Computational study on the molecular mechanisms of drug resistance of Narlaprevir due to V36M, R155K, V36M+R155K, T54A, and A156T mutations of HCV NS3/4A protease
Notice bibliographique
Résumé
Narlaprevir is a novel NS3/4A protease inhibitor of hepatitis C virus (HCV), and it has been tested in a phase II clinical trial recently. However, distinct drug-resistance of Narlaprevir has been discovered. In our study, the molecular mechanisms of drug-resistance of Narlaprevir due to the mutations V36M, R155K, V36M+R155K, T54A, and A156T of NS3/4A protease have been investigated by molecular dynamics (MD) simulations, free energy calculations, and free energy decomposition analysis. The predicted binding free energies of Narlaprevir towards the wild-type and five mutants show that the mutations V36M, R155K, and T54A lead to low-level drug resistance and the mutations V36M+R155K and A156T lead to high-level drug resistance, which is consistent with the experimental data. The analysis of the individual energy terms indicates that the van der Waals contribution is important for distinguishing the binding affinities of these six complexes. These findings again show that the combination of different molecular modeling techniques is an efficient way to interpret the molecular mechanism of drug-resistance. Our work mainly elaborates the molecular mechanism of drug-resistance of Narlaprevir and further provides valuable information for developing novel, safer, and more potent HCV antiviral drugs in the near future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».