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Abstrakt

Vorhersage der Arzneimittel-Ziel-Interaktion bei Krebserkrankungen anhand homologisch modellierter Strukturen des MTHFR-Gens

Ch KK, Jamil K, Raju GS

Die Pharmakogenomik verwendet bioinformatische Werkzeuge, um zu untersuchen, wie sich die genetische Ausstattung eines Individuums auf die Reaktion des Körpers auf Medikamente auswirkt. Unser Ziel war es, die mögliche Rolle struktureller Variationen im Gen zur Metabolisierung von Brustkrebsmedikamenten wie MTHFR zu verstehen, das eng mit neoplastischen Medikamenten wie Cyclophosphamid, 5-Fluorouracil, Methotrexat und anderen interagiert. Wir untersuchten den Polymorphismus im Gen, der die Medikamentenbindungsfähigkeit dieser Moleküle beeinflussen könnte. Wir verwendeten den VEGA-Genombrowser, um Informationen über die Genstruktur und dbSNPs von NCBI für SNPs zu erhalten. Die Proteinsequenz wurde aus der NCBI-Datenbank abgerufen und mithilfe der Swiss Homology-Methode wurde die Proteinstruktur erstellt. Die Linux-basierte Software TRITON wurde verwendet, um die Mutationen in der Struktur zu untersuchen und zu bestimmen. Um die Variationen der Medikamentenbindungsfähigkeit der Chemotherapeutika vorherzusagen, verwendeten wir Molegro Virtual Docker. Diese Studie ergab, dass die Bindungsenergie für mutierte MTHFR-Strukturen der Proteine ​​größer war als die der Wildtyp-Proteine. Dies deutet darauf hin, dass Mutationen, die strukturelle Veränderungen verursachen, die Arzneimittelbindungsenergien mit verschiedenen Liganden (Arzneimitteln) modulieren. Es zeigt daher, dass die Variationen in der Struktur der Proteine ​​die Arzneimittelbindungskapazität beeinflussen und auch die Arzneimitteltoxizität im Zusammenhang mit Arzneimittel-Gen-Interaktionen beeinflussen. Dies ist der erste computergestützte Bericht über diese Arzneimittel-Gen-Interaktionen. Diese Studie ermittelte die pharmakogenomischen Interaktionen in Chemotherapeutika, die üblicherweise bei Brustkrebs eingesetzt werden. Dies könnte eine Modellstudie für die Arzneimittelentwicklung oder die Auswahl eines Arzneimittels sein, das für die genomische Reaktion des einzelnen Patienten geeignet ist.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.