Rational Design of Macrocyclic Noncovalent Inhibitors of SARS-CoV-2 M<sup>pro</sup> from a DNA-Encoded Chemical Library Screening Hit That Demonstrate Potent Inhibition against Pan-Coronavirus Homologues and Nirmatrelvir-Resistant Variants
Notice bibliographique
Résumé
The recent global COVID-19 pandemic has highlighted treatments for coronavirus infection as an unmet medical need. The main protease (M pro ) has been an important target for the development of SARS-CoV-2 direct-acting antivirals. Nirmatrelvir as a covalent M pro inhibitor was the first such approved therapy. Although M pro inhibitors of various chemical classes have been reported, they are generally less active against nirmatrelvir-resistant variants and have limited pan-coronavirus potential, presenting a significant human health risk upon future outbreaks. We here present a novel approach and utilized DNA-encoded chemical library screening to identify the noncovalent M pro inhibitor 5, which demonstrated a distinct binding mode to nirmatrelvir. A macrocyclization strategy designed to lock the active conformation resulted in lactone 12 with significantly improved antiviral activity. Further optimization led to the potent lactam 26, which demonstrated exceptional potency against nirmatrelvir-resistant variants as well as against a panel of viral main proteases from other coronaviruses.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».