Revista de ciencia e investigación del cáncer

Revista de ciencia e investigación del cáncer
Acceso abierto

ISSN: 2576-1447

abstracto

Exploración de la red molecular y el análisis de acoplamiento de osimertinib en el cáncer Cascada: Necesidad de reutilización de fármacos

Shweta A. More, Nikhil S. Sakle, Santosh N. Mokale*

Antecedentes: La farmacología de red basada en objetivos de red es un enfoque prometedor para la próxima generación de reutilización de fármacos - búsqueda y desarrollo de medicina tradicional y sintética. Informamos sobre el principal análisis molecular en profundidad de osimertinib y brindamos nuevos conocimientos sobre los eventos moleculares involucrados en la progresión del cáncer de pulmón de células no pequeñas.

Objetivo: La farmacología en red utiliza la biología computacional para desarrollar nuestra comprensión de las acciones de los fármacos y avanzar en el descubrimiento de fármacos. Aquí aplicamos la farmacología en red para generar hipótesis comprobables sobre el mecanismo multiobjetivo de Osimertinib contra el cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC).

Métodos: Reconstruimos las vías y la red de diana del fármaco para predecir las dianas proteicas de osimertinib y las interacciones entre las dianas y el fármaco. Luego validamos nuestra predicción de cinco objetivos candidatos (c-MET, EGFR, FGFR, VEGFR, ERR) realizando estudios de acoplamiento con Osimertinib.

Resultados: Los resultados sugieren que osimertinib actúa contra el NSCLC regulando la función de las proteínas de señalización, incluidas CREB, CDK-2, EGFR, TNF, BRPF-1, ErbB, PI3K/AKT, HIF- 1, NFkappa;B, CAMP y HGF, que regula las funciones de varias respuestas biológicas, moleculares y celulares en NSCLC. Se predice que osimertinib afectará a las redes implicadas principalmente en el cáncer, a saber, el carcinoma de células renales, el cáncer de endometrio, el cáncer de próstata y el cáncer de vejiga.

Conclusión: Este enfoque de reutilización puede ser útil para fármacos de objetivos múltiples contra enfermedades complejas.

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