In silico Strategy: A Promising Implement in the Development of Multitarget Drugs against Neurodegenerative Diseases

生物信息学 药物开发 计算机科学 鉴定(生物学) 计算生物学 药品 风险分析(工程) 生物 医学 药理学 生物化学 植物 基因
作者
Purusottam Banjare,Balaji Wamanrao Matore,Anjali Murmu,Vikash Kumar,Jagadish Singh,Partha Pratim Roy
出处
期刊:Current Topics in Medicinal Chemistry [Bentham Science Publishers]
卷期号:23 (29): 2765-2791 被引量:3
标识
DOI:10.2174/1568026623666230811113231
摘要

Multi-target drug development (MTDD) is the demand of the recent era, especially in the case of multi-factorial conditions such as cancer, depression, neurodegenerative diseases (NDs), etc. The MTDD approaches have many advantages; avoidance of drug-drug interactions, predictable pharmacokinetic profile, and less drug resistance. The wet lab practice in MTDD is very challenging for the researchers, and the chances of late-stage failure are obvious. Identification of an appropriate target (Target fishing) is another challenging task in the development of multi-target drugs. The in silico tools will be one of the promising tools in the MTDD for the NDs. Therefore the outlook of the review comprises a short description of NDs, target associated with different NDs, in silico studies so far done for MTDD for various NDs. The main thrust of this review is to explore the present and future aspects of in silico tools used in MTDD for different NDs in combating the challenge of drug development and the application of various in silico tools to solve the problem of target fishing.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小王同志发布了新的文献求助10
1秒前
3秒前
6秒前
7秒前
科研通AI2S应助abb采纳,获得10
7秒前
8秒前
8秒前
nbhh完成签到,获得积分10
8秒前
Bill Wang完成签到 ,获得积分0
9秒前
贪玩的访风完成签到 ,获得积分10
10秒前
Yuki完成签到,获得积分10
11秒前
可爱的函函应助Alex采纳,获得10
13秒前
阳光发布了新的文献求助10
13秒前
yangllln发布了新的文献求助10
13秒前
MeiyanZou完成签到 ,获得积分10
14秒前
橙子fy16_完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
17秒前
Alex完成签到,获得积分20
18秒前
tulips完成签到 ,获得积分10
21秒前
yw发布了新的文献求助30
21秒前
yjf完成签到,获得积分10
25秒前
lascqy完成签到 ,获得积分10
26秒前
28秒前
上官若男应助樱桃采纳,获得10
32秒前
Erxat发布了新的文献求助10
33秒前
Jasper应助聪慧的绿兰采纳,获得10
36秒前
李爱国应助木mu采纳,获得30
36秒前
鼠鼠完成签到 ,获得积分10
37秒前
开心友儿完成签到,获得积分10
38秒前
38秒前
lixy完成签到,获得积分10
41秒前
guangyu完成签到,获得积分10
41秒前
阿银完成签到,获得积分10
42秒前
汤汤完成签到,获得积分10
42秒前
大模型应助万里采纳,获得10
43秒前
思源应助Robin采纳,获得10
44秒前
樱桃发布了新的文献求助10
45秒前
FashionBoy应助庾海采纳,获得10
47秒前
宇宇宇c完成签到,获得积分10
48秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2500
Computational Atomic Physics for Kilonova Ejecta and Astrophysical Plasmas 500
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 450
Mixing the elements of mass customisation 360
Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её практическое применение 310
the MD Anderson Surgical Oncology Manual, Seventh Edition 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3781926
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3327450
关于积分的说明 10231409
捐赠科研通 3042382
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1669975
邀请新用户注册赠送积分活动 799446
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 758822