Novel selenium-based molecules as drug candidates for Alzheimer`s disease
Notice bibliographique
Résumé
Although Alzheimer’s disease (AD) was first diagnosed over 100 years ago, the number of therapeutic options remains very limited, and the drug discovery process for AD is painstakingly slow. This is attributed to the complexity of the disease's pathophysiology. Consequently, AD research has shifted from a monotherapy approach into a multi-targeted approach where one molecule is able to hit multiple targets. Organoselenium compounds as multi-targeted drug ligands (MTDLs) have been developed as potential inhibitors of Aβ aggregation and to reduce oxidative stress in AD, and also to provide novel scaffolds for designing promising disease-modifying agents. By utilizing computational chemistry principles, organoselenium tricyclic scaffolds were designed that exhibited promising binding affinity, and efficiency toward Aβ protein, different organic chemistry procedures were applied to develop synthetic methods to obtain the target derivatives. Further studies include structure-activity relationship (SAR) optimization by carrying out in vitro fluorescence kinetic studies to determine the inhibition of Aβ40 aggregation, transmission electron microscopy (TEM) studies, evaluation of antioxidant properties, and cell culture studies to identify novel organoselenium derivatives as MTDLs. Preliminary studies demonstrate a significant reduction in the Aβ40 aggregation suggesting their application in the development of novel therapeutic agents for the treatment of AD.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».