Identification of novel compounds against three targets of SARS CoV2 coronavirus by combined virtual screening and supervised machine learning
Weitere Kategorien / Lebensqualität/WohlbefindenAutor(en): Kadioglu O, Saeed M, Greten HJ, Efferth T
Publikation: Bull World Health Organ. E-pub 21 March 2020
DOI: http://dx.doi.org/10.2471/BLT.20.255943
Diese Arbeit beschreibt einen rechnergestützten Workflow, der FDA-zugelassene Medikamente und Naturstoffe per virtuellem Screening, Docking und maschinellem Lernen gegen SARS-CoV-2-Zielproteine (Spike, N-Protein, 2′-O-Ribose-Methyltransferase) prüft. Aus großen Datenbanken werden Kandidaten gefiltert und mit Supercomputing priorisiert. Auffällig: HCV-Medikamente wie Paritaprevir, Simeprevir und Velpatasvir tauchen als potenzielle Inhibitoren auf. Das Konzept ist kein Wirksamkeitsnachweis am Menschen, sondern liefert eine priorisierte Trefferliste für Folgestudien. Für Patienten heißt das: schnellere Identifikation vorhandener Wirkstoffe zur Weiterprüfung in Studien.