COVID-19: Новые цели для лечения быстро определяются с помощью компьютерного моделирования

Исследователи детально изучили механизм в характерной "короне" вируса COVID-19, который может помочь ученым быстро находить новые методы лечения и оперативно проверять, будут ли существующие препараты эффективны против появляющихся мутировавших версий вируса.

Команда под руководством Уорикского университета в рамках сообщества европейских университетов EUTOPIA смоделировала движения почти 300 белковых структур шиповидного белка (spike protein) вируса COVID-19 с помощью вычислительных методов, чтобы помочь определить перспективные мишени для лекарств.

В новой статье в журнале Scientific Reports физики и биологи детализировали метод, использованный для моделирования гибкости и динамики всех 287 известных на момент исследования белковых структур вируса SARS-CoV-2. Ученые полагают, что одним из методов лечения может быть вмешательство в подвижность этих белков.

Все данные, видео и структурная информация, детализирующая движение и деформацию белков для всех 287 структур, были сделаны общедоступными, чтобы другие исследователи могли изучить потенциальные пути для разработки терапии.

Особое внимание исследователи уделили шиповидному белку (spike protein), также называемому эхо-доменной структурой COVID-19, который формирует "корону". Этот шип позволяет вирусу прикрепляться к ферменту ACE2 в мембранах человеческих клеток, что вызывает симптомы COVID-19.

Шиповидный белок является гомотримером — комбинацией из трех одинаковых белков. Моделируя движения белков в шипе, исследователи идентифицировали "шарнирный" механизм, который позволяет шипу зацепиться за клетку, а также открывает в вирусе туннель, вероятно, используемый для доставки инфекции в захваченную клетку. Ученые предполагают, что, найдя подходящую молекулу для блокировки этого механизма, фармацевты смогут быстро определить существующие препараты, которые могут быть эффективны против вируса.

Ведущий автор, профессор Рудольф Рёмер: "Зная, как работает этот механизм, можно остановить вирус. В нашем исследовании мы впервые увидели детальное движение открытия. Теперь, зная диапазон этого движения, можно понять, чем его заблокировать... Люди должны использовать наблюдаемое нами движение в качестве отправной точки для разработки своих собственных мишеней для лекарств".

Для исследования движений белков ученые использовали подход моделирования белковой гибкости. Он включает воссоздание белковой структуры в виде компьютерной модели и симуляцию её движения, рассматривая белок как материал, состоящий из твёрдых и эластичных субъединиц. Метод показал себя как эффективный и точный при работе с крупными белками, такими как шиповидный белок коронавируса.

Белковые структуры, на которых основывалось моделирование, содержатся в Protein Data Bank (PDB). С начала пандемии ученые со всего мира уже загрузили в PDB тысячи структур белков, связанных с COVID-19.

Профессор Рёмер добавляет: "Золотым стандартом в вычислительном моделировании динамики белков является метод молекулярной динамики. К сожалению, он может быть очень трудоемким, особенно для крупных белков, таких как шип COVID-19, который имеет около 3000 остатков. Наш метод гораздо быстрее... В данный момент никто не опубликовал эксперименты, идентифицирующие кристаллические структуры белков для новых вариантов COVID-19. Если появятся новые структуры для мутаций вируса, ученые смогут быстро проверить существующие методы лечения с помощью нашего метода".