El cribado potencial de 6.218 fármacos y pruebas celulares identifica a los mejores candidatos para fármacos terapéuticos – ScienceDaily

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Un equipo de investigación conjunto de KAIST y el Institut Pasteur Korea ha identificado medicamentos reutilizados para el tratamiento de COVID-19 a través de exámenes virtuales y pruebas celulares. El equipo de investigación sugirió la estrategia para la detección virtual con falsos positivos muy reducidos mediante la incorporación del filtro de acoplamiento previo basado en la similitud de forma y el filtro posterior al acoplamiento basado en la similitud de interacción. Esta estrategia ayudará a desarrollar medicamentos terapéuticos para COVID-19 y otras enfermedades antivirales más rápidamente. Este estudio se informó en Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América (PNAS).

Los investigadores seleccionaron 6.218 medicamentos de una colección de medicamentos aprobados por la FDA o en ensayos clínicos e identificaron 38 medicamentos potenciales reutilizados para COVID-19 con esta estrategia. Entre ellos, siete compuestos inhibieron la replicación del SARS-CoV-2 en las células Vero. Tres de estos fármacos, emodina, omipalisib y tipifarnib, mostraron actividad anti-SARS-CoV-2 en células pulmonares humanas, Calu-3.

La reutilización de medicamentos es una estrategia práctica para desarrollar medicamentos antivirales durante un período corto de tiempo, especialmente durante una pandemia mundial. En muchos casos, la reutilización de medicamentos comienza con la detección virtual de medicamentos aprobados. Sin embargo, la tasa de éxito real del cribado virtual es baja y la mayoría de los fármacos candidatos previstos son falsos positivos.

El equipo de investigación desarrolló algoritmos de filtrado efectivos antes y después de acoplar simulaciones para mejorar las tasas de éxito. En el proceso de filtrado previo al acoplamiento, se seleccionaron compuestos con formas similares a los compuestos activos conocidos para cada proteína objetivo y se utilizaron para simulaciones de acoplamiento. En el proceso de filtrado posterior al acoplamiento, los productos químicos identificados a través de sus simulaciones de acoplamiento se evaluaron considerando la energía de acoplamiento y la similitud de las interacciones proteína-ligando con compuestos activos conocidos.

Los resultados experimentales mostraron que la estrategia de cribado virtual logró una alta tasa de éxito del 18,4%, lo que llevó a la identificación de siete fármacos potenciales de los 38 inicialmente seleccionados.

“Planeamos realizar estudios preclínicos adicionales para optimizar las concentraciones de fármacos, ya que uno de los tres candidatos no abordó los problemas de toxicidad en los estudios preclínicos”, dijo Woo Dae Jang, uno de los investigadores de KAIST.

“La parte más importante de esta investigación es que hemos desarrollado una plataforma tecnológica que puede identificar rápidamente nuevos compuestos para el tratamiento de COVID-19. Si usamos esta tecnología, podremos responder rápidamente a nuevas enfermedades infecciosas y variantes de el coronavirus “, dijo el distinguido profesor Sang Yup Lee.

Este trabajo fue apoyado por el proyecto del Módulo de Clínica Móvil KAIST financiado por el Ministerio de Ciencia y TIC (MSIT) y la Fundación Nacional de Investigación de Corea (NRF). La Colección Nacional de Cultivos para Patógenos de Corea proporcionó el SARS-CoV-2 (NCCP43326).

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST). Nota: El contenido se puede cambiar por estilo y longitud.

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