Potential Treatment of Parkinson's Disease, Using Last-Generation Carbon Nanotubes: A Bimolecular In-Silico Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Parkinson's disease (PD) is one of the most common neurodegenerative disorders. One of the underlying mechanisms of the disease is the accumulation of α-synuclein protein aggregates, including amyloids and Lewy bodies in the brain, resulting in the death of dopaminergic cells in the substantia nigra. The current treatments for PD are mainly focused on replacing dopamine. However, if these medications are stopped, the severity of PD will increase. Moreover, the drugs used for the treatment of PD are associated with considerable side effects and dietary restrictions. Therefore, necessary studies to develop more effective medications for PD seem to be indispensable. To prevent the progression of PD, avoiding the development of α-synuclein amyloids could be proposed. Methods: In this study, the effects of three last-generation nanotube-based structures on α-synuclein amyloid formation were investigated for the first time employing Molecular Dynamics (MD) simulation tools. Molecular dynamics provide a deep insight into atomic interactions and can well study α-synuclein amyloid formation at the atomic and molecular scales.Results: The molecular study results indicated that all of the nanotubes studied in this work, had strong energy interactions with α-synuclein. Therefore, nanotubes using phosphorus, nitrogen and boron dopants, have great potential to prevent α-synuclein amyloid formation. Among these nanotubes, phosphorus-doped carbon nanotube (P-CNT) has the most substantial interactions with α-synuclein. The P-CNT caused more hydrogen bonds to be formed between water and α-synuclein molecules. This phenomenon leads to a decrease in the compactness, stability, and contact area of α-synuclein proteins, which results in considerable changes in the secondary structure of α-synuclein.Conclusions: Doping nanotubes especially P-CNT could be very effective for preventing the α-synuclein amyloid formation and hence, halting the progression of PD. This molecular study paves the way for the use of the Doping nanotubes in the treatment of PD. These structures are highly tunable and flexible. Therefore, the results of this work can be developed to computational, experimental and clinical levels.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».