Antiproliferative Activity and Molecular Docking of Novel Double-Modified Colchicine Derivatives
Notice bibliographique
Résumé
Microtubules are tubulin polymer structures, which are indispensable for cell growth and division. Its constituent protein β-tubulin has been a common drug target for various diseases including cancer. Colchicine has been used to treat gout, but it has also been an investigational anticancer agent with a known antimitotic effect on cells. However, the use of colchicine as well as many of its derivatives in long-term treatment is hampered by their high toxicity. To create more potent anticancer agents, three novel double-modified colchicine derivatives have been obtained by structural modifications in C-4 and C-10 positions. The binding affinities of these derivatives of colchicine with respect to eight different isotypes of human β-tubulin have been calculated using docking methods. In vitro cytotoxicity has been evaluated against four human tumor cell lines (A549, MCF-7, LoVo and LoVo/DX). Computer simulations predicted the binding modes of these compounds and hence the key residues involved in the interactions between tubulin and the colchicine derivatives. Two of the obtained derivatives, 4-bromothiocolchicine and 4-iodothiocolchicine, were shown to be active against three of the investigated cancer cell lines (A549, MCF-7, LoVo) with potency at nanomolar concentrations and a higher relative affinity to tumor cells over normal cells.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».