医学信息学解锁23（2021）100539通过分子对接巴西卫生保健系统中可获得的抗SARS-CoV-2药物马修斯放大图片作者：Grahla，b. Alca ra'a，c，AnaPaulaA. 作者声明：JohnD. Moroa，b，E'dersonS.M. Pinto d，e，Bruno C. Feltes e，f，Isadora M. 放大图片创作者：Felipe V.F. 罗德里格斯a，c，马西奥多恩e，杰德森角da Costaa，b，c，Osmar Norberto de Souzag，**，Rodrigo Ligabue-Braunh， *a巴西阿雷格里港南里奥格兰德天主教大学南里奥格兰德脑研究所b巴西阿雷格里港南里奥格兰德天主教大学医学和健康科学研究生课程c巴西阿雷格里港南里奥格兰德天主教大学医学、儿科学和儿童保健研究生课程d巴西RS南里奥格兰德联邦大学生物技术中心细胞和分子生物学研究生课程e巴西RS南里奥格兰德联邦大学信息学研究所结构生物信息学和计算生物学实验室f巴西南里奥格兰德联邦大学生物科学研究所免疫生物学和免疫遗传学实验室g巴西阿雷格里港南里奥格兰德天主教大学技术学院h巴西阿雷格里港联邦健康科学大学药物科学系和生物科学研究生课程（PPGBio）A R T I C L EI N FO保留字：药物重新定位SUSSARS-CoV-2分子对接COVID19A B S T R A C T2020年，SARS-CoV-2达到大流行状态，于2月中旬到达巴西。到目前为止，还没有治疗这种疾病的特效药。在这项工作中，SARS-CoV-2病毒蛋白（开放和封闭刺突蛋白，分离刺突蛋白RBD，NSP 10，NSP 16，主要蛋白酶和RdRp聚合酶）和多个分子之间相互作用的可能性通过重新定位可用于治疗FDA批准的其他疾病并由SUS（巴西公共卫生系统）覆盖的药物来解决。使用了三种不同的对接软件，然后通过独立评估对结果进行统一。之后，通过分子动力学检查和分析化合物与目标的化学相互作用。结果表明，喷昔洛韦，利巴韦林和扎那米韦的潜在有效性，从一组48个潜在的候选人。它们也可能是多靶点药物，与一种以上的病毒蛋白质表现出高亲和力。需要进一步的体外和体内验证，以评估重新定位针对COVID- 19的拟议药物的适用性。1. 介绍世界卫生组织于2020年宣布严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）大流行。自2019年底以来，它已从中国湖北省以越来越快和惊人的速度传播到世界其他地区，导致呼吸道并发症和大量死亡人数[1，2]。针对SARS-CoV-2的治疗针对病毒结构和继发于病毒感染的炎症风暴[3]。SARS-CoV-2中的表面蛋白，称为S或刺突蛋白，通过以下方式与靶细胞结合： 血管紧张素转换酶2（ACE2），它作为一种病毒，受体[4]。S蛋白有两个亚基，S1和S2，前者含有受体结合结构域（RBD）[5]。宿主感染成熟涉及具有蛋白酶和RdRp聚合酶活性的广泛级联事件，以控制病毒基因表达和复制。大多数前体多蛋白成熟的切割事件是由SARS-CoV-2主蛋白酶（M蛋白酶）介导的，这是一种三结构域半胱氨酸蛋白酶。两个M蛋白酶分子形成切割Cys-His位点的活性同源二聚体，而N末端残基对于蛋白水解保护是重要的[6]。反过来，RdRp聚合酶是非结构蛋白（nsp 12、nsp 7、nsp 8）的寡聚体，分离时几乎没有活性[5]。巨大的表情* 通讯作者。阿雷格里港联邦健康科学大学（UFCSPA）药物科学系，Rua Sarmento Leite 245，Porto Alegre，90050-170，Rio Grande do Sul，Brazil。**通讯作者。技术学院，南里奥格兰德天主教大学（PUCRS），AvIpiranga，6681，Building32，JardimBo t Piranico，Porto Alegre，90619.900，Rio Grande do Sul，Brazil.电子邮件地址：osmar. pucrs.br（O.Norberto de Souza），rodrigolb@ufcspa.edu.br（R.Ligabue-Braun）。