2011
DOI: 10.1002/ange.201105901
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Identifizierung eines immunsuppressiven Wirkstoffmoleküls durch strukturbasiertes virtuelles Screening nach Inhibitoren von Protein‐Protein‐Wechselwirkungen

Abstract: Interferone der Klasse I (nachfolgend als IFN-a und IFN-b bezeichnet) sind proinflammatorische Zytokine, die eine wichtige Rolle bei der Bekämpfung viraler Infektionen spielen.[1] Sie ermçglichen eine erste Abwehr gegen Pathogene und tragen zum Überleben des Wirts bei, bis die adaptive Immunantwort einsetzt.[2] IFN Typ I wird hauptsächlich von plasmazytoiden dendritischen Zellen (pDCs) produziert. [3] Alle IFN vom Typ I binden an einen gemeinsamen Rezeptor (IFNAR). Durch die Bindung wird ein positiver Rückkopp… Show more

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“…B. von Taxol aus den Nadeln von Taxus chinensis. [25][26][27] Naturstoffe werden weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Wirkstoffentwicklung spielen. [23] Die Entwicklung von Wirkstoffen wird auch zunehmend durch computergestützte Methoden beeinflusst werden.…”
Section: Ist Der Niedergang Chemischer Wirkstoffe Besiegelt? Nein!unclassified
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“…B. von Taxol aus den Nadeln von Taxus chinensis. [25][26][27] Naturstoffe werden weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Wirkstoffentwicklung spielen. [23] Die Entwicklung von Wirkstoffen wird auch zunehmend durch computergestützte Methoden beeinflusst werden.…”
Section: Ist Der Niedergang Chemischer Wirkstoffe Besiegelt? Nein!unclassified
“…Wir kçnnen zuversichtlich sein, dass die computergestützte Wirkstoffentwicklung künftig eine wichtige Rolle spielen wird. [25][26][27] Naturstoffe werden weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Wirkstoffentwicklung spielen. Fast die Hälfte (49 %) der zwischen 1981 und 2002 als NCEs eingeführten niedermolekularen Verbindungen waren Naturstoffe oder auf Naturstoffen aufbauende Pharmakophore.…”
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“…[18] The group of Dçmling identified new inhibi-tors of the p53/MDM2 interaction by using an important interface residue (Trp23 of p53) as an "anchor" moiety around which a dedicated virtual library was assembled. [20] Starting from the NMR structure of unbound INFa (PDB ID: 1itf), [21] they used the programs PocketPicker and iPred to identify druggable sites on the protein surface and "hot spots" on the PPI sites. [19] In a recent article that appeared in Angewandte Chemie, Schneider and colleagues report a novel in silico approach for the identification of PPI inhibitors that is based on bioinformatic analyses of three-dimensional structures of protein-protein complexes.…”
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