Để giải quyết những thách thức này, chúng tôi đã tạo ra một thư viện in silico gồm 2.415 NP giả của vi khuẩn lam bằng cách gắn các mảnh NP của vi khuẩn lam với các khung đặc quyền từ các NP không phải vi khuẩn lam thông qua sự hình thành liên kết amid giả định. Thư viện này đã được phân tích bằng các nền tảng tính toán để đánh giá các đặc tính lý hóa học và ADME/Tox dự đoán, các hình phạt về tính giống chì, điểm số giống NP, hệ số tương đồng Tanimoto và Điểm khả năng tiếp cận tổng hợp. 

So sánh với các thư viện hợp chất công cộng cho thấy hầu hết các NP giả của vi khuẩn lam đều sở hữu các đặc tính giống thuốc và giống chì thuận lợi; chiếm không gian hóa học mật độ thấp; và hiển thị các khung độc đáo, có thể tiếp cận tổng hợp. Kết quả của chúng tôi cho thấy các NP giả này là các mục tiêu tổng hợp đầy hứa hẹn cho việc phát triển thuốc. Hơn nữa, nền tảng này có thể được mở rộng bằng cách sử dụng các công cụ thu thập phân tử dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra các thư viện hợp chất lấy cảm hứng từ NP lớn hơn. Bằng cách tích hợp các phân tử vi khuẩn lam với các mô típ hoạt tính sinh học đã biết, chúng tôi mong muốn thu hẹp khoảng cách giữa tính đa dạng tự nhiên và các đặc tính giống thuốc, tạo ra một không gian hóa học mới mẻ và dễ quản lý cho các nỗ lực khám phá thuốc.

Nguồn: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jnatprod.5c00439

Hernandez-Mejias, A., Jimenez-Nieves, G. D., & Caro-Diaz, E. J. (2025). In Silico Design and Analysis of Cyanobacterial Pseudo-Natural Products.

Người dịch: Nguyễn Thị Thúy An

Người duyệt: Nguyễn Thị Thùy Trang