LAOUD Aicha2023-02-062023-02-062018https://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/1678Dans ce travail nous nous sommes intéressé au développement de nouveaux inhibiteurs potentiels de nt-MGAM afin d’enrichir les classes thérapeutiques des médicaments anti diabète type2. La première étape a constitué en une étude de docking moléculaire, dans le site actif de l’enzyme nt-MGAM (PDB ID:3L4Z), sur un ensemble de 35 molécules dérivées du salacinol afin de déterminer les caractéristiques communes responsables de l’activité inhibitrice. Un modèle 3D-QSAR a ensuite été construit en utilisant les résultats du docking. Les valeurs des paramètres statistiques du modèle: R 2 = 0,99 et Q 2 = 0,81 montrent que ce dernier est statistiquement significatif possédant un bon pouvoir prédictif et une bonne stabilité. La valeur du coefficient de détermination de l’ensemble de test externe (Q²ext =0,60) prouve que ce modèle peut être généralisé sur d’autres structures différentes des dérivés du salacinol. En seconde étape, un criblage virtuel a été appliqué sur les composés de la chimiothèque ZINC (plus de six millions de structures) dans le but d'identifier de nouveaux inhibiteurs potentiels de la nt-MGAM. Les valeurs de l’activité, les propriétés pharmacocinétiques (ADME) et la toxicité des cinquante meilleures structures les plus prometteuses ont été prédites. Grâce aux résultats de cette étude, nous avons pu déterminer les caractéristiques moléculaires responsables de l’activité inhibitrice d’un ensemble de dérivés de salacinol vis-à vis de l’enzyme nt-MGAM. Ainsi nous avons pu sélectionner de nouveaux inhibiteurs de cette enzyme, qui pourraient être transformés en médicaments, contribuant ainsi de manière significative à la conception et à l'optimisation des stratégies thérapeutiques contre le diabète de type 2.frDéveloppement de nouveaux inhibiteurs de l’α-glucosidase à partir de molécules d’origine naturelle : étude 3D-QSAR et criblage virtuelThesis