ネットワーク薬理学と機械学習は,フラボノイドを潜在的なセノラピクスとして識別する
Jose Alberto Santiago-de-la-Cruz1,2, Nadia Alejandra Rivero-Segura1, María Elizbeth Alvarez-Sánchez2
1Dirección de Investigación, Instituto Nacional Geriatría (INGER), Mexico City 10200, Mexico.
計算によるアプローチにより,細胞の老化とその関連する分泌現象型 (SASP) を標的にして,年齢関連の疾患と戦うために,新しいフラボノイドを含む714の潜在的な老化療法化合物が特定されました.
科学分野:
- ゲロントロジー
- コンピューター生物学
- 薬理学について
背景:
- 細胞循環停止と炎症性SASPによって特徴づけられる細胞衰老は,老化と慢性疾患に関連しています.
- セノリチックスやセノモルフィックスを含むセノセラピー薬は,年齢に関連する疾患に対する潜在的な治療法を提供します.
- ネットワーク薬理学や 機械学習のような コンピューティングの方法が 新薬の発見を加速します
研究 の 目的:
- 計算的アプローチを用いて潜在的なセノセラピー化合物を特定する.
- 細胞老化に関連した薬物-タンパク質の相互作用を分析する.
- 衰老に対する 治療の可能性を分類する
主な方法:
- 細胞老化のための薬物-タンパク質相互作用ネットワークの構築.
- 複合物の分類のために機械学習モデル (ランダムフォレスト,SVM,KNN) の適用
- 治療的可能性と薬学的性質に関する化合物の評価
主要な成果:
- セノセラピーの可能性のある714の化合物の特定
- 薬効性のある化合物の270種類
- コミュニティにアクセスするためのインタラクティブな Web ツールの開発
結論:
- フラボノイドは,特定された老年療法薬の中で最も豊富である.
- 18種類の新種のフラボノイドが特定され,それ以前にセノセラピー効果は報告されなかった.
- この研究は 老年治療薬の発見に貴重なリソースを提供します.
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