《Sci Rep:新方法有助于寻找治疗COVID-19的药物》

  • 来源专题:中国科学院病毒学领域知识资源中心
  • 编译者: malili
  • 发布时间:2020-12-13
  • 2020年12月10日 讯 /生物谷BIOON/ --最近,KTH皇家理工学院的研究人员与印度Alagappa大学合作在《Scientific Reports》杂志上发表了一份清单,列出了具有COVID-19治疗潜力的各种药物和鸡尾酒疗法。

    通过对DrugBank数据库的虚拟筛选,研究者们发现了攻击SARS-CoV-2的各种方式,即使它们发生了变异。据此,该研究确定了针对冠状病毒重要蛋白质的药物和可能的混合物。

    他们的研究采用了双重评分方法来鉴定具有COVID-19治疗潜力的先导化合物。该程序似乎已成功避免了假阳性,这是虚拟筛选中的常见问题。

    该研究的关键部分是鉴定靶向或结合多种蛋白质的药物,这些蛋白质是病毒复制所必需的,并且也参与宿主细胞感染的初始阶段。通讯作者Vaibhav Srivastava和Arul Murugan说,多靶点提供了一种有效的途径来应对耐药性,这将使药物能够应对病毒的突变。

    Srivastava说:“病毒正在迅速变异,这意味着它正在修饰其蛋白质。如果我们有一种可以靶向多种蛋白质的药物,即使一种蛋白质发生突变,该药物仍将对其他蛋白质有效。” “我们有可能找到混合药物疗法选项,其中每种药物都可以高亲和力地结合特定的靶蛋白。”

    例如,该研究提出了一种鸡尾酒疗法: baloxavir marboxil,那他霉素和RU85053,它们分别针对三种病毒蛋白,即3CL Main蛋白酶,木瓜蛋白酶样蛋白酶和RdRp。事实证明,这种药物混合物可有效治疗其他病毒传播的疾病,例如HIV。

    Murugan说,通过筛查还发现了已经在临床试验中的药物,这一事实证实了他们方法的可靠性。他还说,这样的研究可以提供关于为什么某些药物无效的内在见解。例如,他们指出,羟氯喹是无效的,主要是因为它对病毒蛋白的结合亲和力很差。

    该研究推荐用于测试的其他药物是tivantinib,olaparib,zoliflodacin,golvatinib,sonidegib,regorafenib和PCO-371。

    本文还列出了多靶点药物,例如DB04016,酞菁,他达拉非,它们也可以有效对抗快速变异的冠状病毒。(生物谷Bioon.com)

    资讯出处:Study identifies new potential treatments for COVID-19

    原始出处:Murugan, N.A., Kumar, S., Jeyakanthan, J. et al. Searching for target-specific and multi-targeting organics for Covid-19 in the Drugbank database with a double scoring approach. Scientific Reports 10, 19125 (2020). doi.org/10.1038/s41598-020-75762-7

相关报告
  • 《Sci Rep:新方法有助于寻找治疗COVID-19的药物》

    • 来源专题:生物安全知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:hujm
    • 发布时间:2020-12-11
    • 最近,KTH皇家理工学院的研究人员与印度Alagappa大学合作在《Scientific Reports》杂志上发表了一份清单,列出了具有COVID-19治疗潜力的各种药物和鸡尾酒疗法。 通过对DrugBank数据库的虚拟筛选,研究者们发现了攻击SARS-CoV-2的各种方式,即使它们发生了变异。据此,该研究确定了针对冠状病毒重要蛋白质的药物和可能的混合物。 他们的研究采用了双重评分方法来鉴定具有COVID-19治疗潜力的先导化合物。该程序似乎已成功避免了假阳性,这是虚拟筛选中的常见问题。 该研究的关键部分是鉴定靶向或结合多种蛋白质的药物,这些蛋白质是病毒复制所必需的,并且也参与宿主细胞感染的初始阶段。通讯作者Vaibhav Srivastava和Arul Murugan说,多靶点提供了一种有效的途径来应对耐药性,这将使药物能够应对病毒的突变。 Srivastava说:“病毒正在迅速变异,这意味着它正在修饰其蛋白质。如果我们有一种可以靶向多种蛋白质的药物,即使一种蛋白质发生突变,该药物仍将对其他蛋白质有效。” “我们有可能找到混合药物疗法选项,其中每种药物都可以高亲和力地结合特定的靶蛋白。” 例如,该研究提出了一种鸡尾酒疗法: baloxavir marboxil,那他霉素和RU85053,它们分别针对三种病毒蛋白,即3CL Main蛋白酶,木瓜蛋白酶样蛋白酶和RdRp。事实证明,这种药物混合物可有效治疗其他病毒传播的疾病,例如HIV。 Murugan说,通过筛查还发现了已经在临床试验中的药物,这一事实证实了他们方法的可靠性。他还说,这样的研究可以提供关于为什么某些药物无效的内在见解。例如,他们指出,羟氯喹是无效的,主要是因为它对病毒蛋白的结合亲和力很差。 该研究推荐用于测试的其他药物是tivantinib,olaparib,zoliflodacin,golvatinib,sonidegib,regorafenib和PCO-371。 本文还列出了多靶点药物,例如DB04016,酞菁,他达拉非,它们也可以有效对抗快速变异的冠状病毒。
  • 《Heliyon:机器学习帮助寻找治疗COVID19的药物》

    • 来源专题:生物安全知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:hujm
    • 发布时间:2020-08-14
    • 最近一项研究中,加州大学里弗赛德分校的科学家使用机器学习来识别数百种可能有助于治疗COVID-19的新药。 负责这项研究的分子细胞和系统生物学教授Anandasankar Ray说:“鉴于目前迫切需要找到治疗或预防COVID-19的有效药物。我们已经开发了一种药物发现管线,可以识别出多种候选药物。” 药物发现流程是与人工智能相关的一种计算策略,这是一种计算机算法,可以通过反复试验来预测活动,并随着时间的流逝而不断改进。 研究生Joel Kowalewski使用了少量先前已知的65种人类蛋白质配体,并且为每种人类蛋白质生成了机器学习模型。这些配体已知会与SARS-CoV-2蛋白质发生相互作用。Kowalewski说:“这些模型经过训练,可以从其3-D结构中识别出新的小分子抑制剂和活化剂。” Kowalewski说:“ 65种蛋白质的靶标非常多样化,并且还涉及许多其他疾病,包括癌症。除了针对这些目标而进行的努力外,我们还对确定目前尚未得到充分研究的新型化学物质感兴趣。” Ray和Kowalewski使用他们的机器学习模型从2亿种化学物质的数据库中筛选出超过1000万种可商购的小分子,并确定了与SARS-CoV-2蛋白质相互作用的65种人类蛋白质的同类最佳产品。 Ray和Kowalewski认为,与传统的依赖细胞培养的测定方法相比,其昂贵的方法且可能需要数年的测试时间,因此它们用于大量化学物质初步筛选的计算策略具有优势。“我们的数据库可作为一种资源,用于快速识别和测试针对COVID-19和其他与相同65种靶蛋白有关的其他疾病的新颖,安全的治疗策略。” “虽然COVID-19疫情是我们开发这一筛选平台的最初动力,但我们希望我们对超过1000万种化学药品的预测将在与许多其他疾病的斗争中加速药物研发。”