Drug design of new sigma-1 antagonists against neuropathic pain: A QSAR study using partial least squares and artificial neural networks

Chiari, Laise P. A.; Silva, Aldineia P. da; Oliveira, Azauri Albano de; Lipinski, Célio Fernando; Honório, Káthia Maria

doi:10.1016/j.molstruc.2020.129156

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“…Especial interest was considered to substituted pyrimidines promising for the treatment of neurological diseases. [19][20][21] The therapeutic effect of a variety of 2,4,5-and 2,4,6-trisubstituted pyrimidines is mainly attributed to an antagonistic effect to the adenosine receptors A 1 [22] and A 2A . [23] It is well known that morphinans possess diverse pharmacological effects on the central nervous system [3,24] and a low level of endogenous opioids may be protective for neurodegenerative disease.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Cross‐Coupling‐Cyclocondensation Reaction Sequence to Access a Library of Ring‐C Bridged Pyrimidino‐tetrahydrothebaines and Pyrimidinotetrahydrooripavines

et al. 2021

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Ring‐C bridged 1‐(pyrimidinyl)tetrahydrothebaines were convenience synthesized by a consecutive three‐component alkynylation–cyclocondensation sequence starting from 1‐ethynyl‐7α,8α‐(2,5‐dioxo‐N‐phenylpyrrolidino)‐[3,4‐h]‐6,14‐endo‐etheno‐tetrahydrothebaine, aroyl chlorides, and amidinium hydrochlorides. Several derivatizations and transformations of selected 1‐pyrimidinyl substituted tetrahydrothebaines were carried out. The analgesic activity of new type of hybrid compounds in the tail‐flick test in rats was evaluated. The data revealed that the antinociceptive potency was stroungly depended on the nature of the substituent in the C‐6 position of the pyrimidine nucleus. Docking study was undertaken to gain insight into the possible binding mode with the μ‐opioid receptor.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Cross‐Coupling‐Cyclocondensation Reaction Sequence to Access a Library of Ring‐C Bridged Pyrimidino‐tetrahydrothebaines and Pyrimidinotetrahydrooripavines

et al. 2021

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“…Alguns trabalhos têm sido publicados nesse sentido em nosso grupo de pesquisa, que apresentam pleno potencial de aprimoramento e de aplicabilidade no que diz respeito à proposição de novas estruturas, já que, nos últimos anos, as metodologias relacionadas às análises de QSAR foram aprimoradas, principalmente a de ANN. 106,107,108,109,110 Para andamento deste trabalho, seriam bastante úteis análises como a de dinâmica molecular, principalmente pelas características do complexo, e da presença de outros ligantes numa região próxima, como é o caso da molécula de GTP.…”

Section: Conclusão E Perspectivasunclassified

Planejamento de inibidores da polimerização de microtúbulos: predição da atividade biológica de um grupo de chalconas e proposição de novas estruturas

Lipinski¹

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Aos meus pais, Luiz e Terezinha Lipinski, que foram capazes de formar uma família da qual sinto muita satisfação por fazer parte.À minha amada esposa Bernadete Okopna Lipinski, à qual reafirmo aqui, o meu mais sincero desejo de lhe fazer companhia até o último dia da minha vida.Ao meu filhinho Leônidas Lipinski, que já nos seus dois primeiros anos de existência nesse mundo, me ensinou, na prática, o significado da palavra transcendência.Ao professor Albérico Borges Ferreira da Silva que, muito acima das atribuições de um orientador, tem a capacidade de preparar seus alunos para desafios que vão além da vida acadêmica.A todos os meus familiares e amigos, pelo apoio e pelas alegrias que me deram.A todos os colegas do grupo de Química Quântica, por toda a ajuda e pela ótima companhia ao longo desses anos. Em especial, à Aline Alves Oliveira, pela substancial contribuição a este trabalho, e também pelo seu exemplo de força.Aos funcionários do DQFM, do serviço de informática, da biblioteca e do serviço de pós-graduação do IQSC, pelo excelente atendimento.

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Machine Learning Approaches to Improve Prediction of Target‐Drug Interactions

Balatti¹,

Barletta²,

Pérez³

et al. 2022

Drug Design Using Machine Learning

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Cross‐Coupling‐Cyclocondensation Reaction Sequence to Access a Library of Ring‐C Bridged Pyrimidino‐tetrahydrothebaines and Pyrimidinotetrahydrooripavines

Cross‐Coupling‐Cyclocondensation Reaction Sequence to Access a Library of Ring‐C Bridged Pyrimidino‐tetrahydrothebaines and Pyrimidinotetrahydrooripavines

Planejamento de inibidores da polimerização de microtúbulos: predição da atividade biológica de um grupo de chalconas e proposição de novas estruturas

Machine Learning Approaches to Improve Prediction of Target‐Drug Interactions

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