新冠病毒SARS-CoV-2主蛋白酶3CLpro抑制剂的多步虚拟筛选

目的通过构建多步虚拟筛选模型和方法,寻找有效筛选新冠状病毒SARS-CoV-2主蛋白酶3CLpro抑制剂的方法,为抗击COVID-19提供潜在的候选药物。方法利用Discovery Studio Client 2016和AutoDock Vina 1.5.6软件对ZINC数据库共5811个化合物进行基于结构的虚拟筛选,然后基于配体的药效团模型,选取最佳模型后进行基于配体的虚拟筛选,最后基于构效关系筛选出与抗病毒有关的药物。结果经过3步筛选最终得到11个具有高亲和力、高拟合值和适当药理作用的化合物。结论通过3种不同方法的多步筛选可以快速寻找出具有高活性的候选化合物,表明构建的虚拟筛选的方法和模型有效,为今后抗COVID-19药物研究提供了潜在的研究工具。