https://doi.org/10.1016/j.imu.2021.100539接收日期：2020年9月22日;接收日期：2021年2月3日;接受日期：2021年2月11日在线预订2021年2352-9148/©2021的 自行发表通过Elsevier 公司这是一个开放接入文章下的CCBY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。可在ScienceDirect上获得目录列表医学信息学期刊主页：http://www.elsevier.com/locate/imuM.V. C Grahl等人医学信息学解锁23（2021）1005392++肺中ACE 2的增加证明了受呼吸系统疾病（称为COVID-19，“冠状病毒病 2019年”）。 受试者显示 细胞因子的增加(such如白细胞介素2、6和7）、粒细胞集落刺激因子、γ干扰素诱导蛋白、单核细胞趋化蛋白、来自巨噬细胞的炎性蛋白1和肿瘤坏死因子，其引起水肿、急性呼吸困难、继发性感染、急性心脏损伤，并且在更极端的情况下导致死亡[7，8]。尽管编码了20种不同的蛋白质（其中4种是结构蛋白），但SARS-CoV-2基因组中的主要治疗靶点是S蛋白、Main蛋白酶和RdRp聚合酶[5]。通过分子对接引导的药物重新定位（或重新利用）是一种基于靶结合位点（受体）和配体（药物）互补性的基于结构的计算策略[9]，后者已被监管机构批准考虑到这些药物已经在临床开发期间进行了表征和批准，这种策略降低了成本[10]。此外，用于重新定位的候选药物的风险大幅降低，因为它们已经具有良好的药代动力学、药效学和X线学特征[11]。因此，通过分子对接引导的药物再定位可以提供比其他方法更好的风险-获益权衡[11]。鉴于SARS-CoV-2爆发的紧迫性，由于其高发病率，由于病毒的毒性和破坏医疗保健系统的可能性，因此优先筛选可能具有抗病毒特性的现有分子，以及已经批准并可用于 人口[12]。 在 为了优化 的 候选药物和促进人们根据目前治疗经验和文献，筛选了由美国食品和药物管理局（FDA）授权的药物和通过巴西公共卫生系统（Sistema Plannico de Saúde，SUS）获得的药物，用于治疗病毒性疾病，如艾滋病毒/艾滋病、乙型肝炎、丙型肝炎、流感和严重急性呼吸道综合征。基于可重新定位药物已知的临床前、药代动力学和药效学特征，有可能获得一种目前更适合用于未满足其临床需求的疾病（如SARS-CoV-2）的药物[13]。因此，在这项工作中，我们对FDA批准并可通过SUS获得的药物进行了分析，这些药物可以满足当前和社会要求的紧急需求，特别是针对巴西人口（以及具有类似社会经济状况的其他国家的人口结果表明，从一组48种潜在候选药物中，喷昔洛韦、利巴韦林和扎那米韦具有潜在有效性。2. 材料和方法2.1. 筛选病毒蛋白和药物为了筛选SARS-CoV-2病毒蛋白，使用RCSB蛋白质数据库[14]。以不同的构象状态获得刺突蛋白（蛋白S）：开放（PDB id：6VSB）、闭合（PDB id：6VXX）及其分离的受体结合结构域（RBD）（PDB id：6M0J）。这些变体构象用于检查配体结合模式的可能差异（例如，能够阻碍蛋白质打开的推定构象稳定剂）。还选择了其他蛋白质，例如主要蛋白酶（M蛋白酶）（PDB id：6LU7）、非结构蛋白10（NSP 10）（PDB id：6W75）和16（NSP 16）（PDB id：6W4H）以及病毒RdRp聚合酶（PDB id：7BW4）。对于药物的选择，考虑了迄今为止文献中可用的临床试验和计算机模拟重新定位研究，以及FDA和SUS数据库。因此，选择了48种被描述为潜在抗病毒作用的药物，这些药物同时在FDA和SUS数据库中注册。的 制备 的 病毒蛋白 是 执行 使用PyMOL软件，其中所有非蛋白质记录被删除。药物结构从PubChem获得[15]，并在标准方案下用Avogadro进行能量最小化[16]。二维表示是用PoseView创建的[17]。2.2. 分子对接为了增加结果的可靠性程度，使用了三种分子对接软件：DockThor[18]、Autodock Vina [19]和PatchDock [20]。该策略基于组合对接方案[21]，其已显示出显著提高药物和蛋白质复合物的虚拟筛选的成功率[22，23]。