scholarly journals An Approach of Computer-Aided Drug Design (CADD) Tools for In Silico Pharmaceutical Drug Design and Development

2017 ◽  
Vol 4 (2) ◽  
pp. 60-71 ◽  
Author(s):  
Injamul Hoque ◽  
◽  
Arkendu Chatterjee ◽  
Somenath Bhattacharya ◽  
Raj Biswas ◽  
...  
2018 ◽  
Vol 42 (13) ◽  
pp. 10976-10982 ◽  
Author(s):  
Aleksandar M. Veselinović ◽  
Andrey Toropov ◽  
Alla Toropova ◽  
Dobrila Stanković-Đorđević ◽  
Jovana B. Veselinović

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


2020 ◽  
Vol 44 (17) ◽  
pp. 6923-6931 ◽  
Author(s):  
Maja Zivkovic ◽  
Marko Zlatanovic ◽  
Nevena Zlatanovic ◽  
Jasmina Djordjevic Jocic ◽  
Mladjan Golubović ◽  
...  

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


2019 ◽  
Vol 13 (3) ◽  
pp. 197-202
Author(s):  
І. В. Драпак

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.


2019 ◽  
Vol 9 (1) ◽  
pp. 84-92 ◽  
Author(s):  
Adib Ghaleb ◽  
Adnane Aouidate ◽  
Mohammed Bouachrine ◽  
Tahar Lakhlifi ◽  
Abdelouhid Sbai

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.


2019 ◽  
Vol 13 (3) ◽  
pp. 197-202
Author(s):  
І. В. Драпак

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.


Author(s):  
Adrián Vicente-Barrueco ◽  
Ángel Carlos Román ◽  
Trinidad Ruiz-Téllez ◽  
Francisco Centeno

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