Computational Exploration of Naturally Occurring Flavonoids as TGF‐β Inhibitors in Breast Cancer: Insights from Docking and Molecular Dynamics Simulations and In‐vitro Cytotoxicity Study

对接(动物) 乳腺癌 蛋白质数据库 化学 癌症研究 木犀草素 串扰 类黄酮 药理学 癌症 计算生物学 生物 生物化学 医学 内科学 护理部 物理 光学 抗氧化剂
作者
Umang Shah,Niyati Patel,Mehul Patel,Shishir Rohit,Nilay Solanki,Ashish Patel,Swayamprakash Patel,Vishwa Patel,Rajvi Patel,Rahul D. Jawarkar
出处
期刊:Chemistry & Biodiversity [Wiley]
卷期号:21 (6) 被引量:2
标识
DOI:10.1002/cbdv.202301903
摘要

Breast cancer is a global health concern, demanding innovative treatments. Targeting the Transforming Growth Factor-beta (TGF-β) signaling pathway, pivotal in breast cancer, is a promising approach. TGF-β inhibits proliferation via G1 phase cell cycle arrest, acting as a suppressor initially, but in later stages, it promotes progression by enhancing motility, invasiveness, and metastasis formation. This study explores naturally occurring flavonoids' interactions with TGF-β. Using molecular docking against the protein's crystal structure (PDB Id: 1PY5), Gossypin showed the highest docking score and underwent molecular dynamics simulation, revealing complex flexibility and explaining how flavonoids impede TGF-β signaling in breast cancer. ADMET predictions adhered to Lipinski's rule of Five. Insights into flavonoid-TGF-β binding offer a novel angle for breast cancer treatment. Flavonoids having a good docking score like gossypin, morin, luteolin and taxifolin shown potent cytotoxic effect on breast cancer cell line, MCF-7. Understanding these interactions could inspire flavonoid-based therapies targeting TGF-β to halt breast cancer growth. These findings pave the way for personalized, targeted breast cancer therapies, offering hope against this formidable disease.
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
2秒前
夜黎完成签到,获得积分10
2秒前
mcw完成签到,获得积分10
2秒前
4秒前
4秒前
科研通AI2S应助蓝刺采纳,获得10
4秒前
4秒前
mcw发布了新的文献求助10
7秒前
Bosean发布了新的文献求助10
7秒前
wanci应助sc采纳,获得10
8秒前
8秒前
科研通AI6.1应助Levi采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
潇洒的惋清应助11采纳,获得10
9秒前
追寻的谷波完成签到,获得积分20
11秒前
11秒前
q1发布了新的文献求助10
11秒前
Awake发布了新的文献求助20
11秒前
詹詹发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
qhx发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
强强发布了新的文献求助10
15秒前
卓沅沅发布了新的文献求助10
16秒前
hehe发布了新的文献求助10
16秒前
蓝刺完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
18秒前
大模型应助柯亦云采纳,获得10
19秒前
Tim发布了新的文献求助10
19秒前
zhouzhou发布了新的文献求助10
21秒前
小蘑菇应助ou采纳,获得10
22秒前
22秒前
wanci应助缓慢易云采纳,获得10
22秒前
YU发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
语音助手完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
25秒前
高分求助中
Clinical Epidemiology: The Essentials, 6e 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Graphene Handbook (2019 Edition) 800
Adhesion Science: Principles & Practice 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 600
久松真一著作集〈第5巻〉禅と芸術 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6546701
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8334907
关于积分的说明 17861069
捐赠科研通 5656875
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2937795
邀请新用户注册赠送积分活动 1914001
关于科研通互助平台的介绍 1778073