Nature Biotechnology于2月23日发表了美国国立卫生研究院和加拿大公共卫生署等机构的文章“Biological activity-based modeling identifies antiviral leads against SARS-CoV-2”，描述了基于生物活性的建模可识别针对SARS-CoV-2的抗病毒药物。
文章称，药物发现的计算方法，例如定量结构与活性之间的关系，依靠小分子的结构相似性可以推断生物活性，但通常仅限于在接近已知配体的化学空间中识别新的候选药物。该研究报告了一种基于生物活性的建模（BABM）方法，在这种方法中，跨多个试验建立的化合物活性谱被用作在其他试验中或针对新目标预测化合物活性的信号。通过基于高通量筛选数据识别寨卡病毒和埃博拉病毒的候选抗病毒药物，验证了此方法的有效性。然后应用BABM模型预测了311种对SARS-CoV-2具有潜在活性的化合物。在预测的化合物中，有32％的化合物在细胞培养活病毒分析中具有抗病毒活性，最有效的化合物在纳摩尔浓度范围内显示出半最大抑制浓度。大多数已确认的抗SARS-CoV-2化合物是病毒进入抑制剂和/或自噬调节剂。这些确认的化合物有潜力进一步开发为抗SARS-CoV-2疗法。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-021-00839-1
