Development of novel therapeutics for the treatment of glaucoma based on actin-binding kinase inhibition – in silico approach

2020 ◽  
Vol 44 (17) ◽  
pp. 6923-6931 ◽  
Author(s):  
Maja Zivkovic ◽  
Marko Zlatanovic ◽  
Nevena Zlatanovic ◽  
Jasmina Djordjevic Jocic ◽  
Mladjan Golubović ◽  
...  
Keyword(s):  
Drug Design ◽  
In Silico ◽  
Actin Binding ◽  
Qsar Modeling ◽  
Computer Aided Drug Design ◽  
Kinase Inhibition ◽  
Novel Therapeutics ◽  
Computer Aided ◽  
Glaucoma Treatment

QSAR modeling with computer-aided drug design were used for the in silico development of novel therapeutics for glaucoma treatment.

Computer-aided Drug Design and Drug Pharmacokinetic Prediction: A Mini-review

2018 ◽  
Vol 24 (26) ◽  
pp. 3014-3019 ◽  
Author(s):  
Jamshid Tabeshpour ◽  
Amirhossein Sahebkar ◽  
Mohammad Reza Zirak ◽  
Majid Zeinali ◽  
Mahmoud Hashemzaei ◽  
...  
Keyword(s):  
Drug Design ◽  
Target Prediction ◽  
Pharmacokinetic Profile ◽  
Quantitative Structure Activity Relationship ◽  
The Body ◽  
Qsar Modeling ◽  
Computer Aided Drug Design ◽  
Rational Drug ◽  
Computer Aided ◽  
Drug Target Prediction

Prediction of pharmacokinetics and drug targeting is a challenge in drug design. There are different types of software that can help to predict the pharmacokinetic profile of a drug. Quantitative structure-activity relationship (QSAR) modeling is used for drug design with less cost. Drug-excipient interactions are predicted by docking tools. Computerized drug target prediction and docking programs offer additional options to predict potential effects and adverse reactions of a given candidate as well as the best orientation of the compound on the receptor active site. Information on the absorption, distribution, metabolism and excretion of the drug in the body can enhance prediction of drug release and distribution in the blood and central nervous system (CNS). Computer- aided drug design and delivery can help to save the time and cost in the process of rational drug development.

scholarly journals Computer-aided drug design and in silico pharmacokinetics predictions of some potential antipsychotic agents

2021 ◽  
pp. e00734
Author(s):  
Sabitu Babatunde Olasupo ◽  
Adamu Uzairu ◽  
Gideon Shallangwa ◽  
Sani Uba
Keyword(s):  
Drug Design ◽  
In Silico ◽  
Antipsychotic Agents ◽  
Computer Aided Drug Design ◽  
Computer Aided

scholarly journals Фармакофорне моделювання діуретичної активності похідних 1,3-тіазолу та 1,3,4-тіадіазолу

2019 ◽  
Vol 13 (3) ◽  
pp. 197-202
Author(s):  
І. В. Драпак
Keyword(s):  
Drug Design ◽  
In Silico ◽  
Operating Environment ◽  
Computer Aided Drug Design ◽  
Molecular Operating Environment ◽  
Computer Aided

