Afinidad de candidatos a fármacos que se unen a la PLpro del SARS-CoV-2 evaluada mediante un método de ensamble...

Área de la Ciencia:

• Química computacional
• Dinámica molecular
• Descubrimiento de fármacos

Sus antecedentes:

• La unión ligando-receptor es crucial para los procesos biológicos y el desarrollo de fármacos.
• Se necesitan métodos de cribado precisos para identificar inhibidores eficaces.

Objetivo del estudio:

• Establecer y validar un procedimiento computacional novedoso para el cribado de compuestos que inhiben la unión ligando-receptor.
• Evaluar la eficacia de este método en la identificación de inhibidores para la proteasa similar a la papaína (PLpro) del SARS-CoV-2.

Principales métodos:

• Se empleó la dinámica molecular acoplada de sistemas virtuales multidimensionales (mD-VcMD), un método de ensamble generalizado.
• Se simularon receptores y compuestos flexibles en disolvente explícito para generar paisajes de energía libre.
• Se analizaron las cuencas de energía libre y los modos de unión de cuatro inhibidores de la PLpro del SARS-CoV-2.

Principales resultados:

• El método mD-VcMD generó paisajes de energía libre en forma de embudo para todos los compuestos probados.
• Las probabilidades en las cuencas de energía libre se correlacionaron bien con las constantes de disociación medidas.
• La agrupación estructural reveló modos de unión que se correlacionaron con la actividad inhibidora de la enzima.

Conclusiones:

• El procedimiento propuesto mD-VcMD es eficaz para cribar compuestos y seleccionar inhibidores potenciales.
• Este método proporciona un enfoque fiable para identificar candidatos a fármacos dirigidos a proteasas virales como la PLpro del SARS-CoV-2.