Tag Archives: QSAR

Прогнозування pEC50(M) та молекулярний докінг у пошуку селективного інгібування арахідонат-5-ліпоксигенази

N. R. Das1, P. G. R. Achary2*

1Department of CSIT, Siksha ‘O’ Anusandhan deemed to be University, Bhubaneswar, Odisha, India;
2Department of Chemistry, Faculty of Engineering and Technology (ITER), Siksha ‘O’ Anusandhan deemed to be University, Bhubaneswar, Odisha, India;
*e-mail: pgrachary@soa.ac.in

Отримано: 28 квітня 2021; Затверджено: 12 листопада 2021

Арахідонат-5-ліпоксигеназа (ALOX5) вважається головною мішенню дії лікарських препаратів проти фіброзу печінки, ревматоїдного артриту, атеросклерозу, раку та астми. Наразі розробка препаратів для лікування цих захворювань, що інгібують активність ALOX5, не є достатньою. Тому актуальною задачею є винахід потужних та ефективних ALOX5-таргетних препаратів. Методи пошуку кількісних співвідношень структура-властивість (QSAR) та молекулярний докінг можуть відіграти важливу роль у скринінгу та створенні ліків. У цій роботі запропоновано 3D-QSAR моделі, побудовані з використанням множинної лінійної регресії (MLR) і методу часткових найменших квадратів (PLS) для вимірювання pEC50(M), на основі пакету даних 112 молекул. Також проаналізовано критерій Index of Ideality of Correlation (IIC) для створення оптимального дескриптора, представленого з використанням специфікації SMILES. Показано вплив кількості та природи дескрипторів на модель. Ці моделі можуть бути використані для розробки нових ALOX5-таргетних препаратів. Значне підвищення стабільності моделі спостерігалося за введення оптимального дескриптора. Розрахунки молекулярного докінгу показали, що рецептор ALOX5 добре інгібується 112 лігандами. Найменша енергія зв’язування становила -10,8 ккал/моль. Сполуки з найкращими показниками були повторно доковані за допомогою докінг-серверу DockThor. Показано, що ліганди з ідентифікаторами 18, 20, 24, 30 і 44 мають високий потенціал як інгібітори ALOX5.

QSAR дослідження та антимікробний потенціал 1,3-тіазолілфосфонієвих солей

M. M. Труш1, В. В. Ковалішин1, В. M. Благодатний2, В. С. Броварець1,
С. Г. Пільо1, В. M. Прокопенко1, Д. M. Година1, Л. O. Метелиця1

1Інститут біоорганічної хімії та нафтохімії НАН України, Київ;
2Національна медична академія післядипломної освіти імені П. Л. Шупика, Київ, Україна;
*e-mail: maria@bpci.kiev.ua

Побудовано регресійні QSAR-моделі для прогнозу антимікробної активності нових похідних тіазолу. Сполуки з високою прогнозованою активністю були синтезовані та тестовані проти грибів та грампозитивних і грамнегативних бактерій. 1,3-тіазол-4-ілфосфонієві солі 4 та 5 виявили значну антибактеріальну та високу протигрибкову активність. Результати прогнозу корелюють з результатами експериментальних досліджень, що свідчить про високу прогнозуючу здатність створених QSAR моделей.