Ingenieros de la Universidad de Rice lideran el desarrollo de un servidor web para ayudar a los investigadores a identificar f\u00e1rmacos para tratar el COVID-19. Su uso de un conjunto de conformaciones permite a los investigadores tener en cuenta la flexibilidad de las prote\u00ednas en los estudios de acoplamiento molecular. Cr\u00e9dito: Mauricio Rigo\/Universidad de Rice <\/p>\n
Los investigadores de la Universidad de Rice han presentado un portal en l\u00ednea para ayudar a los investigadores a evaluar candidatos a f\u00e1rmacos para el COVID-19 que podr\u00edan atacar prote\u00ednas espec\u00edficas del virus SARS-CoV-2. <\/p>\n
Lydia Kavraki, cient\u00edfica inform\u00e1tica de la Escuela de Ingenier\u00eda George R. Brown, y sus colegas de la Universidad de Houston, la Universidad de Edimburgo, Escocia, y la Universidad Federal de Cear, Brasil, han publicado un \u00abusuario- servidor web \u00abamigable\u00bb que ofrece a los cient\u00edficos la oportunidad de evaluar sus candidatos a f\u00e1rmacos virtualmente en relaci\u00f3n con los bolsillos de uni\u00f3n a prote\u00ednas conocidos en el virus SARS-CoV-2. <\/p>\n
Mejor a\u00fan, el programa incorpora lo que dicen que es un factor que a menudo se pasa por alto en los modelos computacionales de estos bolsillos: su flexibilidad. <\/p>\n
El proyecto, detallado en un art\u00edculo de acceso abierto en Computers in Biology and Medicine, incorpora modelos de proteasa principal de tres objetivos farmacol\u00f3gicos (Mpro), ARN polimerasa dependiente de ARN (RdRp) y proteasa similar a la papa\u00edna (PLpro ) para acoplamiento de conjunto a trav\u00e9s de DINC-COVID. <\/p>\n
El enfoque de acoplamiento de conjunto permite a los investigadores detectar ligandos candidatos (mol\u00e9culas reactivas) contra diferentes conformaciones de prote\u00ednas SARS-CoV-2 y sus bolsillos de uni\u00f3n. DINC-COVID luego califica el \u00e9xito de los ligandos en la uni\u00f3n.<\/p>\n
DINC significa \u00abDocking INCrementally\u00bb, un protocolo desarrollado por el laboratorio de Kavraki en 2013 para acelerar las simulaciones de acoplamiento de prote\u00ednas y p\u00e9ptidos que ayudan a los investigadores a dise\u00f1ar medicamentos, vacunas y otros procesos que implican grandes ligandos. En 2017 apareci\u00f3 una versi\u00f3n mejorada dirigida por Kavraki y Dinler Antunes, entonces investigadora posdoctoral en su laboratorio y ahora profesora asistente en la Universidad de Houston.<\/p>\n
La nueva iteraci\u00f3n se basa en la \u00abimpresionante cantidad\u00bb de Estructuras de la prote\u00edna SARS-CoV-2 que se han resuelto hasta ahora. La comprensi\u00f3n de estas estructuras permite a los investigadores encontrar socios de uni\u00f3n que podr\u00edan, idealmente, desactivar el virus.<\/p>\n
El estudio tambi\u00e9n ofrece un giro literal, mejor representado por la proteasa principal, un sitio de acoplamiento en el virus que ha sido el foco de mucha atenci\u00f3n en los \u00faltimos 18 meses. Los investigadores han descubierto que el sitio de Mpro puede distorsionar sustancialmente su forma en respuesta a la uni\u00f3n, lo que le permite adaptarse a un conjunto diverso de ligandos potenciales.<\/p>\n
Esa maleabilidad hace que Mpro y otros sitios sean dif\u00edciles de simular, con una capacidad computacional mucho mayor. costo, dijo el investigador postdoctoral y coautor de Rice, Mauricio Rigo. \u00abA diferencia de otros servidores, las prote\u00ednas que estamos poniendo a disposici\u00f3n no son est\u00e1ticas, no son una sola conformaci\u00f3n\u00bb, dijo. \u00abUsamos estados para reflejar la din\u00e1mica de esta prote\u00edna en un entorno fisiol\u00f3gico\u00bb. <\/p>\n
El equipo us\u00f3 varios programas para reducir los conjuntos de las 100 000 conformaciones posibles generadas por una simulaci\u00f3n de din\u00e1mica molecular, por ejemplo, a un conjunto de conformaciones representativas. Eso permite a los investigadores desvincular la generaci\u00f3n de conjuntos del acoplamiento dentro de DINC-COVID, ahorrando horas o d\u00edas en c\u00e1lculos complicados.<\/p>\n
