The interaction of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 spike protein with drug-inhibited angiotensin converting enzyme 2 studied by molecular dynamics simulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension has been identified as the most common comorbidity in coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients, and has been suggested as a risk factor for COVID-19 disease outcomes. Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus enters host human cells via binding to host cell angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) receptors. Inhibition of ACE2 has been proposed as a potential therapeutic approach to block SARS-CoV-2 contagion. However, some experts suggest that ACE2 inhibition could worsen the infection. Here, we aimed to study the effect of ACE2 inhibition on the SARS-CoV-2 spike protein binding to ACE2. METHOD: Crystallographic structures of the SARS-CoV-2 spike protein, the spike receptor-binding domain, native ACE2, and the ACE2 complexed with MLN-4760 were used as the study model structures. The spike proteins were docked to the ACE2 structures and the dynamics of the complexes, ligand-protein, and protein-protein interactions were studied by molecular dynamics simulation for 100 ns. RESULTS: Our result showed that inhibition of ACE2 by MLN-4760 increased the affinity of the SARS-CoV-2 spike protein binding to ACE2. Results also revealed that spike protein binding to the ACE2 inhibited by MLN-4760 restored the enzymatic active conformation of the ACE2 from closed/inactive to open/active conformation by removing MLN-4760 binding from the ligand-binding pocket of ACE2. CONCLUSION: We conclude that using ACE2 inhibitors can increase the risk of SARS-CoV-2 infection and worsen COVID-19 disease outcome. We also found that the SARS-CoV-2 can abrogate the function of ACE2 inhibitors and rescue the enzymatic activity of ACE2. Therefore, ACE2 inhibition is not a useful treatment against COVID-19 infection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».