新型抗菌菌剂的计算机指导识别,通过体外和体外验证证明

科学领域:

• 药物的发现和开发.
• 计算化学是一种计算化学.
• 微生物学 微生物学

背景情况:

• 结核菌菌的抗生素耐药性是一个日益严重的全球卫生危机.
• 目前的结核病治疗是漫长的,昂贵的,并有显著的副作用.
• 传统的药物发现是缓慢和不可预测的,需要创新的方法.

研究的目的:

• 用计算方法识别新型抗菌菌剂.
• 评估潜在的候选药物对Mycobacterium结核病的疗效和安全性.
• 探索已识别的药物与现有药物的协同作用.

主要方法:

• 对蛋白质数据库进行潜在药物点的计算选.
• 在体外测试已识别的化合物的最小抑制和杀菌度.
• 在感染小鼠模型中的体内疗效研究.
• 肺组织的组织学分析.

主要成果:

• 酸显示出强烈的抗菌活性,其MIC/MBC为312μg/ml,IC50为374.44 mg/ml (SI=1200).
• 酸作为一种潜在的histidinol-phosphate氨基转移酶抑制剂,具有很高的结合亲和力 (-5.0475 kcal/mol).
• 与利芬素的联合治疗显示出协同活性 (ΣFIC=0.375) 并减少小鼠肺中的细菌负载.

结论:

• 计算药物标识是发现新抗菌菌剂的可行策略.
• 酸是新型结核病治疗的有希望的候选者,可能作为替代或辅助疗法.
• 酸表现出良好的安全性和有效性概况,包括与利芬素的协同作用潜力.