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Accès ouvert déclaré 2025 article

Computational insights into the anti-diabetic potential of Albizia antunesiana (Mimosaceae) metabolites: A molecular docking, drug-likeness and ADMET analysis

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Résumé fourni par la source

Diabetes is a complex health issue that is rapidly spreading worldwide. As a complex chronic condition, it requires continued endeavor to innovate more effective drugs. This study evaluates the antidiabetic potential of seven metabolites from the root of Albizia antunesiana (Mimosaceae) using molecular docking, and ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, and Toxicity) analysis. The three-dimensional crystal structure of human SGLT2-MAP17 complex with Empagliflozin (PDB ID: 7VSI ) was retrieved from the Protein Data Bank. Docking results showed L1 (8-Prenylnaringenin), L4 (8,8-dimethyl-2,10-dioxo-9H-pyrano[2,3- f ]chromen-9-yl) (Z) -2-methylbut-2-enoate), and L7 (4-sulfophenyl)octanoic acid) had favorable binding energies comparable to the reference antidiabetic drug, Empagliflozin . ADMET profiles indicated high gastrointestinal absorption and favorable drug-likeness for most metabolites. Toxicity analysis revealed L2 (5,6,2′-Trimethoxyflavone) and L3 (Emodic acid) as the safest candidates, with low toxicity risks for hepatotoxicity, carcinogenicity, and nephrotoxicity. L2 and L3 were identified as promising drug candidates based on their overall pharmacokinetic and toxicity profiles, suggesting potential candidates for further development as antidiabetic agents. Furthermore, molecular dynamics analysis indicated that L3 exhibited favorable dynamic behavior.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Computational insights into the anti-diabetic potential of Albizia antunesiana (Mimosaceae) metabolites: A molecular docking, drug-likeness and ADMET analysis
Date Crossref
01/07/2025
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

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Sujets associés

Computational Drug Discovery MethodsNatural Antidiabetic Agents StudiesPlant biochemistry and biosynthesis

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