口腔状細胞がんにおけるRelAに対するブラウン藻からの潜在的な阻害剤のスクリーニングにおける定量的な構造-活動関係ベースのニューラルネットワークモデル

科学分野:

• コンピュータ化学
• 薬物の発見
• 腫瘍学

背景:

• 口腔状細胞癌 (OSCC) は,予後が悪い頭頸部がんである.
• 転写因子RelAの過剰発現は,OSCCの進行における重要な要因である.
• RelAをターゲットにすることは,OSCCの潜在的な治療戦略です.

研究 の 目的:

• OSCC治療のための新しいRelA阻害剤を特定する.
• RelA阻害剤の予測的な定量構造-活性関係 (QSAR) モデルを開発する.
• RelAの潜在的阻害体としての茶色藻の天然化合物を評価する.

主な方法:

• QSARベースの人工ニューラルネットワーク (多層パーセプトン) モデルの開発.
• RelA抑制活性に対する1221の茶色藻由来化合物のスクリーニング
• 結合親和性と安定性を評価するための分子ドッキングと分子動力学 (MD) シミュレーション.

主要な成果:

• QSARモデルは,活性RelA阻害剤の分類において91. 37%の精度を達成した (MCC=0. 89).
• スクリーンされた1221の化合物のうち,1014が強力なRelA阻害剤として特定されました.
• Phlorethopentafuhalol- Aは,既知の阻害剤と比較して優れた結合親和性 (8. 45 kcal/ mol) を示し,MDシミュレーションを通じてRelAと安定した相互作用を形成した.

結論:

• Phlorethopentafuhalol-Aは,OSCC治療の潜在的な治療候補である.
• 開発されたQSARモデルは,RelA抑制特性を効果的に予測します.
• 茶色藻類の天然製品は 新種の抗癌薬の発見の有望な源となります