药物发现的计算方法可依靠小分子的结构相似性来推断生物活性，例如定量结构与活性之间的关系，但通常仅限于在接近已知配体的化学空间中识别新的候选药物。有鉴于此，美国国立卫生研究院的Wei Zheng、Ruili Huang等研究人员，发现基于生物活性的建模可鉴定靶向SARS-CoV-2的抗病毒药物。
本文要点
1）研究人员报告了一种基于生物活性的建模（BABM）方法，其中多种测定方法建立的化合物活性图谱被用作特征，从而预测其他测定中或针对新靶标的化合物活性。
2）研究人员通过基于高通量筛选数据确定出的寨卡和埃博拉病毒候选抗病毒药物，验证了此方法的有效性。然后将BABM模型应用于预测311种对SARS-CoV-2具有潜在活性的化合物。
3）在预测的化合物中，有32％的化合物在细胞培养活病毒分析中具有抗病毒活性，且最有效的化合物在纳摩尔浓度范围内显示出半数抑制浓度（IC50）。确认的大多数抗SARS-CoV-2化合物是病毒进入的抑制剂和/或自噬调节剂。
本文研究鉴定的化合物有潜力进一步发展为抗SARS-CoV-2治疗方法。
参考文献：
Ruili Huang, et al. Biological activity-based modeling identifies antiviral leads against SARS-CoV-2. Nature Biotechnology, 2021.
DOI：10.1038/s41587-021-00839-1
https://www.nature.com/articles/s41587-021-00839-1
