Несмотря на выработанные успешные схемы лечения коронавирусной инфекции, поиск лекарства от болезни продолжается. Пока еще не существует препарата, который бы мог заблокировать распространение вируса в организме.
Исследователи Южно-Уральского государственного университета совместно с коллегами из Индии, ЮАР и Бразилии предложили новый способ проверки эффективности лекарственных средств от коронавируса и протестировали его на активной форме препарата «Фавипиравир», используемого для лечения вирусных инфекций.
Ученые изучали комплементарность РНК-полимеразы в комплексах SARS-CoV-2 с лигандами (химическими соединениями, оказывающими фармакологическое действие). РНК-полимераза — это фермент, копирующий генетический материал вируса. Именно так он распространяется по организму. Предполагается, что лекарства от коронавируса блокируют РНК-полимеразу. Исследователи установили, что лиганды должны максимально подходить ферменту, чтобы их действие было эффективным.
«Структуры должны максимально подходить друг к другу, в нашем случае чтобы исключить взаимодействие РНК-полимеразы вируса с ДНК человека. Наши коллеги, ведущие исследования по той же теме, ориентируются на энергию взаимодействия. Однако соответствие электронной структуры лиганда электронной структуре РНК-зависимой РНК-полимеразы важнее», — сообщил кандидат химических наук, начальник НИЛ компьютерного моделирования лекарственных средств Владимир Потёмкин.
Ученые воспользовались Protein Data Bank — базой данных трехмерных структур белков и полимерных кислот, чтобы получить структуру РНК-полимеразы. Затем рассчитали электронную плотность ферментов и лиганда фавипиравир-RTP. Это активная форма препарата «Фавипиравир», используемого для лечения вирусных инфекций. Следующим шагом стал анализ пересечения электронных облаков лиганда и рецептора. Используемые для компьютерного анализа программы были созданы в ЮУрГУ.
По результатам исследования, максимальную комплементарность зафиксировали, когда лиганд совпадал с РНК. Отмечается, что полученные выводы можно использовать для прогнозирования биологической активности и изучения механизма действия лекарств.
Результаты работы опубликованы в высокорейтинговом журнале «Molecules» (Q1).