Synthetic Peptides That Antagonize the Angiotensin-Converting Enzyme-2 (ACE-2) Interaction with SARS-CoV-2 Receptor Binding Spike Protein
Notice bibliographique
Résumé
The SARS-CoV-2 viral spike protein S receptor-binding domain (S-RBD) binds ACE2 on host cells to initiate molecular events, resulting in intracellular release of the viral genome. Therefore, antagonists of this interaction could allow a modality for therapeutic intervention. Peptides can inhibit the S-RBD:ACE2 interaction by interacting with the protein-protein interface. In this study, protein contact atlas data and molecular dynamics simulations were used to locate interaction hotspots on the secondary structure elements α1, α2, α3, β3, and β4 of ACE2. We designed a library of discontinuous peptides based upon a combination of the hotspot interactions, which were synthesized and screened in a bioluminescence-based assay. The peptides demonstrated high efficacy in antagonizing the SARS-CoV-2 S-RBD:ACE2 interaction and were validated by microscale thermophoresis which demonstrated strong binding affinity (∼10 nM) of these peptides to S-RBD. We anticipate that such discontinuous peptides may hold the potential for an efficient therapeutic treatment for COVID-19.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».