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在天然衍生物中通过计算机模拟鉴定有希望治疗肝细胞癌的 PDE5 抑制剂：一项涉及对接和 ADMET 的研究
肝细胞癌 (HCC) 死亡率高，是全球面临的重大健康挑战，迫切需要先进的治疗策略。本研究采用计算机方法从已获批准的 IBS_Scaff 532 天然化合物库中识别潜在的磷酸二酯酶 5 (PDE5) 抑制剂。PDE5 抑制剂因其潜在的抗肿瘤作用而备受关注。研究人员使用分子对接模拟评估了这些化合物与调节细胞 cGMP 通路的 PDE5 酶的结合效果。此外，ADMET 分析预测了候选抑制剂的药理和安全性。值得注意的是，IBS_NC-0322 和 IBS_NC-0320 等化合物表现出良好的 ADMET 特性和强的结合亲和力。这些发现表明它们具有作为治疗 HCC 的治疗剂的潜力。虽然计算机模拟方法是宝贵的筛选工具，但后续的实验验证和临床试验对于确认至关重要。
通过分子对接，MM/GBSA计算，MD模拟和ADMET分析，从天然产物中鉴定自然产物的潜在人胰腺淀粉酶抑制剂
人胰腺α-淀粉酶（HPA）是碳水化合物水解的催化剂，是控制2型糖尿病的可行靶标之一。抑制α-淀粉酶低葡萄糖水平，有助于减轻高血糖并发症。在此，我们通过分子建模系统地从天然产物库中系统地筛选了潜在的HPA抑制剂。建模包括分子对接，MM/GBSA结合能计算，MD模拟和ADMET分析。This research identified new- boulaside B, newboulaside A, quercetin-3-O- β -glucoside, and sasastilboside A as the top four potential HPA inhibitors from the library of natural products, whose Glide docking scores and MM/GBSA binding energies range from -9.191 to -11.366 kcal/mol and -19.38 to -77.95 kcal/mol。基于模拟，其中newboulaside b被发现为最佳的HPA抑制剂。在整个模拟过程中，偏差为3Å（Acarbose =3Å），它与ASP356，ASP300，ASP197，THR163，ARG161，ASP147，ALA106和GLN63相互作用。此外，全面的ADMET分析表明，它具有良好的药代动力学特性，没有急性毒性，适中的生物利用和非抑制剂的性质，并且对细胞色素p450。所有结果表明，Newboulaside B可能是针对2型糖尿病的药物发现的有前途的候选人。
www.jese-online.org原始科学论文一种简单，敏感且具有成本效益的电化学传感器，用于测定N-乙酰半胱氨酸>
背景和目的：甲氨蝶呤（MTX）是一种广泛使用的抗癌药物，但其过度使用会导致显着的副作用。因此，为其确定设计简单和敏感的分析方法至关重要。实验方法：在这项工作中，基于离子液体（IL）/Ni-CO分层双氢氧化物纳米片（Ni-CO-LLDH）修饰的碳糊电极IL/Ni-CO-LDH/CPE制备电化学传感器。循环伏安法，差异脉冲伏安法和计时度测定法用于评估设计传感器的性能以进行MTX测定。关键结果：IL/Ni-CO-LDH/CPE传感器在线性动力学范围0.02至140.0 µm的差分脉冲伏安法和MTX浓度之间表现出线性关系，检测极限为0.006 µm。IL/Ni-CO-LDH/CPE传感器在实际样品上的回收测试中表现出1.7至3.7％之间的相对标准偏差值，表明该方法的精度。结论：具有成本效益和良好性能的设计传感器对于治疗药物监测和临床诊断可能很有价值。
http://www.pub.iapchem.org/ojs/index.php/admet/indem/index/index原始科学论文一种在存在尿酸emplo
背景和目的：多巴胺对心血管，内分泌，肾脏和中枢神经系统有影响。电化学技术在研究人员中越来越受欢迎，作为评估多巴胺和尿酸水平的一种方式。实验方法：使用电化学技术，新的奥斯陆大学（UIO-66） - 氧化物氧化物纳米复合材料改性的碳糊电极是为了研究尿酸和多巴胺及其结合的电氧化的。在重新设计的电极，使用差分脉冲伏安法（DPV）以非常敏感的方式同时检测到尿酸和多巴胺。关键结果：多巴胺DPV峰值电流以线性方式增加，剂量在0.05至600.0 µm之间。结论：尿酸和多巴胺注射样品中的尿酸和多巴胺水平可以在提出的传感器的帮助下确定，该传感器的价格合理且性能很好。
Araştırma Makalesı/研究文章 DOI：https://doi.org/10.35414/akufemubid.1432554 AKÜ FEMÜBıD 24 (2024) 041103 (798-810) AKU J. Sci。工程师。 24（2
