Étude in silico de la toxicité du sémaglutide et des propriétés amaigrissantes de Gymnema sylvestre

Abstract

Ce travail de recherche adopte une méthodologie in silico rigoureuse pour explorer deux axes thérapeutiques cruciaux dans la prise en charge des maladies métaboliques contemporaines : l'obésité et le diabète de type 2. L'étude se divise en deux volets complémentaires, alliant pharmacologie moderne et phytochimie. Le sémaglutide, agoniste des récepteurs du GLP-1, représente une révolution dans le traitement de l'obésité, et notre étude a consisté à réaliser une évaluation approfondie de son profil de sécurité structurelle. Grâce à des outils bio-informatiques de prédiction de toxicité (ADMET), nous avons analysé le comportement pharmacocinétique et les risques potentiels liés à sa structure chimique. L'analyse met en lumière l'efficacité biologique du sémaglutide tout en soulignant les enjeux de santé publique liés à son usage médical, notamment les dérives observées avec son utilisation à des fins esthétiques qui exposent la population générale à des risques métaboliques mal maîtrisés. Face aux limites des traitements synthétiques, l'exploration des sources naturelles demeure une voie prometteuse, c’est pourquoi nous nous sommes intéressés aux propriétés antidiabétiques et amaigrissantes de Gymnema sylvestre. Au-delà de ses effets régulateurs sur la glycémie, cette plante est étudiée ici pour son potentiel amaigrissant majeur, agissant comme un levier thérapeutique contre la prise de poids. Par des techniques de docking moléculaire, nous avons modélisé les interactions entre l'acide gymnémique et des cibles protéiques majeures, telles que le récepteur GLP-1R, le cotransporteur sodium-glucose SGLT1, et diverses enzymes digestives. En interagissant avec ces cibles, ce composé naturel limite l'absorption intestinale des nutriments, offrant ainsi des perspectives innovantes pour réduire l'apport calorique, gérer le poids et agir sur les mécanismes physiopathologiques liant le surpoids aux désordres métaboliques.