MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1038/s41746-025-02083-2

Медицинская библиотека · NPJ digital medicine · 2025

Predictive modeling & mechanistic validation of synergistic pimodivir combinations for anti-influenza therapy via PB2cap affinity boost.

Luo Peng, Li Kexin, Xie Yubin, Huang Kun, Qin Zhenzhi, Cai Jian-Piao, Fu Yu, Cao Jianli, Cao Sihang, Zhou Ziyao, Ye Zi-Wei, Yuan Shuofeng

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

This study introduces a machine learning framework to predict effective antiviral combinations for influenza A. It identifies Pimodivir with Epinephrine or L-Adrenaline as synergistic agents, confirmed by experiments demonstrating increased binding affinity and viral suppression. Multiple synergy scoring methods validate these drug combinations' potential, offering a strategic pathway for designing rational combination therapies against influenza and other RNA viruses.

Для цитирования: Luo Peng, Li Kexin, Xie Yubin, Huang Kun, Qin Zhenzhi, Cai Jian-Piao, Fu Yu, Cao Jianli, Cao Sihang, Zhou Ziyao, Ye Zi-Wei, Yuan Shuofeng. Predictive modeling & mechanistic validation of synergistic pimodivir combinations for anti-influenza therapy via PB2cap affinity boost.. NPJ digital medicine. 2025. DOI: 10.1038/s41746-025-02083-2.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.