Le criblage de bibliothèques codées par ADN (DEL) permet d'identifier des molécules se liant à de grandes bibliothèques contenant des milliards de composés, mais une grande partie des informations sur les relations structure-activité (RSA) qui en résultent restent sous-utilisées. Ici, nous décrivons DEL2PH4, un flux de travail automatisé basé sur les ligands qui convertit les données de criblage DEL en modèles pharmacophores tridimensionnels en intégrant des composés statistiquement enrichis avec des analogues structurellement apparentés non enrichis, qui servent d'exemples négatifs lors de la construction du modèle. Les pharmacophores résultants capturent les caractéristiques d'interaction consensuelles à travers les familles DEL et permettent d'extraire des informations exploitables sur les RSA 3D à partir des données de criblage DEL primaires, indépendamment de la resynthèse ou des mesures d'activité. L'application à un criblage DEL de kinases MerTK démontre un fort enrichissement des positifs par rapport aux molécules leurres lors de l'évaluation rétrospective, la récupération de composés actifs connus validés expérimentalement à partir de jeux de données externes, et la cohérence avec les modes de liaison par rayons X déterminés expérimentalement. DEL2PH4 fournit une stratégie générale pour traduire les résultats de criblage DEL en modèles 3D interprétables qui soutiennent le criblage virtuel, le saut d'échafaudage et l'optimisation en chimie médicinale.

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