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 старший научный сотрудник научно-образовательного центра «Биомедицинские технологии» 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.