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Monoaminoxidase-Hemmer (MAO-Hemmer) spielen eine wichtige Rolle bei der Behandlung verschiedener neurologischer und psychiatrischer Erkrankungen wie Depression, Parkinson und Alzheimer. Die Identifizierung neuartiger MAO-Hemmer mit hoher Spezifität und geringen Nebenwirkungen ist ein wichtiges Ziel der Arzneimittelforschung. Herkömmliche experimentelle Ansätze sind zwar wirksam, aber oft zeit- und ressourcenaufwändig.Dieses Buch konzentriert sich auf die Anwendung von In-Silico-Screening-Techniken, bei denen computergestützte Werkzeuge zur Vorhersage der MAO-hemmenden Wirkung von chemischen Verbindungen eingesetzt werden. Durch die Kombination von molekularem Docking, virtuellem Screening und der Analyse von Struktur-Aktivitäts-Beziehungen (SAR) bietet dieser Ansatz einen schnellen und kosteneffizienten Weg zur Identifizierung vielversprechender Kandidaten für die weitere experimentelle Validierung.Die Integration von In-silico-Methoden steigert nicht nur die Effizienz der Arzneimittelentdeckung, sondern trägt auch zu einem tieferen Verständnis der Wechselwirkungen zwischen potenziellen Inhibitoren und MAO-Enzymen bei. Diese Arbeit soll als Grundlage für künftige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten auf diesem Gebiet dienen und sowohl wissenschaftliche Erkenntnisse als auch therapeutische Innovationen voranbringen.