Therapeutic Potential and Predictive Pharmaceutical Modeling of Indole Kratom Alkaloids
Notice bibliographique
Résumé
Kratom alkaloids are classified as aromatic pentacyclic indole and substituted carbonyl oxindole alkaloids. This study investigates the metabolism and interactions of indole alkaloids using in silico tools, including ADMET Predictor 13.0™, to assess pharmacokinetic and metabolic profiles. The analysis examined absorption, distribution, metabolism, and excretion (ADME), focusing on cytochrome P450 (CYP) and UDP-glucuronosyltransferase (UGT) enzyme interactions, drug transporters, and clearance. Most indole alkaloids showed strong substrate interaction and inhibition of CYP3A4 (79–99% confidence) and induction of CYP1A2 (up to 94% confidence). Among UGT enzymes, UGT1A1 demonstrated the highest substrate affinity (97%), while none interacted with UGT2B15. All alkaloids showed strong P-glycoprotein (Pgp) interaction but minimal inhibition of BCRP. Mitralactonine exhibited the highest skin permeability, and Mitralactonal showed maximal jejunal permeability. Most indole alkaloids demonstrated significant blood–brain barrier penetration (up to 99% confidence) and compliance with Lipinski’s rule of five. Predictive modeling indicated notable effects on hepatic microsomal clearance parameters. This investigation offers the first comprehensive in silico ADMET profiling of kratom indole alkaloids, uncovering their CYP3A4 inhibition potential and metabolic liabilities to prioritize candidates for safer therapeutic development, though limited by model biases, applicability domain restrictions, and inability to fully capture biological complexity, stereochemistry, or interindividual variability necessitating experimental in vitro and in vivo validation.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».