计算筛选重用药物和天然产物对抗SARS-CoV-2主蛋白酶(Mpro)作为潜在的COVID-19治疗方法
摘要：用于COVID-19治疗的现有药物的筛选迫切需求仍然存在。药物很少仅作用于单一的分子靶点，往往目标外的作用会导致不良反应，并且有时针对特定疾病的靶点之间可能存在有益的协同作用。在某些情况下，目标外的活性还导致了重磅药物的诞生，例如治疗勃起功能障碍的伟哥和治疗男性脱发的米诺地尔。已有的药物或正在临床试验中的药物以及经批准的天然产品都是发现可用于现有和新病症的治疗药物的丰富资源，基于它们已经在人体中进行了安全性评估的理由。那么，一个关键问题是如何迅速高效地筛选这些化合物，以发现对新型冠状病毒（COVID-19）等新兴传染病有活性的化合物。在这里，我们展示了如何使用快速而稳健的计算过程对大量药物和天然化合物库进行筛选，以确定可能抑制SARS-CoV-2（3CL pro，Mpro）主要蛋白酶的化合物。我们展示了具有最强结合亲和力的候选化合物的短列表如何高度富含在独立研究中已被确定为潜在抗COVID-19抗病毒药物的化合物。前几名的候选化合物还包括大量此前未被鉴定为具有COVID-19潜在活性的药物和天然产品，从而为实验验证提供了额外的靶点。这个机器筛选流程也可用于药物再利用和发现其他重要病原体的新药候选物，并在未来的大流行中使用。
作者：Sakshi Piplani, Puneet Singh, Nikolai Petrovsky, David A. Winkler
论文ID：2009.00744
分类：Biomolecules
分类简称：q-bio.BM
提交时间：2020-09-03