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Brute Force Virtual Drug Screening with Molecular Dynamics Simulation and MM/PBSA to Find Potent Inhibitors of METTL16

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作者
Anushka Mitra,Shibambika Manna,Raima Kundu,Ditipriya Hazra,Amlan Roychowdhury
出处
期刊:IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:20 (3): 2356-2361 被引量:3
标识
DOI:10.1109/tcbb.2022.3233670
摘要

Epitranscriptomic modification is a dynamic modification of RNAs. Epitranscriptomic writer proteins are methyltransferases, such as METTL3 and METTL16. The up regulation of METTL3 have been found to be linked to different cancers and targeting METTL3 is an effective way to reduce tumour progression. Drug development against METTL3 is an active field of research. METTL16, SAM dependent methyltransferase, is another writer protein, that has been found to be upregulated in hepatocellular carcinoma and gastric cancer. In this pioneering study METTL16 has been targeted for virtual drug screening for the very first time using brute force strategy to identify a drug molecule that could be repurposed for the treatment of the disease caused. An unbiased library of the commercially available drug molecules has been used for screening using a multipoint validation process developed for this work, which includes molecular docking, ADMET analysis, protein-ligand interaction analysis, Molecular Dynamics Simulation, binding energy calculation via Molecular Mechanics Poisson-Boltzmann Surface Area method. Upon the in-silico screening of over 650 drugs the authors have found NIL and VXL passed the validation process. The data strongly indicates the potency of these two drugs in the treatment of disease where METTL16 needs to be inhibited.
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