A Molecular Docking Study: Benzoxazolone Derivatives against SARS-CoV-۲ Omicron Subvariant EG.۵.۱

سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 47

فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_CHM-7-11_001

تاریخ نمایه سازی: 24 آبان 1402

چکیده مقاله:

In the ongoing COVID-۱۹ pandemic, it is important to develop treatment strategies and new drug candidates that target the interactions between the receptor-binding domains (RBDs) of the currently circulating SARS-CoV-۲ Omicron subvariants-XBB.۱.۵ and EG.۵.۱ and the human ACE۲ receptor. The SARS-CoV-۲ Omicron subvariant EG.۵.۱, currently in circulation, possesses a faster transmission capability compared to other subvariants. It weakens the neutralizing effect of existing monoclonal antibodies and evades vaccine-generated antibodies. Thus, there is a need for new molecules that can target EG.۵.۱ RBD. In this study, the effectiveness of (۸ Compounds) derivatives containing benzoxazolone and piperazine rings, which have previously been reported to have antiviral properties, against XBB.۱.۵ and EG.۵.۱ RBDs, was measured using molecular docking, molecular dynamics simulation, and MM-PBSA methods. For the in silico study, AutoDock Vina, Discovery Studio Visualizer, and GROMACS molecular dynamics software were utilized. According to the results, the compounds were found to be effective against the EG.۵.۱ Omicron subvariant. Among the tested compounds, ۵-chloro-۳-[۴-(۲-bromophenyl)piperazin-۱-ylmethyl]benzoxazol-۲-one (Compound ۸) had the highest affinity and binding energy values for both XBB.۱.۵ and EG.۵.۱ RBDs. In conclusion, the development of Mannich bases containing benzoxazolone and piperazine ring systems will be beneficial against both EG.۵.۱ and future variants of concern.

نویسندگان

Emine Erdag

Department of Pharmaceutical Chemistry, Faculty of Pharmacy, Near East University, Nicosia ۹۹۱۳۸, Cyprus

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • . Ma K., Chen J., Omicron XE emerges as SARS-CoV-۲ ...
  • . Rida S.M., Ashour F.A., El-Hawash S.A., ElSemary M.M., Badr ...
  • نمایش کامل مراجع