[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: درباره نشريه :: صفحه اصلي :: آخرين شماره :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
نمایه ها::
برای نویسندگان::
هزینه چاپ::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
سیاست های نشریه ::
بیانیه اخلاقی::
ثبت شکایت::
::
Citation Indices from GS

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations71933748
h-index2920
i10-index20581
..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
ثبت شده در

AWT IMAGE

AWT IMAGE

..
:: دوره 33، شماره 2 - ( 3-1404 ) ::
جلد 33 شماره 2 صفحات 44-26 برگشت به فهرست نسخه ها
مطالعۀ ارتباط کمی ساختار- فعالیت برخی از داروهای مهارکنندۀ آنزیم مبدل آنژیوتانسین I در کنترل فشارخون بر اساس روش بهینه‌سازی مونت‌کارلو
شهرام لطفی*1 ، شهین احمدی2 ، علی عظیمی3
1- گروه شیمی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران ، Sh.lotfi@pnu.ac.ir
2- گروه شیمی، واحد علوم پزشکی تهران، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
3- گروه شیمی، واحدعلوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
چکیده:   (331 مشاهده)
مقدمه: فشارخون به‌عنوان یکی از جدی‌ترین بیماری‌های قلبی عروقی مطرح است که تأثیر نامطلوبی بر سلامت انسان دارد. کنترل و پیشگیری از این عارضه برای سلامت جهان حیاتی تلقی شده است. مهارکننده‌های آنزیم مبدل آنژیوتانسین گروهی از داروها هستند که عمدتاً در کنترل بیماری‌های قلبی عروقی استفاده می‌شوند. هدف از این کار توسعۀ مدل‌‌های ارتباط کمی ساختار-فعالیت برای پیش‌بینی فعالیت برخی ترکیبات شیمیایی، به‌عنوان مهارکنندۀ آنزیم مبدل آنژیوتانسین I در کنترل فشارخون، بر اساس روش بهینه‌سازی مونت‌کارلو بود.
مواد و روش­ها: در این مطالعه، ارتباط کمی ساختار-فعالیت برای پیش‌بینی فعالیت مهارکنندگی مجموعه داده، شامل 255 ترکیب شیمیایی مهارکنندۀ آنزیم مبدل آنژیوتانسین I، بر اساس الگوریتم مونت‌کارلو مطالعه شد. فایل ورودی نرم‌افزار CORAL شامل ساختار‌های ترکیبات به نماد SMILES به همراه فعالیت مهارکنندگی آن‌ها است که به‌طور تصادفی به چهار گروه شامل آموزش فعال، آموزش غیرفعال، کالیبراسیون و اعتبارسنجی تقسیم گردیدند. این تقسیم‌بندی سه بار به‌صورت تصادفی تکرار شد و برای هر تقسیم‌بندی یک مدل جداگانه ایجاد گردید.
یافته ­های پژوهش: توصیفگرهای بهینه از مدل هیبریدی حاصل از ترکیب میان توصیفگرهای SMILES و گراف مولکولی بدون هیدروژن برای ساخت مدل‌های QSAR به‌کار برده شد. چهار تابع هدف یعنی TF0 (WIIC=WCII=0)، (WIIC=0.3) TF1، TF2 (WIIC=0, WCII=0.3)  و TF3 (WIIC=WCII=0.3) برای ساخت 12 مدل QSAR استفاده گردید. نتایج آماری هر تابع هدف با یکدیگر مقایسه شد.
بحث و نتیجه‌گیری: در این مطالعه، مدل‌سازی داده‌های تجربی برخی از ترکیبات شیمیایی به‌عنوان مهارکنندۀ آنزیم مبدل آنژیوتانسین I انجام گردید. کیفیت آماری مدل ارتباط کمی ساختار-فعالیت ایجادشده با استفاده از تابع هدف TF3 برای شکاف 2 بهتر از مدل‌های دیگر بود؛ بنابراین، به‌عنوان بهترین مدل در نظر گرفته شد. با استفاده از مدل به‌دست‌آمده، ویژگی‌‌های ساختاری مسئول افزایش و کاهش فعالیت مهارکنندگی شناسایی گردید.
واژه‌های کلیدی: مدل QSAR، مهارکنندۀ آنزیم مبدل آنژیوتانسین I، بیماری فشارخون، نرم‌افزار کورال
متن کامل [PDF 1157 kb]   (81 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: آمار زیستی
دریافت: 1403/10/3 | پذیرش: 1403/12/20 | انتشار: 1404/3/5
فهرست منابع
1. Jao CL, Huang SL, Hsu KU. Angiotensin I-converting enzyme inhibitory peptides: Inhibition mode, bioavailability, and antihypertensive effects. BioMedicine. 2012; 2: 130-6. doi: 10.1016/j.biomed.2012.06.005.
