Jコンピューティングバイオル:抗ウイルス薬またはワクチンの標的を予測する新しい方法

最も有望な抗ウイルス薬またはワクチン標的を予測するための新しい方法は、認識中および宿主細胞への結合中にウイルス糖タンパク質が経験する立体構造変化に基づいている。この予測方法は、自由エネルギーモチーフの最高の主鎖水素結合を目指している。関連する研究結果は、メアリー・アン・リーバートが発行した査読付きジャーナルである計算生物学雑誌に掲載されています。

ロバート・ペナーは、フランス高等教育研究所(ブレス・シュル・イヴェット)とUCLA数理生物学のルネ・トムの会長です。彼は「ウイルス性糖タンパク質に適用される背骨自由エネルギー推定器」と題するこの記事の著者です

画像ソース:メアリー・アン・リーバート社、出版社

ウイルスが宿主細胞に入って吸収されると、ウイルスは通常活発な再結合を受け、融合/浸潤モチーフを形成する。ペナーは、ウイルス性糖タンパク質の立体構造から高次立体構造の活性残基を予測するための一般的な方法を提案した。この方法は、タンパク質の水素結合を分析し、その相応しい特徴の自由エネルギー差を計算して、立体構造変化が起こりやすい領域を決定することを含む。本論文で提案されている方法は、現在、COVID-19を引き起こす可能性のあるSARS CoV-2のスパイク糖タンパク質に使用されています。

ニューヨーク大学先端科学研究所のミーシャ・グロモフ氏は、「数学的な考え方は、単なる奇跡である実用的な意味につながるが、マクスウェルの電磁界理論で起こるので、報酬は巨大であり、ラジオやテレビをもたらし、デジタル世界の理論的計算への扉を開く」彼は有名な数学者であり、アベル賞受賞者(ノーベル数学賞とも呼ばれる)です。「著者が著名な数学者であるが、科学的な視野も広い場合に限り、そのような考え方は可能であり、これは私たちの時代の最高の数学者の間ではまれです。ロバート・ペナーは、このような珍しい数学者であり、彼はタンパク質構造パターンの方法が世界の他の誰とも異なっていることを発見し、タンパク質構造パターンは純粋な数学的思考の結果である。この方法は、役割を果たし、抗ウイルス薬やワクチンの開発を加速する可能性が高い.しかし、実験だけがこれを証明することができます。"(Bioon.com)

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