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抽象的な

2018年製剤会議：コンピュータ支援設計によるアルツハイマー病の新規潜在的薬剤の紹介 - Mehran Feizi Dehnayebi - スィスタン・バルーチェスターン大学

メヘラン・フェイジ・デナエビ

アルツハイマー病は慢性の神経変性疾患で、通常は徐々に始まり、時間の経過とともに徐々に悪化します。認知症の症例の 60～70% はアルツハイマー病が原因です。最も一般的な初期症状は、最近の出来事を思い出すのが困難になることです。病気が進行するにつれて、言語障害、混乱 (道に迷うことも含む)、気分の変動、意欲の低下、自己管理の失敗、社会的問題などの症状が現れることがあります。病状が悪化すると、家族や社会から孤立することがよくあります。徐々に、身体能力が失われ、最終的には死に至ります。進行速度は変化する可能性がありますが、発見後の平均的な寿命は 3 ～ 9 年です。

アルツハイマー病の原因は十分に解明されていません。リスクの約 70% は、通常、さまざまな資質を伴う、患者の親から受け継がれると考えられています。その他のリスク要因には、頭部外傷、うつ病、高血圧の既往歴などがあります。感染プロセスは、脳内のプラークと神経原線維変化に関連しています。妥当な診断は、病気の病歴と、他の潜在的な原因を排除するための臨床画像検査と血液検査による脳検査に基づいています。初期の症状は、通常の老化と混同されることがよくあります。明確な診断には、脳組織の検査が必要です。精神的および身体的な運動、および肥満の回避は、病気のリスクを軽減する可能性がありますが、これらの推奨事項を裏付ける証拠は弱いです。リスクを軽減することが証明されている薬やサプリメントはありません。その進行を阻止または遅らせる薬はありませんが、症状を偶然改善する薬もあります。認知症患者は、サポートを他人に頼ることが多くなり、しばしば保護者に負担をかけます。負担には、社会的、精神的、身体的、および経済的な要素が含まれます。日常生活の活動に関しては、運動プログラムが有益であり、結果を向上させる可能性があります。認知症による行動障害や精神病は、抗精神病薬で治療されることがよくありますが、効果がほとんどなく、早期死亡のリスクが高いため、これは一般的に推奨されません。脳の微細な変化は、記憶喪失の主な兆候が現れる前に始まります。脳には 1,000 億個の神経細胞 (ニューロン) があります。各神経細胞は、他の多くの神経細胞と接続して通信システムを構築します。神経細胞のグループには、異なる役割があります。一部は、推測、学習、記憶に関与しています。他のものは、私たちが見たり、聞いたり、嗅いだりするのを助けます。シナプスは、その役割を果たすために、小さな植物のように機能します。シナプスは、物質を摂取し、エネルギーを生成し、機械を構築し、廃棄物を処分します。細胞はまた、データを処理して保存し、他の細胞と通信します。すべてを動かし続けるには、調整と大量の燃料と酸素が必要です。研究者は、アルツハイマー病が細胞工場の一部が正常に機能しないようにしていると考えています。問題がどこから始まるのかはわかっていません。しかし、実際の工場と同じように、1 つのシステムでの増加と故障が他の領域に悪影響を及ぼします。損傷が広がると、細胞は機能を果たす能力を失い、最終的には死に、脳に回復不可能な変化を引き起こします。

Alzheimer's sickness is the primary driver of death in the elderly individuals which is brought about by amyloid beta conglomeration (Aβ) in the mind. Human serum egg whites (HSA) is the transporter protein in the body which frames the a large portion of the blood plasma proteins. The sound plan of medications is a pivotal contest in pharmaceutical industry. In-silico sedate structure and revelation studies can be performed by utilizing atomic docking reproduction. In this methodology, a lead compound is proposed and created from the disclosure stage to the clinical use. In this examination, so as to pick the lead exacerbate the communication of two enemy of Alzheimer drugs (galantamine and tacrine) with HSA is explored by sub-atomic docking recreation. In view of the lead, ten new mixes are structured. A short time later, the pharmaceutical properties and harmfulness of these new mixes are assessed by utilizing OSIRIS DataWarrior programming. DataWarrior consolidates dynamic graphical perspectives and intuitive line separating with compound insight. Dissipate plots, box plots, bar outlines and pie diagrams envision numerical or classification information, yet additionally show patterns of various platforms or compound replacement designs. Substance descriptors encode different parts of synthetic structures, These take into consideration generally various kinds of atomic closeness measures, which can be applied for some, reasons including line sifting and the customization of graphical perspectives. DataWarrior bolsters the specification of combinatorial libraries as the formation of transformative libraries. Mixes can be grouped and different subsets can be picked.

原子デモンストレーションの分野では、ドッキングとは、ある分子が互いに結合して安定した不規則構造を形成するときに、ある分子から次の分子への好ましい方向を予測する手法です。したがって、好ましい方向に関する情報は、スコアリング機能などを使用して、2 つの原子間の結合または結合の偏りの程度を予測するために使用できます。小さな分子リガンド (緑) をタンパク質標的 (黒) にドッキングして安定した不規則構造を形成する様子の概略図。タンパク質、ペプチド、核酸、デンプン、脂質などの有機的に機能する分子間の結合は、シグナル伝達において中心的な役割を果たします。さらに、2 つの結合パートナーの全体的な方向は、送信されるシグナルの種類に影響を与える可能性があります。したがって、ドッキングは、送信されるシグナルの質と種類の両方を予測するのに役立ちます。原子ドッキングは、小さな分子リガンドの適切な標的結合部位への結合適応を予測できるため、構造ベースの医薬品設計で最も頻繁に使用される手法の 1 つです。結合挙動の特性評価は、医薬品の健全な構造や主要な生化学プロセスの説明において重要な役割を果たします。原子レベルのドッキング再現に加えて、それらの薬理学的特性の予測は、新しい潜在的な医薬品を見つけるのに役立ちます。ドッキング結果によると、ガランタミンはタクリンと比較して、より安定した結合エネルギー（- 112.18対- 106.45 kcal/mol）を与えるだけでなく、より高いリガンド生産性（- 6.02対- 5.22）も示しています。したがって、ガランタミンは、結合エネルギーのためにリード原子として選択されています。さらに、ドッキング結果によると、新しい混合物B、G、H、およびJは、他の構造化混合物と比較して、HSAとの結合エネルギーが最も高くなっています（- 130.061、- 113.086、- 119.584、- 118.735 kcal/mol）。一方、OSIRIS Data Warrior の結果では、化合物 J は変異原性、腫瘍原性、不妊、炎症の影響が不十分であることが示されています。さらに、この化合物の clogP、鎮静類似性、薬物スコアはそれぞれ 0.623、4.761、0.892 です。したがって、上記の結果を考慮すると、計算結果の化合物 J は、アルツハイマー病の治療薬として使用できます。この化合物の治療効果を保証するには、生物学的テストとラボテストを実行する必要があります。

略歴:

メヘラン・フェイジ・デナエビはイランのシスタン・バルーチェスターン大学で教育を修了した。