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J-GLOBAL ID：202002246005333924   整理番号：20A2478487

分子ドッキングシミュレーションによるSARS-CoV-2に対する潜在的抗ウイルス活性薬物の研究【JST・京大機械翻訳】

Investigating the potential antiviral activity drugs against SARS-CoV-2 by molecular docking simulation

著者 (1件)： El-hoshoudy A.N. (Computational Chemistry Group, Egyptian Petroleum Research Institute, 11727 Nasr City, Cairo, Egypt)
資料名： Journal of Molecular Liquids  (Journal of Molecular Liquids)
巻： 318  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0924A  ISSN： 0167-7322  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,瘢痕性ウイルス性肺炎は(COVID-19)が世界全体を掃引していることが知られている。新しいウイルス株はコロナウイルスファミリーに属するSARS-CoV-2と命名された。現在の医学研究は,新規治療薬の開発に向けられているが,今までに承認された抗ウイルス薬はない。医療規模では,承認された薬剤の開発は時間のかかるプロセスであり,したがって,研究は,リガンドと薬物マルチモーダル構造に基づくデザインのスクリーニングに向けられ,次に,主要なウイルスプロテアーゼにドッキングし,活性結合部位を研究する。バイオインフォマティクスアプローチは,それらの臨床実施前に,リガンドと薬物の包括的な範囲の能力を評価するために使用した。本研究では,分子ドッキングシミュレーションによる計算アプローチを,SARS-CoV-2ゲノムに対する薬物,天然源および阻害化合物の抗ウイルス活性のスクリーニングのために実施した。主なウイルスプロテアーゼを蛋白質データバンク(PDB#6YB7)から収集し,19の承認された抗ウイルス薬,PubChemからダウンロードしたCOVID-19に対する10の天然阻害リガンド,を大腸菌BL_21(DE_3)に対して最適化した10の自然源に加えて,COVID-19に対するこれら候補の抗ウイルス活性を同定した。ドッキング結果は有望であり,報告されたリガンドがSARS-CoV-2主プロテアーゼに強固に結合し,その感染性影響の阻害を導くことを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *ドッキング ,  大腸菌 ,  *抗ウイルス作用 ,  抗ウイルス薬 ,  ゲノム ,  結合部位 ,  ペプチド結合ヒドロラーゼ ,  多モード ,  ロバスト性 ,  瘢痕
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  *重症急性呼吸器症候群 ,  バイオインフォマティクス ,  *分子ドッキングシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  コロナウイルス ,  分子ドッキング ,  SARS-CoV-2 ,  ホモロジーモデリング

分類 (1件)： 抗ウイルス薬の基礎研究  (GW17040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分子ドッキングシミュレーション ,  SARS-CoV-2 ,  抗ウイルス活性 ,  薬物 ,  研究