2. Amaya, J.A.G., et al., In-silico design of new enalapril analogs (ACE inhibitors) using QSAR and molecular docking models. Inform Med Unlocked. 2020; 19: 100336. doi:10.1016/j.imu.2020.100336.
3. Cushman, D.W., et al., Design of potent competitive inhibitors of angiotensin-converting enzyme. Carboxyalkanoyl and mercaptoalkanoyl amino acids. Biochemistry. 1977; 16: 5484-91. doi:10.1021/bi00644a014.
4. Lin K, Zhang L, Han X, Meng Z, Zhang J, Wu Y, Cheng D. Novel angiotensin I-converting enzyme inhibitory peptides from protease hydrolysates of Qula casein: Quantitative structure-activity relationship modeling and molecular docking study. J Agric Food Chem. 2017; 32: 266-77. doi:10.1016/j.jff.2017.03.008.
5. Yılmaz, İ., Angiotensin-converting enzyme inhibitors induce cough. Turk Thorac J. 2019; 20: 36-42. doi: 10.5152/TurkThoracJ.2018.18014.
6. Vena GA, Cassano N, Coco V, De Simone C. Eczematous reactions due to angiotensin-converting enzyme inhibitors or angiotensin II receptor blockers. Immunopharmacol Immunotoxicol. 2013; 35: 447-50. doi: 10.3109/08923973.2013.797992.
7. Murray BA, FitzGerald RJ. Angiotensin converting enzyme inhibitory peptides derived from food proteins: biochemistry, bioactivity and production. Curr Pharm Des. 2007; 13: 773-91. doi: 10.2174/138161207780363068.
8. Wu Q, Cai QF, Tao ZP, et al. Purification and characterization of a novel angiotensin I-converting enzyme inhibitory peptide derived from abalone (Haliotis discus hannai Ino) gonads. Eur Food Res Technol. 2015; 240: 137-45. doi: 10.1016/j.peptides.2011.11.006.
9. Lorenz S, et al. Toward application and implementation of in silico tools and workflows within benign by design approaches. ACS Sustain Chem Eng. 2021; 9: 12461-75. doi:10.1021/acssuschemeng.1c03070.
10. Zhao P, Peng Y, Xu X, Wang Z, Wu Z, Li W, Tang Y, Liu G. In silico prediction of mitochondrial toxicity of chemicals using machine learning methods. J Appl Toxicol. 2021; 41: 1518-26. doi: 10.1002/jat.4141.
11. Azimi A, Ahmadi Sh, Kumar A, Qomi M, Almasirad A, et al. SMILES-Based QSAR and Molecular Docking Study of Oseltamivir Derivatives as Influenza Inhibitors. PACs. 2022;43: 1-21. doi:10.1080/10406638.2022.2067194.
12. Ahmadi S, Ghanbari H, Lotfi S, Azimi N. Predictive QSAR modeling for the antioxidant activity of natural compounds derivatives based on Monte Carlo method. Mol Divers. 2021; 25: 87-97. doi:10.1007/s11030-019-10026-9.
13. Ahmadi S, Khani R, Moghaddas M. Prediction of anti-cancer activity of 1, 8-naphthyridin derivatives by using of genetic algorithm-stepwise multiple linear regression.Med Sci. 2018;28:181-94. doi:10.29252/iau.28.3.181.
14. Lotfi S, Ahmadi S, Zohrabi P. QSAR modeling of toxicities of ionic liquids toward Staphylococcus aureus using SMILES and graph invariants. Struct Chem. 2020; 31: 2257-70. doi: 10.1007/s11224-020-01568-y
15. Ahmadi S, Moradi Z, Kumar A, Almasirad A. SMILES-based QSAR and molecular docking study of xanthone derivatives as α-glucosidase inhibitors. J Recept Signal Transduct Res. 2021; 42:361-72. 1-12. doi:10.1080/10799893.2021.1957932.
16. rabhakar YS, Gupta SP. Structure-Activity relationship study on angiotensin-converting enzyme inhibitors--investigation of hydrophobic interaction in inhibition mechanism. Indian J Biochem Biophys. 1985, 22: 318-20.
17. Javidfar M, Ahmadi S. QSAR modelling of larvicidal phytocompounds against Aedes aegypti using index of ideality of correlation. SAR QSAR Environ Res. 2020; 31: 717-39. doi:10.1080/1062936X.2020.1806922.
18. Deokar H, Deokar M, Wang W, Zhang R, Buolamwini JK. QSAR studies of new pyrido [3, 4-b] indole derivatives as inhibitors of colon and pancreatic cancer cell proliferation. Med Chem Res. 2018; 27: 2466-81. doi: 10.1007/s00044-018-2250-5.
19. Lotfi S, Ahmadi S, Kumar P. Correction: Ecotoxicological prediction of organic chemicals toward Pseudokirchneriella subcapitata by Monte Carlo approach. RSC Adv. 2022; 12: 34567. doi:10.1039/D2RA03936B.
20. Toropov AA, Toropova AP, Roncaglioni A, Benfenati E. The system of self-consistent models for pesticide toxicity to Daphnia magna. Toxicol Mech Methods. 2023;33: 578-83. doi:10.1080/15376516.2023.2197487.
21. Toropova AP, Toropov AA, Roncaglioni A, Benfenati E. The index of ideality of correlation improves the predictive potential of models of the antioxidant activity of tripeptides from frog skin (Litoria rubella). Comput Biol Med. 2021; 133: 104370. doi:10.1016/j.compbiomed.2021.104370.
22. Lotfi S, Ahmadi Sh, Kumar P. A hybrid descriptor based QSPR model to predict the thermal decomposition temperature of imidazolium ionic liquids using Monte Carlo approach. J Mol Liq. 2021; 338: 116465. doi:10.1016/j.molliq.2021.116465.
23. Kumar P, Kumar A. In silico enhancement of azo dye adsorption affinity for cellulose fibre through mechanistic interpretation under guidance of QSPR models using Monte Carlo method with index of ideality correlation. SAR QSAR Environ Res. 2020; 31: 697-715. doi:10.1080/1062936X.2020.1806105.
24. Toropov AA, Toropova AP, Achary PGR, Raškova M, Raška I. The searching for agents for Alzheimer’s disease treatment via the system of self-consistent models. Toxicology Toxicol Mech Methods. 2022; 32: 549-557. doi: 10.1080/15376516.2022.2053918.
25. Shah S, Chaple D, Masand VH, Zaki MEA, Al-Hussain SA, Shah A,et al. In silico study to recognize novel angiotensin-converting-enzyme-I inhibitors by 2D-QSAR and constraint-based molecular simulations. J Biomol Struct Dyn. 2023; 43:2211-30. doi: 10.1080/07391102.2023.220326.
26. Duhan M, Sindhu J, Kumar P, Devi M, Singh R, Kumar R, et al. Quantitative structure activity relationship studies of novel hydrazone derivatives as α-amylase inhibitors with index of ideality of correlation. J Biomol Struct Dyn. 2020; 40: 4933-53. doi: 10.1080/07391102.2020.1863861.
27. Achary PGR, Toropova AP, Toropov AA. Combinations of graph invariants and attributes of simplified molecular input-line entry system (SMILES) to build up models for sweetness. Food Res Int. 2019; 122: 40-46. doi:10.1016/j.foodres.2019.03.067.
28. Roy PP, Roy K. QSAR studies of CYP2D6 inhibitor aryloxypropanolamines using 2D and 3D descriptors. Chem Biol Drug Des. 2009; 73: 442-55. doi: 10.1111/j.1747-0285.2009.00791.x.
29. Lotfi S, Ahmadi S, Kumar P. The Monte Carlo approach to model and predict the melting point of imidazolium ionic liquids using hybrid optimal descriptors. RSC Adv. 2021; 11: 33849-57. doi:10.1039/D1RA06861J.
