抗疟疾算法Malaria.AI

Malaria.AI是一套由Insilico Medicine和 Longenesis合作研发的数据和AI驱动的系统,主要用于对疟疾的跟踪和预防。

2018年11月1日,Insilico Medicine旗下子公司Insilico Taiwan在《科学报告》(Scientific Reports)上发表了一篇名为“ 计算模拟研究揭示E64如何接近、结合并抑制引发人类疟疾的恶性疟原虫半胱氨酸蛋白酶 Falcipain-2”的研究论文。

疟疾是世界上最古老的传染病之一,也是现在许多热带国家仍然面临的健康问题。恶性疟原虫(Plasmodium falciparum )是最危险的人类疟疾寄生虫, 每年导致数亿人患病, 以及约五十万人死亡。恶性疟原虫通过半胱氨酸蛋白酶falcipain-2(FP2)来破坏人类血红蛋白,导致人们感染疟疾。FP2抑制剂能阻断FP2对血红蛋白的破坏,抑制寄生虫的发育。所以,对FP2的抑制可以是抗疟治疗的潜在靶标。

由于疟疾寄生虫对现有药物的抵抗力增加,人类对疟疾的控制有限,我们迫切地需要新的抗疟疾药物。Insilico台湾子公司的研究人员对蛋白酶抑制剂E64进行了深入研究,观察E64接近、与FP2反应并抑制FP2的机制。鉴于E64的有效性和作用机制,以及E64衍生物可能具有对人体毒性较低的特性,E64及其衍生物或能用于治疗以半胱氨酸蛋白酶水平高为主要病因的疾病。

研究结果表明,先前已识别的FP2结合口袋内和其附近的氨基酸能促进E64和FP2的结合。这就表明,在设计抗疟药物时,重点不应仅限于发现能与已识别结合口袋残基紧密结合的候选药物,还应考虑对能够与已识别结合口袋部位周围的残基结合的候选药物的需要。

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