Челябинск. 9 июля. ИНТЕРФАКС-УРАЛ - Вещества, которые активно борются с коронавирусом нового типа и "убивают" его, выделили ученые Южно-Уральского госуниверситета (ЮУрГУ), сообщает управление медиакоммуникаций и мониторинга вуза.
Свое исследование сотрудники лаборатории компьютерного моделирования лекарственных средств ЮУрГУ начали с анализа препаратов из базы данных DrugBank, уже одобренных международными организациями здравоохранения для лечения СOVID-19.
Было рассмотрено порядка 8 тыс. веществ и составлен список соединений, которые будут воздействовать на протеазу вируса SARS-CoV-2 (коронавирус, приведший к пандемии заболевания Covid-19) и нарушать ее деятельность.
"Мы выделили вещества, которые действуют на SARS-протеазу. Затем c помощью молекулярного докинга (метод молекулярного моделирования - ИФ) определили наиболее перспективные из них, смоделировав комплексное взаимодействие лекарства с протеазой. Затем провели молекулярное динамическое исследование. Так, удалось рассмотреть изменения за пределами активного участка и с помощью суперкомпьютера "Торнадо ЮУрГУ" выделить наиболее перспективные препараты", - цитирует пресс-служба руководителя лаборатории Владимира Потёмкина.
По его сведениям, полученные данные сократят срок для биологических испытаний и создания эффективного лекарства от коронавируса, поскольку фармакологические действия и нежелательные эффекты и противопоказания средств, содержащих 10 лучших ингибиторов (подавляющих веществ), уже известны.
"Подавляющее большинство лекарств блокирует какой-то жизненно важный фермент. В нашем случае - белок. Лекарство, взаимодействуя с аллостерическим центром, будет блокировать аллостерический сайт и менять форму белка. Действие фермента жизненно важно для вируса, потому что без такого "питания" вирус умирает. Во время исследования мы выявили, что воздействие на ранее установленный центр 3CLpro протеазы не очень эффективно и определили дополнительный аллостерический сайт связывания", - поясняет Потемкин.
Докинг - метод молекулярного моделирования, позволяющий предсказать наиболее выгодную для образования устойчивого комплекса ориентацию и конформацию одной молекулы в сайте связывания другой.
