Neue Makrolaktondatenbank könnte Arzneimittelentdeckung und -forschung unterstützen

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Neue Makrolaktondatenbank könnte die Arzneimittelentdeckung, ForschungForscher der North Carolina State University und Collaborations Pharmaceuticals haben eine frei zugängliche Datenbank mit 14.000 bekannten Makrolaktonen – große Moleküle, die bei der Arzneimittelentwicklung verwendet werden – erstellt, die Informationen über die molekularen Eigenschaften, die chemische Vielfalt und die biologischen Aktivitäten dieser Strukturklasse enthält.

Die Datenbank mit dem Namen MacrolactoneDB füllt eine Wissenslücke in Bezug auf diese Moleküle und könnte als nützliches Werkzeug für die zukünftige Arzneimittelentwicklung dienen.Makrolaktone sind Moleküle mit mindestens 12 Atomen, die ihre ringförmige Struktur bilden.

Unter vielen nützlichen Eigenschaften macht die Fähigkeit der Makrolaktone, an schwierige Proteinziele zu binden, sie für antivirale, antibiotische, antimykotische und antiparasitäre Medikamente geeignet.

Aufgrund ihrer Größe und komplizierten Struktur sind sie jedoch schwer zu synthetisieren.”Makrolaktone sind titanische Moleküle – ihre Größe stellt Forscher, die mit ihnen arbeiten möchten, vor Herausforderungen”, sagt Sean Ekins, CEO von Collaborations Pharmaceuticals, Mitglied des NC State’s Comparative Medicine Institute, Unternehmer in Residence an der UNC-Chapel Hill’s Eshelman School of Pharmacy und korrespondierender Autor der Studie.

Wir wollten dieses Problem angehen, indem wir eine öffentlich zugängliche Datenbank über diese Moleküle und ihre Eigenschaften einrichten”.Der NC State-Absolvent und Erstautor der Arbeit Phyo Phyo Zin hat 13 öffentliche Datenbanken nach 14.000 bekannten Makrolaktonen durchsucht und sie in MacrolactoneDB zusammengestellt.

Nur 20 % der von ihr kuratierten Makrolaktonverbindungen waren mit biologischen Daten assoziiert.Zin, Ekins und NC State Associate Professor of Chemistry Gavin Williams führten cheminformatische Analysen der molekularen Eigenschaften der Makrolaktone durch und entwickelten 91 Deskriptoren zur besseren Charakterisierung der Moleküle.

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Die Forscher betrachteten dann drei Targets, die für einige der Makrolaktone von Interesse sind – insbesondere Malaria-, Hepatitis C- und T-Zellen – und verwendeten maschinelle Lerntechniken, um die Struktur-Aktivität zu verstehen….

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