Meme kanserinin tedavisi için geliştirilen aromataz inhibitörlerinin yapısal benzerliğinin incelenmesi

Aromataz enzimi, androjenleri östrojenlere dönüştürerek hormonal düzenlemelerde ve çeşitli fizyolojik süreçlerde kritik rol oynayan bir sitokrom P450 enzimidir. İnsan meme kanseri dokusunda aromataz enzimi aktivitesinin sağlıklı hücrelere göre daha yüksek olduğu gösterilmiştir. Bu nedenle, postmenopozal kadınlarda östrojen ilişkili meme kanserinin tedavisinde aromataz inhibitörleri (AI'ler) kullanılmaktadır. AI'ler, aromataz enzimini inhibe ederek östrojen üretimini engellemektedir. Günümüzde kullanılan AI'lerin bir dizi istenmeyen etkiye neden olduğuna işaret edilmiştir. Bu nedenle, yeni AI yapılarının geliştirilmesine ihtiyaç duyulmakta ve bu bağlamda güncel birçok araştırma yapılmaktadır. Bu çalışma, 2010-2022 yılları arasında geliştirilmiş etkin AI'lerin sınıflandırılmasına odaklanmaktadır. Clarivate Analytics (Web of Science) veritabanı kullanılarak literatürden 250 AI bileşiği elde edilmiştir. Elde edilen yapıların moleküler tanımlayıcılar ve parmak izleri hesaplanmış, bileşikler K-means kümeleme ve hiyerarşik kümeleme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sonuçlar, en iyi kümelemenin yönteminin ECFP parmak izleri ile elde edilen hiyeerarşik kümeleme yöntemi olduğunu göstermiştir. Bu yöntem ile elde edilen kümelemede moleküller ilk olarak steroidal ve non-steroidal olmak üzere iki ana gruba ayrılmıştır. Ayrıca, steroidal olmayan grup kendi içinde doğal ve sentetik bileşikler olarak da ayrılmış, sentetik yapıların her bir alt kümesinde ise moleküller başırılı bir şekilde heterosiklik yapılarına göre sınıflandırılmıştır. Çalışmanın ikinci kısmında, bu kümeleme sonuçları kullanılarak, Aİ bileşiklerinin antineoplastik aktivitesi Passonline yazılımı aracılığıyla tahmin edilmiştir. Doğal bileşiklerin tümünün aktif olduğu belirlenmiş ve ilginç bir şekilde bu bileşiklerin büyük bir kısmının Tayland'dan izole edildiği bulunmuştur. Sonuç olarak, bu çalışmada geliştirilen kümelendirme yönteminin yapıların etkin bir şekilde sınıflandırdığı gösterilmiş ve bu bağlamda belirli bir hedef üzerine geliştirilen yapıların etkin ve hızlı bir şekilde analiz edilmesine olanak sağlayacağına inanılmaktadır.