NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Özet Arka plan Parkinson hastalığı (PD) için şu anda bir tedavi olmamasına rağmen, mevcut terapiler sadece semptomları azaltabilir ve yaşam kalitesini koruyabilir. 2020 yılı itibarıyla dünya çapında yaklaşık 10 milyon insan PD'ye sahipti. Yaygın olarak kullanılan standart ilacın son zamanlarda birkaç olumsuz etkisi olduğu ortaya çıkmıştır. Ek olarak, ADMET alt özelliklerinin bir sonucu olarak pazara giren yenilikçi bileşiklerin eksikliği vardır. İlaçların yeniden kullanımı, halihazırda onaylanmış ilaçlar için yeni uygulamaları tanımlayarak yavaş ilaç keşif sürecini yeniden enerjilendirme şansı sağlar. Bu strateji PD için alternatif ilaçlar geliştirme sürecini hızlandırmak için pratik bir yol sunar. Bu çalışma, Parkinson hastalığının tedavisinde benimsenebilecek FDA onaylı nöropsikiyatrik / psikotik ilaçlardan terapötik ajanları seçmek için bilgisayar destekli bir teknik kullandı. Yöntem Mevcut çalışmada, PD tedavisi için olası (anti) neuropsikiyatrik / psikotik ilaçları tanımlamak için moleküler kenetlenme, yoğunluk fonksiyonel teorisi (DFT) ve farmakokinetik yoluyla hesaplamalı bir yaklaşım kullanılmıştır. Moleküler kenetlenme kullanılarak yaklaşık sekiz (anti) neuropsikiyatrik/psikotik ilaç PD Sonuçlarında önemli bir protein olan PARKIN'e karşı test edildi Kenetlenme skoruna göre, denemedeki en iyi ligand belirlendi. En iyi hitler referans ligand levodopa (L-DOPA) ile karşılaştırıldı. İlaçların büyük bir kısmı, L-DOPA'dan nispeten daha yüksek olan bağlanma afinitesi gösterdi. Ayrıca, DFT analizi ligand-reseptör etkileşimlerini ve moleküler yük transferini doğrular. Tüm bileşiklerin kabul edilebilir farmakokinetik özelliklerle Lipinski'nin kuralına uyduğu bulundu. Sonuç Mevcut çalışma, PD tedavisinde antineuropsikiyatrik/antipsikotik ilaçların PARKIN'a karşı etkinliğini ortaya koymuştur ve lumateperon PARKIN ile etkileşime giren en umut verici aday olduğu ortaya çıkmıştır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Abstract Background Although there is presently no cure for Parkinson's disease (PD), the available therapies are only able to lessen symptoms and preserve the quality of life. Around 10 million people globally had PD as of 2020. The widely used standard drug has recently been revealed to have several negative effects. Additionally, there is a dearth of innovative compounds entering the market as a result of subpar ADMET characteristics. Drug repurposing provides a chance to reenergize the sluggish drug discovery process by identifying new applications for already-approved medications. As this strategy offers a practical way to speed up the process of developing alternative medications for PD. This study used a computer-aided technique to select therapeutic agent(s) from FDA-approved neuropsychiatric/psychotic drugs that can be adopted in the treatment of Parkinson's disease. Method In the current work, a computational approach via molecular docking, density functional theory (DFT), and pharmacokinetics were used to identify possible (anti)neuropsychiatric/psychotic medications for the treatment of PD. By using molecular docking, about eight (anti)neuropsychiatric/psychotic medications were tested against PARKIN, a key protein in PD Result Based on the docking score, the best ligand in the trial was determined. The top hits were compared to the reference ligand levodopa (L-DOPA). A large proportion of the drugs displayed binding affinity that was relatively higher than L-DOPA. Also, DFT analysis confirms the ligand-receptor interactions and the molecular charges transfer. All the compounds were found to obey Lipinski's rule with acceptable pharmacokinetic properties. Conclusion The current study has revealed the effectiveness of antineuropsychiatric/antipsychotic drugs against PARKIN in the treatment of PD and lumateperone was revealed to be the most promising candidate interacting with PARKIN.
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.