• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • View Item
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Drug repositioning approach for the treatment of ankylosing spondylitıs

Thumbnail

View/Open

Full Text / Tam Metin (1.082Mb)

Access

info:eu-repo/semantics/openAccess

Date

2022

Author

Yalçın Özkat, Gözde

Metadata

Show full item record

Citation

Yalçın Özkat, G. (2022). Drug repositioning approach for the treatment of ankylosing spondylitıs. Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Dergisi, 46(3), 896-908. https://doi.org/10.33483/jfpau.1150706

Abstract

Objective: In this study, it was aimed to determine an FDA-approved molecule that inhibits the IL-17 receptor, which is an important target for the prevention of inflammation in Ankylosing Spondylitis (AS), using the drug repositioning approach. Material and Method: Using the Drug-Gene Interaction database, 18 molecules specific to the active HLA-B gene were identified in AS. Then, the 3D structure of IL-17 was obtained from the RSCB database. I) Blind docking II) Computed Atlas of Surface Topography of Proteins web tool was used to determine the binding package. The interaction between the known inhibitor of IL-17, rhodomyrtone, and IL-17, was determined by molecular docking using grid boxes around the determined binding packages. Accordingly, configuration files were prepared with the selected grid box features, and docking was performed for 18 molecules with the AutoDock Vina program. Result and Discussion: The carbamazepine molecule shows the best binding affinity and binding profile with IL-17. It was also revealed that minocycline, sulfasalazine, and thalidomide are tightly packed in the active site. It has been demonstrated that these molecules may be lead molecules for the treatment of AS disease.
 
Amaç: Bu çalışmada, AS'de inflamasyonun önlenmesinde önemli bir hedef olan IL-17 reseptörünü inhibe eden FDA onaylı bir molekülün ilaç yeniden konumlandırma yaklaşımı kullanılarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: “Drug-Gene Interaction” veritabanı kullanılarak AS'de etkin HLA-B genine özgü 18 molekül belirlenmiştir. Ardından IL-17'nin 3D yapısına RSCB veri tabanından ulaşılmıştır. Bağlanma paketinin belirlenmesi için I) Kör kenetlenme II) “Computed Atlas of Surface Topography of Proteins” web aracı kullanılmıştır. Belirlenen bağlanma paketleri çevresindeki grid kutuları kullanılarak IL-17'nin bilinen inhibitörü rhodomyrtone ile IL-17 arasındaki etkileşim moleküler doking ile belirlenmiştir. Buna göre seçilen grid kutusu özellikleri ile konfigürasyon dosyaları hazırlanarak 18 molekül için de AutoDock Vina programı ile doking gerçekleştirilmiştir. Sonuç ve Tartışma: Karbamazepin molekülü, IL-17 ile en iyi bağlanma afinitesini ve bağlanma profilini göstermiştir. Ayrıca minosiklin, sülfasalazin ve talidomidin moleküllerinin de aktif bölgede sıkıca paketlendiği ortaya çıkmıştır. Bu moleküllerin AS hastalığının tedavisi için bir öncü molekül olabileceği gösterilmiştir.
 

Source

Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Dergisi

Volume

46

Issue

3

URI

https://doi.org/10.33483/jfpau.1150706
https://hdl.handle.net/11436/7830

Collections

  • Biyomühendislik Bölümü Koleksiyonu [46]
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [2844]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Instruction | Guide | Contact |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeInstitution AuthorThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeInstitution Author

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Guide|| Instruction || Library || Recep Tayyip Erdoğan University || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan University, Rize, Turkey
If you find any errors in content, please contact:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.