Computational investigation of indenol derivatives as multitarget inhibitors of EGFR, VEGFR2, CDK6 and COX-2 for potential colorectal cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
The design of multifunctional inhibitors targeting key kinases and inflammatory enzymes represents a promising strategy in cancer therapy. In this study, a series of indenol derivatives were explored through in silico molecular docking and ADMET analysis to assess their potential as multitarget anticancer and anti-inflammatory agents. Molecular docking was performed against four relevant targets VEGFR2 (PDB ID: 3VHE ), CDK6 (PDB ID: 5L2I ), EGFR (PDB ID: 1M17 ), and COX-2 (PDB ID: 5IKR ). All compounds exhibited favorable binding energies and conserved orientations within the active sites, stabilized by hydrogen bonding, π–π stacking, and hydrophobic interactions. In VEGFR2, indenol derivatives 2, 4 , and 6 formed strong hydrogen bonds with ASP998, TYR927, and HIS1004, while in CDK6, compounds 3, 6–8 engaged the hinge region via ASP163 and PHE164, comparable to standard ATP-competitive inhibitors. Furthermore, the molecules 1–5 also showed significant affinity toward COX-2, forming hydrogen bonds with TYR385, SER530 and GLN203. ADMET profiling using ADMETlab 2.0 was deliberate in this study and revealed that all molecules 1–10 complied with Lipinski's and GSK rules, displaying molecular weights below 500 g/mol, logP values between 1.6 and 2.9, and TPSA under 140 Å 2 . Concerning the compounds 2–5 exhibited the most favorable profiles, combining high BBB permeability (logBB 0.4–0.7), moderate clearance (9–12 mL/min/kg), and low toxicity risks. These findings suggest that hydroxyl and carbonyl substituents enhance binding affinity and pharmacokinetic balance, highlighting the indenol scaffold as a valuable template for designing multitarget inhibitors with potential anticancer, anti-inflammatory, and CNS activities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».