@article{Андрианов А. М.2023-07-06,
author = { Андрианов А. М.,  Фурс К. В.,  Шульдов Н. А.,  Тузиков А. В.},
title = {De novo дизайн потенциальных ингибиторов основной протеазы коронавируса SARS-CoV-2 с помощью технологий искусственного интеллекта и молекулярного моделирования},
year = {2023},
doi = {10.29235/1561-8323-2023-67-3-197-206},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {С помощью генеративной нейронной сети глубокого обучения, разработанной ранее на основе технологий искусственного интеллекта, осуществлен de novo дизайн 95 775 потенциальных лигандов основной протеазы (Mpro) SARS-CoV-2, играющей важную роль в процессе репликации вируса. Методами молекулярного докинга и молекулярной динамики выполнена оценка аффинности связывания этих молекул с каталитическим сайтом фермента. В результате проведенных исследований отобраны 7 соединений-лидеров, которые характеризуются низкими значениями свободной энергии Гиббса, сопоставимыми с величинами, полученными с помощью идентичного вычислительного протокола для двух мощных нековалентных ингибиторов Mpro SARS-CoV-2, использованных в расчетах в качестве позитивного контроля. Полученные результаты свидетельствуют о перспективности использования идентифицированных соединений в работах по созданию новых противовирусных препаратов, терапевтическое действие которых основано на ингибировании каталитической активности Mpro SARS-CoV-2.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/2269},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/2267},
journal = {Доклады Национальной академии наук Беларуси},
}