Los investigadores depuran una lista de compuestos farmacológicos y así orientar futuros estudios
Investigadores del Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) han utilizado la supercomputadora más poderosa e inteligente del mundo, la IBM AC922 Summit, para identificar 77 compuestos farmacológicos de molécula pequeña que podrían justificar un mayor estudio en la lucha contra el coronavirus SARS-CoV-2, que es responsable del brote de la enfermedad CoViD-19.
Los dos investigadores realizaron simulaciones en Summit de más de 8.000 compuestos para detectar aquellos que tienen más probabilidades de unirse a la proteína principal de la espiga del coronavirus, lo que hace que no pueda infectar las células huésped. Clasificaron los compuestos de interés que podrían tener valor en estudios experimentales del virus y publicaron sus resultados en ChemRxiv.
La idea nació del interés en el punto de entrada del coronavirus en la célula huésped. Cuando los investigadores chinos secuenciaron el virus, descubrieron que infecta el cuerpo con el mismo mecanismo que el virus del Síndrome Respiratorio Agudo Severo (SARS) que se propagó a 26 países durante la epidemia de 2003. La similitud entre las estructuras de los virus facilitó el estudio.
Un compuesto/fármaco (en gris) se une a la proteína S (en cian) para evitar que se acople al receptor de la enzima ACE2 "Angiotensin-Converting Enzyme 2" (en púrpura)
Jeremy C. Smith, a cargo de la dirección de la Universidad de Tennessee (UT) y director del Centro de Biofísica Molecular UT / ORNL, trabajó bajo el supuesto de que los dos virus pueden "acoplarse" a la célula de la misma manera.
El miembro del equipo e investigador postdoctoral UT / ORNL CMB, Micholas Smith, construyó un modelo de la proteína espiga del coronavirus o proteína S (S de: Spike), basado en los primeros estudios de la estructura.
"Pudimos diseñar un modelo computacional exhaustivo basado en información recientemente publicada en la literatura sobre este virus", dijo Micholas Smith, refiriéndose al estudio publicado en Science China Life Sciences.
Al equipo se le otorgó tiempo computacional en la supercomputadora Summit de Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF), que funciona con miles de GPU NVIDIA Tensor Core V100 y CPU IBM POWER9, a través de una asignación discrecional del Director. La supercomputadora Summit puede realizar 200 billones de cálculos por segundo (un millón de veces más rápido que un PC promedio). El uso de una supercomputadora como Summit fue importante para obtener los resultados rápidamente.
Se utilizó el código GROMACS optimizado para GPU para realizar simulaciones de dinámica molecular, que analizan los movimientos de átomos y partículas en la proteína. Simuló diferentes compuestos que se acoplan a la proteína S para determinar si alguno de ellos podría evitar que la espiga se adhiera e infecte a las células humanas.
"Usando Summit, clasificamos estos compuestos en función de un conjunto de criterios relacionados con la probabilidad de que se unieran a la proteína S", dijo Micholas Smith.
El equipo encontró 77 compuestos de moléculas pequeñas, como medicamentos y compuestos naturales, que sospechan que pueden ser valiosos para las pruebas experimentales. Estos compuestos, al unirse a la proteína S -que activa la entrada en la célula humana del virus- podrían interferir con el proceso de infección.
Simulación dinámica de un fármaco bloqueando la infección por coronavirus de una célula
Después de que se lanzó un modelo de proteína S altamente preciso en Science, el equipo planea ejecutar rápidamente el estudio computacional nuevamente con la nueva versión de la proteína S. Esto puede cambiar la clasificación de los productos químicos que probablemente sean de mayor uso. Los investigadores enfatizaron la necesidad de probar los 77 compuestos experimentalmente antes de determinar su viabilidad.
“Se necesitaba Summit para obtener rápidamente los resultados tomando uno o dos días, mientras que habría llevado meses en una computadora normal”, dijo Jeremy Smith. “Nuestros resultados no significan que hayamos encontrado una cura o tratamiento para el coronavirus, pero tenemos muchas esperanzas que nuestros hallazgos computacionales informarán los estudios futuros y proporcionarán un marco que los experimentadores usarán para investigar más a fondo estos compuestos. Solo entonces sabremos si alguno de ellos exhibe las características necesarias para mitigar este virus".
La computación debe ser seguida por un experimento. Según Jeremy Smith, la evaluación computacional esencialmente arroja luz sobre que candidatos son prometedores para estudios experimentales, que son esenciales para verificar si ciertas sustancias químicas combaten el virus.
Esta investigación fue financiada por el programa de Investigación y Desarrollo utilizó recursos de la OLCF, una instalación de usuarios de la Oficina de Ciencia del DOE ubicada en ORNL.
Publicación relacionada: Micholas Smith y Jeremy C. Smith, "Reutilización de la terapéutica para CoViD-19: Acoplamiento basado en supercomputadora a la interfaz SARS-CoV-2 Viral Spike Protein y Viral Spike Protein-Human ACE2", ChemRxiv (2020). doi: 10.26434 / chemrxiv.11871402.v3.
Un compuesto/fármaco (en gris) se une a la proteína S (en cian) para evitar que se acople al receptor de la enzima ACE2 "Angiotensin-Converting Enzyme 2" (en púrpura)