Modeling Chelator Substituent Effects as Therapeutic Targets in Neurodegenerative Diseases
Notice bibliographique
Résumé
We explore disease-modifying therapies (DMTs) that focus on the front-end pathology of widespread neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease (AD). From recent studies, a promising DMT route is chelation therapy, which addresses disease initiation by redox-active biometals within the central nervous system (CNS) that produce reactive oxygen species (ROS) and promote peptide aggregation. This research focuses on density functional theory (DFT) studies of chelator candidates based on tetradentate Schiff bases and investigates the physicochemical properties that contribute to effective therapeutic capabilities. A property of high interest is the chelate selectivity of Cu-(II) vs Zn-(II) vis-à-vis binding to amyloid-β (Aβ) peptides in diseased tissues. Design modifications of chelator candidates allow for the identification of crucial factors in binding affinity, selectivity, etc. This study reveals that electronic factors are much more influential than steric effects across the diverse analogue library. The sensitivity of Cu-(II)/Zn-(II) selectivity to ring substituent effects is significant, specifically through the implementation of complementary electronic pairing between a directing group and a ring moiety directly involved in chelation. Electron-donating substituents on the phenol ring and electron-withdrawing substituents on the pyridine ring enhance the desired Cu-(II)-Schiff base selectivity toward the therapeutic target.
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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 ».