論文の概要: Drug Repurposing Targeting COVID-19 3CL Protease using Molecular Docking
and Machine Learning Regression Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18088v3
- Date: Sat, 24 Jun 2023 11:55:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 22:32:23.044471
- Title: Drug Repurposing Targeting COVID-19 3CL Protease using Molecular Docking
and Machine Learning Regression Approach
- Title（参考訳）: 分子ドッキングと機械学習回帰法を用いたCOVID-19 3CLプロテアーゼを標的とした薬物精製
- Authors: Imra Aqeel, and Abdul Majid
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが世界的な健康危機を引き起こし、治療薬の早期発見の必要性が高まっている。
この課題に対処するためには、コストと時間を節約できる唯一のソリューションはドラッグの買い戻しだ。
本研究では,SARS-CoV-2の主要プロテアーゼ3CLを標的とした新型コロナウイルス治療の可能性として,FDAが承認した5903薬を含む世界承認薬をスクリーニングするために,Zincデータベースを使用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4297070083645048
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has created a global health crisis, driving the need
for the rapid identification of potential therapeutics. To meet this challenge,
drug repurposing is the only solution with saving cost and time. In this study,
we used the Zinc database to screen the world-approved including FDA-approved
5903 drugs for repurposing as potential COVID-19 treatments targeting the main
protease 3CL of SARS-CoV-2. We performed molecular docking using Autodock-Vina
to check the efficacy of drug molecules. To enhance the efficiency of drug
repurposing approach, we modeled the binding affinities using several machine
learning regression approaches for QSAR modeling such as decision tree, extra
trees, MLP, KNN, XGBoost, and gradient boosting. The computational results
demonstrated that Decision Tree Regression (DTR) model has improved statistical
measures of R2 and RMSE. These simulated results helped to identify drugs with
high binding affinity and favorable binding energies. From the statistical
analysis, we shortlisted six promising drugs with their respective Zinc IDs
(ZINC000003873365, ZINC000085432544, ZINC000203757351, ZINC000085536956,
ZINC000008214470 and ZINC000261494640) within the range of -15.1 kcal/mol to
-13.6 kcal/mol. All are novel compounds except ZINC000203757351 antiviral
compound that was already identified against COVID-19 in other studies.
Further, we analyzed the physiochemical and pharmacokinetic properties of these
selected drugs with respect to their best binding interaction to specific
target protease 3CLpro. Our study has provided an efficient framework for drug
repurposing against COVID-19. This highlights the potential of combining
molecular docking with machine learning regression approaches to accelerate the
identification of potential therapeutic candidates.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが世界的な健康危機を引き起こし、治療薬の早期発見の必要性が高まっている。
この課題を満たすために、医薬品の再利用はコストと時間を節約する唯一の解決策である。
本研究では,SARS-CoV-2の主要プロテアーゼ3CLを標的とした新型コロナウイルス治療の可能性として,FDAが承認した5903薬を含む世界承認薬をスクリーニングするために,Zincデータベースを使用した。
薬物分子の有効性を確認するため,autodock-vinaを用いた分子ドッキングを行った。
薬物再資源化手法の効率を高めるために, 決定木, 余剰木, MLP, KNN, XGBoost, 勾配ブースティングなどのQSARモデリングのための機械学習回帰手法を用いて, 結合親和性をモデル化した。
その結果,決定木回帰(DTR)モデルにより,R2およびRMSEの統計的測定精度が向上した。
これらのシミュレーション結果は高い結合親和性と良好な結合エネルギーを有する薬物の同定に寄与した。
統計分析の結果,ZINC000003873365,ZINC000085432544,ZINC000203757351,ZINC000085536956,ZINC0008214470,ZINC000261494640 ) をそれぞれ-15.1 kcal/molから-13.6 kcal/molの範囲で選択した。
いずれも、既にcovid-19に対して同定された亜鉛203757351以外の新規化合物である。
さらに, これらの薬剤の生理化学的および薬物動態特性を, 特異的なプロテアーゼ3CLproとの結合性について解析した。
我々の研究は、COVID-19に対する薬物再精製の効果的な枠組みを提供してきた。
これは、分子ドッキングと機械学習回帰アプローチを組み合わせることで、潜在的な治療候補の同定を加速する可能性を強調している。
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