Looking at Marine-Derived Bioactive Molecules as Upcoming Anti-Diabetic Agents: A Special Emphasis on PTP1B Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus (DM) is a chronic metabolic disease with high morbimortality rates. DM has two types: type 1, which is often associated with a total destruction of pancreatic beta cells, and non-insulin-dependent or type 2 diabetes mellitus (T2DM), more closely associated with obesity and old age. The main causes of T2DM are insulin resistance and/or inadequate insulin secretion. Protein-tyrosine phosphatase 1B (PTP1B) negatively regulates insulin signaling pathways and plays an important role in T2DM, as its overexpression may induce insulin resistance. Thus, since PTP1B may be a therapeutic target for both T2DM and obesity, the search for novel and promising natural inhibitors has gained much attention. Hence, several marine organisms, including macro and microalgae, sponges, marine invertebrates, sea urchins, seaweeds, soft corals, lichens, and sea grasses, have been recently evaluated as potential drug sources. This review provides an overview of the role of PTP1B in T2DM insulin signaling and treatment, and highlights the recent findings of several compounds and extracts derived from marine organisms and their relevance as upcoming PTP1B inhibitors. In this systematic literature review, more than 60 marine-derived metabolites exhibiting PTP1B inhibitory activity are listed. Their chemical classes, structural features, relative PTP1B inhibitory potency (assessed by IC50 values), and structure–activity relationships (SARs) that could be drawn from the available data are discussed. The upcoming challenge in the field of marine research—metabolomics—is also addressed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».