Quantitative Structure–Activity Relationship Analysis of Selective Rho Kinase Inhibitors as Neuro-regenerator agent
Seema Kesar, Sarvesh K Paliwal, Pooja Mishra, Monika ChauhanDepartment of pharmacy, Banasthali University, Rajasthan, IndiaINTRODUCTION: Introduction: Understanding the role of Rho (serine/threonine) kinases in the treatment of neurological segments, attempts have been made to find potent inhibitors of Rho enzyme by 2D quantitative structure activity relationship (QSAR) model.
METHODS: Materials and Methods: QSAR studies were executed on urea based scaffolds from anilines and benzylamines analogs, which were aligned for generation of chemometric based model. Multivariate statistical approaches have been applied includes linear and non-linear analysis such as multiple linear regression, partial least square and artificial neural network for the generation of model, and also an application of ADME studies was performed to ascertain the novelty and drug like properties of the intended molecules.
RESULTS: Results: Ligand based analysis have been implemented and having excellent statistical relevance such as S-value= 0.38, F-value= 48.41, r= 0.95, r²= 0.91 and r²cv= 0.86. Five illuminating variables, VAMP polarization YY component (whole molecule), VAMP dipole Y component (whole molecule), VAMP dipole Z component (whole molecule), Kier ChiV6 path index (whole molecule) and Moment of inertia 2 size (whole molecule) were found and own profound influence on the potency of the compounds.
DISCUSSION AND CONCLUSION: Discussion and Conclusion: The values of standard statistical parameters reveal the predictive power and robustness of this model and also provided valuable insight to the significance of five descriptors. The acquired physicochemical properties (electronic, topological and steric) shows the important structural features required for activity against Rho kinase. After performing Lipinski’s rule of five on urea based derivatives no molecule were violating the rule. So, these features can be effectively employed for modeling and screening of active neurological agents as novel Rho-Kinase inhibitors.
Nöro-rejeneratör ajan olarak Seçici Rho Kinaz İnhibitörlerinin Kantitatif Yapı-Etkinlik İlişki Analizi
Seema Kesar, Sarvesh K Paliwal, Pooja Mishra, Monika ChauhanBanasthali Üniversitesi, Eczacılık Bölümü, Rajasthan, HindistanGİRİŞ ve AMAÇ: Giriş: Nörolojik kesimlerin tedavisinde Rho (serin / treonin) kinazların rolünü anlamak için, Rho enziminin güçlü kısıtlayıcılarını 2D niceliksel yapı aktivitesi ilişkisi (QSAR) modeliyle bulmak için girişimlerde bulunulmuştur.
YÖNTEM ve GEREÇLER: Gereç ve Yöntemler: QSAR çalışmaları, kimyasal olarak modellenmiş modeli oluşturmak üzere hizalanan anilinler ve benzilamin analoglarından üre bazlı iskele üzerinde yürütülmüştür. Modelin oluşturulması için çoklu doğrusal regresyon, kısmi en küçük kareler ve yapay sinir ağı gibi doğrusal ve doğrusal olmayan analizleri içeren çok değişkenli istatistiksel yaklaşımlar uygulanmış ve ayrıca Amaçlanan moleküllerin ilaç benzeri özelliklerinin saptanması için (in silico?) ADME çalışmaları uygulanmıştır.
BULGULAR: Bulgular: Ligand temelli analizler uygulanmış ve S-değeri = 0.38, F-değeri = 48.41, r = 0.95, r² = 0.91 ve r²cv = 0.86 gibi mükemmel istatistiksel yöndedir. Beş aydınlatıcı değişken, VAMP polarizasyon YY bileşeni (tüm molekül), VAMP dipol Y bileşeni (tüm molekül), VAMP dipol Z bileşeni (tüm molekül), Kier ChiV6 yol indeksi (tüm molekül) ve atalet momenti 2 boyutu (tüm molekül) idi Bileşiklerin potensi üzerinde bulunmuş ve kendi üzerinde büyük etkisi vardır.
TARTIŞMA ve SONUÇ: Tartışma ve Sonuç: Standart istatistiksel parametrelerin değerleri, bu modelin öngörücü gücü ve dayanıklılığını ortaya koymakta ve aynı zamanda beş tanımlayıcıya verilen önemi değerli bilgiler sağlamaktadır. Edinilen fizyolojik özellikler (elektronik, topolojik ve sterik), Rho kinaza karşı aktivite için gerekli olan önemli yapısal özellikleri gösterir. Lipinski'nin üre bazlı türevleri üzerindeki beş kuralını uyguladıktan sonra hiçbir kural bu kuralları ihlal etmedi. Dolayısıyla, bu özellikler, aktif nörolojik ajanların yeni Rho-Kinaz inhibitörleri olarak modellenmesi ve taranmasında etkili bir şekilde kullanılabilir.
Corresponding Author: Seema Kesar, India
| TOOLS |
 Full Text PDF Print Download citation RIS EndNote BibTex Medlars Procite Reference Manager Share with email Share Send email to author
Similar articles Google Scholar |