論文の概要: In silico study on the cytotoxicity against Hela cancer cells of xanthones bioactive compounds from Garcinia cowa: QSAR based on Graph Deep Learning, Network Pharmacology, and Molecular Docking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10117v1
- Date: Wed, 13 Aug 2025 18:25:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.08369
- Title: In silico study on the cytotoxicity against Hela cancer cells of xanthones bioactive compounds from Garcinia cowa: QSAR based on Graph Deep Learning, Network Pharmacology, and Molecular Docking
- Title（参考訳）: ガルシアコワのキサンタネス生物活性化合物のヘラ癌細胞に対する細胞毒性に関する研究:グラフ深層学習、ネットワーク薬理学、分子ドッキングに基づくQSAR
- Authors: Nguyen Manh Son, Pham Huu Vang, Nguyen Thi Dung, Nguyen Manh Ha. Ta Thi Thao, Tran Thi Thu Thuy, Phan Minh Giang,
- Abstract要約: ネットワークの薬理学的解析により、主要な生物活性化合物であるルブラキサントン、ガルシノンD、ノルコワニン、コワノール、コワキサントンを主要なタンパク質標的(TNF、CTNNB1、SRC、NFKB1、MTOR)とともに同定した。
Graph Attention Networkアルゴリズムは、データ拡張後のR2が0.98、RMSEが0.02と優れた予測性能を示し、キサントン系化合物のpIC50値を予測する精度を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cancer is recognized as a complex group of diseases, contributing to the highest global mortality rates, with increasing prevalence and a trend toward affecting younger populations. It is characterized by uncontrolled proliferation of abnormal cells, invasion of adjacent tissues, and metastasis to distant organs. Garcinia cowa, a traditional medicinal plant widely used in Southeast Asia, including Vietnam, is employed to treat fever, cough, indigestion, as a laxative, and for parasitic diseases. Numerous xanthone compounds isolated from this species exhibit a broad spectrum of biological activities, with some showing promise as anti cancer and antimalarial agents. Network pharmacology analysis successfully identified key bioactive compounds Rubraxanthone, Garcinone D, Norcowanin, Cowanol, and Cowaxanthone alongside their primary protein targets (TNF, CTNNB1, SRC, NFKB1, and MTOR), providing critical insights into the molecular mechanisms underlying their anti-cancer effects. The Graph Attention Network algorithm demonstrated superior predictive performance, achieving an R2 of 0.98 and an RMSE of 0.02 after data augmentation, highlighting its accuracy in predicting pIC50 values for xanthone based compounds. Additionally, molecular docking revealed MTOR as a potential target for inducing cytotoxicity in HeLa cancer cells from Garcinia cowa.
- Abstract（参考訳）: がんは複雑な疾患の集団として認識されており、世界的な死亡率が最も高く、人口増加と若年層への影響傾向に寄与している。
異常な細胞の増殖、隣の組織への浸潤、遠くの臓器への転移を制御していないことが特徴である。
ベトナムを含む東南アジアで広く使用されている伝統的な薬用植物であるガルシアコワは、発熱、うっ血、消化不良、緩和剤、寄生虫病の治療に用いられている。
この種から単離された多くのキサントン化合物は幅広い生物活性を示し、一部は抗がん剤や抗マラリア剤として有望である。
ネットワークの薬理学分析により、主要な生物活性化合物であるルブラキサントン、ガルシノンD、ノルコワニン、コワノール、コワキサントンが主要なタンパク質標的(TNF、CTNNB1、SRC、NFKB1、MTOR)とともに同定され、抗がん効果の基礎となる分子機構に関する重要な知見が得られた。
Graph Attention Networkアルゴリズムは、データ拡張後のR2が0.98、RMSEが0.02と優れた予測性能を示し、キサントン系化合物のpIC50値を予測する精度を強調した。
さらに分子ドッキングにより、MTORはガルシアコワ由来のHeLa癌細胞の細胞毒性を誘導する潜在的標的となった。
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