Insights into the interaction dynamics between volatile anesthetics and tubulin through computational molecular modelling
Notice bibliographique
Résumé
General anesthetics, able to reversibly suppress all conscious brain activity, have baffled medical science for decades, and little is known about their exact molecular mechanism of action. Given the recent scientific interest in the exploration of microtubules as putative functional targets of anesthetics, and the involvement thereof in neurodegenerative disorders, the present work focuses on the investigation of the interaction between human tubulin and four volatile anesthetics: ethylene, desflurane, halothane and methoxyflurane. Interaction sites on different tubulin isotypes are predicted through docking, along with an estimate of the binding affinity ranking. The analysis is expanded by Molecular Dynamics simulations, where the dimers are allowed to freely interact with anesthetics in the surrounding medium. This allowed for the determination of interaction hotspots on tubulin dimers, which could be linked to different functional consequences on the microtubule architecture, and confirmed the weak, Van der Waals-type interaction, occurring within hydrophobic pockets on the dimer. Both docking and MD simulations highlighted significantly weaker interactions of ethylene, consistent with its far lower potency as a general anesthetic. Overall, simulations suggest a transient interaction between anesthetics and microtubules in general anesthesia, and contact probability analysis shows interaction strengths consistent with the potencies of the four compounds. Communicated by Ramaswamy H. Sarma
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».