A Comprehensive Computational Analysis for the Binding Modes of Hepatitis C Virus NS5A Inhibitors: The Question of Symmetry
Notice bibliographique
Résumé
Direct-acting antivirals (DAAs) form the current standard of care (SOC) against hepatitis C virus (HCV). These drugs selectively target the viral proteins, offering a unique mechanism to avoid toxicity, to increase their efficacy, and to evolve from decades of interferon- and ribavirin-based therapy. Among the promising HCV targets for DAAs is the NS5A protein, and daclatasvir (DCV) forms a first-in-class compound that selectively targets this protein. Despite the exceptional potency of DCV (∼picomolar IC 50 ) and although several DCV derivatives have been approved for human use or are close to approval, the exact mode of action of these drugs is still incomplete. This is simply due to the vast complexity of cocrystallizing DCV with NS5A in the absence of two amphipathic helices that are required for DCV binding. In this context, computational modeling provides a unique alternative to solve this problem. Here, we build upon our recent discovery of a completely symmetrical interaction between DCV and NS5A and investigate the mode of binding of six other structures similar to DCV. The selected compounds include both symmetric and asymmetric molecules. In addition, we show that our model correlates very well with mutations that can confer resistance to DCV. The current study enhances our understanding of the mode of action of this class of HCV inhibitors and helps in defining the origin of resistance to these drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».