SARS-CoV-2: компьютерный поиск лекарств и предварительные результаты

Краткое изложение авторской публикации в сообществе «Фарма РФ» от .

Автор материала рассматривает применение молекулярного моделирования, виртуального скрининга и искусственного интеллекта для поиска лекарств против SARS-CoV-2. Во многих описанных исследованиях мишенью была главная протеаза Mpro; компьютерный скрининг выделял среди кандидатов уже известные препараты, в том числе нелфинавир. Автор также разбирает экспериментальную проверку более 10 тыс. соединений: после тестирования на зараженной клеточной культуре наиболее перспективным среди отобранных веществ оказался эбселен. В материале приведены и подходы с использованием искусственного интеллекта: от генерации новых молекул до поиска существующих препаратов, включая барицитиниб. Автор подчеркивает, что приведенные результаты предварительны: компьютерные прогнозы и лабораторные данные не подтверждают эффективность препаратов для лечения людей и требуют дальнейшей проверки.

Главное

  • Автор описывает виртуальный скрининг 1900 лекарств по Mpro; среди кандидатов оказался нелфинавир.
  • При экспериментальном скрининге более 10 тыс. соединений эбселен выделили после проверки на зараженной клеточной культуре.
  • InSilico Medicine использовала искусственный интеллект для генерации молекул-кандидатов, которые планировали синтезировать и проверять.
  • В модели BenevolentAI барицитиниб рассматривался как кандидат из-за воздействия на AAK1 и GAK.

Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только специалистам фармацевтической отрасли.

Регистрация

По теме