DarkKinome относится к подмножеству протеинкиназ, которые изучены меньше, чем их более известные аналоги. Эти киназы, включая BRSK2, CDK10, CDK12, CDK13, DYRK1B, PIP4K2C, PKMYT1, STK17B, TLK2 и WEE2, характеризуются ограниченными структурными и функциональными знаниями, что создает проблемы для открытия лекарств. Несмотря на это, они считаются мишенями для лекарственных препаратов из-за их роли в различных сигнальных путях и потенциальных последствий при таких заболеваниях, как рак и нейродегенерация.

Целевые киназы:

1. BRSK2: участвует в регуляции нейронной функции.
2. CDK10: играет роль в регуляции клеточного цикла и транскрипции.
3. CDK12: важна для регуляции транскрипции РНК-полимеразы II.
4. CDK13: функционирует аналогично CDK12 в контроле транскрипции.
5. DYRK1B: связан с нарушениями развития нервной системы и раком.
6. PIP4K2C: участвует в метаболизме фосфоинозитида.
7. PKMYT1: регулирует прогрессирование клеточного цикла.
8. STK17B: участвует в путях реакции на стресс.
9. TLK2: связан с реакцией на повреждение ДНК.
10. WEE2: критический регулятор клеточного цикла.

Для улучшения понимания и терапевтического нацеливания этих темных киназ мы создали специализированную химическую библиотеку, содержащую потенциально активные 8436 молекул, нацеленных на эти цели. Разработка этой библиотеки использует алгоритмы машинного обучения в сочетании с обширными знаниями, полученными как из баз данных с открытым доступом, так и из коммерческих баз данных, включая: PubChem, ChEMBL, Google Patents, SciFinder и другие.

Используя эти ресурсы, мы выбрали малые молекулы с потенциально высоким сродством и селективностью к целям темного кинома. Интеграция машинного обучения позволила прогнозировать эффективность и профили безопасности соединений, что повысило эффективность процесса разработки лекарств.

Для каждой из 10 киназ мы предоставляем список соединений.