Технология моделирования сложных молекулярных взаимодействий может привести к улучшению лечения рака и COVID-19

Биомедицинские инженеры из Университета Миннесоты разработали общедоступное приложение, способное моделировать сложные молекулярные взаимодействия. Это позволит исследователям создавать более эффективные методы лечения таких заболеваний, как рак и COVID-19.

Исследование, опубликованное в Nature Communications, развивает работу учёных 2019 года. Теперь они расширили возможности технологии для моделирования ещё более сложных взаимодействий, сделали приложение удобным для неспециалистов и применили его для изучения механизма заражения организма вирусом SARS-CoV-2.

Приложение под названием MVsim находится в свободном доступе для других исследователей на GitHub.

Суть технологии

Симулятор предсказывает силу, скорость и селективность мультивалентных взаимодействий. Эти взаимодействия включают молекулы с несколькими сайтами связывания и могут использоваться для создания лекарств.

«Мультивалентные взаимодействия очень важны в естественных биологических системах, и теперь их творчески используют для создания новых терапевтических препаратов, — говорит старший автор статьи, профессор Касим Саркар. — С помощью MVsim мы можем делать точные прогнозы для более рационального дизайна таких терапевтических средств».

Практическое применение

• Рак: Многие препараты связываются не только с опухолевыми, но и с другими клетками, вызывая побочные эффекты. Оптимизация специфичности мультивалентных взаимодействий с помощью MVsim позволяет создавать лекарства, которые точнее нацелены на опухоль.
• COVID-19: Учёные использовали MVsim для глубокого изучения механизмов заражения и уклонения от иммунитета вирусом SARS-CoV-2. Технология позволила определить скорости, с которыми отдельные домены связывания в мультивалентном спайк-белке вируса переключаются между состоянием заражения клетки и состоянием уклонения от иммунного ответа.

«У нас есть вычислительный микроскоп, который позволяет заглянуть под капот и увидеть, что делают на молекулярном уровне такие белки, как спайк-белок SARS-CoV-2, — объясняет Саркар. — Этот уровень детализации сложно достичь в физическом эксперименте».

Исследователи уже определили потенциальные способы ограничения инфекционности текущих и будущих вариантов SARS-CoV-2, которые планируют вскоре протестировать.