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Un levantamiento topográfico en métodos de cómputo en el descubrimiento de los inhibidores de la proteína de SARS-CoV-2

Desde que la enfermedad del coronavirus (COVID-19) primero fue descubierta en Wuhan, China, sobre 238 millones de personas de se han infectado con el coronavirus 2 (SARS-CoV-2) de la neumonía asiática, cuyo sobre 4,86 millones han sucumbido a. El impacto de este pandémico global no sólo ha devastado los sistemas mundiales de la salud pero también ha causado impactos económicos importantes.

Es por lo tanto esencial controlar el pandémico COVID-19 acelerando la producción de vacunaciones y de tratamientos efectivos contra SARS-CoV-2.

Hasta la fecha, varias vacunas efectivas se han producido contra SARS-CoV-2, algunos de los cuales incluyen las vacunas de Pfizer-BioNTech, de Moderna, de AstraZeneca, y de Sinopharm. Algunas de estas vacunas se basan en la tecnología nueva del ácido ribonucleico del mensajero (mRNA), que funciona codificando la proteína del pico SARS-CoV-2 para inducir una inmunorespuesta.

Con respecto a los métodos tradicionales de diseño de la droga/del inhibidor, que son costosos y muy que toma tiempo, más nuevos métodos de diseño de cómputo de la droga/del inhibidor son muy eficientes en predecir o determinar las moléculas potenciales para el tratamiento de enfermedades. Así, los métodos de diseño automatizado se podían utilizar para rápidamente diseñar vacunas o tratamientos de la droga contra SARS-CoV-2 transformado.

Recientemente, las personas de investigadores conducto una revista en el gorrón internacional de agentes antimicrobianos en los métodos de cómputo diversos para la droga/el diseño y las enzimas del inhibidor como objetivos potenciales para que los inhibidores traten enfermedades de los coronaviruses.

Estudio: Un levantamiento topográfico en métodos de cómputo en el descubrimiento de los inhibidores de la proteína de SARS-CoV-2. Haber de imagen: bluesroad/Shutterstock.com

Diseño de droga automatizado (CADD) que apunta SARS-CoV-2 Mpro

Mpro es la proteasa principal de SARS-CoV-2 y de funciones como enzima dominante que medie la transcripción y la réplica virales. Entre todos los coronaviruses, el Mpro se conserva altamente; por lo tanto, los antivirals anteriores que apuntan esta enzima podrían potencialmente ser efectivos contra SARS-CoV-2. Ha habido varios estudios recientes que utilizaron CADD para determinar los agentes anti-SARS-CoV-2 contra Mpro.

Un ejemplo es el uso de las aproximaciones estructura-basadas del muelle de predecir la actividad inhibitoria y de ayudar a drogar diseño contra SARS-CoV-2 Mpro. Aquí, los autores analizaban las drogas potenciales por el muelle molecular para determinar los efectos de ciertas drogas antivirus incluyendo la cloroquina, el ribavirín, el remdesivir, y la madreselva.

Las aproximaciones profundamente aprender-basadas también se han utilizado para predecir los inhibidores potenciales de SARS-CoV-2 Mpro. Utilizando una acción recíproca llamada modelo profundamente de aprendizaje preformada del objetivo de Molecule Transformador-Droga de la acción recíproca del droga-objetivo, se han reconocido algunas drogas potenciales contra SARS-CoV-2.

Con este fin, el dolutegravir, el efavirenz, el atazanavir, el ritonavir, y el remdesivir fueron encontrados para exhibir potencia inhibitoria contra el SARS-CoV-2 Mpro. Los estudios anteriores también encontraron que las drogas diseñaron apuntar las proteasas virales incluyendo ritonavir, darunavir, y lopinavir, salto a los componentes del complejo de la réplica SARS-CoV-2.

CADD contra el alcance de las proteínas estructurales de SARS-CoV-2

SARS-CoV-2 consiste en cuatro proteínas estructurales primarias incluyendo el pico (s), la membrana (m), el nucleocapsid (n), y las proteínas del envolvente (e). Debido a la proteína de S que media el proceso del asiento viral en las células huesped, es un objetivo atractivo para el tratamiento antivirus COVID-19. El revelado de aproximaciones de cómputo ha determinado los inhibidores potenciales SARS-CoV-2 que apuntan la proteína de S.

El receptor de la enzima angiotensina-que convertía 2 (ACE2) se ha determinado en estudios anteriores como desempeñar un papel dominante en el asiento SARS-CoV-2 en las células huesped, que ha destacado esto como otros objetivos potenciales para la intervención terapéutica contra COVID-19.

Otro estudio anterior investigó las capacidades de ciertas drogas de cegar el atascamiento de la proteína de S a ACES2. Fue encontrado que ciertas composiciones incluyendo griffithsin, el péptido P6, EK1, y los extractos del remedio chino tradicional podrían luchar contra SARS-CoV-2 con sus acciones recíprocas con el receptor ACE2, proteína de S.

El objetivo principal de las aproximaciones más de cómputo ha sido centrarse en los inhibidores potenciales SARS-CoV-2 que apuntan las proteínas de SARS-CoV-2 E, de N, y de M, que se podrían utilizar para la investigación virtual estructura-basada adicional, así como otros diseños de la vacuna y de la droga de CADD. Con el uso de las simulaciones de la dinámica molecular, varias composiciones del campo común que ataban a las proteínas de E y de M fueron determinadas como inhibidores potenciales de sus funciones.

Implicaciones

Desde la aparición de SARS-CoV-2, ha habido un gran esfuerzo en las drogas y las vacunas que se convertían de combate este virus. El uso de tecnologías tales como CADD podía ayudar a acelerar el proceso de la droga y del revelado vaccíneo. El estudio actual analizaba la teoría y el uso de estas tecnologías de los diversos trabajos de investigación, así como con tal que las nuevas conclusión de inhibidores potenciales como tratamientos para COVID-19.

Sin embargo, la aparición de las variantes SARS-CoV-2 es un reto potencial para los reveladores vaccíneos, pues las mutaciones en ciertas regiones podrían limitar la eficacia de vacunas previamente desarrolladas. Este estudio destaca los objetivos potenciales para las vacunas, los inhibidores, o los tratamientos para COVID-19 que pueda ayudar a la aplicación variantes transformadas.

Journal references:
  • Liu, Q., Wan, J., & Wang, G. (2021). A survey on computational methods in discovering protein inhibitors of SARS-CoV-2. Briefings in Bioinformatics. doi:10.1093/bib/bbab416.
  • Yu, R., Chen, L., Lan, R., et al. (2020).  Computational screening of antagonists against the SARS-CoV-2 (COVID-19) coronavirus by molecular docking. International Journal of Antimicrobial Agents 56(2). doi:10.1016/j.ijantimicag.2020.106012.  
Colin Lightfoot

Written by

Colin Lightfoot

Colin graduated from the University of Chester with a B.Sc. in Biomedical Science in 2020. Since completing his undergraduate degree, he worked for NHS England as an Associate Practitioner, responsible for testing inpatients for COVID-19 on admission.

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