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重新利用 FDA 批准的 COVID-19 研究药物针对 SARS-CoV-2 尖峰和主要蛋白酶的潜力，并通过机器学习算法进行验证。
摘要来源：化学生物药物设计。 2021年04月；97(4):836-853。 Epub 2020 年 12 月 22 日。PMID：33289334
摘要作者：Akalesh Kumar Verma、Rohit Aggarwal
文章隶属关系：Akalesh Kumar Verma
摘要：本研究旨在评估再利用潜力现有的抗病毒候选药物（FDA 批准和研究中）针对 SARS-CoV-2 目标蛋白，促进病毒进入宿主体内并进行复制。评估候选抗病毒药物与 SARS-CoV-2 相关靶蛋白之间的分子亲和力对于刺突蛋白（S）和主蛋白酶（M）等，通过对接软件（MVD）进行分子相互作用模拟，随后通过机器学习算法计算适用性评分。此外，STITCH 算法用于预测涉及活性候选药物多个途径的药理学网络。还确定了活性药物分子的药效团特征以预测构效关系（SAR）。分子相互作用分析表明，虫草素与S蛋白（-180）和M蛋白（-205）具有很强的结合亲和力，在其他候选药物中相对最高。有趣的是，低 IC 值的化合物表现出高结合能。此外，机器学习算法还显示出虫草素的高适用性分数（0.42-0.47）。值得一提的是，药理学网络描述了虫草素参与与细菌和病毒性疾病相关的不同途径，包括结核病、乙型肝炎、甲型流感、病毒性心肌炎、单纯疱疹感染。虫草素的嵌入药效团特征也表明具有很强的 SAR。虫草素抗 SARS-CoV-2 活性表明，治疗 48 小时后，病毒复制抑制率为 65%（E 基因）和 42%（N 基因）。由于虫草素具有抗病毒活性的临床前和临床证据，此外，目前的研究结果进一步验证并表明虫草素针对 COVID-19 的重新利用潜力。