Fugu-MT 論文翻訳(概要): Drug Repurposing Targeting COVID-19 3CL Protease using Molecular Docking and Machine Learning Regression Approach

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/2305.18088v6
Date: Wed, 16 Aug 2023 23:31:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-21 23:36:10.335780
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緊急事態を宣言。 SARS-CoV-2の主プロテアーゼ3CLを標的とした5903薬剤の阻害効果を検討した。我々は、QSARモデリングに機械学習回帰手法を用いて、高い結合親和性を持つ潜在的な薬物を探索した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15346678870160887
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The COVID-19 pandemic has initiated a global health emergency, with an exigent need for effective cure. Progressively, drug repurposing is emerging as a promising solution as it saves the time, cost and labor. However, the number of drug candidates that have been identified as being repurposed for the treatment of COVID-19 are still insufficient, so more effective and thorough drug repurposing strategies are required. In this study, we joint the molecular docking with machine learning regression approaches to find some prospective therapeutic candidates for COVID-19 treatment. We screened the 5903 approved drugs for their inhibition by targeting the main protease 3CL of SARS-CoV-2, which is responsible to replicate the virus. Molecular docking is used to calculate the binding affinities of these drugs to the main protease 3CL. We employed several machine learning regression approaches for QSAR modeling to find out some potential drugs with high binding affinity. Out outcomes demonstrated that the Decision Tree Regression (DTR) model with best scores of R2 and RMSE, is the most suitable model for drug repurposing. We shortlisted six favorable drugs and examined their 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 establishes 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 cures for COVID-19, which is an acute global health challenge.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが世界的な緊急事態を宣言。徐々に、薬物の再利用は、時間、コスト、そして労力を節約し、有望な解決策として登場しつつある。しかし、新型コロナウイルスの治療に再利用されていると認識されている薬物候補の数はいまだに不足しているため、より効果的で徹底的な薬物精製戦略が必要である。本研究では, 分子ドッキングと機械学習回帰法を組み合わせることで, 新型コロナウイルス治療に期待できる治療候補を見つける。ウイルスの複製に関与するSARS-CoV-2の主要プロテアーゼ3CLを標的とした5903薬のスクリーニングを行った。分子ドッキングは、これらの薬物のメインプロテアーゼ3clとの結合親和性を計算するために用いられる。我々は、QSARモデリングに機械学習回帰手法を用いて、高い結合親和性を持つ潜在的な薬物を発見する。結果から,r2とrmseのベストスコアを持つ決定木回帰(dtr)モデルが薬物再生産に最適なモデルであることが判明した。 6種類の好適薬を選抜し, それらの薬の理化学的, 薬物動態学的性質と, 特異的プロテアーゼ3clproに対する最適な結合相互作用について検討した。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て、潜在的な治療候補の同定を加速する可能性を確立する。急性グローバルな健康上の課題である新型コロナウイルスの効果的な治療法の発見という大きな目標に,本研究は貢献する。

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