PRPF4 Inhibitoren

Gängige PRPF4 Inhibitors sind unter underem Pladienolide B CAS 445493-23-2, Taxol CAS 33069-62-4, Nocodazole CAS 31430-18-9, Olaparib CAS 763113-22-0 und Cediranib CAS 288383-20-0.

PRPF4-Inhibitoren sind eine Klasse chemischer Verbindungen, die auf die Aktivität des PRPF4-Proteins (Prä-mRNA-Prozessierungsfaktor 4) abzielen und diese hemmen. Das PRPF4-Protein ist ein entscheidender Bestandteil des Spleißosoms. Das Spleißosom ist ein großer und dynamischer Ribonukleoproteinkomplex, der in eukaryotischen Zellen für die Entfernung von Introns aus der Prä-mRNA verantwortlich ist. Dieser Prozess ist für die ordnungsgemäße Reifung der Messenger-RNA (mRNA) unerlässlich. Insbesondere PRPF4 spielt eine Rolle bei der Zusammensetzung und Regulierung des U4/U6 di-snRNP (small nuclear ribonucleoprotein)-Subkomplexes innerhalb des Spleißosoms, wo es an den katalytischen Schritten des Spleißens beteiligt ist, indem es mit anderen Spleißfaktoren wie PRPF3 und PRPF18 interagiert. PRPF4-Inhibitoren sind von Interesse, weil sie in diese fein abgestimmte molekulare Maschinerie eingreifen und die Regulation der Genexpression auf posttranskriptioneller Ebene beeinflussen. Die chemische Struktur von PRPF4-Inhibitoren ermöglicht in der Regel eine Interaktion mit spezifischen Domänen oder Bindungstaschen auf dem PRPF4-Protein, was zu einer Veränderung seiner Funktion führt. Diese Inhibitoren können die Konformationsänderungen stören, die für die Aktivität von PRPF4 während der Spleißosomen-Assemblierung oder -Katalyse erforderlich sind, was wiederum die Spleißtreue beeinträchtigen kann. Diese Modulation kann zu weitreichenden Veränderungen in alternativen Spleißmustern führen, die sich möglicherweise auf die Expression zahlreicher Gene und die Produktion verschiedener Proteinisoformen auswirken. Die Entwicklung von PRPF4-Inhibitoren erfordert detaillierte Kenntnisse der dreidimensionalen Struktur von PRPF4 und seiner Wechselwirkungen mit anderen spliceosomalen Komponenten. Dabei wird häufig auf strukturbasierte Techniken zur Arzneimittelentwicklung wie molekulares Docking oder Computermodellierung zurückgegriffen, um wichtige Bindungsstellen zu identifizieren und die Bindungsaffinität von Inhibitoren zu optimieren.