© 阿菲永科卡特佩大学摘要 本研究以苯胺衍生物为原料，合成了一种新型的咪唑和喹啉基偶氮化合物 (MITPDQ)，该苯胺衍生物用作合成用于治疗白血病的尼洛替尼的中间体，并对其进行了表征，并用 NMR、FTIR、UV、FTIR 和 MS 等光谱技术阐明了其结构。使用 DFT (B3LYP) 方法和 6-311G (d,p) 基组进行理论计算，以获得 MITPDQ 的优化几何形状和光谱数据。将实验结果与理论结果进行了比较，发现它们是彼此兼容的。利用优化的 MITPDQ 几何形状，还与癌症相关蛋白质进行了分子对接研究。从对接结果来看，MITPDQ 和 2XIR 蛋白之间的最高对接得分为 -11.0 kcal/mol。此外，还计算了 MITPDQ 的 ADMET 属性。通过ADMET和分子对接研究，我们得出结论，经过进一步的研究，MITPDQ具有成为候选药物的潜力。关键词 咪唑；喹啉；量子化学计算；分子对接；ADMET
AI驱动的药物设计（AIDD）平台
抽象的计算机辅助药物设计近年来已经迅速发展，并且在硅胶设计的分子中前进到诊所的多个实例已经证明了该领域对医学的贡献。正确设计和实施的平台可以大大减少药物开发时间表和成本。最初主要集中在目标亲和力/活动上，但现在人们认为，其他参数在成功开发药物及其向临床的发展中同样重要，包括药代动力学特性以及吸收，分布，分布，代谢，排泄和毒理学和毒理学（ADMETOLICONIOG（ADMET））。在过去的十年中，已经开发了几个程序，将这些特性纳入药物设计和优化过程并在不同程度上，从而允许多参数优化。在这里，我们介绍了人工智能驱动的药物设计（AIDD）平台，该平台通过整合基于生理生理学的药代动力学模拟（由胃肠道）和ADMET预测（由ADMET预测器启动）与先进的algorithm相当不同的生成模型来自动化药物设计过程。艾滋病在迭代执行的多目标优化中使用这些和其他估计值来产生活性和铅样的新分子。在这里，我们描述了其中涉及的方法的艾滋病工作流程和细节。我们使用来自恶性疟原虫的二氢易能酸酯脱氢酶的三唑吡啶抑制剂数据集来说明艾滋病如何产生新的分子集。
http://www.pub.iapchem.org/ojs/index.php/admet/indmet/index/index原始科学纸张使用碳糊电极修改Wi
背景和目的：细胞生物学方法已获得纳米技术与干细胞工程的成功整合，开发和应用，并导致出现了一个新的跨学科领域，称为干细胞纳米技术（SCN）。最近的研究表明，药物输送系统中SCN应用的发展的潜力和进步。癌症，神经性变性，肌肉和血液疾病，细胞和基因疗法以及组织工程和再生医学应用是SCN的重要靶标。实验方法：在此概述中，我们使用共同的在线网站进行研究搜索了文献，并阅读自2013年以来的开放访问，全文可用的文章。关键结果：研究根据其针对的疾病类型以及提出的策略（无论是诊断还是治疗性）而有所不同。除了使用干细胞外，具有适当的纳米技术策略的膜，秘密组，外泌体和细胞外囊泡的利用也是研究的一个方面。结论：过去十年来干细胞纳米技术的这一简要概述旨在洞悉纳米技术介导的药物输送系统的干细胞工程前沿。
表型的特征和预后，新近诊断的糖尿病患者是Covid-19：Coronado研究的结果
aïda大师，哈德利·穆辛（Hadley Mouhsine），加达·阿蒂亚（Ghada Attia），达米安·卡布雷拉（Damien Cabrera），穆罕默德·贝切克罗恩（Mohamed Benchekroun）等。欧洲药理学杂志，2021，907，第174285页。10.1016/j.ejphar.2021.174285。hal-03417296
MSC在人工智能中用于药物发现
•分子表示，描述符和指纹•深度学习蛋白质结构预测（例如alphafold），结合亲和力预测和虚拟筛选•定量结构活动关系（QSAR）•基于ML的ADMET预测•用于机器学习基准测试的化学数据集•用于DE NOVO DRAUG DEVING的生成模型
用于发现和评估药物设计铅化合物的综合计算方法
在药物发现和发育中，在寻求新型治疗剂中识别铅弹簧的识别。有潜在的是最初的分子，这些分子表现出有希望的针对特定靶标的药理活性，并作为药物开发的基础。IntegrativeComputational方法已成为加快这一复杂的资源密集过程的强大工具。他们能够对庞大的化学图书馆和潜在候选药物的合理设计进行有效的筛查，从而显着加速了药物饮食。本评论论文探讨了铅复合发现和评估中采用的综合计算方法的多层景观。这些方法包括各种技术，包括分子建模，化学形象，基于结构的药物设计（SBDD），高通量筛选，分子动力学模拟，ADMET，ADMET（吸收，分布，代谢，排泄和毒性和毒性））预测，和Drug-Target-target互动分析。通过揭示精细的计算方法的关键作用，这篇评论突出了它们将发现变成更有效，具有成本效益且以目标为中心的努力的潜力，最终为开发创新的治疗药物铺平了道路，以解决医疗挑战的众多医疗挑战。