在Dockthor和Autodock Vina中，在预定点插入网格框（补充材料1，表1），即，蛋白质与细胞受体之间的相互作用位点（在刺突蛋白的情况下）或病毒蛋白质的活性位点（所有其他蛋白质）。所有蛋白质的结合位点参考均来自当前文献，如下：刺突蛋白和RBD [24]、RdRp聚合酶[25]、NSP 16 [26]、NSP 10和主要蛋白酶[27]。在PatchDock服务器中，配体可以自由探索靶蛋白的整个表面区域（盲对接）。在第一个分析阶段结束时，针对所有分析的蛋白质对接了治疗COVID-19的三种最佳候选物。为了验证这项工作中提出的对接，我们还将扎那米韦与其原始靶蛋白神经氨酸酶（1NN2）对接作为对照。2.3. 相互作用分析：力、稳定性和动力学由于每个软件生成的数据的多样性，Platinum服务器[28]用于根据统一的指标对结果进行重新排序。为为此，我们使用了match1，即亲脂性和亲水性匹配的分数（SLLSHH/SLLSLHSHLSHHSLH'SHH 其中，（SLL [S2]，亲脂性配体匹配亲脂性受体表面;SHH [1992]，亲水性配体匹配亲水性受体表面; SLH，亲脂性匹配亲水性受体表面; SHL，亲水性配体匹配亲脂性受体表面; SLH分数被用来对不同对接策略的所有对接结果进行标准化。将匹配1的0.600值用作临界点，以选择化学稳定性分析的候选物。白金匹配1截止值可以根据情况进行调整[28]，因此0.600值是基于以前采用类似方法的[29共选择了18种蛋白质-配体复合物，随后评价它们形成稳定络合物的倾向。使用TU Dresden BIOTEC的蛋白质-配体相互作用分析仪（PLIP）进行分析[ 32 ]。对蛋白质-配体复合物的稳定性进行了测试和排序（基于相互作用的数量和性质），并根据靶点与配体的结构可及性对复合物的易形成性进行了分类。在第一轮分析结束时，评估了三种治疗COVID-19的最佳候选药物与剩余病毒蛋白的化学相互作用。为了确认对接结果在生理条件下的结合稳定性，对所选复合物进行了分子动力学（MD）模拟。来自对接步骤的PDB结构文件被分成两个单独的文件，一个包含蛋白质结构，另一个是配体结构。接下来，将每个配体结构提交给LigParGen服务器[33-35 ]，在那里生成OPLS-AA参数。所有分子动力学模拟均采用GROMACS软件包版本2020.2进行[36，37]。选择OPLS-AA力场[38]以及水模型SPC [39]。《The BoX》在周期性边界条件下，几何形状被定义为十二面体，蛋白质和Box之间的距离离子按比例添加到系统中，用于中和全局净电荷和模拟生理学条件 的 0.15 M. 为 的 阳离子 贡献 Na + 离子M.V. C Grahl等人医学信息学解锁23（2021）1005393=-选择，而Cl-离子被选择用于阴离子效应。采用最速下降算法进行能量最小化步骤。接下来，在两个阶段中进行平衡。等温等容（NVT）和等温等压（NPT）阶段均进行100 ps，使用LINCS算法[40]限制共价键，并应用2 fs的积分步长。粒子网格埃瓦尔德方法[41]用于计算静电相互作用，以及具有2 ps耦合常数的Parrinello-Rahman恒压器[42，43]V-rescale[44]用于耦合常数τ0.1. 生产步骤进行了有21个独立的模拟系统，7种不同的蛋白质结构和3种不同的配体的组合，代表了每种情况下最好的整体评分复合物。3. 结果3.1. 虚拟筛选、分子对接和化学分析文献分析、临床试验和数据库（SUS和FDA）指出了48种可能符合本研究关注标准的药物（补充材料1，表2）。这些化合物与其原始目标相似。由于其结合靶点的未知性质，仅酞胺酮D与所有病毒蛋白对接[25] 。 此 外 ， 通 过 不 同 的 软 件 （ Dockthor 、 Autodock Vina 和PatchDock）分析所有选择的药物。对于Dockthor和Autodock Vina，使用网格框将搜索引导到感兴趣区域，而对于PatchDock，则盲进行对接。对接数据显示不同软件之间的类似相互作用（至少两种对接策略指向在附近区域对接的药物）。由于每个软件具有不同的评分功能，导致不同的输出结果，因此妨碍了所有结果之间的初始比较（补充材料1，表3）。考虑到整体能量的单独分析或自由结合能（kcal/mol）的估计值，例如Autodock Vina提供的分析，显示该软件具有最佳建议候选人的变化（图11）。