Identification of novel potential anti-diabetic candidates targeting human pancreatic α-amylase and human α-glycosidase: an exhaustive structure-based screening
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a major health issue that has reached alarming levels, affecting nearly half a billion people worldwide. It is a serious and long-term medical condition that has a major impact on the lives and well-being of individuals, families, and societies. Diabetes is among the top 10 diseases responsible for death among adults, with an expected increase to 10.2% (578 million) by 2030 and 10.9% (700 million) by 2045. Carbohydrates are absorbed into the body upon hydrolysis by human pancreatic α-amylase and other intestinal enzymes, such as human α-glucosidase. α-Amylase and α-glucosidase are well-validated therapeutic targets in the treatment of type II diabetes mellitus (T2DM) and play a vital role in modulating blood glucose levels after a meal. Herein, we report novel and diverse molecules identified as potential candidates that are predicted to have affinities for α-amylase and α-glucosidase. These molecules were identified via hierarchical multistep docking of small-molecule databases with estimated binding free energies. A Glide XP score cutoff of –8.0 kcal/mol was implemented to filter out non-potential molecules from the database. Four molecules, amb22034702, amb18105639, amb17153304, and amb9760832, were identified after an exhaustive computational study involving the evaluation of binding interactions and assessment of the pharmacokinetics and toxicity profiles. In-depth analysis of protein–ligand interactions was performed using a 100 ns molecular dynamics (MD) simulation to establish dynamic stability. Furthermore, MM-GBSA based binding free energies were computed for 1000 trajectory snapshots to ascertain the strong binding affinities of these molecules for α-amylase and α-glucosidase. The identified molecules can be considered as promising candidates for further drug development through necessary experimental assessments.
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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 | 0,000 | 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 ».