In Silico-Based Design and In Vivo Evaluation of an Anthranilic Acid Derivative as a Multitarget Drug in a Diet-Induced Metabolic Syndrome Model
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic syndrome (MetS) is a complex disease that affects almost a quarter of the world’s adult population. In MetS, diabetes, obesity, hyperglycemia, high cholesterol, and high blood pressure are the most common disorders. Polypharmacy is the most used strategy for managing conditions related to MetS, but it has drawbacks such as low medication adherence. Multitarget ligands have been proposed as an interesting approach to developing drugs to treat complex diseases. However, suitable preclinical models that allow their evaluation in a context closer to a clinical situation of a complex disease are needed. From molecular docking studies, compound 1b, a 5-aminoanthranilic acid derivative substituted with 4′-trifluoromethylbenzylamino and 3′,4′-dimethoxybenzamide moieties, was identified as a potential multitarget drug, as it showed high in silico affinity against targets related to MetS, including PPAR-α, PPAR-γ, and HMG-CoA reductase. It was evaluated in a diet-induced MetS rat model and simultaneously lowered blood pressure, glucose, total cholesterol, and triglyceride levels after a 14-day treatment. No toxicity events were observed during an acute lethal dose evaluation test at 1500 mg/kg. Hence, the diet-induced MetS model is suitable for evaluating treatments for MetS, and compound 1b is an attractive starting point for developing multitarget drugs.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».