PRPF4 Inibitori

I comuni inibitori di PRPF4 includono, ma non solo, il pladienolide B CAS 445493-23-2, il taxolo CAS 33069-62-4, il nocodazolo CAS 31430-18-9, l'olaparib CAS 763113-22-0 e il cediranib CAS 288383-20-0.

Gli inibitori della PRPF4 sono una classe di composti chimici che hanno come bersaglio e inibiscono l'attività della proteina PRPF4 (Pre-mRNA Processing Factor 4), che è un componente critico dello spliceosoma. Lo spliceosoma è un complesso ribonucleoproteico grande e dinamico responsabile della rimozione degli introni dal pre-mRNA nelle cellule eucariotiche, un processo essenziale per la corretta maturazione dell'RNA messaggero (mRNA). PRPF4, in particolare, svolge un ruolo nell'assemblaggio e nella regolazione del sottocomplesso U4/U6 di-snRNP (small nuclear ribonucleoprotein) all'interno dello spliceosoma, dove partecipa alle fasi catalitiche dello splicing interagendo con altri fattori di splicing come PRPF3 e PRPF18. Gli inibitori di PRPF4 sono interessanti perché interferiscono con questa macchina molecolare finemente regolata, influenzando la regolazione dell'espressione genica a livello post-trascrizionale. La struttura chimica degli inibitori di PRPF4 consente tipicamente l'interazione con domini specifici o tasche di legame sulla proteina PRPF4, portando a un'alterazione della sua funzione. Questi inibitori possono interrompere i cambiamenti conformazionali necessari per l'attività della PRPF4 durante l'assemblaggio o la catalisi dello spliceosoma, che a loro volta possono influenzare la fedeltà dello splicing. Questa modulazione può portare a diffuse alterazioni nei modelli di splicing alternativo, potenzialmente influenzando l'espressione di numerosi geni e la produzione di varie isoforme proteiche. La progettazione di inibitori di PRPF4 richiede una conoscenza dettagliata della struttura tridimensionale di PRPF4 e delle sue interazioni con altri componenti spliceosomali, spesso affidandosi a tecniche di progettazione farmacologica basate sulla struttura, come il docking molecolare o la modellazione computazionale, per identificare i siti di legame chiave e ottimizzare l'affinità di legame dell'inibitore.