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Abstrait

Prédire l'interaction médicament-cible dans les cancers en utilisant des structures modélisées par homologie du gène MTHFR

Ch KK, Jamil K, Raju GS

La pharmacogénomique utilise des outils bioinformatiques pour étudier comment la constitution génétique d'un individu affecte la réponse du corps aux médicaments. Notre objectif était de comprendre le rôle possible des variations structurelles dans les gènes métabolisant les médicaments contre le cancer du sein, tels que MTHFR, qui interagissent étroitement avec les médicaments néoplasiques, à savoir le cyclophosphamide, le 5-fluorouracile, le méthotrexate et d'autres. Nous avons étudié le polymorphisme du gène qui pourrait affecter la capacité de liaison aux médicaments de ces molécules. Nous avons utilisé le navigateur de génome VEGA pour obtenir des informations sur la structure du gène et les dbSNP du NCBI pour les SNP. La séquence protéique a été récupérée dans la base de données du NCBI et, à l'aide de la méthode Swiss Homology, la structure protéique a été construite. Le logiciel TRITON basé sur Linux a été utilisé pour étudier et déterminer les mutations dans la structure. Pour prédire les variations des capacités de liaison aux médicaments des agents chimiothérapeutiques, nous avons utilisé Molegro Virtual Docker. Cette étude a révélé que l'énergie de liaison des structures MTHFR mutées des protéines était supérieure à celle des protéines de type sauvage. Cela indique que les mutations provoquant des modifications structurelles modulaient les énergies de liaison des médicaments avec divers ligands (médicaments). Cela montre donc que les variations de la structure des protéines influencent la capacité de liaison des médicaments et influencent également la toxicité des médicaments liée aux interactions médicament-gène. Il s'agit du premier rapport informatique sur ces interactions médicament-gène. Cette étude a déterminé les interactions pharmaco-génomiques dans les médicaments chimiothérapeutiques couramment utilisés pour le cancer du sein. Cela pourrait être une étude modèle pour la conception de médicaments ou la sélection d'un médicament adapté à la réponse génomique de chaque patient.

Avertissement: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été examiné ni vérifié