ReaxFF-Guided Optimization of VIRIP-Based HIV-1 Entry Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Peptides hold great promise for safe and effective treatment of viral infections. However, their use is often constrained by limited efficacy and high production costs, especially for long or complex peptide chains. Here, we used ReaxFF molecular dynamics (MD) simulations to optimize the size and activity of VIRIP (Virus Inhibitory Peptide), a naturally occurring 20-residue fragment of α1-antitrypsin that binds the HIV-1 GP41 fusion peptide (FP), thereby blocking viral fusion and entry into host cells. Specifically, we used the NMR structure of the complex between an optimized VIRIP derivative (VIR-165) and the HIV-1 gp41 FP for ReaxFF-guided in silico analysis, evaluating the contribution of each amino acid in the interaction of the inhibitor with its viral target. This approach allowed us to reduce the size of the HIV-1 FP inhibitor from 20 to 10 amino acids (2.28–1.11 kDa). HIV-1 infection assays showed that the size-optimized VIRIP derivative (soVIRIP) retains its broad-spectrum anti-HIV-1 capability and is nontoxic in the vertebrate zebrafish model. Compared to the original VIRIP, soVIRIP displayed more than 100-fold higher antiviral activity (IC 50 of ∼120 nM). Thus, it is more potent than a dimeric 20-residue VIRIP derivative (VIR-576) that was proven safe and effective in a phase I/II clinical trial. Our results show that ReaxFF-based MD simulations represent a suitable approach for the optimization of therapeutic peptides.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».