Cibler le cancer du sein

Ce livre explore la contribution des méthodes computationnelles dans la recherche de thérapies ciblées pour le cancer du sein. Il se concentre sur trois récepteurs clés : le récepteur des ¿strogènes alpha (ER¿), le récepteur 2 du facteur de croissance épidermique humain (HER2) et le récepteur du facteur de croissance épidermique (EGFR). Deux familles chimiques, les dérivés de pyrazole-benzimidazole et les analogues du Baloxavir, ont été évaluées par modélisation QSAR, docking moléculaire, prédictions ADMET et simulations de dynamique moléculaire. La première étude a permis d'identifier deux composés présentant une forte affinité de liaison et des propriétés pharmacocinétiques favorables. La seconde a révélé plusieurs dérivés du Baloxavir présentant une activité multicible prometteuse, y compris un composé principal présentant des interactions stables avec les trois récepteurs. Ces résultats soulignent le potentiel des techniques in silico dans la découverte de médicaments à un stade précoce et fournissent une base pour une validation biologique plus poussée, soutenant le développement de traitements plus efficaces et personnalisés pour le cancer du sein.