Identification of Antiviral Drug Candidates Against Monkeypox DNA Polymerase and Profilin-like Protein A42R Utilizing an <i>In-Silico</i> Approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Monkeypox virus (MPXV) is emerging as a major concern in the field of infectious diseases. Current treatments are limited, highlighting the need for new therapeutic options. The use of computational methods, such as molecular docking and molecular dynamic (MD) simulations, is a valuable approach in identifying potential compounds that can target specific proteins of the virus, like the DNA polymerase and profilin-like protein A42R in this case, with the aim of controlling the disease. Our study focused on screening various libraries of compounds for predicted binding to MPXV DPol and A42R proteins, with the top-performing molecules identified based on their docking scores. Among these, Dorsilurin K and Mangostin in complex with DPol, whereas [2-oxo-2-[3-(3,4,5,6-tetrahydro-2H-azepin-7-ylsulfamoyl)anilino]ethyl] 3,5-dimethylbenzoate and N-[4-[2-[4-(4-methylphenyl)sulfonylpiperazin-1-yl]-2-oxoethoxy]phenyl]furan-2-carboxamide in complex with A42R stand out with notably high docking scores, suggesting they may have a good affinity for binding to the DPol and A42R proteins of MPXV respectively. MD simulations confirmed the stability of these ligand-protein complexes followed by evaluation of the ADMET and oral bioavailability analysis. However, it is important that computational methods can suggest promising candidates, in vitro and eventually in vivo studies are essential to validate these therapeutic candidates. Further studies on these compounds will provide insights into their efficacy, safety, and potential side effects. In conclusion, this study offers promising avenues for developing potential treatments for Monkeypox. If the identified compounds prove effective in further studies, it could be a significant breakthrough in managing this zoonotic disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».