Фармакофорне моделювання є одним з перспективних напрямів комп’ютерної підтримки розробки ліків (Computer-Aided Drug Design). Цей метод дозволяє встановити набір та взаємне розташування специфічних молекулярних фрагментів, які необхідні для прояву біологічної активності. Мета дослідження – фармакофорне моделювання похідних 1,3-тіазолу та 1,3,4-тіадіазолу для цілеспрямованого пошуку потенційних діуретиків. Для моделювання фармакофора, відповідального за прояв діуретичної активності в ряду досліджених сполук, використовували комп’ютерну програму MOE (Molecular Operating Environment). Фармакофорне моделювання ряду похідних тіазолу та тіадіазолу як потенційних діуретиків, активність яких встановлена in vivo, дало змогу виділити можливий фармакофор, що складається з ароматичного кільця, двох проекцій акцептора водневого зв’язку та однієї проекції донора водневого зв’язку. Точність класифікації активних і неактивних сполук даною моделлю становить 0,74, дана модель може надалі застосовуватись для in silico скринінгу молекулярних баз даних з метою ідентифікації віртуальних хітів. Порівнюючи узгодженість N-(5-метил-1,3,4-тіадіазол-2-іл)пропанаміду та ацетазоламіду з розробленою фармакофорною моделлю, визначено модулюючий вплив замісника в 5-му положенні тіадіазольного кільця на силу діуретичного ефекту in vivo. Отримані дані свідчать, що замісники з позитивним індуктивним і мезомерним ефектом у цьому положенні можуть сприяти кращій афінності досліджуваних молекул до їхньої біомішені (якою з найбільшою ймовірністю є карбоангідраза). Подальші модифікації фрагментів у 5-му положенні тіадіазольного скаффолду є перспективним напрямом для розширення бібліотеки потенційних діуретиків.

scholarly journals In Silico Exploration of Aryl Halides Analogues as CheckpointKinase 1 Inhibitors by Using 3D QSAR, Molecular Docking Study,and ADMET Screening

2019 ◽  
Vol 9 (1) ◽  
pp. 84-92 ◽  
Author(s):  
Adib Ghaleb ◽  
Adnane Aouidate ◽  
Mohammed Bouachrine ◽  
Tahar Lakhlifi ◽  
Abdelouhid Sbai
Keyword(s):  
Molecular Docking ◽  
Drug Design ◽  
In Silico ◽  
3D Qsar ◽  
Structure Activity Relationship ◽  
Aryl Halides ◽  
Activity Relationship ◽  
Computer Aided Drug Design ◽  
Structure Activity ◽  
Computer Aided

Purpose: In this review, a set of aryl halides analogs were identified as potent checkpoint kinase1 (Chk1) inhibitors through a series of computer-aided drug design processes, to develop modelswith good predictive ability, highlight the important interactions between the ligand and theChk1 receptor protein and determine properties of the new proposed drugs as Chk1 inhibitorsagents.Methods: Three-dimensional quantitative structure–activity relationship (3D-QSAR) modeling,molecular docking and absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity (ADMET)approaches are used to determine structure activity relationship and confirm the stableconformation on the receptor pocket.Results: The statistical analysis results of comparative -molecular field analysis (CoMFA) andcomparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) models that employed for a trainingset of 24 compounds gives reliable values of Q2 (0.70 and 0.94, respectively) and R2 (0.68 and0.96, respectively).Conclusion: Computer–aided drug design tools used to develop models that possess goodpredictive ability, and to determine the stability of the observed and predicted molecules in thereceptor pocket, also in silico of pharmacokinetic (ADMET) results shows good properties andbioavailability for these new proposed Chk1 inhibitors agents.

scholarly journals Фармакофорне моделювання діуретичної активності похідних 1,3-тіазолу та 1,3,4-тіадіазолу

2019 ◽  
Vol 13 (3) ◽  
pp. 197-202
Author(s):  
І. В. Драпак
Keyword(s):  
Drug Design ◽  
In Silico ◽  
Operating Environment ◽  
Computer Aided Drug Design ◽  
Molecular Operating Environment ◽  
Computer Aided

