The Structure-Based Design of SARS-CoV-2 Nsp14 Methyltransferase Ligands Yields Nanomolar Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19, caused by the SARS-CoV-2 virus, is responsible for a global pandemic that has paralyzed the normal life in many countries around the globe. Therefore, the preparation of both effective vaccines and potential therapeutics has become a major research priority in the biotechnology sector. Both viral proteins and selected host factors are important targets for the treatment of this disease. Suitable targets for antiviral therapy include i.a. viral methyltransferases, which allow the viral mRNA to be efficiently translated and protect the viral RNA from the innate immune system. In this study, we have focused on the structure-based design of the inhibitors of one of the two SARS-CoV-2 methyltransferases, nsp14. This methyltransferase catalyzes the transfer of the methyl group from <i>S</i>-adenosyl-<i>L</i>-methionine (SAM) to cap the guanosine triphosphate moiety of the newly synthesized viral RNA, yielding the methylated capped RNA and <i>S</i>-adenosyl-<i>L</i>-homocysteine (SAH). The crystal structure of SARS-CoV-2 nsp14 is unknown; we have taken advantage of its high homology to SARS-CoV nsp14 and prepared its homology model, which has allowed us to identify novel SAH derivatives modified at the adenine nucleobase as inhibitors of this important viral target. We have synthesized and tested the designed compounds <i>in vitro</i> and shown that these derivatives exert unprecedented inhibitory activity against this crucial enzyme. The docking studies nicely explain the contribution of an aromatic part attached by a linker to the position 7 of the 7-deaza analogues of SAH. Our results will serve as an important source of information for the subsequent development of new antivirals to combat COVID-19.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».