SARS-CoV-2: компьютерный поиск лекарств и предварительные результаты
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала разбирает, как молекулярное моделирование, виртуальный скрининг и искусственный интеллект применялись для поиска лекарств против SARS-CoV-2. Приведенные результаты на момент публикации были предварительными. В компьютерных исследованиях среди кандидатов назывались нелфинавир, прулифлоксацин, биктегравир и тегобувир; другие алгоритмы предлагали новые молекулы или препараты для перепрофилирования.
В экспериментальном скрининге более 10 тыс. соединений выделили семь молекул, затем проверили их на клеточной культуре: лучший результат показал эбселен. Автор отмечает, что компьютерные предсказания требуют лабораторной и клинической проверки. В материале также рассматриваются ограничения докинга и неопределенность выбора мишени для лекарств, в том числе главной протеазы вируса Mpro.
Главное
- Для поиска кандидатов против SARS-CoV-2 применялись докинг, виртуальный скрининг и методы искусственного интеллекта.
- В одном виртуальном скрининге среди кандидатов были прулифлоксацин, биктегравир, нелфинавир и тегобувир.
- Экспериментальный скрининг более 10 тыс. соединений выявил семь молекул для дальнейшей проверки.
- В тесте на клеточной культуре лучший результат среди проверенных соединений показал эбселен.
- В материале указано, что результаты компьютерных исследований требуют экспериментального подтверждения.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация