Abdelouahid Sbai / Etibaria Belghalia / Mohammed Bouachrine
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Questo libro esplora il contributo dei metodi computazionali nella ricerca di terapie mirate per il cancro al seno. Si concentra su tre recettori chiave: il recettore degli estrogeni alfa (ERα), il recettore del fattore di crescita epidermico umano 2 (HER2) e il recettore del fattore di crescita epidermico (EGFR). Due famiglie chimiche, i derivati pirazolici-benzimidazolici e gli analoghi di Baloxavir, sono stati valutati attraverso la modellazione QSAR, il docking molecolare, le previsioni ADMET e le simulazioni di dinamica molecolare. Il primo studio ha identificato due composti con una forte affinità di legame e proprietà farmacocinetiche favorevoli. Il secondo ha rivelato diversi derivati di Baloxavir con una promettente attività multi-target, tra cui un composto principale che mostra interazioni stabili con tutti e tre i recettori. Questi risultati evidenziano il potenziale delle tecniche in silico nella scoperta di farmaci in fase iniziale e forniscono una base per un’ulteriore validazione biologica, a sostegno dello sviluppo di trattamenti più efficaci e personalizzati per il cancro al seno.