人工智能驱动的转移学习和经典分子动力学,用于战略性治疗重定位和针对水病毒DNA聚合酶的抗病毒的合理设计
Leona Dcunha1, Sonet Daniel Thomas1, Levin John2
1Center for Integrative Omics Data Science, Yenepoya (Deemed to be University), Mangalore, Karnataka, 575018, India.
Computers in biology and medicine
|December 8, 2025
概括
研究人员对FDA批准的药物进行了选,并设计了用于对抗水病毒 (MPXV) 的新. 帕罗莫米辛和一种合成,CFC,对MPXVDNA聚合酶表现出有前途的抗病毒活性,提供了潜在的新疗法.
科学领域:
- 病毒学 病毒学
- 计算化学的计算化学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 麻疹病毒 (MPXV) 构成全球健康威胁,没有FDA批准的特定抗病毒治疗方法.
- 快速识别新疗法对于管理MPXV疫情至关重要.
研究的目的:
- 识别现有的FDA批准的药物和新型合成,具有针对MPXV的抗病毒活性.
- 探索深度学习和人工智能的潜力,以加速MPXV的抗病毒药物发现.
主要方法:
- 1974年FDA批准的药物的查,使用深度学习的药理分子模型向MPXV DNA聚合酶.
- 开发一个人工智能管道,以生成和评估基于活体现场残留的合成.
- 分子动力学模拟和结合能量计算 (MMGBSA) 来评估药物向相互作用.
- 对于化合物的ADMET预测.
主要成果:
- 美国食品和药物管理局批准的三种药物对MPXVDNA聚合酶表现出强烈的结合亲和力,帕罗摩辛被确定为主要候选药物.
- 一种新型合成,氨酸-氨酸-氨酸 (CFC),显示出显著的结合亲和力和有利的结合能.
- CFC与MPXVDNA聚合酶的关键催化残留物呈现稳定的相互作用.
- ADMET的预测表明CFC在透性和口服生物利用性方面的潜在限制,但表明毒性降低.
结论:
- 帕罗摩辛和CFC代表了对抗MPXV.V.的新型抗病毒疗法的有希望的线索.
- 计算方法,包括深度学习和人工智能,在加速发现抗病毒剂方面是有效的.
- 进一步优化CFC是有必要的,以解决潜在的临床应用的生物可用性挑战.
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