①的人）。此外，结果的变化也表明，药物的分类。在Dockthor分析之后，以亲和力降序列出的最佳候选物是更昔洛韦、喷昔洛韦和索非布韦（考虑到更昔洛韦和喷昔洛韦具有相似的作用机制）。对于Autodock Vina，理想的候选药物为恩夫韦肽、多替拉韦和表丹酮D，而PatchDock的结果指向达卡他韦、（E）-1-[4-[（2 E）3，7-二甲基辛-2，6-二烯氧基]苯基] -3-（4-甲氧基苯基）丙-2-胺。2-烯-1-酮（nFCCl 3）和利托那韦作为最佳候选物。候选者之间缺乏一致性表明对接算法存在差异。为了避免每个算法的偏差，使用白金服务器对所有结果进行排名。使用Platinum生成的匹配1数据统一结果后，指定临界点（0.600）以选择最佳候选药物。因此，选择了18种可能的理想蛋白质-配体复合物模型，随后对其进行目视化学检查。分子对接结果表明，在所有被认为是治疗靶点的蛋白质中，RdRp聚合酶和S蛋白都是极好的靶候选物，考虑到match1值高于0.600的比较基本上由这些蛋白质组成（图2）。通过分析，显示S蛋白抑制的最佳候选物在ACE2结合位点上相互作用，表明受体结合的可能物理阻断（图3），这是病毒周期中的关键步骤。对从Platinum阈值获得的18个候选物进行化学评价。最佳候选物的选择基于其稳定性、靶蛋白和配体之间的非共价相互作用的数量和强度，以及基于周围蛋白质结构的结合位点的可及性。对于每种蛋白质-配体复合物，基于个体相互作用得分的总和分配总相互作用强度得分，即， 强氢键(D-A中等<氢键（D-A距离2.5-3.2 nm）：5;弱氢键（D-A距离> 3.2）π：2;疏水相互作用：2;盐桥：4，π相互作用：4。这在评价的复合物中产生了假定稳定性这种分析被用来使对接结果更可靠，而不仅仅依赖于每个软件亲和度分数。每个复合物的结合位点的空间可用性也与相互作用评分分开评价（表1）。对每种推定复合物的详细评价见补充材料3。最佳候选人的选择标准主要基于其稳定性和表1中的相应排名。然而，结合位点的可用性和空间位阻也被考虑在内。在第一阶段的比较分析之后，考虑了结合强度（通过匹配1）和结构稳定性的排序结果。观察到三种适当的配体候选物：喷昔洛韦、利巴韦林和扎那米韦。这些药物已经分别用于治疗疱疹病毒、肝炎和流感。在定义这些候选物之后，还评估了它们与其他病毒蛋白的相互作用。我们观察到喷昔洛韦和利巴韦林也表现出与其他正在评估的病毒蛋白相互作用的潜力。候选药物在化学分析排名中显示出较高的匹配1值和良好的定位（表2，图4）。考虑到对接结果是静态的，并不代表天然结合条件，对所得复合物进行分子动力学模拟以检查配体结合稳定性。在模拟过程中测量配体和先前通过PLIP鉴定为接触部分的氨基酸残基之间的距离，以评估可能的配体脱离或重定向。从这些测量（图5）可以证实，所有评价的复合物都是稳定的，在整个模拟过程中至少有一个恒定的相互作用。一个观察到的例外是利巴韦林- RBD模拟，其中不可能评估配体是否偏离结合位点（即，不受约束）或采用新的捆绑姿势4. 讨论在这项工作中，从普遍可用的药物的宇宙，我们是Fig. 1.从每个对接软件获得的全局能量/亲和力数据。每个柱代表分配给其推定靶蛋白的药物。红色部分突出显示了喷昔洛韦、利巴韦林和扎那米韦复合物的对接结果. Dockthor（A）、Autodock Vina（B）和Patchdock（C）的结果。完整结果见附录。 图1.一、（有关此图例中颜色的解释，请读者参考本文的Web版本M.V. C Grahl等人医学信息学解锁23（2021）1005394图二.使用Platinum获得的每个对接软件的Match1排名：Dockthor（A）、Autodock Vina（B）和Patchdock（C）。 选择最佳复合物的阈值被定义为0.600。红色突出显示了涉及喷昔洛韦、利巴韦林和扎那米韦的复合物的对接结果。全部结果见补充图2。(For对本图中颜色图例的解释，读者可参考本文的网络版。）图三.喷昔洛韦在其用于S蛋白-ACE 2界面阻断的最佳位置的表示。蛋白质复合物以透明表面显示，下方为卡通（A），而药物-残基相互作用以2D（B）显示，与（A）相同的颜色编码。