DDX24 Activadores

Entre los activadores DDX24 más comunes se encuentran, entre otros, el resveratrol CAS 501-36-0, la curcumina CAS 458-37-7, la genisteína CAS 446-72-0, la quercetina CAS 117-39-5 y el ácido cafeico CAS 331-39-5.

Los activadores de DDX24 son agentes químicos diseñados para potenciar la actividad de la proteína DEAD-box 24 (DDX24), que es una ARN helicasa dependiente de ATP. DDX24 es un miembro de la familia de proteínas DEAD-box, caracterizada por el motivo conservado Asp-Glu-Ala-Asp (DEAD), e interviene en varios aspectos del metabolismo del ARN, como el empalme del ARN, el ensamblaje de ribosomas y el inicio de la traducción. La actividad de DDX24, al igual que la de otras ARN helicasas, es crítica para desenrollar estructuras de ARN y remodelar complejos ribonucleoproteicos, lo que resulta esencial para el correcto funcionamiento de los procesos celulares dependientes del ARN. Los activadores de DDX24 están diseñados para promover estas actividades, influyendo así en la dinámica del metabolismo del ARN.

El desarrollo de activadores de DDX24 implica la identificación de pequeñas moléculas que puedan unirse a la proteína y aumentar su actividad helicasa. Esto puede implicar la estabilización de la proteína en una conformación que sea más activa o potenciar su interacción con el ATP, que es necesario para la actividad helicasa. El mecanismo exacto por el que funcionan estos activadores puede variar, pero a menudo se dirigen a los dominios ATPasa o de unión a ARN de DDX24 para ejercer sus efectos. El diseño de estas moléculas requiere un conocimiento detallado de la estructura de la proteína y de los cambios conformacionales que experimenta durante el proceso de desenrollamiento del ARN. Los estudios estructurales, como la cristalografía de rayos X o la espectroscopia de resonancia magnética nuclear (RMN), proporcionan una visión tridimensional de la proteína, lo que es fundamental para el diseño racional de activadores que puedan interactuar con DDX24 de manera precisa. Además, el cribado de alto rendimiento de bibliotecas de compuestos puede identificar moléculas candidatas que aumenten la actividad de DDX24, que luego pueden optimizarse mediante enfoques de química médica.