Новая компьютерная стратегия скрининга лекарств в сочетании с лабораторными экспериментами предполагает, что пралатрексат, химиотерапевтический препарат, первоначально разработанный для лечения лимфомы, потенциально может быть перепрофилирован для лечения Covid-19. Хайпин Чжан из Шэньчжэньского института передовых технологий в Шэньчжэне, Китай, и его коллеги представляют эти результаты в журнале PLOS Computational Biology с открытым доступом .
Поскольку пандемия Covid-19 вызывает болезни и смерть во всем мире, срочно необходимы более эффективные методы лечения. Одним из ярлыков может быть изменение назначения существующих препаратов, которые изначально были разработаны для лечения других заболеваний. Вычислительные методы могут помочь идентифицировать такие лекарства, моделируя, как разные лекарства будут взаимодействовать с SARS-CoV-2, вирусом, вызывающим Covid-19.
Чтобы помочь виртуальному скринингу существующих лекарств, Чжан и его коллеги объединили несколько вычислительных методов, которые имитируют взаимодействия лекарств и вирусов с разных точек зрения. Они использовали этот гибридный подход для скрининга 1906 существующих лекарств на предмет их потенциальной способности ингибировать репликацию SARS-CoV-2 путем нацеливания на вирусный белок, называемый РНК-зависимой РНК-полимеразой (RdRP).
Новый подход к скринингу выявил четыре многообещающих препарата, которые затем были протестированы против SARS-CoV-2 в лабораторных экспериментах. Два препарата, пралатрексат и азитромицин, успешно подавляли репликацию вируса. Дальнейшие лабораторные эксперименты показали, что пралатрексат более сильно ингибирует репликацию вируса, чем ремдесивир, препарат, который в настоящее время используется для лечения некоторых пациентов с Covid-19.
Эти данные свидетельствуют о том, что пралатрексат потенциально может быть повторно использован для лечения Covid-19. Однако этот химиотерапевтический препарат может вызывать значительные побочные эффекты и используется для людей с терминальной лимфомой, поэтому немедленное применение пациентам с Covid-19 не гарантируется. Тем не менее, результаты подтверждают использование новой стратегии скрининга для выявления лекарств, которые можно использовать повторно.
«Мы продемонстрировали ценность нашего нового гибридного подхода, сочетающего технологии глубокого обучения с более традиционным моделированием молекулярной динамики», — говорит Чжан. В настоящее время он и его коллеги разрабатывают дополнительные вычислительные методы для создания новых молекулярных структур, которые могут быть использованы в новых лекарствах для лечения Covid-19.
Загрузка...
