Deciphering the <i>in silico</i> molecular mechanism of coumestrol activity for uterine fibroids remedy: a promising estrogenic target drug candidate
Notice bibliographique
Résumé
Uterine fibroids (UF) are reproductive conditions that occur as tumours in the womb. It is a gynecological outgrowth of diverse sizes often allied with infertility risks that might require surgery to reduce the complication in the worst-case scenario in women. Recent studies have uncovered that estrogen can induce and facilitate other target pathways’ action on target cells for UF’s pathogenesis, among the targets probed for pharmaceutical intervention. This study screens the interaction effects of 32 phytochemicals from indigenous and adopted potent Chinese plants and herbs; Chamomile, Pomegranate, Red clover, Cinnamomum, and Date palm, against estrogen receptor alpha (ESRα) to serve for anti-UF drug candidates using in silico tools through the molecular mechanisms. The interaction identifies coumestrol as the best-docked candidate (−9.6 kcal/mol) with a correlation to the binding free energy (−30.487 kcal/mol) as compared to the standard drug tamoxifen (−9.3 kcal/mol; −46.928 kcal/mol). The downstream post-docking evaluation reveals coumestrol to have excellent pharmacokinetics, drug-likeness, leadlikeness (no violation), less toxic (LD50; 2991 mg/kg), and highly interactive with ESRα. Coumestrol was top-ranked for ESRα (1QKU) target by PharmMapper among 300 human protein targets, with a z-score of 1.19368. The density functional theory (DFT) and dynamic simulation of 200 ns reveal regions of coumestrol structure and its complex that contribute to the chemical reactivity, stability, flexibility, and compactness of druggability. Ultimately, coumestrol emerged as a potential candidate suitable for anti-UF management, therefore future direction for its application should be on the design and synthesis of new structural derivatives for further in silico, in vitro, and in vivo studies.
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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 ».