In Silico Evaluation of Quinolone–Triazole and Conazole–Triazole Hybrids as Promising Antimicrobial and Anticancer Agents
Notice bibliographique
Résumé
Cancer remains one of the leading causes of death globally, highlighting the urgent need for novel anticancer therapies with higher efficacy and reduced toxicity. Similarly, the rise in multidrug-resistant pathogens and emerging infectious diseases underscores the critical demand for new antimicrobial agents that target resistant infections through unique mechanisms. This study used computational approaches to investigate twenty quinolone–triazole and conazole–triazole hybrid derivatives as antimicrobial and anticancer agents (1–20) with nine reference drugs. By studying their interactions with 6 bacterial DNA gyrase and 10 cancer-inducing target proteins (E. faecalis, M. tuberculosis, S. aureus, E. coli, M. smegmatis, P. aeruginosa and EGFR, MPO, VEGFR, CDK6, MMP1, Bcl-2, LSD1, HDAC6, Aromatase, ALOX15) and comparing them with established drugs such as ampicillin, cefatrizine, fluconazole, gemcitabine, itraconazole, ribavirin, rufinamide, streptomycin, and tazobactam, compounds 15 and 16 emerged as noteworthy antimicrobial and anticancer agents, respectively. In molecular dynamics simulations, compounds 15 and 16 had the strongest binding at −10.6 kcal mol−1 and −12.0 kcal mol−1 with the crucial 5CDQ and 2Z3Y proteins, respectively, exceeded drug-likeness criteria, and displayed extraordinary stability within the enzyme’s pocket over varied temperatures (300–320 K). In addition, we used density functional theory (DFT) to calculate dipole moments and molecular orbital characteristics and analyze the thermodynamic stability of putative antimicrobial and anticancer derivatives. This finding reveals a well-defined, possibly therapeutic relationship, supported by theoretical and future in vitro and in vivo studies. Compounds 15 and 16, thus, emerged as intriguing contenders in the fight against infectious diseases and cancer.
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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 ».