Fluoroquinolones as a potentially novel class of antidiabesity and antiproliferative compounds: synthesis and docking studies
Notice bibliographique
Résumé
Intense efforts by the pharmaceutical industry have been made to identify new targets for obesity diabetes (diabesity). Pancreatic triacylglycerol lipase (PL) inhibition is an interesting putative target for obesity management. Fluoroquinolones (FQs) have been identified as potent inhibitors of PL. The aim of this research was to synthesize novel FQs and evaluate their in vitro antilipolytic and antiproliferative properties. Characterization of the synthesized FQs was carried out with NMR, MS, IR, and EA. Like orlistat, potential FQs’ modulation of PL was quantified colorimetrically (n = 3) and was further supported by docking studies. Compared with cisplatin, FQs’ antiproliferative propensities against a panel of obesity related colorectal cancer cell lines were investigated with Sulforhodamine B assay. Twelve novel FQs (2A–5A, 2B–5B, and 2C–5C) were synthesized and characterized. The PL-IC50 values of tested FQs were in the range of 6.8–165.7 μmol/L. FQ 4A was the most active antiproliferative compound against HCT116 with an IC50 value of 3.5 μmol/L. Their selectivity of growth inhibition for safety examination using normal periodontal ligament fibroblasts (PDL) in comparison with cisplatin’s lack of differential cytotoxicity was reported. Lipophilicity and hydrogen bonding were found essential for both activities. Conclusively, FQs are robustly proven for their emerging in vitro anti-obesity and antiproliferative activities.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».