Unentdecktes Endometriumkarzinom - R.M, Jayadeepa
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Traditionell wurden Medikamente entdeckt, indem Verbindungen, die in zeitaufwändigen mehrstufigen Prozessen synthetisiert wurden, gegen eine Batterie von biologischen in vivo-Screens getestet wurden. Vielversprechende Verbindungen wurden dann in der Entwicklung weiter untersucht, wo ihre pharmazeutischen Eigenschaften, ihr Metabolismus und ihre potenzielle Toxizität untersucht wurden. Hier präsentieren wir eine Studie über pflanzliche Leitverbindungen und ihre potenzielle Bindungsaffinität zu den Effektormolekülen von wichtigen Krankheiten wie Endometriumkrebs. Klinische Studien zeigen eine…mehr

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Produktbeschreibung
Traditionell wurden Medikamente entdeckt, indem Verbindungen, die in zeitaufwändigen mehrstufigen Prozessen synthetisiert wurden, gegen eine Batterie von biologischen in vivo-Screens getestet wurden. Vielversprechende Verbindungen wurden dann in der Entwicklung weiter untersucht, wo ihre pharmazeutischen Eigenschaften, ihr Metabolismus und ihre potenzielle Toxizität untersucht wurden. Hier präsentieren wir eine Studie über pflanzliche Leitverbindungen und ihre potenzielle Bindungsaffinität zu den Effektormolekülen von wichtigen Krankheiten wie Endometriumkrebs. Klinische Studien zeigen eine positive Korrelation zwischen dem Ausmaß von PDK1 und der malignen Progression von präkanzerösen Läsionen im Endometrium. Daher stellt die Identifizierung eines wirksamen, gut verträglichen Anti-Krebs-Inhibitors eine rationale Chemo-Präventionsstrategie dar. In dieser Studie wurde die Wirkung von natürlich vorkommenden Verbindungen untersucht, die das Target hemmen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass diese Verbindungen weniger Energie benötigen, um an das Target zu binden und dessen Aktivität zu hemmen, als die verwendeten kommerziellen Medikamente. Ihre hohe legendäre Bindungsaktivität an das Target eröffnet die Aussicht auf ihren Einsatz in chemopräventiven Anwendungen. Darüber hinaus handelt es sich um frei verfügbare Naturstoffe, die sicher zur Prävention von Krankheiten eingesetzt werden können.
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Autorenporträt
Jayadeepa. R. M, M. Sc: Estudió Bioinformática en el Dr. G. R. Damodaran College of Science, Coimbatore,Tamilnadu, India; Investigador científico en el Institute Of Computational Biology,Bangalore, India Áreas de interés: Diseño de fármacos insilico, aprendizaje automático, programación en R, redes biológicas, análisis de datos de micromatrices, biología de sistemas, análisis de secuencias.