Группа инженеров-биомедиков Университета Миннесоты Twin Cities разработала общедоступное приложение, которое может моделировать сложные молекулярные взаимодействия, что позволит исследователям разрабатывать более эффективные методы лечения таких заболеваний, как рак и COVID-19.

Документ основан на исследовании, опубликованном исследователями в 2019 году. Теперь они расширили технологию для моделирования еще более сложных молекулярных взаимодействий, упростили использование приложения для неспециалистов и применили свои выводы, чтобы пролить свет на то, как атипичная пневмония -Вирус CoV-2 заражает организм.

Исследование опубликовано в рецензируемом научном журнале с открытым доступом Nature Communications . Приложение под названием MVsim находится в свободном доступе для других исследователей на GitHub.

Симулятор предсказывает силу, скорость и селективность мультивалентных взаимодействий, в которых участвуют молекулы с несколькими сайтами связывания, и которые можно использовать для разработки лекарств от болезней, в частности от рака и COVID-19.

Многовалентные взаимодействия действительно важны в естественных биологических системах, и теперь их начинают творчески использовать для создания новых терапевтических препаратов, которые используют их уникальные связывающие свойства».

Касим Саркар, старший автор статьи и профессор кафедры биомедицинской инженерии Университета Миннесоты.

«С поливалентными препаратами вы, в принципе, можете очень точно воздействовать на клетки таким образом, что это невозможно со стандартными моновалентными препаратами, но есть много переменных, которые необходимо учитывать при их разработке, и большая часть работы в этой области на сегодняшний день была проделана. путем экспериментальных проб и ошибок», — добавил Саркар. «Теперь, используя MVsim, мы можем делать хорошие прогнозы, которые можно использовать для более рациональной разработки таких терапевтических средств».

Многие противораковые препараты связываются не только с опухолевыми клетками, но и с клетками, против которых они не предназначены, что часто создает нежелательные побочные эффекты для пациента. Оптимизируя специфичность поливалентных взаимодействий с помощью MVsim, исследователи могут разрабатывать лекарства, которые более конкретно воздействуют на клетки опухоли, сводя к минимуму связывание с другими клетками организма.

Другой пример — вирус SARS-CoV-2. Ученые знают, что вирус развивается, чтобы лучше заражать наши клетки и уклоняться от нашей иммунной системы, но молекулярные механизмы, лежащие в основе того, как вирус это делает, относительно неизвестны. Используя свою технологию MVsim, исследователи из Университета Миннесоты смогли более подробно изучить этот процесс, обнаружив скорость, с которой отдельные связывающие домены в мультивалентном шиповидном белке вируса переключаются между состоянием заражения клетки и состоянием уклонения от иммунитета.

«По сути, у нас есть вычислительный микроскоп, который позволяет нам заглянуть под капот и увидеть, что поливалентные белки, такие как шиповидный белок SARS-CoV-2, делают на молекулярном уровне», — пояснил Саркар. «Такой уровень молекулярной детализации трудно уловить с помощью физического эксперимента. Одна из реальных возможностей MVsim заключается в том, что мы можем не только больше узнать о том, как работают эти системы, но и использовать этот инструмент для разработки новых поливалентных взаимодействий при таких заболеваниях, как рак и COVID-19».

Исследователи уже определили потенциальные способы ограничения инфекционности нынешних и будущих вариантов SARS-CoV-2, которые они планируют протестировать в ближайшее время.

Исследование финансировалось Национальным институтом здравоохранения и грантом быстрого реагирования на COVID-19 Института инженерии в медицине Университета Миннесоты.

Помимо Саркара, в исследовательскую группу входили исследователи Бенс Бранчикс из Будапештского университета технологий и экономики и Уэсли Эррингтон с факультета биомедицинской инженерии Университета Миннесоты.