Biopolym. Cell. 2025; 41(4):309.
Біоінформатика
In silico моделювання та прогнозування антидіабетичного потенціалу біоактивних сполук безалкалоїдного екстракту Galega officinalis L.
- Інститут молекулярної біології і генетики НАН України
Вул. Академіка Заболотного, 150, Київ, Україна, 03143 - Науково-сервісна фірма «Otava»
Вул. Академіка Заболотного, 150, Київ, Україна, 03143
Abstract
Мета. Розробити та верифікувати in silico моделі прогнозування антидіабетичної активності природних сполук та перевірити їх на прикладі компонентів лікарських рослин. Матеріали і методи. Побудовано дві моделі машинного навчання на основі алгоритмів XGBoost і LightGBM. Верифікацію проведено на наборі сполук, що входять до складу рецептур традиційної китайської медицини (ТКМ) з доведеною гіпоглікемічною дією. Верифіковані моделі застосовано до компонентів Galega officinalis L. (безалкалоїдна фракція), склад якої визначено за допомогою газової та рідинної мас-спектрометрії. Результати. Побудовані моделі досягли точності 80-81 % та успішно пройшли верифікацію, виявивши активні сполуки серед таких, які зазначені у рецептурах ТКМ як ефективні у боротьбі з діабетом 2 типу. Це підтверджує їх здатність коректно класифікувати біоактивні природні речовини. Моделі застосовано до компонентів безалкалоїдного екстракту G. officinalis L., перспективної рослини для подальших досліджень антидіабетичної дії. Висновки. Розроблені in silico моделі дозволяють прогнозувати антидіабетичну активність сполук природного походження. Їх успішна верифікація на наборах сполук та застосування до екстракту G. officinalis L. підтвердили потенціал підходу для пошуку малотоксичних біоактивних речовин.
Keywords: in silico, машинне навчання, антидіабетичні властивості, Galega officinalis L.
Повний текст: (PDF, англійською)
References
[1]
Zhang Y, Cui Y, Li Y, Lu H, Huang H, Sui J, Guo Z, Miao D. Network analysis of depressive and anxiety symptoms in older Chinese adults with diabetes mellitus. Front Psychiatry. 2024; 15:1328857.
[2]
Öztürk E, Arslan AKK, Yerer MB, Bishayee A. Resveratrol and diabetes: A critical review of clinical studies. Biomed Pharmacother. 2017; 95:230-4.
[3]
Porte D Jr, Baskin DG, Schwartz MW. Insulin signaling in the central nervous system: a critical role in metabolic homeostasis and disease from C. elegans to humans. Diabetes. 2005; 54(5):1264-76.
[4]
Abdul-Ghani MA, Jenkinson CP, Richardson DK, Tripathy D, DeFronzo RA. Insulin secretion and action in subjects with impaired fasting glucose and impaired glucose tolerance: results from the Veterans Administration Genetic Epidemiology Study. Diabetes. 2006; 55(5):1430-5.
[6]
Esposito K, Maiorino MI, Di Palo C, Giugliano D; Campanian Postprandial Hyperglycemia Study Group. Adherence to a Mediterranean diet and glycaemic control in Type 2 diabetes mellitus. Diabet Med. 2009; 26(9):900-7.
[7]
Simpson HC, Simpson RW, Lousley S, Carter RD, Geekie M, Hockaday TD, Mann JI. A high carbohydrate leguminous fibre diet improves all aspects of diabetic control. Lancet. 1981; 1(8210):1-5.
[8]
Balducci S, Sacchetti M, Haxhi J, Orlando G, D'Errico V, Fallucca S, Menini S, Pugliese G. Physical exercise as therapy for type 2 diabetes mellitus. Diabetes Metab Res Rev. 2014; 30(Suppl 1):13-23.
[9]
Prasathkumar M, Becky R, Anisha S, Dhrisya C, Sadhasivam S. Evaluation of hypoglycemic therapeutics and nutritional supplementation for type 2 diabetes mellitus management: An insight on molecular approaches. Biotechnol Lett. 2022; 44(2):203-38.
[10]
Khan MK, Baig RU. Pharmacotherapy of diabetes mellitus type 2: a review on various hypoglycemics. J Clin Nurs Res. 2022; 6(5):57-67.
[11]
Sağlam FS, Bektas H. Risk perceptions of patients with type 2 diabetes mellitus regarding insulin therapy and diabetes complications: A cross-sectional study. J Clin Nurs. 2023; 32(15-16):5010-27.
[12]
Nkonge KM, Nkonge DK, Nkonge TN. Insulin Therapy for the Management of Diabetes Mellitus: A Narrative Review of Innovative Treatment Strategies. Diabetes Ther. 2023; 14(11):1801-31.
[13]
Akinwunmi OA. In vitro antioxidant, α-amylase and α-glucosidase activities of methanol extracts from three Momordica species. Int J Phytomedicine. 2020; 11(1):8-14.
