Date published: 2025-10-22

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PDGFR-beta Inibidores

Os inibidores comuns do PDGFR-β incluem, entre outros, o Imatinib CAS 152459-95-5, o Nilotinib CAS 641571-10-0, o Sorafenib CAS 284461-73-0, o Dasatinib CAS 302962-49-8 e o BIBF1120 CAS 656247-17-5.

Os inibidores do PDGFR-β pertencem a uma classe específica de compostos químicos concebidos para interagir e modular a atividade do recetor beta do fator de crescimento derivado das plaquetas (PDGFR-β). Este recetor é um membro da família dos receptores tirosina-quinase (RTK), que desempenha um papel crucial na comunicação celular e na transdução de sinais. O recetor PDGFR-β está envolvido em vários processos fisiológicos, incluindo o crescimento celular, a diferenciação e a migração. O próprio PDGFR-β é uma proteína transmembranar localizada na superfície celular e é ativado quando se liga aos seus ligandos, os factores de crescimento derivados das plaquetas. Esta ativação dá início a uma série de cascatas de sinalização intracelular que contribuem para as respostas celulares. Os inibidores do PDGFR-β são concebidos para visar e ligar-se seletivamente ao recetor PDGFR-β, impedindo a sua ativação normal e a subsequente sinalização a jusante. Estes inibidores interagem normalmente com regiões específicas do domínio cinase do recetor, que é responsável pela catalisação da transferência de grupos fosfato para as proteínas intracelulares. Ao inibir a atividade cinase do PDGFR-β, estes compostos interferem com a transmissão de sinais que promovem processos celulares como a proliferação e a migração.

Esta classe de inibidores funciona frequentemente competindo com o trifosfato de adenosina (ATP), um substrato crucial para a atividade cinase do PDGFR-β. Esta ligação competitiva perturba a capacidade do recetor para fosforilar alvos a jusante, modulando assim as respostas celulares mediadas pelo PDGFR-β. O desenvolvimento de inibidores do PDGFR-β implica um conhecimento profundo das características estruturais e funcionais do recetor. Os investigadores utilizam técnicas de modelação computacional, biologia estrutural e triagem de alto rendimento para conceber e otimizar estes inibidores.

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