Abstract: La tuberculose (TB) est l'une des maladies les plus contagieuses qui a un taux de mortalité plus élevé que le VIH/sida et on craint que les cas de tuberculose n'augmentent en conséquence de la pandémie de COVID-19. L'industrie pharmaceutique est constamment à la recherche de moyens d'améliorer les processus de conception de médicaments afin de lutter contre la croissance des infections et de guérir les syndromes nouvellement identifiés ou les dysfonctionnements d'origine génétique à l'aide de modèles QSPR. Les modèles QSPR sont des outils mathématiques qui établissent des relations entre une structure moléculaire et ses attributs physico-chimiques à l'aide de propriétés structurelles. Les indices topologiques sont de telles propriétés qui sont générées à partir du graphique moléculaire sans aucune mesure dérivée empiriquement. Ce travail se concentre sur le développement d'un modèle QSPR utilisant des indices topologiques basés sur la distance pour les médicaments antituberculeux et leurs diverses caractéristiques physico-chimiques.
La tuberculosis (TB) es una de las enfermedades más contagiosas que tiene una mayor tasa de mortalidad que el VIH/SIDA y se teme que los casos de TB aumenten como consecuencia de la pandemia de COVID-19. La industria farmacéutica busca constantemente formas de mejorar los procesos de diseño de medicamentos para combatir el crecimiento de infecciones y curar síndromes recién identificados o disfunciones de base genética con la ayuda de modelos QSPR. Los modelos QSPR son herramientas matemáticas que establecen relaciones entre una estructura molecular y sus atributos fisicoquímicos utilizando propiedades estructurales. Los índices topológicos son propiedades que se generan a partir del gráfico molecular sin ninguna medición derivada empíricamente. Este trabajo se centra en el desarrollo de un modelo QSPR utilizando índices topológicos basados en la distancia para medicamentos antituberculosos y sus diversas características fisicoquímicas.
Tuberculosis (TB) is one of the most contagious diseases that has a greater mortality rate than HIV/AIDS and the cases of TB are feared to rise as a repercussion of the COVID-19 pandemic. The pharmaceutical industry is constantly looking for ways to improve drug design processes in order to combat the growth of infections and cure newly identified syndromes or genetically based dysfunctions with the help of QSPR models. QSPR models are mathematical tools that establish relationships between a molecular structure and its physicochemical attributes using structural properties. Topological indices are such properties that are generated from the molecular graph without any empirically derived measurements. This work focuses on developing a QSPR model using distance-based topological indices for anti-tuberculosis medications and their diverse physicochemical features.
السل (TB) هو أحد أكثر الأمراض المعدية التي لديها معدل وفيات أكبر من فيروس نقص المناعة البشرية/الإيدز ويخشى أن ترتفع حالات السل كنتيجة لوباء COVID -19. تبحث صناعة المستحضرات الصيدلانية باستمرار عن طرق لتحسين عمليات تصميم الأدوية من أجل مكافحة نمو الالتهابات وعلاج المتلازمات التي تم تحديدها حديثًا أو الاختلالات الوراثية بمساعدة نماذج QSPR. نماذج QSPR هي أدوات رياضية تنشئ علاقات بين البنية الجزيئية وسماتها الفيزيائية والكيميائية باستخدام الخصائص الهيكلية. المؤشرات الطوبولوجية هي مثل هذه الخصائص التي يتم إنشاؤها من الرسم البياني الجزيئي دون أي قياسات مشتقة تجريبيًا. يركز هذا العمل على تطوير نموذج QSPR باستخدام المؤشرات الطوبولوجية القائمة على المسافة لأدوية مكافحة السل وخصائصها الفيزيائية الكيميائية المتنوعة.
Processing Request
No Comments.