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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».