In silico models to predict tubular secretion or reabsorption clearance pathway using physicochemical properties and structural characteristics

In silico models to predict tubular secretion or reabsorption clearance pathway using physicochemical properties and structural characteristics


چاپ صفحه
پژوهان
صفحه نخست سامانه
چکیده مقاله
چکیده مقاله
نویسندگان
نویسندگان
دانلود مقاله
دانلود مقاله
دانشگاه علوم پزشکی تبریز
دانشگاه علوم پزشکی تبریز

نویسندگان: نوید کبودی , علی اکبر علیزاده , علی شایان فر

کلمات کلیدی: Logistic regressionmodelpredictionrenal clearancestructural descriptors

نشریه: 35103 , 4 , 52 , 2022

اطلاعات کلی مقاله
hide/show

نویسنده ثبت کننده مقاله علی شایان فر
مرحله جاری مقاله تایید نهایی
دانشکده/مرکز مربوطه مرکز تحقیقات آنالیز دارویی
کد مقاله 79181
عنوان فارسی مقاله In silico models to predict tubular secretion or reabsorption clearance pathway using physicochemical properties and structural characteristics
عنوان لاتین مقاله In silico models to predict tubular secretion or reabsorption clearance pathway using physicochemical properties and structural characteristics
ناشر 3
آیا مقاله از طرح تحقیقاتی و یا منتورشیپ استخراج شده است؟ بلی
عنوان نشریه (خارج از لیست فوق)
نوع مقاله Original Article
نحوه ایندکس شدن مقاله ایندکس شده سطح یک – ISI - Web of Science
آدرس لینک مقاله/ همایش در شبکه اینترنت

خلاصه مقاله
hide/show

Renal clearance is one of the main pathways for a drug to be cleared from plasma. The aim of this study is to develop in-silico models to find out the relationship between the type of renal clearance, and structural parameters. Literature data were used to categorise the drugs into those that undergo tubular secretion and those that undergo reabsorption. Different structural descriptors (VolSurf descriptors, Abraham solvation parameters, data warrior descriptors, logarithm of distribution coefficient at pH = 7.4 (logD7.4)) were applied to develop a mechanistic model for estimating renal clearance class whether its secretion or reabsorption. The results of this study show that logD7.4 and the number of hydrogen bond donors, as well as available uncharged species (AUS7.4), are the most effective descriptors to establish mechanistic models for predicting renal clearance class. The classification models were established with a level of accuracy of more than 75%. Developed models of this study can be helpful to predict renal clearance class for new drug candidates with an acceptable error. Hydrophilicity and hydrogen bond formation ability of drugs are among the main descriptors.

نویسندگان
hide/show

نویسنده نفر چندم مقاله
نوید کبودیاول
علی اکبر علیزادهدوم
علی شایان فرسوم

لینک دانلود مقاله
hide/show

نام فایل تاریخ درج فایل اندازه فایل دانلود
Xenobiotica.pdf1401/05/011746565دانلود