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Towards the routine use of in silico screenings for drug discovery using metabolic modelling

机译:迈向常规使用计算机模拟筛查进行代谢建模的药物发现

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摘要

Currently, the development of new effective drugs for cancer therapy is not only hindered by development costs, drug efficacy, and drug safety but also by the rapid occurrence of drug resistance in cancer. Hence, new tools are needed to study the underlying mechanisms in cancer. Here, we discuss the current use of metabolic modelling approaches to identify cancer-specific metabolism and find possible new drug targets and drugs for repurposing. Furthermore, we list valuable resources that are needed for the reconstruction of cancer-specific models by integrating various available datasets with genome-scale metabolic reconstructions using model-building algorithms. We also discuss how new drug targets can be determined by using gene essentiality analysis, an method to predict essential genes in a given condition such as cancer and how synthetic lethality studies could greatly benefit cancer patients by suggesting drug combinations with reduced side effects.
机译:当前,用于癌症治疗的新的有效药物的开发不仅受到开发成本,药物功效和药物安全性的阻碍,而且还受到癌症中耐药性的快速出现的阻碍。因此,需要新的工具来研究癌症的潜在机制。在这里,我们讨论了当前使用代谢建模方法来识别特定于癌症的代谢,并寻找可能的新药物靶标和用于再利用的药物。此外,我们通过使用模型构建算法将各种可用数据集与基因组规模的代谢重建相结合,列出了癌症特异性模型重建所需的宝贵资源。我们还讨论了如何通过使用基因必需性分析来确定新的药物靶标,这是一种在给定条件下(例如癌症)预测必需基因的方法,以及合成杀伤力研究如何通过建议减少副作用的药物组合来极大地帮助癌症患者。

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