Фармакофорне моделювання є одним з перспективних напрямів комп’ютерної підтримки розробки ліків (Computer-Aided Drug Design). Цей метод дозволяє встановити набір та взаємне розташування специфічних молекулярних фрагментів, які необхідні для прояву біологічної активності. Мета дослідження – фармакофорне моделювання похідних 1,3-тіазолу та 1,3,4-тіадіазолу для цілеспрямованого пошуку потенційних діуретиків. Для моделювання фармакофора, відповідального за прояв діуретичної активності в ряду досліджених сполук, використовували комп’ютерну програму MOE (Molecular Operating Environment). Фармакофорне моделювання ряду похідних тіазолу та тіадіазолу як потенційних діуретиків, активність яких встановлена in vivo, дало змогу виділити можливий фармакофор, що складається з ароматичного кільця, двох проекцій акцептора водневого зв’язку та однієї проекції донора водневого зв’язку. Точність класифікації активних і неактивних сполук даною моделлю становить 0,74, дана модель може надалі застосовуватись для in silico скринінгу молекулярних баз даних з метою ідентифікації віртуальних хітів. Порівнюючи узгодженість N-(5-метил-1,3,4-тіадіазол-2-іл)пропанаміду та ацетазоламіду з розробленою фармакофорною моделлю, визначено модулюючий вплив замісника в 5-му положенні тіадіазольного кільця на силу діуретичного ефекту in vivo. Отримані дані свідчать, що замісники з позитивним індуктивним і мезомерним ефектом у цьому положенні можуть сприяти кращій афінності досліджуваних молекул до їхньої біомішені (якою з найбільшою ймовірністю є карбоангідраза). Подальші модифікації фрагментів у 5-му положенні тіадіазольного скаффолду є перспективним напрямом для розширення бібліотеки потенційних діуретиків.

Design and development of novel antibiotics based on FtsZ inhibition – in silico studies

2018 ◽  
Vol 42 (13) ◽  
pp. 10976-10982 ◽  
Author(s):  
Aleksandar M. Veselinović ◽  
Andrey Toropov ◽  
Alla Toropova ◽  
Dobrila Stanković-Đorđević ◽  
Jovana B. Veselinović
Keyword(s):  
Molecular Docking ◽  
Drug Design ◽  
In Silico ◽  
Design And Development ◽  
Computer Aided Drug Design ◽  
In Silico Studies ◽  
Computer Aided ◽  
Qsar Models ◽  
Ftsz Inhibitors ◽  
Novel Antibiotics

QSAR models, computer-aided drug design and the application of molecular docking were used to evaluate benzamide analogues as FtsZ inhibitors.

In Silico Discovery of Novel Ligands for Anti-Tubercular Targets using Computer Aided Drug Design

2019 ◽  
Vol 12 (11) ◽  
pp. 5646
Author(s):  
Vaishnav Bhaskar ◽  
Krishnan Namboori ◽  
Leena K Pappachen
Keyword(s):  
Drug Design ◽  
In Silico ◽  
Computer Aided Drug Design ◽  
Computer Aided

scholarly journals In Silico Research of New Therapeutics Rotenoids Derivatives Against Leishmania Amazonensis Infection

2021 ◽  
Author(s):  
Adrián Vicente-Barrueco ◽  
Ángel Carlos Román ◽  
Trinidad Ruiz-Téllez ◽  
Francisco Centeno
Keyword(s):  
Drug Design ◽  
In Silico ◽  
Combinatorial Library ◽  
Leishmania Amazonensis ◽  
New Drugs ◽  
Ethnobotanical Knowledge ◽  
Computer Aided Drug Design ◽  
Computer Aided ◽  
Key Enzyme ◽  
The One

Yearly, 1,500,000 cases of leishmaniasis are diagnosed, causing thousands of deaths. To advance in its therapy, we present an interdisciplinary protocol that unifies ethnobotanical knowledge of natural compounds and the latest bioinformatics advances to respond to an orphan disease such as leishmaniasis and specifically the one caused by Leishmania amazonensis. The use of ethnobotanical information serves as a basis for the development of new drugs, a field in which computer-aided drug design (CADD) has been a revolution. Taking this information from Amazonian communities, located in the area with the highest prevalence of this disease, a protocol has been designed to verify new leads. Moreover, a method has been developed that allows the evaluation of lead molecules, and the improvement of their affinity and specificity against therapeutic targets. Through this approach, deguelin has been identified as a good lead to treat the infection due to its potential as an ornithine decarboxylase (ODC) inhibitor, a key enzyme in Leishmania development. Using an in silico-generated combinatorial library followed by docking approaches, we have found deguelin derivatives with better affinity and specificity against ODC than the original compound, suggesting that this approach could be adapted for developing new drugs against leishmaniasis.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document