(For对本图中颜色图例的解释，读者可参考本文的网络版表1通过匹配1的截止点选择的化合物的化学分析数据药物软件蛋白结合强度 *稳定性 **空间位阻 *Zanamivir帕奇多克RBD401CZanamivirAutodock VinaRBD392B昔洛韦Autodock VinaRBD393一Galidesivir帕奇多克聚合酶354B利巴韦林帕奇多克聚合酶335B利巴韦林Autodock Vina聚合酶336B更昔帕奇多克RBD337一Tenofovir帕奇多克聚合酶298C利巴韦林多克托尔聚合酶279一TenofovirAutodock Vina聚合酶2710BZanamivir帕奇多克蛋白S -封闭2411B阿德福韦Autodock Vina聚合酶2312一ZanamivirAutodock Vina蛋白S -开放2213B昔洛韦Autodock Vina蛋白S -开放2014一Zanamivir帕奇多克蛋白S -开放1815一氯硝柳胺Autodock Vina蛋白S -开放1816一昔洛韦多克托尔蛋白S -开放1717一更昔帕奇多克蛋白S -开放418一昔洛韦帕奇多克蛋白S -封闭219一* 计算为以下各项的总和：强H键：10;中等H键：5;弱H键：2;疏水相互作用：2;盐水桥：4，π相互作用：4。** 从更多（1）到更少（19）稳定复合物排序* A：小阻碍; B：中等阻碍; C：相当大的阻碍; D：绝对阻碍。能够根据可用性标准选择48种具有抑制SARS-CoV-2病毒周期某些部分潜力的抗病毒药物。这48种药物进一步缩减为3种理想候选药物，即扎那米韦、利巴韦林和喷昔洛韦。为了解释构象变化和接近生理的结合条件，所有最佳排名的药物-受体复合物通过具有全原子分辨率的分子动力学进行模拟。模拟轨迹证实了所提出的药物作为病毒候选抑制剂通过 分析，我们 证实了 观察 的刺突蛋白和RdRp聚合酶是SARS-CoV-2抑制的重要靶点[5，45，46]。为了使刺突糖蛋白在病毒和宿主细胞之间发挥其识别和融合的作用，它经历构象变化（从封闭的同源三聚体状态开始到开放的同源三聚体状态，其中RBD暴露），有利于相互作用。蛋白质的每个亚基都有一个具有受体结合特性（类似于RBD）的N-末端结构域S1和一个在病毒-细胞融合中至关重要的C-末端或S2结构域[47，48]。冠状病毒的主要受体是ACE 2，它具有M.V. C Grahl等人医学信息学解锁23（2021）1005395表23种最终化合物的化学分析数据，其中3种被选择并与所有蛋白质对接药物软件蛋白粘合力 *稳定性 **空间位阻 *昔洛韦PatchDockNSP 16402C利巴韦林Autodock Vina蛋白S -封闭395一ZanamivirDockThorNSP 16396B昔洛韦DockThor主蛋白酶358一昔洛韦DockThor蛋白S -封闭349BZanamivirAutodock Vina主蛋白酶3213B昔洛韦PatchDock主蛋白酶3114一昔洛韦DockThorNSP 163115BZanamivirPatchDockNSP 163116B昔洛韦DockThor聚合酶3019C昔洛韦PatchDock聚合酶3020CZanamivirPatchDock主蛋白酶3017BZanamivirAutodock VinaNSP 163018CZanamivirDockThor聚合酶2822B昔洛韦Autodock Vina聚合酶2626BZanamivirDockThor蛋白S -封闭2625一利巴韦林DockThor主蛋白酶2527一利巴韦林DockThorNSP 162528B利巴韦林DockThor蛋白S -封闭2430一利巴韦林PatchDock蛋白S -封闭2431一利巴韦林Autodock VinaNSP 102432B利巴韦林DockThorNSP 102433B利巴韦林Autodock VinaNSP 162434CZanamivirAutodock Vina聚合酶2336B利巴韦林PatchDock主蛋白酶2238一利巴韦林DockThor蛋白S -开放2239一ZanamivirDockThor主蛋白酶2140一昔洛韦Autodock VinaNSP 102042一昔洛韦Autodock Vina蛋白S -封闭1943一昔洛韦PatchDockNSP 