30. Ahmadi S, Ketabi S, Qomi M. CO 2 uptake prediction of metal–organic frameworks using quasi-SMILES and Monte Carlo optimization. New J Chem. 2022; 46: 8827-37. doi:10.1039/D2NJ00596D.
31. Kumar P, Kumar A. CORAL: QSAR models of CB1 cannabinoid receptor inhibitors based on local and global SMILES attributes with the index of ideality of correlation and the correlation contradiction index. Chemometr Intell Lab Sys. 2020; 200: 103982. doi:10.1016/j.chemolab.2020.103982.
32. Toropova AP, Toropov AA, Veselinović AM, Veselinović JB, Benfenati E, Leszczynska D, et al. Nano-QSAR: Model of mutagenicity of fullerene as a mathematical function of different conditions. Ecotoxicol Environ Saf. 2016; 124: 32-36. doi:10.1016/j.ecoenv.2015.09.038.
33. Tabti K, et al. HQSAR, CoMFA, CoMSIA docking studies and simulation MD on quinazolines/quinolines derivatives for DENV virus inhibitory activity. Chem Afr. 2022; 5: 1937-58. doi:10.1007/s42250-022-00484-4.
34. Chirico N, Gramatica P. Real external predictivity of QSAR models. Part 2. New intercomparable thresholds for different validation criteria and the need for scatter plot inspection. J Chem Inf Model. 2012; 52: 2044-58. doi:10.1021/ci300084j.
35. Rücker C, Rücker G, Meringer M. Y-randomization–a useful tool in QSAR validation, or folklore. J Chem Inf Model. 2007; 47: 2345-57. doi:10.1021/ci700157b.
36. Yordanova D, W. Schultz T, Kuseva C, Tankova K, Ivanova H. Automated and standardized workflows in the OECD QSAR Toolbox. ComputToxicol. 2019; 10: 89-104. doi:10.1016/j.comtox.2019.01.006.
37. Gatidou G, Vazaiou N, Thomaidis NS, Stasinakis AS. Biodegradability assessment of food additives using OECD 301F respirometric test. Chemosphere. 2020; 241: 125071. doi:10.1016/j.chemosphere.2019.125071.
38. Shah S, Chaple D, Masand VH, Zaki MEA, Al-Hussain SA, Shah A. In silico study to recognize novel angiotensin-converting-enzyme-I inhibitors by 2D-QSAR and constraint-based molecular simulations. J Biomol Struct Dyn. 2024; 42: 2211-30. doi: 10.1080/07391102.2023.220326.
39. Roy K, Chakraborty P, Mitra I, Ojha PK, Kar S, Das RN. Some case studies on application of “rm2” metrics for judging quality of quantitative structure–activity relationship predictions: emphasis on scaling of response data. J Comput Chem. 2013; 34: 1071-82. doi.org/10.1002/jcc.23231.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA

Ethics code: 1


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Lotfi S, Ahmadi S, Azimi A. Quantitative structure-activity relationship study of some angiotensin-converting enzyme inhibitor drugs in the treatment of hypertension based on Monte Carlo optimization method. J. Ilam Uni. Med. Sci. 2025; 33 (2) :26-44
URL: http://sjimu.medilam.ac.ir/article-1-8498-fa.html

لطفی شهرام، احمدی شهین، عظیمی علی. مطالعۀ ارتباط کمی ساختار- فعالیت برخی از داروهای مهارکنندۀ آنزیم مبدل آنژیوتانسین I در کنترل فشارخون بر اساس روش بهینه‌سازی مونت‌کارلو. مجله دانشگاه علوم پزشکی ایلام. 1404; 33 (2) :26-44

URL: http://sjimu.medilam.ac.ir/article-1-8498-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 33، شماره 2 - ( 3-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله دانشگاه علوم پزشکی ایلام Journal of Ilam University of Medical Sciences
Persian site map - English site map - Created in 0.17 seconds with 41 queries by YEKTAWEB 4714