Prijeđite na glavni sadržaj

HPC ubrzao otkriće inhibitora BRAFV600E sljedeće generacije za terapiju raka

Objavljen članak u "Journal of Computer-Aided Molecular Design": "Pyrimidin-4-bromobenzenesulfonamide/-4-nitrobenzenesulfonamide hybrids as potential BRAFV600E inhibitors: experimental, computational and biological evaluations"
28.10.2025.
HPC ubrzao otkriće inhibitora BRAFV600E sljedeće generacije za terapiju raka

 Ciljano djelovanje na BRAFV600E uz snagu HPC tehnologije

Mutacija BRAFV600E jedna je od klinički najznačajnijih onkogenih mutacija, prisutna u tumorima poput melanoma, karcinoma štitnjače i kolorektalnog karcinoma. Kako bismo je ciljano adresirali, dizajnirali smo novu seriju pirimidin–sulfonamidnih hibridnih molekula, inspiriranih već odobrenim BRAF inhibitorima (sorafenib, dabrafenib i vemurafenib).

Uz pomoć računarstva visokih performansi (HPC) proveli smo molekulsko prijanjanje i simulacije molekulske dinamike, kako bismo istražili interakciju spojeva s BRAFV600E proteinom u njegovoj αC-OUT/DFG-IN konformaciji. Ukupno 18 spojeva (B1–B18) je sintetizirano i karakterizirano spektroskopskim metodama.

Zatim smo procijenili:

  • Inhibiciju kinaze BRAFV600E
  • Antitumorsku aktivnost na HCT-116, A375, HT-29 i TPC-1 staničnim linijama

Ključni rezultati:

  • B14 je pokazao snažnu citotoksičnost na HCT-116
  • B8 je bio najdjelotvorniji na A375
  • B18 je pokazao visoku inhibiciju u HT-29
  • B3 je bio najaktivniji u TPC-1
  • Sve četiri molekule pokazale su učinak usporediv sa sorafenibom
  • B4 se istaknuo kao najpotentniji BRAFV600E inhibitor kinaze

Zašto je ovo važno:
Ovo istraživanje pokazuje kako superračunala ubrzavaju racionalni dizajn lijekova, pomažući pri identifikaciji terapijskih kandidata brže i učinkovitije.

Pročitajte radhttps://doi.org/10.1007/s10822-025-00690-5

Naslov: Pyrimidin-4-bromobenzenesulfonamide/-4-nitrobenzenesulfonamide hybrids as potential BRAFV600E inhibitors: experimental, computational and biological evaluations

Istraživanje je podržala Hrvatska zaklada za znanost (IP-2022-4658), a provedeno je uz pomoć superračunala Supek pri SRCE-u, Sveučilište u Zagrebu.