基于对接的虚拟选方法,用于选择具有针对癌症信号通路的协同抑制作用的天然化合物,使用多目标方法

科学领域:

• 计算机化药物发现.
• 自然产品化学 自然产品化学
• 癌症生物学 癌症生物学

背景情况:

• 癌症的发展涉及复杂的信号通路.
• 识别具有协同作用的天然化合物对于多目标癌症治疗至关重要.
• 现有的方法可能无法充分利用自然化合物的协同潜力.

研究的目的:

• 开发一种方法来识别含有具有协同抗癌作用的天然化合物的药用植物.
• 通过多目标机制选可抑制癌症存活和扩散的化合物.
• 确定这些协同作用化合物的潜在植物来源.

主要方法:

• 使用KEGG数据库定义的癌症信号通路.
• 使用STRING软件研究蛋白质与蛋白质相互作用 (PPI),以确定14个关键蛋白质标.
• 根据NPASS数据库中的IC50值进行过的天然化合物.
• 对1107种天然化合物进行了分子对接,针对选定的癌症和副作用目标.

主要成果:

• 确定了14个具有高相互作用度的枢纽蛋白作为关键目标.
• 用于对接的IC50 < 20000 nM的选定天然化合物.
• 鉴定出具有较低结合能量的化合物,作为潜在的协同抑制剂,对被选择的标具有较低的结合能.
• 突出植物具有广泛的已识别的化合物作为有希望的来源.

结论:

• 提出了一种对具有协同抗癌潜力的天然化合物的预选方法.
• 该方法有助于识别针对癌症多个分子机制的化合物.
• 需要进一步的实验验证,以确认已识别的化合物的疗效.