摘要:
结核分枝杆菌(Mtb)的集成计算方法可用于识别可能导致未来结核病(TB)药物的新分子。我们的方法使用的信息来自TBCyc途径和基因组数据库,协作药物发现TB数据库,3D药效团以及全细胞活性和缺乏细胞毒性的双事件贝叶斯模型。我们已经对可能充当TB代谢组中底物和代谢物模拟物的大量分子进行了优先排序。我们使用基于Mtb的底物和代谢物的66个药效团,通过计算搜索了200,000多种商业分子,并进一步用贝叶斯模型进行了过滤。我们最终在体外测试了110种化合物,得到了两种目标化合物,BAS 04912643和BAS 00623753(MIC分别为2.5和5μg/ mL)。这些分子被用作领先优势优化的起点。最有前途的一类被证明是喹喔啉二-N-氧化物,其通过转录谱分析来诱导与已知质子体最相似的mRNA水平扰动而得到证明。其中之一,SRI58在Vero细胞中的MIC = 1.25μg/ mL(相对于Mtb)和CC50,>