계산적 방법을 통한 SARS-CoV-2 치료 표적 분석 및 잠재적 약물 발굴

SARS-CoV-2는 수만 건의 감염과 1,000건 이상의 사망을 초래했습니다. 현재 코로나바이러스 감염 치료를 위해 등록된 치료법은 없습니다. 신약 개발의 시간 소모적인 과정으로 인해, 약물 재창출은 갑작스러운 감염병 유행에 대한 유일한 해결책일 수 있습니다. 본 연구에서는 SARS-CoV-2 유전자에 의해 암호화된 모든 단백질을 체계적으로 분석하고 다른 코로나바이러스의 단백질과 비교하였으며, 이들의 구조를 예측하고 상동성 모델링을 통해 구축 가능한 19개의 구조를 제작했습니다. 표적 기반 가상 리간드 스크리닝을 수행하여 ZINC 약물 데이터베이스 및 자체 천연물 데이터베이스를 포함한 화합물 라이브러리를 대상으로 총 21개의 표적(인간 표적 2개 포함)을 스크리닝했습니다. 3-chymotrypsin-like protease(3CLpro), Spike, RNA-dependent RNA polymerase(RdRp) 및 papain like protease(PLpro)와 같은 주요 표적의 구조 및 스크리닝 결과를 상세히 논의했습니다. 또한, 현재 시판 중이거나 SARS-CoV-2에 대한 임상시험이 진행 중인 약물을 포함하여 78종의 상용 항바이러스제 데이터베이스를 구축했습니다. 이들 화합물의 잠재적 표적과 특정 표적에 작용하는 잠재적 약물을 예측했습니다. 본 연구는 SARS-CoV-2의 추가적인 in vitro 및 in vivo 연구를 위한 새로운 선도 물질과 표적을 제공하고, 현재 임상 연구가 진행 중인 약물에 대한 새로운 통찰을 제시하며, SARS-CoV-2 감염 치료를 위한 약물 재창출의 새로운 전략을 제시할 것입니다.