Harnessing Green Chemistry for Anticancer Drug Discovery: Knoevenagel Condensation with Renewable Catalysts
محل انتشار: نشریه پیشرفته شیمی، دوره: 9، شماره: 4
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 59
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_AJCS-9-4_011
تاریخ نمایه سازی: 29 آذر 1404
چکیده مقاله:
A green, solvent-free Knoevenagel condensation protocol was developed using renewable catalysts—aqueous extracts of banana and orange peels, and L-tyrosine—for the reaction of aromatic aldehydes with active methylene compounds. Two eco-friendly methods were employed: fruit peel-based catalysis and grinding technique (mechanochemical method) using tyrosine with tyrosine. Sixty-three reactions yielded ۲۱ distinct products, which were structurally characterized and evaluated for cytotoxicity against MCF-۷ breast cancer cells. MCF-۷ cells were selected as a well-established model for estrogen receptor-positive breast cancer, widely used in cytotoxicity screening of anticancer agents. Compounds bearing hydroxyl and methoxy groups at para or meta positions showed enhanced anti-cancer activity, while ortho-substitution reduced efficacy due to steric hindrance. Derivatives with extended conjugation, such as cinnamaldehyde analogs, exhibited increased bioactivity. The methodology offers operational simplicity, high yields, and environmental benefits, highlighting its potential for sustainable drug discovery. Future work may explore broader biological applications and in vivo assessments.
کلیدواژه ها:
Green catalyst ، Knoevenagel condensation ، solvent _free ، Water Extract of Banana (WEB) ، Water Extract of Orange Fruit Peel Ash (WEOFPA)
نویسندگان
Fatemeh Behzadpour
Department of Chemistry, Khor.C., Islamic Azad University, Khorramabad, Iran
Sabah Salahvarzi
Department of Chemistry, Khor.C., Islamic Azad University, Khorramabad, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :