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/2305.18088v5
- Date: Sun, 23 Jul 2023 23:53:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 21:06:46.850003
- 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)のパンデミックは世界的な健康危機を招き、緊急治療を必要としている。
医薬品のリサイクルは、時間、コスト、労力を節約できる、有望な解決策として浮上している。
本研究の目的は,薬物再資源化による新型コロナウイルス治療の潜在的治療候補の同定である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4297070083645048
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has created a global health crisis, with an urgent need
for effective treatments. Drug repurposing has emerged as a promising solution,
as it can save time, cost, and labor. However, the number of identified
repurposed drugs for COVID-19 treatment remains limited, and there is a need
for more efficient and comprehensive drug repurposing approaches. In this
study, we aimed to identify potential therapeutic candidates for COVID-19
treatment through drug repurposing using a combination of molecular docking and
machine learning regression approaches. We utilized the Zinc database to screen
5903 World-approved drugs for their potential to target the main protease 3CL
of SARS-CoV-2, which is a key enzyme in the replication of the virus. We
performed molecular docking to evaluate the binding affinity of the drugs to
the main protease 3CL, and used several machine learning regression approaches
for QSAR modeling to identify drugs with high binding affinity. Our results
showed that the Decision Tree Regression (DTR) model had the best statistical
measures of R2 and RMSE, and we shortlisted six promising drugs within the
range of -15 kcal/mol to -13 kcal/mol. These drugs have novel repurposing
potential, except for one antiviral ZINC203757351 compound that has already
been identified in other studies. We further analyzed the physiochemical and
pharmacokinetic properties of these top-ranked selected drugs and their best
binding interaction for specific target protease 3CLpro. Our study provides an
efficient framework for drug repurposing against COVID-19, and demonstrates the
potential of combining molecular docking with machine learning regression
approaches to accelerate the identification of potential therapeutic
candidates. Our findings contribute to the larger goal of finding effective
treatments for COVID-19, which is a critical global health challenge.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界的な健康危機を招き、緊急治療を必要としている。
薬物の再利用は、時間、コスト、労働を節約できるので、有望な解決策として現れてきた。
しかし、新型コロナウイルス治療のために特定された再使用薬物の数はまだ限られており、より効率的で包括的な薬物再利用アプローチが必要である。
本研究では,分子ドッキング法と機械学習回帰法を組み合わせた薬物再導入法を用いて,covid-19治療の候補候補を同定することを目的とした。
ウイルスの複製における重要な酵素であるSARS-CoV-2の主プロテアーゼ3CLを標的とした5903の薬剤のスクリーニングに,Zincデータベースを利用した。
薬物の主プロテアーゼ3CLへの結合親和性を評価するために分子ドッキングを行い、QSARモデリングに機械学習回帰アプローチを用いて高い結合親和性を持つ薬物を同定した。
以上の結果から,決定木回帰モデル (dtr) は r2 と rmse の最も優れた統計指標であり,15 kcal/mol から -13 kcal/mol の範囲で 6 種類の有望薬を短縮した。
これらの薬剤は、他の研究で既に同定されている1つの抗ウイルス性ZINC203757351化合物を除いて、新規な再精製能を有する。
我々はさらに、これらのトップランク選択薬の理化学的および薬物動態的性質と、特定の標的プロテアーゼ3clproに対する最適な結合相互作用を解析した。
本研究は、covid-19に対する薬物再導入のための効率的な枠組みを提供し、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によって、潜在的な治療候補の同定を加速する可能性を実証する。
この結果は、世界的な健康上の重要な課題である新型コロナウイルスの効果的な治療法を見つけるという大きな目標に寄与する。
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