通过基于深度学习和基于量子力学的原子学研究的新方法,识别对大肠杆菌的潜在抑制剂
Mubashir Aziz1, Syeda Abida Ejaz1, Bshra A Alsfouk2
1Department of Pharmaceutical Chemistry, Faculty of Pharmacy, The Islamia University of Bahawalpur, Bahawalpur, 63100, Pakistan.
Archives of biochemistry and biophysics
|September 21, 2023
概括
针对DNA旋转酶的新型候选药物被使用计算方法识别,以对抗抗生素耐药性. 这些新的抑制剂显示出开发下一代抗生素对抗耐药细菌感染的前景.
科学领域:
- 药用化学 医学化学
- 计算生物学 计算生物学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 抗生素耐药性对全球健康构成重大威胁,迫切需要开发新型抗菌剂.
- DNA 旋转酶是抗菌药物的验证目标,但抗药性机制正在出现.
研究的目的:
- 使用基于结构的in silico方法识别DNA旋转酶的新型抑制剂.
- 评估已识别的化合物作为新抗生素的潜在潜力.
主要方法:
- 构建了DNA旋转酶的e-pharmacophore模型,并用于大型化学数据库的虚拟选.
- 用分子对接,密度函数理论 (DFT) 和分子动力学 (MD) 模拟来分析排名最高的化合物.
主要成果:
- 虚拟查发现了8种潜在的DNA回旋酶抑制剂.
- 两个化合物,MCULE-6042843173和MCULE-2362244223,表现出高的结合亲缘关系 (-9.52和-9.24 kcal/mol) 和在DNA旋转酶活性部位内的有利相互作用.
- DFT和MD模拟证实了这些化合物的稳定性和结合特性.
结论:
- 建议MCULE-6042843173和MCULE-2362244223作为DNA回旋酶的有希望的新型抑制剂.
- 这些化合物代表了开发新抗生素来对抗耐药细菌的潜在候选者.
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