[14]
Luo H, Li Y, Song H, Zhao K, Li W, Hong H, Wang YT, Qi L, Zhang Y. Role of EZH2-mediated epigenetic modification on vascular smooth muscle in cardiovascular diseases: A mini-review. Front Pharmacol. 2024; 15:1416992.
[15]
Chen J, Dun WL. Review on active ingredients of traditional Chinese medicine in the treatment of type 2 diabetes. Jiangsu Sci Technol Inf. 2016; 26:35-8.
[16]
Gao J, Jiang Z, Adams E, Van Schepdael A. A fast and efficient method for screening and evaluation of hypoglycemic ingredients of Traditional Chinese Medicine acting on PTP1B by capillary electrophoresis. J Pharm Biomed Anal. 2024; 244:116125.
[17]
Zhou X, Guo Y, Yang K, Liu P, Wang J. The signaling pathways of traditional Chinese medicine in promoting diabetic wound healing. J Ethnopharmacol. 2022; 282:114662.
[18]
Li X, Geng-Ji JJ, Quan YY, Qi LM, Sun Q, Huang Q, Jiang HM, Sun ZJ, Liu HM, Xie X. Role of potential bioactive metabolites from traditional Chinese medicine for type 2 diabetes mellitus: An overview. Front Pharmacol. 2022; 13:1023713.
[19]
Zhang X, Yang Y, Zhou X. Application of data mining in treatment of diabetes with traditional Chinese medicine. Chin Arch Tradit Chin Med. 2024; 42(10):1-5.
[20]
Maiula TG, Yarmoliuk SM, Konvaliuk II, Kunakh VA. In silico prediction of neuroprotective properties of natural compounds using Scutellaria baicalensis as an example. Biopolym Cell. 2025; 41(2):139-49.
[21]
Maiula TG, Yarmoliuk SM. In silico prediction of neuroprotective properties of natural compounds using Scutellaria baicalensis as an example. Proc. IMBG Conf. Kyiv; 2025. p. 7.
[22]
Lupak MI, Khokhla MR, Hachkova HY, Shulha OM, Shchehlova NS, Vildanova RI, Zyn AR, Sybirna NO. Application of biogenic surface-active substances for stabilization of a phytopreparation based on the alkaloid-free fraction of Galega officinalis L. extract. Studia Biologica. 2015; 9(1):25-36.
[23]
Sibirna NO, Lupak MI, Hachkova HY, Lutsyk MD. The effect of Galega officinalis L. extract on the content of glycated hemoglobin and blood glucose in experimental diabetes. Visnyk Lviv Univ, Ser Biol. 2014; 66:174-82.
[24]
Korulkin D, Muravlyova L, Abilov Z, Auhatayeva A. Medicinal plants Galega officinalis L. and yacon leaves (Smallanthus sonchifolius): comparative analysis of composition and hypoglycemic activity. Ukrainica Bioorganica Acta. 2019; 17(1):12-8.
[25]
Hachkova HY, Lupak MI, Sybirna NO. Galega officinalis extract regulates carbohydrate metabolism in experimental diabetes. Biol Syst: Theory Innovation. 2020; 11(2):45-52.
[26]
Sibirna NO, Hachkova HY, Khokhla MR. Method for obtaining an alkaloid-free extract from Galega officinalis L. with antidiabetic activity. Patent of Ukraine UA 96839 U. Filed July 15, 2014; published February 25, 2015.
[27]
Mysinger MM, Carchia M, Irwin JJ, Shoichet BK. Directory of useful decoys, enhanced (DUD-E): better ligands and decoys for better benchmarking. J Med Chem. 2012; 55(14):6582-94.
[28]
Santos FA, Frota JT, Arruda BR, de Melo TS, da Silva AA, Brito GA, Chaves MH, Rao VS. Antihyperglycemic and hypolipidemic effects of α, β-amyrin, a triterpenoid mixture from Protium heptaphyllum in mice. Lipids Health Dis. 2012; 11:98.
[29]
Naik SR, Kokil GR. Development and discovery avenues in bioactive natural products for glycemic novel therapeutics. In: Bioactive Natural Products: Chemistry and Biology. Elsevier; 2013. p. 283-302.
[30]
Bednarska K, Kuś P, Fecka I. Investigation of the Phytochemical Composition, Antioxidant Activity, and Methylglyoxal Trapping Effect of Galega officinalis L. Herb In Vitro. Molecules. 2020; 25(24):5810.
[31]
Shymanska OV, Vergun OM, Rakhmetov DB, Brindza J. Antiradical activity of plant extracts of Galega officinalis L. and G. orientalis Lam. Plant Introduction. 2018; 78(2):28-33.
[32]
Bioecological features and pharmaceutical use of Galega officinalis L. (literature review). Am J Pediatr Med Health Sci. 2024; 2(2):292-6.
