In silico Evaluation of the Inhibitory Potential of Novel Hybrid Efflux Pump Inhibitors against Mycobacterium tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) is an infectious condition caused by Mycobacterium tuberculosis. One of the key steps towards introducing infectious disease in control is the creation and application of antibiotics. M. tuberculosis strain is multidrug resistant, which is a major threat to TB control. It develops multidrug resistance (MDR) by using efflux pumps (EPs) and other associated systems that can reduce the efficacy of the drug. Several techniques are currently developed to overcome the efflux-mediated resistance and the development of efflux pump inhibitors (EPIs) is one of them. The current study aims to provide an in-silico evaluation of biologically validated hybrid efflux pump inhibitors (HEPIs) with different M. tuberculosis EP proteins. Twelve different HEPIs were identified through literature review. Docking analysis was used to examine the role of HEPI inhibition against 5 MDR EPs. Additionally, the absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity (ADMET) of all hybrid EP inhibitors were assessed. Molecular docking indicated that several HEPIs, specifically 5, 7, and 11, showed persistent higher binding affinities across multiple proteins, with docking scores comparable to or better than already known inhibitors. The predicted ADMET profiles suggested that most inhibitors had good oral bioavailability and adequate safety margins. To conclude, these HEPIs have the ability to effectively inhibit TB in human beings. In this regard, HEPI-5, HEPI-7, and HEPI-11 were determined as the most promising inhibitors because of their high binding affinities and positive ADMET profiles. Although experimental validation is essential to confirm their therapeutic relevance, these findings highlight their potential as novel EPI scaffolds. However, some of their pharmacological properties are not appropriate for human beings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».