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Deep learning model enables the discovery of a novel BET inhibitor YD-851 - 17/08/25

Doi : 10.1016/j.biopha.2025.118431 
Hongyin Sun d, e, 1, Guoli Xiong c, 1, Xin Li a, b, Jian Sun a, b, Chunlan Hu a, b, Zhangxiang Zhao a, b, Chao Lv a, b, Wei Su a, b, Lifeng Li f, g, Jie Zhao f, g, , Zhenliang Sun d, e, , Dongsheng Cao c, , Mingzhu Yin a, b,
a Translational Medicine Research Center (TMRC), Clinical Research Center (CRC), Medical Pathology Center (MPC), Cancer Early Detection and Treatment Center (CEDTC), Chongqing University Three Gorges Hospital, Chongqing University, Wanzhou, Chongqing 404100, China 
b Chongqing Technical Innovation Center for Quality Evaluation and Identification of Authentic Medicinal Herbs, Chongqing University Three Gorges Hospital, Chongqing University, Wanzhou, Chongqing 404100, China 
c Xiangya School of Pharmaceutical Sciences, Central South University, Changsha, Hunan 410013, China 
d School of Pharmaceutical Sciences, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong 510080, China 
e Affiliated Fengxian Hospital, Southern Medical University, Fengxian, Shanghai 201400, China 
f National Engineering Laboratory for Internet Medical Systems and Applications, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan 450052, China 
g Department of Pharmacy, the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan 450052, China 

Corresponding author at: National Engineering Laboratory for Internet Medical Systems and Applications, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan 450052, China.National Engineering Laboratory for Internet Medical Systems and Applications, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou UniversityZhengzhouHenan450052China⁎⁎Corresponding author at: School of Pharmaceutical Sciences, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong 510080, China.School of Pharmaceutical Sciences, Southern Medical UniversityGuangzhouGuangdong510080China⁎⁎⁎Corresponding author.⁎⁎⁎⁎Corresponding author at: Translational Medicine Research Center (TMRC), Clinical Research Center (CRC), Medical Pathology Center (MPC), Cancer Early Detection and Treatment Center (CEDTC), Chongqing University Three Gorges Hospital, Chongqing University, Wanzhou, Chongqing 404100, China.Translational Medicine Research Center (TMRC), Clinical Research Center (CRC), Medical Pathology Center (MPC), Cancer Early Detection and Treatment Center (CEDTC), Chongqing University Three Gorges Hospital, Chongqing UniversityWanzhouChongqing404100China

Abstract

BET inhibitor is a novel strategy in tumor therapy based on targeting epigenetic mechanism. In recent decades, dozens of clinical trials have been conducted to validate the potential efficacy of the first-generation BET inhibitors in refractory cancer and non-cancerous ailments. However, limited efficacy and significant toxicity were observed in clinical trials for treating solid tumors. Here, we proposed a novel inhibitor strategy as well as an effective and low toxicity agent that can effectively kill tumor cells and exhibited low toxicity. A ring-closure scaffold hopping approach and high-precision deep learning models was leveraged to furnish a series of rationally designed carboline derivatives as desired BET inhibitors. These most potent compounds were synthesized by an efficient and facile multistep route. Subsequent evaluations identified a potent BET inhibitor YD-851 and it can effectively inhibit tumor cell proliferation. In addition, YD-851 causes tumor shrinkage and significantly suppresses tumor growth in multiple xenograft solid tumor models. Moreover the results of toxicity texting and pharmacokinetic properties support further development of YD-851. We obtain an effective and low toxicity preclinical candidate for BET inhibitor to treat solid tumors. And the success of our strategy encourages the implementation of similar methods in the drug discovery of other targets.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

YD-851 was designed and evaluated by high-precision deep learning models.
Treatment with YD-851 suppress multiple solid tumor proliferation.
YD-851 exhibits low toxicity and good pharmacokinetic properties.
YD-851 might be a potent BET inhibitor oral treatment for autoimmune diseases.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : BET Inhibitor, Deep learning model, Low toxicity, BRD4, Tumor treatment, Potential candidate


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