一个基于结构的计算管道,用于广泛的抗病毒发现
Maria A Castellanos1, Alexander M Payne1,2, Jenke Scheen3
1Computational and Systems Biology Program, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|August 6, 2025
概括
开发广泛的抗病毒药物对于疫情准备至关重要. 一个新的计算管道快速识别和评估对多种病毒的抑制剂,加速新兴威胁的药物发现.
科学领域:
- 计算病毒学计算病毒学.
- 药物发现 药物发现
- 传染病 传染病 传染病
背景情况:
- 具有流行病潜力的新兴病毒需要快速的抗病毒开发.
- 传统的药物发现管道很长,突出了加速战略的需要.
- 针对多个病毒家族和变体的宽谱抗病毒药物是必不可少的.
研究的目的:
- 介绍一个基于结构的计算管道,用于识别和评估广谱抗病毒抑制剂.
- 为了支持光谱宽度评估和优先级在优化.
- 加速对当前和新兴病毒的抗病毒疗法的发现.
主要方法:
- 与目标构造相关的病毒序列的自动搜索.
- 使用可用的结构数据进行位预测.
- 评分蛋白质 - 配体复合体以估计使用药物造包的抗病毒活性范围.
主要成果:
- 对SARS-CoV-2和MERS-CoV主要蛋白酶 (Mpro) 的回顾性评估显示了结合亲缘关系的预测能力.
- 对SARS-CoV-2 Mpro 抑制剂针对各种冠状病毒的查表明了广泛频谱活性评估的潜力.
- 管道成功识别和评估了广谱抑制剂.
结论:
- 开发的计算管道加速了广泛的抗病毒疗法的识别.
- 这种方法有助于全球为未来的病毒爆发做好准备.
- 基于结构的药物设计是快速抗病毒发现的可行策略.


