Pharmacokinetics and drug-likeness of anticancer phytoconstituents: ADMET, Molecular docking, and Simulation studies
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> Breast cancer (BC) is the most commonly diagnosed cancer in women around the world. Several genetic mutations tend to induce the risk of BC progression. SPDEF (Sam pointed domain containing ETS transcription factor) is a prostate-derived ETS factor that maintains homeostasis, differentiation of epithelial tissues, and heritable alterations in cancer. Plant secondary metabolites like flavonoids, terpenoids, and alkaloids have shown anticarcinogenic effect in several literatures. Therefore, in this study the SPDEF protein was used as potential breast cancer therapeutic target. Pharmacokinetic properties (ADMET), drug-likeness, and molecular docking of the fifteen phytoconstituents were assessed against SPDEF protein by various in silico approaches. The results showed that genistein, 2-hydroxychalcone, ajoene, and allicin had no toxicity. As per toxicological endpoints prediction study, the median lethal dosage (LD50) values vary from 159 to 3919 mg/Kg. All of the phytoconstituents derivatives taken into account in this investigation, are projected to be good candidates for P-glycoprotein (p-gp). Using <italic>in silico</italic> methods, the fifteen phytoconstituents identified from the different plants were predicted for their inhibitory actions against SPDEF protein, suggesting their breast cancer therapeutic potential. Silibinin, codonolactone and genistein have showed the lowest binding energy (-7.7, -6.1 and -6.1 kcal/mol) respectively and predicted to have the best inhibitory effect against SPDEF protein. We selected these three phytoconstituents for molecular dynamic simulation at 200 ns. In a comparison analysis, the Silibinin-receptor complex structure qualifies for the maximum parameters. The predictions about the pharmacokinetic properties of these phytoconstituents would form the basis for future <italic>in vivo,</italic> and <italic>in vitro</italic> experiments to identify the most appropriate therapeutic compound.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».