Biogenic and Synthetic Polyamines Bind Cationic Dendrimers
Notice bibliographique
Résumé
Biogenic polyamines are essential for cell growth and differentiation, while polyamine analogues exert antitumor activity in multiple experimental model systems, including breast and lung cancer. Dendrimers are widely used for drug delivery in vitro and in vivo. We report the bindings of biogenic polyamines, spermine (spm), and spermidine (spmd), and their synthetic analogues, 3,7,11,15-tetrazaheptadecane.4HCl (BE-333) and 3,7,11,15,19-pentazahenicosane.5HCl (BE-3333) to dendrimers of different compositions, mPEG-PAMAM (G3), mPEG-PAMAM (G4) and PAMAM (G4). FTIR and UV-visible spectroscopic methods as well as molecular modeling were used to analyze polyamine binding mode, the binding constant and the effects of polyamine complexation on dendrimer stability and conformation. Structural analysis showed that polyamines bound dendrimers through both hydrophobic and hydrophilic contacts with overall binding constants of K(spm-mPEG-G3) = 7.6 × 10(4) M(-1), K(spm-mPEG-PAMAM-G4) = 4.6 × 10(4) M(-1), K(spm-PAMAM-G4) = 6.6 × 10(4) M(-1), K(spmd-mPEG-G3) = 1.0 × 10(5) M(-1), K(spmd-mPEG-PAMAM-G4) = 5.5 × 10(4) M(-1), K(spmd-PAMAM-G4) = 9.2 × 10(4) M(-1), K(BE-333-mPEG-G3) = 4.2 × 10(4) M(-1), K(Be-333-mPEG-PAMAM-G4) = 3.2 × 10(4) M(-1), K(BE-333-PAMAM-G4) = 3.6 × 10(4) M(-1), K(BE-3333-mPEG-G3) = 2.2 × 10(4) M(-1), K(Be-3333-mPEG-PAMAM-G4) = 2.4 × 10(4) M(-1), K(BE-3333-PAMAM-G4) = 2.3 × 10(4) M(-1). Biogenic polyamines showed stronger affinity toward dendrimers than those of synthetic polyamines, while weaker interaction was observed as polyamine cationic charges increased. The free binding energies calculated from docking studies were: -3.2 (spermine), -3.5 (spermidine) and -3.03 (BE-3333) kcal/mol, with the following order of binding affinity: spermidine-PAMAM-G-4>spermine-PAMMAM-G4>BE-3333-PAMAM-G4 consistent with spectroscopic data. Our results suggest that dendrimers can act as carrier vehicles for delivering antitumor polyamine analogues to target tissues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».