New Glucosidase Inhibitors from an Ayurvedic Herbal Treatment for Type 2 Diabetes: Structures and Inhibition of Human Intestinal Maltase-Glucoamylase with Compounds from <i>Salacia reticulata</i>
Notice bibliographique
Résumé
An approach to controlling blood glucose levels in individuals with type 2 diabetes is to target alpha-amylases and intestinal glucosidases using alpha-glucosidase inhibitors acarbose and miglitol. One of the intestinal glucosidases targeted is the N-terminal catalytic domain of maltase-glucoamylase (ntMGAM), one of the four intestinal glycoside hydrolase 31 enzyme activities responsible for the hydrolysis of terminal starch products into glucose. Here we present the X-ray crystallographic studies of ntMGAM in complex with a new class of alpha-glucosidase inhibitors derived from natural extracts of Salacia reticulata, a plant used traditionally in Ayuverdic medicine for the treatment of type 2 diabetes. Included in these extracts are the active compounds salacinol, kotalanol, and de-O-sulfonated kotalanol. This study reveals that de-O-sulfonated kotalanol is the most potent ntMGAM inhibitor reported to date (K(i) = 0.03 microM), some 2000-fold better than the compounds currently used in the clinic, and highlights the potential of the salacinol class of inhibitors as future drug candidates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».