Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) провели исследование по определению препаратов, потенциально воздействующих на главную протеазу (фермент) коронавирусов. Благодаря новой прогностической модели QSAR и данным из списка разрешенных лекарств четыре выявленных противовирусных препарата оказались наиболее эффективными средствами против штаммов COVID-19. Разработка цифровых моделей лекарственных средств проводится вузом в рамках реализации стратегического проекта «Здоровье человека в эпоху цифровой трансформации общества» в программе Минобрнауки России «Приоритет 2030».
В ЮУрГУ представили модель QSAR, способную прогнозировать активность средств против SARS-CoV-2 3CLpro. Это главная протеаза коронавирусов, известная как «мишень» для терапии. С помощью новой прогностической модели ученые ЮУрГУ определили противовирусные препараты, которые имеют наибольший потенциал как ингибиторы и наибольшую «стыковку» на молекулярном уровне с протеазой: лопинавир, идоксуридин, паритапревир и фавипиравир.
QSAR — процедура построения моделей, позволяющих по структурам химических соединений предсказывать их разнообразные свойства. За моделями, позволяющими прогнозировать количественные характеристики биологической активности, исторически закрепилось англоязычное название Quantitative Structure — Activity Relationship (QSAR).
В результате проведенных исследований ученые также представили новый метод анализа структурной идентичности, продемонстрировавший, что возмущения при связывании лигандов носят локальный характер. Специалисты смогли выявить подходящие по параметрам лекарства — потенциальные ингибиторы 3CLpro — из более чем 6000 одобренных и исследуемых препаратов. Их клинические испытания могут начаться только после экспериментов in vivo и in vitro.
«Мы исследовали, как лекарства влияют на 3CLpro. Чтобы получить информацию, мы применили метод радиальной базисной функции, разработанный в нашей лаборатории компьютерного моделирования лекарственных средств. Главный вывод: лекарства, связанные в активном центре протеазы, влияют на ее остатки в непосредственной близости. Эта информация нужна для создания лекарственных средств, потому что крайне важно знать гибкость белка, потенциального лекарственного средства и схему взаимодействия между ними. После мы загрузили базу данных ChEMBL (хранит информацию о биоактивных молекулах с лекарственными свойствами), выбрав оттуда компоненты, которые протестировали в качестве ингибиторов протеазы», — рассказал научный сотрудник НИЛ компьютерного моделирования лекарственных средств имени Потемкина В. А. ЮУрГУ Юрица Новак.
Сейчас ученые ЮУрГУ заняты исследованием степени влияния ингибиторов из растения Withania Somnifera, или ашваганда, на главную протеазу SARS-CoV-2. Теперь они хотят сравнить эффективность ингибиторов при воздействии на оригинальный уханьский штамм и на штамм «омикрон», чтобы выяснить, как мутации в структуре вируса отражаются на связывании лигандов с рецепторами. Такое исследование поможет продвинуться в создании эффективного лекарственного препарата.
