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J-GLOBAL ID：202102279583542239   整理番号：21A0196311

SARS-CoV-2の主要プロテアーゼの潜在的阻害剤の計算予測【JST・京大機械翻訳】

Computational Prediction of Potential Inhibitors of the Main Protease of SARS-CoV-2

著者 (15件)： Abel Renata (Institute of Physiology, Charite-University Medicine Berlin, Berlin, Germany) ,  Paredes Ramos Maria (METMED Research Group, Physical Chemistry Department, Universidade da Coruna (UDC), A Coruna, Spain) ,  Chen Qiaofeng (Institute of Physiology, Charite-University Medicine Berlin, Berlin, Germany) ,  Perez-Sanchez Horacio (Structural Bioinformatics and High-Performance Computing (BIO-HPC) Research Group, Universidad Catolica de Murcia (UCAM), Murcia, Spain) ,  Coluzzi Flaminia (Department of Medical and Surgical Sciences and Biotechnologies, Sapienza University of Rome, Latina, Italy) ,  Coluzzi Flaminia (Unit of Anesthesia and Intensive Care Medicine, Sant’ Andrea University Hospital, Rome, Italy) ,  Rocco Monica (Unit of Anesthesia and Intensive Care Medicine, Sant’ Andrea University Hospital, Rome, Italy) ,  Rocco Monica (Department of Clinical and Surgical Translational Medicine, Sapienza University of Rome, Rome, Italy) ,  Marchetti Paolo (Department of Clinical and Surgical Translational Medicine, Sapienza University of Rome, Rome, Italy) ,  Mura Cameron (Department of Biomedical Engineering and School of Data Science, University of Virginia, Charlottesville, VA, United States) ,  Simmaco Maurizio (Department of Neurosciences, Mental Health and Sensory Organs, Sapienza University of Rome, Rome, Italy) ,  Simmaco Maurizio (Advanced Molecular Diagnostic Unit, Sant’ Andrea University Hospital, Rome, Italy) ,  Bourne Philip E. (Department of Biomedical Engineering and School of Data Science, University of Virginia, Charlottesville, VA, United States) ,  Preissner Robert (Institute of Physiology and Science-IT, Charite-Universitaetsmedizin Berlin, Corporate Member of Freie Universitaet Berlin, Humboldt-Universitaet zu Berlin, and Berlin Institute of Health, Berlin, Germany) ,  Banerjee Priyanka (Institute of Physiology, Charite-University Medicine Berlin, Berlin, Germany)
資料名： Frontiers in Chemistry (Web)  (Frontiers in Chemistry (Web))
巻： 8  ページ： 590263  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7065A  ISSN： 2296-2646  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コロナウイルス病2019(COVID-19)として知られ,重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2)によって引き起こされる急速に発展するパンデミックは,最近213か国と地域にわたって広まっている。このパンデミックは,高血圧,心血管疾患,肺疾患,または糖尿病に罹患する人々にとって,特に公衆衛生上の脅威である。承認された治療なしで,それは持続または再発するようである。臨床ポテンシャルを有する阻害剤の迅速発見を促進するために,リガンドおよび構造に基づく計算アプローチを適用し,潜在的阻害剤の予測を可能にする仮想スクリーニング方法論を開発した。本研究では,2つの天然物データベース,Super Natural IIおよび伝統的漢方薬に対して仮想スクリーニングを行った。さらに,薬物のデータベースにおけるSARS-CoV-2の主要プロテアーゼの潜在的阻害剤を計算的に同定するための統合薬物精製アプローチを用いた。非常に360,000の化合物を,種々の分子フィンガープリントと分子ドッキング法を用いてスクリーニングした。これらのうち,80のドッキング化合物を詳細に評価し,4つのデータセットからの12の最良のヒットを分子動力学シミュレーションによってさらに検査した。最後に,毒性とチトクローム阻害プロファイルを,選択した候補化合物について計算的に分析した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機シミュレーション ,  データベース ,  ドッキング ,  高血圧症 ,  チトクローム ,  糖尿病 ,  *ペプチド結合ヒドロラーゼ ,  公衆衛生 ,  指紋 ,  分子動力学 ,  肺疾患 ,  漢方製剤
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 ,  分子動力学シミュレーション ,  バーチャルスクリーニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 仮想スクリーニング(VS) ,  薬物再利用と分子ドッキング ,  SARS-CoV-2 ,  COVID-19 ,  計算創薬 ,  分子動力学

分類 (1件)： 酵素製剤・酵素阻害剤の基礎研究  (GW21010W)

引用文献 (47件)：

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タイトルに関連する用語 (5件)： SARS-CoV-2 ,  プロテアーゼ ,  阻害剤 ,  計算 ,  予測