协作SAR建模和在人体HepG2细胞中氧化应激激活的In Vitro验证中的前景
Olivier J M Béquignon1, Jose C Gómez-Tamayo2, Eelke B Lenselink1
1Leiden Academic Centre for Drug Research, Leiden University, Wassenaarseweg 76, 2333 AL Leiden, The Netherlands.
Journal of chemical information and modeling
|August 24, 2023
概括
这项研究开发了结构-活性关系 (SAR) 模型,以预测HepG2细胞中的氧化应激. 这些模型准确地识别了触发细胞抗氧化反应的化合物,有助于药物安全性评估.
科学领域:
- 生物化学 生化学
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 细胞生物学 细胞生物学
背景情况:
- 氧化应激源于反应性氧物种 (ROS) 生产和抗氧化防御之间的不平衡.
- 异生菌可以通过干扰氧化还原过程和减少抗氧化能力来加剧氧化应激.
- 严重的氧化应激可以导致细胞损伤,当排毒机制被压倒时.
研究的目的:
- 为细胞抗氧化剂反应开发预测性结构-活性关系 (SAR) 模型.
- 评估大量药物和类似药物化合物的图书馆对氧化应激的影响.
- 根据实验数据验证开发的SAR模型的预测能力.
主要方法:
- 利用一个记者系统 (Srxn1-GFP) 来量化HepG2细胞中的抗氧化反应.
- 选了2230种化合物,以对它们对细胞氧化应激的影响进行分类.
- 开发并应用SAR模型来预测化合物诱导的氧化应激.
主要成果:
- 根据其诱导或不诱导氧化应激的能力,成功分类化合物.
- 已建立的SAR模型展示了化学结构和抗氧化剂反应之间的关系.
- 用一组新的化合物验证了模型预测,证实了预测准确性.
结论:
- 证明了开发SAR模型的可行性,用于像氧化应激这样的表型细胞读数.
- 突出了模型开发的挑战,包括化学空间选择和数据解释.
- 为预测化合物诱导的氧化应激提供了一个框架,有助于药物安全和发现.
