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Computer-Aided Drug Discovery (CADD) Approaches for the Management of Neuropathic Pain

神经病理性疼痛 药物发现 医学 药理学 神经痛 神经科学 生物信息学 心理学 生物
作者
Muthusamy Ramesh,Arunachalam Muthuraman
出处
期刊:Current Topics in Medicinal Chemistry [Bentham Science]
卷期号:21 (32): 2856-2868 被引量:5
标识
DOI:10.2174/1568026621666211122161932
摘要

Neuropathic pain occurs due to physical damage, injury, or dysfunction of neuronal fibers. The pathophysiology of neuropathic pain is too complex. Therefore, an accurate and reliable prediction of the appropriate hits/ligands for the treatment of neuropathic pain is a challenging process. However, computer-aided drug discovery approaches contributed significantly to discovering newer hits/ligands for the treatment of neuropathic pain. The computational approaches like homology modeling, induced-fit molecular docking, structure-activity relationships, metadynamics, and virtual screening were cited in the literature for the identification of potential hit molecules against neuropathic pain. These hit molecules act as inducible nitric oxide synthase inhibitors, FLAT antagonists, TRPA1 modulators, voltage-gated sodium channel binder, cannabinoid receptor-2 agonists, sigma-1 receptor antagonists, etc. Sigma-1 receptor is a distinct type of opioid receptor and several patents were obtained for sigma-1 receptor antagonists for the treatment of neuropathic pain. These molecules were found to have a profound role in the management of neuropathic pain. The present review describes the validated therapeutic targets, potential chemical scaffolds, and crucial protein-ligand interactions for the management of neuropathic pain based on the recently reported computational methodologies of the present and past decades. The study can help the researcher to discover newer drugs/drug-like molecules against neuropathic pain.
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