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In questo studio è stata condotta un'indagine QSAR su una serie di trentotto derivati isotiazolici mirati all'inibizione di NS5B e quindi al trattamento del virus dell'epatite C (HCV). La metodologia di ricerca ha utilizzato diverse tecniche statistiche, tra cui la regressione lineare multipla (MLR) e le reti neurali artificiali (ANN), per sviluppare modelli soddisfacenti in termini di parametri di validazione interna ed esterna, indicando la loro affidabilità nella previsione dell'attività di nuovi inibitori. Di conseguenza, è stata progettata una serie di potenti inibitori di NS5B e il loro potenziale inibitorio è stato confermato da simulazioni di docking molecolare. Inoltre, questi composti di nuova formulazione hanno mostrato caratteristiche ADMET favorevoli, con studi di dinamica molecolare che hanno rivelato uno stato energetico stabile e un equilibrio dinamico. Il nostro lavoro evidenzia l'importanza dell'inibizione di NS5B per il trattamento dell'HCV.