101944一ZanamivirDockThorNSP 101945BZanamivirPatchDockNSP 101946CZanamivirDockThor蛋白S -开放1947B昔洛韦Autodock Vina主蛋白酶1850一昔洛韦Autodock VinaNSP 161851一利巴韦林PatchDockNSP 161852B昔洛韦DockThorNSP 101655一利巴韦林Autodock Vina主蛋白酶1654一利巴韦林PatchDockNSP 101456B利巴韦林Autodock Vina蛋白S -开放1357BZanamivirPatchDock聚合酶1358一昔洛韦PatchDock蛋白S -开放859一利巴韦林PatchDock蛋白S -开放461一* 计算为以下各项的总和：强H键：10;中等H键：5;弱H键：2;疏水相互作用：2;盐水桥：4，π相互作用：4。** 从更多（1）到更少（19）稳定复合物排序* A：小阻碍; B：中等阻碍; C：相当大的阻碍; D：绝对阻碍。水解血管紧张素2的生理功能。这种酶在肺组织中大量表达，这解释了病毒对呼吸系统细胞的嗜性[49]。在我们的工作中，另一个非常重要的目标是RNA聚合酶，这是一种病毒复制所必需的酶。这种依赖性使得聚合酶成为了药物在几项研究中[50这种酶的活性位点是在几种生物体中是保守的，具有两个连续的天冬氨酸残基，其通过β-发夹结构中的突起变得可接近[53]。考虑到这些蛋白质功能损伤的重要性，此处发现的最佳候选物可被视为药理学相关的。这些重新定位的候选者在分子对接方案和SARS-CoV-2的治疗范围中是新颖的。喷昔洛韦表现出较高的match1值，以及与病毒蛋白的适当的化学相互作用。喷昔洛韦是一种抗病毒药物，用于治疗几种类型的疱疹病毒[54]。该化合物通过竞争性抑制病毒聚合酶阻断病毒复制而达到治疗效果[55]。为了使喷昔洛韦具有足够的效果，必须皮内给药（有利于治疗疱疹病毒）或通过泛昔洛韦形式口服给药（由于口服途径对喷昔洛韦的吸收较差），然后通过脱乙酰化转化为喷昔洛韦[56喷昔洛韦增强了其药理学潜力，少数不良反应，如头痛、局部麻醉、味觉改变、瘙痒和部位特异性过敏反应[60]。利巴韦林是一种鸟苷类似物，具有停止病毒RNA合成的特性，因此是一种核苷抑制剂[61，62]。 尽管如此，已经提出了至少五种其他直接和间接作用机制，突出了这些知之甚少的活动的潜力[63]。病毒唑，经过初步筛选，被证明是一种药物，具有多种活性的SARS-CoV-2病毒蛋白。该前药与病毒RdRp聚合酶的亲和力相互作用更高，预期铂匹配1结果为0.6352。这加强了利巴韦林对聚合酶的直接作用机制，是一种可能也对SARS-CoV-2显示抗病毒作用的试剂。此外，利巴韦林与多个靶点的相互作 用 具 有 更 高 的 亲 和 力 ： 非 结 构 蛋 白 16 （ NSP 16 ） （ 匹 配 1 ：0.6002），非结构蛋白10（NSP 10）（匹配1：0.6562）和病毒蛋白酶M蛋白酶（匹配1：0.6873）。扎那米韦是一种经批准的药物，流感病毒A和B [64，65]。这种药物是靶向神经氨酸酶的一类化合物的一部分，神经氨酸酶是一种在病毒表面表达的酶[66]。尽管SARS-CoV-2没有神经氨酸酶活性[5]，但它为扎那米韦结合提供了合适的靶点，如NSP10（匹配1：0.7914）、NSP 16（匹配1：0.6876）和RdRp聚合酶（匹配1：0.6757）。目前，很少有出版的作品建议扎那米韦M.V. C Grahl等人医学信息学解锁23（2021）1005396见图4。在每个对接软件中分析最佳化合物的相互作用。在每种对接软件中针对所有病毒蛋白获得的最佳化合物的个体整体能量（DockThor和PatchDock（A），Autodock Vina（B）），然后分析铂结果统一（C）。完整结果见补充图。3.第三章。图五.通过分子动力学分析选定药物与SARS-CoV-2蛋白之间的相互作用。测量配体（药物分子）和受体（靶蛋白的接触氨基酸）之间的距离完整结果见补充图。四、作为COVID-19的治疗选择[67，68]。综上所述，本文提供的数据加强了多靶点药物治疗COVID-19的可能性，同时强调了一些化合物（喷昔洛韦、利巴韦林、扎那米韦）可能在进一步的体外和体内试验中获得成功。