Diseñar de nuevo: el enfoque radical de desarrollo de fármacos contra el COVID-19 se muestra prometedor
Se han diseñado nuevas proteínas aglutinantes antivirales (azul) en supercomputadoras para atacar al nuevo coronavirus y bloquear su capacidad de infectar células. Crédito: Ian C Haydon/Instituto para el Diseño de Proteínas
Casi todos los medicamentos que se usan o se han usado se derivan de compuestos de aprovechamiento de la naturaleza creados por organismos durante eones para combatir enfermedades. Pero hace décadas, los bioquímicos postularon que podría ser posible diseñar un nuevo fármaco desde cero al vincular los aminoácidos de manera precisa.
Resultó que la parte complicada era predecir de antemano cómo se plegarían los aminoácidos de una proteína. La forma plegada determina la forma tridimensional de la proteína, así como su potencial electrostático y la hidrofobicidad (el grado en que una molécula es repelida por una masa de agua), factores que son críticos a la hora de diseñar un fármaco eficaz.
David Baker, profesor de Bioquímica en la Universidad de Washington y director del Instituto para el Diseño de Proteínas allí, fue pionero en métodos para usar computadoras para predecir cómo se pliegan las proteínas. Basándose en ese conocimiento, él y su equipo han diseñado proteínas nuevas, nunca antes vistas, para su uso como fármacos, sensores o incluso puertas lógicas biológicas.
Este enfoque se conoce como diseño de proteínas de novo. Actualmente, solo hay unos pocos medicamentos en prueba que han utilizado este enfoque, pero tiene un potencial increíble y en ningún momento ha sido más crítico que ahora.
La plataforma que desarrolló el Instituto para el Diseño de Proteínas permite para el diseño rápido de aglutinantes de proteínas para dirigirse a proteínas de interés. Las simulaciones por computadora (in silico) generan una biblioteca de secuencias de proteínas candidatas que luego se prueban en sus instalaciones de prueba internas. Los candidatos prometedores evolucionan tanto in silico como en el laboratorio húmedo hasta que se crea una proteína de unión final.
A partir de enero, los investigadores de Baker Lab comenzaron a utilizar su metodología para diseñar un fármaco o una vacuna para tratar COVID-19. Sus estudios implican calcular la forma tridimensional de millones de posibles proteínas y luego probar computacionalmente cómo esas proteínas encajarían y se unirían a partes del virus SARS-CoV-2.
Para ayudar en En este esfuerzo, están utilizando la supercomputadora Stampede2 en el Centro de Computación Avanzada de Texas (TACC), una de las más rápidas del mundo, así como la red de computadoras voluntarias conocida como Rosetta@Home. (Rosetta es el nombre del software desarrollado en Baker Lab para predecir el plegamiento de proteínas y diseñar nuevas proteínas).
«En solo un lapso de dos meses, nuestro equipo ha podido diseñar computacionalmente millones de terapias de proteínas que se dirigen a las siete proteínas principales relacionadas con el COVID-19», informó Baker en marzo.
Hasta la fecha, se ordenaron 733 000 proteínas, 323 000 de estas proteínas terapéuticas se probaron en el laboratorio y más de 2000 han mostrado señales de unión a sus respectivos objetivos.
De andamios a estructuras de proteínas
El equipo comenzó probando su colección de 20 000 proteínas de andamios que forman el punto de partida para futuros fármacos o vacunas. Cada uno se puede acoplar en más de 1000 orientaciones; y cada muelle se submuestrea 1000 veces con ligeras perturbaciones que conducen a 20 mil millones de interacciones potenciales para calcular.
«En la fase de andamiaje, estamos buscando señales de que estos van a ser atómicamente precisos», dijo Brian Coventry, un doctorado estudiante en el grupo que trabaja en el proyecto. «Si nos equivocamos por 0,1 nanómetros, no hay manera de que funcione. Estas cosas tienen que ser perfectas».
El 1 millón superior de estos muelles luego avanza al diseño de secuencia donde cada posición en el A la columna vertebral del andamio se le debe asignar un aminoácido. Con 20 opciones de aminoácidos en cada posición y una variedad de conformaciones para cada uno, la computadora debe resolver la explosión combinatoria para asignar la mejor combinación de aminoácidos a cada andamio.
De las 1 millón de proteínas diseñadas, determinan el subconjunto más prometedor, aproximadamente 100.000 proteínas. El equipo envía un archivo de texto que contiene secuencias de ADN para estos candidatos a Agilent, una empresa que puede crear moléculas de ADN sintéticas bajo demanda. Agilent devuelve los tubos de ensayo con ADN físico, que luego se inserta en los genomas de la levadura de tal manera que las diversas proteínas sintéticas se fabrican y se muestran en ataduras de la membrana celular de la levadura, lo que les permite probarse contra el virus.
Basándose en los resultados computacionales y experimentales iniciales, el equipo luego se involucra en la mutagénesis de saturación del sitio, donde cada aminoácido individual en la cadena se muta en cada ubicación y se vuelve a probar para ver cómo se comporta.
«Obtenemos datos y observamos qué mejoró o empeoró una determinada proteína. Y hacemos la pregunta: ‘¿Parece que esta proteína funciona por las razones correctas?'», dijo Coventry.
