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Un nuovo database di 14.000 macrolactones conosciuti ha potuto supportare la scoperta e la ricerca della droga

I ricercatori dalla North Carolina State University e dai prodotti farmaceutici di collaborazioni hanno creato un database di libero uso di 14.000 macrolactones conosciuti - grandi molecole utilizzate nello sviluppo della droga - che contiene le informazioni sulle caratteristiche molecolari, sulla diversità chimica e sulle attività biologiche di questa classe strutturale.

Il database, chiamato MacrolactoneDB, colma una lacuna di conoscenza riguardo a queste molecole e potrebbe servire da strumento utile per la scoperta futura della droga.

Macrolactones è molecole con almeno 12 atomi che compongono la loro struttura a forma di anello. Fra molte caratteristiche utili, la capacità dei macrolactones di legare agli obiettivi difficili della proteina li rende adatti a droghe antivirali, antibiotiche, antifungose ed antiparassitarie. Tuttavia, la loro dimensione e struttura complicata le rendono difficili sintetizzare.

“Macrolactones è molecole titaniche - le loro sfide dei presente di dimensione per i ricercatori che possono volere lavorare con loro,„ dice Sean Ekins, CEO dei prodotti farmaceutici di collaborazioni, del membro dell'istituto comparativo della medicina dello stato di NC, dell'imprenditore in residenza al banco del Eshelman della collina della UNC-Cappella della farmacia e dell'autore corrispondente della ricerca. “Abbiamo voluto affrontare quell'emissione creando il database disponibile di a pubblicamente - di queste molecole e dei loro beni.„

Il NC specifica che il dottorando ed il primo autore del documento Phyo Phyo Zin hanno estratto 13 database pubblici 14.000 macrolactones conosciuti, compilante li in MacrolactoneDB. Soltanto 20% dei composti che di macrolactone curated ha avuto dati biologici connessi con loro.

Zin, Ekins e professore associato dello stato di NC di chimica Gavin Williams hanno condotto le analisi di cheminformatics dei beni molecolari dei macrolactones ed hanno sviluppato 91 descrittore per caratterizzare meglio le molecole.

I ricercatori poi hanno esaminato tre obiettivi di interesse per alcune dei macrolactones - specificamente malaria, epatite virale C e celle di T - e delle tecniche di apprendimento automatico usate capire la relazione di struttura-attività fra i macrolactones e questi obiettivi.

Sappiamo che le droghe di macrolactone sono efficaci, ma ci sono molto noi non conoscono circa che cosa fa buon. Ecco perché abbiamo precisato per effettuare questa ricerca. Abbiamo trovato che è possibile utilizzare l'apprendimento automatico con queste molecole e migliorare la nostre analisi e descrizione dei macrolactones migliorerà i modelli di previsione che vanno in avanti.„

Professore dello ssociate di Gavin Williamsm di chimica, North Carolina State University

“Chiunque interessato a queste molecole o allo sviluppo della droga che utilizza i macrolactones ora ha un database facile da usare in cui tutto è accessibile ed in una posizione,„ Ekins dice. “I ricercatori possono fare le domande riguardo a che cosa rende una molecola particolare di macrolactone ben adattata per un'applicazione biologica particolare.

“Eventualmente MacrolactoneDB ci aiuterà a capire questa diversa classe di molecole e si muove in avanti nella creazione dei nuovi.„

Source:
Journal reference:

Zin, P. P. K., et al. (2020) Cheminformatics Analysis and Modeling with MacrolactoneDB. Scientific Reports. doi.org/10.1038/s41598-020-63192-4.