\u00abCreemos que este era el camino correcto a seguir\u00bb, dijo Rigo. \u00abNuestras pruebas del algoritmo nos dieron una buena coincidencia con los resultados experimentales\u00bb.<\/p>\n
Junto con Mpro, el equipo model\u00f3 conjuntos de sitios de uni\u00f3n catal\u00edtica en PLpro y RdRp. Para Mpro, modelaron sus sitios de uni\u00f3n catal\u00edtica y alost\u00e9rica, para un total de 12 conjuntos. <\/p>\n
Un servidor web de la Universidad de Rice puede ayudar a los investigadores a identificar f\u00e1rmacos potenciales para tratar la COVID-19. En el entorno fisiol\u00f3gico, una prote\u00edna no es una entidad est\u00e1tica, sino que puede moverse y adoptar un conjunto de conformaciones. En esta ilustraci\u00f3n, la proteasa principal del SARS-CoV-2 est\u00e1 representada en verde y las m\u00faltiples conformaciones est\u00e1n representadas en gris claro. Cr\u00e9dito: Mauricio Rigo\/Universidad de Rice <\/p>\n
\u00abLos elegimos porque pueden ser el objetivo de diferentes f\u00e1rmacos\u00bb, dijo Sarah Hall-Swan, estudiante de posgrado de Rice y coautora principal del art\u00edculo. \u00abCuando intentas encontrar un f\u00e1rmaco para inhibir un virus, buscas las partes de la prote\u00edna que son importantes para que ese virus funcione y tratas de inhibirlas\u00bb.<\/p>\n
El laboratorio est\u00e1 trabajando para ampliar el n\u00famero de conjuntos disponibles en DINC-COVID. <\/p>\n
\u00abEstamos muy complacidos con la respuesta de la comunidad a nuestro trabajo\u00bb, dijo Kavraki. \u00abDINC-COVID ya ha sido utilizado por alrededor de 500 investigadores en 16 pa\u00edses diferentes, mientras que nuestro servidor web anterior DINC ha sido accedido por 11,000 usuarios. Esperamos que DINC-COVID ayude a arrojar luz sobre los complejos mecanismos de infecci\u00f3n por SARS-CoV- 2.\u00bb<\/p>\n
Didier Devaurs, ex investigador postdoctoral de Rice y ahora investigador en la Universidad de Edimburgo, es el coautor principal del art\u00edculo. Geancarlo Zanatta, profesor asociado de f\u00edsica en la Universidad Federal de Cear, es autor correspondiente. Kavraki es el profesor Noah Harding de Ciencias de la Computaci\u00f3n, profesor de bioingenier\u00eda, ingenier\u00eda mec\u00e1nica e ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica y director del Instituto Ken Kennedy. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Colaboraci\u00f3n ‘zoom’ internacional \u00fanica para desarrollar tratamientos para COVID-19 M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Sarah Hall-Swan et al, DINC-COVID: A webserver for ensemble docking with flexible Prote\u00ednas SARS-CoV-2, Inform\u00e1tica en Biolog\u00eda y Medicina (2021). DOI: 10.1016\/j.compbiomed.2021.104943 Proporcionado por Rice University Cita<\/strong>: El nuevo servidor web ayuda a identificar candidatos a f\u00e1rmacos para el COVID-19 (2021, 1 de noviembre) consultado el 29 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com \/noticias\/2021-11-web-server-covid-drug-candidates.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ingenieros de la Universidad de Rice lideran el desarrollo de un servidor web para ayudar a los investigadores a identificar f\u00e1rmacos para tratar el COVID-19. Su uso de un conjunto de conformaciones permite a los investigadores tener en cuenta la flexibilidad de las prote\u00ednas en los estudios de acoplamiento molecular. Cr\u00e9dito: Mauricio Rigo\/Universidad de Rice … Continuar leyendo \u00abNuevo servidor web ayuda a identificar f\u00e1rmacos candidatos para el COVID-19\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-3599","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3599","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3599"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3599\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3599"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3599"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3599"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}