NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD), dünya çapında yaşlı bireylerde en sık görülen ikinci nörodejeneratif hastalıktır. Böyle bir hastalık için farmakolojik tedavi, beyindeki dopamin konsantrasyonunu artırmak için monoamin oksidaz B (MAO-B) inhibitörleri gibi ilaçlardan oluşur. Bununla birlikte, bu tür ilaçların uzun süreler boyunca kullanımlarını sınırlayan olumsuz reaksiyonları vardır; Bu nedenle, daha az toksik ve daha verimli bileşiklerin tasarımı araştırılabilir. Bu bağlamda, kimya ve hesaplama kimyası son zamanlarda yeni ilaçların geliştirilmesine ve yeni terapötik hedeflerin araştırılmasına katkıda bulunmuştur. Bu nedenle, veri odaklı bir yaklaşımla, PD tedavisi için MAO-B'ye karşı farmakolojik aktiviteye sahip yeni bileşikleri bulmak ve optimize etmek için kimyaformatik araçlar kullandık. İlk olarak, 2015-2021 yılları arasında yayınlanan ve PD'ye karşı 215 doğal bileşiği deneysel olarak test eden 3316 orijinal makaleden aldık. Bu tür bileşiklerden, ağın en bağlı düğümleri olarak rosmarinik asit, chrysin, naringenin ve cordycepin gösteren bir farmakolojik ağ kurduk. Bu tür bileşiklerden parmak izi analizi yaptık ve yeni türetilmiş yapılar elde etmek için evrimsel kütüphaneler geliştirdik. Bu bileşikleri MAO-B'ye karşı bir kenetleme testiyle filtreledik ve daha yüksek afinite ve kurşun benzerlik potansiyeline sahip beş türetilmiş bileşik elde ettik. Daha sonra antioksidan ve farmakokinetik potansiyelini bir kenetlenme analizi (NADPH oksidaz ve CYP450) ve fizyolojik tabanlı farmakokinetik (PBPK modelleme) yoluyla değerlendirdik. İlginç bir şekilde, sadece bir bileşik çift aktivite (antioksidan ve MAO-B inhibitörleri) ve farmakokinetik potansiyel PD tedavisi ve daha ileri deneysel analiz için olası bir aday olarak kabul edildi.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disease in older individuals worldwide. Pharmacological treatment for such a disease consists of drugs such as monoamine oxidase B (MAO-B) inhibitors to increase dopamine concentration in the brain. However, such drugs have adverse reactions that limit their use for extended periods; thus, the design of less toxic and more efficient compounds may be explored. In this context, cheminformatics and computational chemistry have recently contributed to developing new drugs and the search for new therapeutic targets. Therefore, through a data-driven approach, we used cheminformatic tools to find and optimize novel compounds with pharmacological activity against MAO-B for treating PD. First, we retrieved from the literature 3316 original articles published between 2015-2021 that experimentally tested 215 natural compounds against PD. From such compounds, we built a pharmacological network that showed rosmarinic acid, chrysin, naringenin, and cordycepin as the most connected nodes of the network. From such compounds, we performed fingerprinting analysis and developed evolutionary libraries to obtain novel derived structures. We filtered these compounds through a docking test against MAO-B and obtained five derived compounds with higher affinity and lead likeness potential. Then we evaluated its antioxidant and pharmacokinetic potential through a docking analysis (NADPH oxidase and CYP450) and physiologically-based pharmacokinetic (PBPK modeling). Interestingly, only one compound showed dual activity (antioxidant and MAO-B inhibitors) and pharmacokinetic potential to be considered a possible candidate for PD treatment and further experimental analysis.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.