喷昔洛韦除了是一种已知的聚合酶抑制剂外，还被证明是一种推定的刺突蛋白-ACE 2相互作用抑制剂，突出了其在正在进行的药物回购策略中的相关性。5. 结论在这项由分子对接和分子动力学指导的药物重新定位研究中，我们确定了三种公认的COVID- 19治疗候选药物，即喷昔洛韦、利巴韦林和扎那米韦。尽管已发现青霉素-昔洛韦是干扰刺突蛋白-ACE 2相互作用的最佳候选物，但它们都可与一种以上的病毒蛋白结合。这些药物在巴西的统一卫生系统（SUS）中提供，表明可能随时可用。替代疗法为了证实这项工作提出的假设，需要进一步的体外和体内研究来验证它们抑制病毒复制的潜力。作者贡献MVCG设计了方案，进行了大部分实验，并撰写了手稿; AMA进行了分子对接计算; CFM进行了化学分析; APAP参与了数据的标准化;IMG和FVFR帮助建立了病毒药物和蛋白质库，并撰写了手稿; ESMP、BCF和MD进行了分子动力学模拟和解释数据; JCC、ONS和RLB协调了研究项目，提出了实验，解释了数据，并撰写了手稿。所有作者都仔细审阅了手稿。M.V. C Grahl等人医学信息学解锁23（2021）1005397-竞合利益作者声明，他们没有已知的可能影响本文所报告工作确认本研究部分由CoordenaçaCocodeCocoaçoa-mento de Pessoal de NívelSuperior - Brasil（CAPES）- Finance Code 001和Conselho Nacional deDesenvolvimento Científico e Tecnol o 'gico资助。（CNPq）。MVCG，APAP，CM和ESMP获得了CAPES的博士奖学金。AMA和IMG获得了CNPq的理学硕士奖学金。FVFR获得了CNPq的博士奖学金。BCF收到了来自CAPES的PostDoc研究金。作者感谢Paula Caruso在本研究初始阶段的支持。附录A. 补充数据本 文 的 补 充 数 据 可 在 https ： //doi 网 站 上 找 到 。org/10.1016/j.imu.2021.100539。缩写FDA食品药品监督管理局（US）; SUS，SistemaCannico de Saúde（BR）冠状病毒SARS-CoV-2严重急性呼吸道冠状病毒综合征ACE 2血管紧张素转换酶2M蛋白酶主蛋白酶COVID-19冠状病毒病2019蛋白S刺突蛋白RBD受体结合域PLIP蛋白质-配体相互作用分析仪nFCCl 3（E）-1- [4 - [（2 E）3，7-二甲基辛-2，6-二烯氧基]苯基] -3-（4-甲氧基苯基）丙-2-烯-1-酮HIV人类免疫缺陷病毒NSP非结构蛋白EC50半最大有效浓度[11] Ashburn TT，Thor KB.药物重新定位：识别和开发现有药物的新用途。 Nat RevDrug Discov 2004;3（8）：673-83。[12] 作者：Li G，De Clercq E. 2019年新型冠状病毒的治疗选择（2019-nCoV）。 Nat Rev Drug Discov 2020;19（3）：149-50.[13] Xu Li JY，Zhang Zhiming，Ren Jing，Peluffo Alex E，Zhang Wen，ZhaoYujie，Yan Kaijing，Cohen Daniel，Wang Wenjia.网络生物信息学分析提供了对COVID-2019药物再利用的深入了解。2020年。预印本2020.[14] Berman HM，WestbrookJ，Feng Z，Gilliland G，Bhat TN，Weissig H，et al.蛋白质数据库 核酸研究2000;28（1）：235-42.[15] Kim S，ChenJ，Cheng T，et al.PubChem 2019更新：改善化学品的可及性数据核酸研究2019;47（D1）：D1102-9。[16] Hanwell MD，Curtis DE，Lonie DC，Vandermeersch T，Zurek E，HutchisonGR. 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