Разработка пептидных ингибиторов для возможных методов лечения COVID-19

Ученые по всему миру ищут ингибиторы SARS-CoV-2, нового коронавируса, вызывающего пандемию COVID-19. Некоторые используют компьютерное моделирование для выявления перспективных соединений перед реальными экспериментами в лаборатории. Исследователи, опубликовавшие работу в ACS Nano, применили компьютерное моделирование для оценки четырех пептидов, имитирующих вирус-связывающий домен человеческого белка ACE2, который позволяет SARS-CoV-2 проникать в клетки.

Для заражения клеток SARS-CoV-2 использует свой спайк-белок для прикрепления к рецептору ACE2 на поверхности определенных человеческих клеток. Это прикрепление позволяет вирусу слиться с мембраной клетки-хозяина и проникнуть внутрь. Многие исследователи пытаются найти соединения, блокирующие ключевые области спайк-белка, чтобы предотвратить заражение. Янсяо Хань и Петр Краль использовали компьютерное моделирование для разработки соединений, имитирующих естественную мишень спайк-белка — ACE2.

Для этого ученые изучили недавно опубликованную рентгеноструктурную модель рецептор-связывающего домена SARS-CoV-2 в комплексе с ACE2. Они идентифицировали 15 аминокислот в ACE2, которые непосредственно взаимодействуют с вирусным белком. Затем были спроектированы четыре ингибитора, содержащие большинство или все эти аминокислоты, с дополнительными последовательностями для стабилизации структур.

С помощью компьютерного моделирования команда изучила, как ингибиторы могут прикрепляться к спайк-белку в организме, и энергии, необходимые для связывания. Одно из соединений показало особенно хорошее соответствие с вирусным белком. Пептид еще предстоит протестировать в лаборатории и на пациентах, но возможность сузить круг кандидатов в препараты с помощью компьютера может ускорить этот процесс.