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Les kinases sont devenues un domaine majeur de la découverte de médicaments et de la conception basée sur la structure. Des centaines de structures 3D pour plus de trente kinases différentes sont disponibles au public. La forte homologie structurale et de séquence au sein de la famille des gènes kinases rend les kinases restantes des cibles idéales pour le modélisme par homologie et le criblage virtuel. Cependant, d'une certaine manière surprenante, le nombre de publications sur le criblage virtuel des kinases est très faible. Par conséquent, plutôt que de passer en revue le domaine du criblage virtuel pour les kinases, nous essayons ici une approche hybride en présentant ce qui est connu et les pratiques courantes, ainsi que de nouvelles études sur la kinase CDK2 et SRC. Pour illustrer les défis et les pièges du criblage virtuel pour les cibles kinases, nous nous concentrons sur la question de savoir comment le classement est influencé par la base de données criblée, le schéma de docking, la fonction de notation, l'activité des composés utilisés pour le test, et de petits changements dans la poche de liaison. De plus, une étude de cas sur la recherche d'inhibiteurs irréversibles d'ErbB2 par criblage in silico est présentée.
Muegge et al. (Mon,) ont étudié cette question.