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Enregistrement W7088176540 · doi:10.1016/j.focha.2025.101132

Computational analysis of azadirachta indica-derived phytochemicals targeting α-amylase and α-glucosidase for antidiabetic activity

2025· article· en· W7088176540 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFood Chemistry Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAzadirachtaIn silicoDocking (animal)LupeolVirtual screeningBinding affinitiesStigmasterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Identifies 24-methylene cycloartanol and gedunin as potent α-amylase and α-glucosidase inhibitors. • Employs molecular docking and ADMET analyses to highlight their binding and pharmacokinetic properties. • Demonstrates neem bioactives’ potential as safer, natural alternatives for diabetes treatment. • Reveals favorable drug-likeness and safety profiles, supporting further therapeutic development. • Opens pathways for clinical validation of Azadirachta indica in diabetes management. Azadirachta indica L. ( A. indica , neem), has long been used in the treatment of diabetes in numerous countries. This study aims to explore the molecular interactions of bioactive phytochemicals isolated from A. indica with two key enzymes involved in diabetes, human pancreatic α-amylase (4W93) and α-glucosidase (3CTT), using in silico approaches. Molecular docking was conducted with various ligands to evaluate their potential as inhibitors. Molecular docking analyses revealed that 24-methylene cycloartanol (24-MCL), stigmasterol (SML), and β-sitosterol (BSL) exhibited strong binding affinities (‒9.4 kcal/mol) to α-amylase, with SML forming one hydrogen bond (HB) along with multiple hydrophobic interactions. In contrast, montbretin A (MNA) showed a binding energy of ‒8.7 kcal/mol and formed several HBs. For α-glucosidase, gedunin (GN) showed the highest binding energy (‒9.1 kcal/mol), while SML exhibited a binding energy of ‒8.6 kcal/mol with one HB. Drug-likeness assessment using Lipinski’s Rule of 5 indicated that casuarine (CRE), catechin (CTN), and GN complied with the criteria without violations, while 24-MCL, SML, and BSL had one violation. Absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity (ADMET) predictions highlighted favorable absorption profiles for 24-MCL, GN, and BSL, while MNA exhibited poor pharmacokinetic properties. Additionally, prediction of activity spectra for substances (PASS) prediction results further supported the antidiabetic potential of certain compounds. These findings warrant further in vivo and in vitro validation and clinical trials to assess 24-MCL and GN’s antidiabetic potential, while structural optimization could enhance potency for developing safer, more effective plant-based antidiabetic drugs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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