Discovery of natural RORγt inhibitor using machine learning, virtual screening, and in vivo validation
Rattachement africain : us, kr, Éthiopie, pr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
INTRODUCTION: Retinoic acid receptor-related orphan receptor gamma t (RORγt) is a crucial transcription factor regulating Th17 cells, which secrete the cytokine IL-17. RORγt inhibitors are regarded as a therapeutic modality in a wide range of autoimmunity including psoriasis. OBJECTIVES: The objective of the study is to investigate novel RORγt inhibitors from natural products (NPs), combining machine learning (ML)-based virtual screening, chemotaxonomic analysis, molecular docking, and molecular dynamics simulations, and biological validation. METHODS: This study employed an integrated approach combining ML-based ligand-based screening, docking study, molecular simulation, and chemotaxonomic analysis to identify RORγt inhibitors from NPs. RESULTS: ML ensemble models predicted potential RORγt inhibitors from an NP library; subsequent chemotaxonomic classification of top-ranked hits prioritized protoberberine alkaloids. Six protoberberine alkaloids, which are predicted to bind RORγt via docking studies, were selected for experimental validation. Among them, berberine (Ber) and coptisine (Cop) potently inhibited Th17 differentiation in vitro. Surface plasmon resonance analysis demonstrated that both Ber and Cop directly bind to RORγt, with Cop exhibiting a stronger affinity for RORγt than Ber. Moreover, Cop demonstrated therapeutic efficacy in a preclinical mouse model of psoriasis. These results validate an integrated workflow, combining ML, chemotaxonomy, and experimental testing in vitro and in vivo, for the efficient discovery of novel RORγt inhibitors.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Discovery of natural RORγt inhibitor using machine learning, virtual screening, and in vivo validation
- Date Crossref
- 01/06/2026
- 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 il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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HealthInsight pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Ajou University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Incheon National University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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New Generation University College Éthiopie (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Kangwon National University Department of Pharmacy pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wright State University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National University College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Inc. Bionsight pays non établi dans la noticeEntreprise
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Department of Molecular Science and Technology & College of Pharmacy Laboratory of Immune Regulation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Life Science and Bioengineering Division of Life Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Boonshoft School of Medicine Department of Biochemistry and Molecular Biology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
HealthInsight, Ajou University et Incheon National University, avec 8 autres affiliations. Pays d’affiliation : Éthiopie.
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