Basado Sobre la base de los resultados y conocimientos de la mutagénesis, van un paso más allá y desarrollan una biblioteca combinada que incluye codones degenerados, donde los nucleótidos alternos reemplazan a los típicos en un aminoácido dado.
La mejor combinación de mutaciones y los reemplazos se someten a más pruebas experimentales que incluyen g expresión bacteriana y análisis termodinámico. Usando este método, derivaron 50 pistas altamente prometedoras para el aglutinante de proteínas en punta a partir de una selección inicial de 100 000 proteínas.
«El aglutinante de proteínas en punta es el que tiene más probabilidades de resultar en un fármaco debido a su mecanismo de acción «, dijo Coventry.
Pero la capacidad de crear proteínas de diseño no es la única innovación del laboratorio, ni un aglutinante único es su objetivo final. También son pioneros en un nuevo enfoque de medicamentos llamados aglutinantes de miniproteínas que combinan la especificidad de los anticuerpos con la alta estabilidad y capacidad de fabricación de los fármacos de moléculas pequeñas.
Se ha demostrado que los aglutinantes de miniproteínas tienen una estabilidad mucho mayor a temperaturas elevadas y una mejor neutralización que los anticuerpos comparables y los derivados de proteínas naturales. También tienen aproximadamente 1/30 del peso molecular de las proteínas típicas y se pueden sintetizar químicamente, lo que permite la introducción de una amplia variedad de funcionalidades. Probablemente, como resultado de su pequeño tamaño y muy alta estabilidad, provocan poca respuesta inmune.
«Nuestro objetivo es conectar de cuatro a seis de los neutralizadores más potentes en una sola cadena mediante enlazadores flexibles para lograr una respuesta altamente ávida aglutinante con poco potencial de escape», dijo Baker en una presentación a la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA), uno de los patrocinadores de la investigación.
«Tratamos de obtener muchos aglutinantes y conectarlos con enlazadores», explicó Coventry más adelante. “La idea es que se consiga un efecto de avidez, la fuerza acumulada de múltiples afinidades. «Al menos una de esas proteínas se unirá en un momento dado y la partícula del virus no podrá escapar de la cadena. Dado que los aglutinantes bloquean el epítopo de unión viral, el virus no podrá ingresar a nuestras células». /p>
Construyendo sobre colaboraciones
TACC actualmente apoya más de 40 proyectos de investigación de COVID-19. El de Baker Lab ha estado entre los mayores usuarios de tiempo de cómputo en Stampede2 desde que comenzó en marzo.
«TACC tiene mucho poder de cómputo y eso ha sido realmente útil para nosotros», dijo Coventry. . «Todo lo que hacemos es puramente paralelo. Podemos probar rápidamente 20 millones de diseños diferentes y los cálculos no necesitan comunicarse entre sí». Este tipo de enfoque, conocido como detección de alto rendimiento, es una buena opción para la arquitectura de Stampede2.
Baker y su equipo pudieron aumentar rápidamente los recursos de TACC en parte debido a su participación en un DARPA en curso. financiado por el programa conocido como Synergistic Discovery and Design (SD2), una colaboración de múltiples instituciones cuyo objetivo es desarrollar métodos basados en datos para acelerar el descubrimiento científico.
Desde 2017, el programa SD2 ha estado desarrollando proyectos para «diseñar-probar-aprender» más rápido, utilizando una combinación de computación de alto rendimiento, prácticas avanzadas de gestión de datos, pruebas de laboratorio automatizadas y aprendizaje automático. La colaboración entre Baker Lab y TACC es emblemática de esa metodología y está ayudando a acelerar su investigación de la idea a la realidad.
Según el Dr. Matthew Vaughn, Director de Informática de Ciencias de la Vida en TACC, el diseño de proteínas El proyecto parece estar a punto de producir nuevas y poderosas moléculas terapéuticas para la lucha contra el COVID-19 debido en parte a la notable sinergia entre la simulación computacional y la experimentación.
«El rápido ritmo al que el laboratorio de Baker ha podido incorporar y volverse productivo en un recurso de clase líder como Stampede 2 refuerza cuán críticas han sido y seguirán siendo nuestras inversiones nacionales en capacidad y metodología informática avanzada en el futuro», dijo Vaughn.
El próximo equipo Un hito será desarrollar múltiples inhibidores que puedan reducir la respuesta a la mitad y que puedan vincularse en una molécula grande, o construcción, que se comporte bien.
Más pruebas para establecer si el Luego, el miniaglutinante provoca una respuesta inmunitaria, y luego se probaría la eficacia de la construcción en una placa de Petri, luego en animales y humanos.
«Nuestro objetivo para la próxima pandemia será tener métodos computacionales que, junto con centros de computación de alto rendimiento como TACC, podrán generar inhibidores de alta afinidad dentro de las semanas posteriores a la determinación de la secuencia del genoma del patógeno», dijo Baker. «Llegar a esta etapa requerirá investigación y desarrollo continuos, y centros como TACC desempeñarán un papel fundamental en este esfuerzo, como lo hacen en la investigación científica en general».
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