model that discriminates anticancer compounds from the inactive ones was attained, which allowed the correct classification of 82% of compounds in such a large and diverse dataset, with only 5% of false inactives and 11% of false actives. The model developed here was then used to select and design a new series of nucleosides, by classifying beforehand them as active/inactive anticancer compounds. From the compounds so designed, 22 were synthesized and evaluated for their inhibitory effects on the proliferation of murine leukemia cells (L1210/0), of which 86% were well-classified as active or inactive, and only two were false actives, corroborating the good predictive ability of the present discriminant model. The results of this study thus provide a valuable tool for the design of novel potent anticancer nucleoside analogues.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Contacto: xerardo.garcia@usc.es; ncordeir@fc.up.pt
Nº de páginas: 19
Documentos
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