Superkomputer Membantu Membuat Model Inhibitor Protease SARS-CoV2 Potensial untuk COVID-19

Superkomputer Membantu Membuat Model Inhibitor Protease SARS-CoV2 Potensial untuk COVID-19


Oleh Kimberly Mann Bruch, Komunikasi SDSC

Newswise – Sebuah tim peneliti San Diego Supercomputer Center (SDSC) baru-baru ini membuat model farmakofor dan melakukan penggalian data dari database obat yang disetujui oleh Administrasi Obat Federal AS (FDA) untuk menemukan potensi penghambat protease mirip papain dari SARS-CoV2 , salah satu protein virus utama yang bertanggung jawab atas COVID-19.

Studi tersebut, baru-baru ini diterbitkan di PeerJ, menemukan bahwa di antara obat yang dipilih secara komputasi adalah yang saat ini digunakan untuk menghambat HIV, Hepatitis C, dan cytomesalovirus (CMV) serta satu set obat yang baru-baru ini menunjukkan efek positif dalam memerangi COVID-19.

Tim SDSC termasuk Igor Tsigelny, seorang peneliti dalam biologi struktural, pemodelan molekuler, dan bioinformatika; Valentina Kouznetsova, yang memiliki keahlian dalam pemodelan protein, metabolomik, biomarker penyakit, dan diagnostik kanker; Mark Miller (bioinformatika, biologi sel eukariotik filogenetik, dan rekayasa metabolik); dan Mahidhar Tatineni, Pemimpin Grup Dukungan Pengguna SDSC dan analis programmer untuk komputasi kinerja tinggi. Tsigelny juga berafiliasi dengan UC San Diego Moores Cancer Center.

SDSC Komet superkomputer digunakan untuk docking komputasi obat-obatan yang dipilih, yang mencakup gabungan 4,3 juta pose docking. Setelah analisis yang cermat, para peneliti menentukan senyawa paling optimal untuk simulasi docking, yang mengacu pada cara obat mengikat protease mirip papain.

“Setelah kami menyelesaikan penghitungan docking, kami menemukan bahwa hanya beberapa obat yang tampaknya memiliki energi docking terbaik untuk mengikat protein virus yang dapat membantu melawan COVID-19,” kata Kouznetsova.

Menurut Tsigelny, beberapa obat yang dipilih oleh pencarian farmakofor telah diuji secara eksperimental untuk virus lain. Dia mencatat bahwa 11 senyawa telah terbukti efektif dalam mengobati virus lain – amodiaquine, chloroquine, sorafenib, dasatenib, hydroxychloroquine, bortezomib, topotecan, manidipine, lovastatin, cefitinib, dan ritonavir.

Awal tahun ini, Kouznetsova dan Tsigelny membuat model farmakofor serupa yang melibatkan penambangan data dari database konformasi obat yang disetujui FDA. Dengan model sebelumnya ini, mereka mengidentifikasi 64 senyawa sebagai penghambat potensial protein virus SARS-CoV2 lainnya: protease utama, juga salah satu protein utama yang bertanggung jawab untuk COVID-19. Di antara senyawa yang dipilih kemudian adalah dua protease inhibitor HIV, dua protease inhibitor hepatitis C, dan tiga obat yang telah menunjukkan hasil positif dalam pengujian dengan COVID-19. Rincian penelitian itu dapat ditemukan di sini.

Dukungan untuk penelitian ini termasuk San Diego Supercomputer Center. Komet didanai oleh National Science Foundation (ACI # 1341698). Mark Miller didukung oleh National Institutes of Health (R01 GM126463). Penulis lain tidak menerima dana untuk pekerjaan ini. Pemberi dana tidak memiliki peran dalam desain studi, pengumpulan dan analisis data, keputusan untuk menerbitkan, atau persiapan naskah.

Tentang SDSC

San Diego Supercomputer Center (SDSC) adalah pemimpin dan pelopor dalam komputasi berkinerja tinggi dan padat data, menyediakan sumber daya, layanan, dan keahlian infrastruktur siber untuk komunitas riset nasional, akademisi, dan industri. Terletak di kampus UC San Diego, SDSC mendukung ratusan program multidisiplin yang mencakup berbagai domain, mulai dari astrofisika dan ilmu bumi hingga penelitian penyakit dan penemuan obat. Pada akhir 2020 SDSC akan meluncurkan superkomputer terbaru yang didanai National Science Foundation, Bentangan. Lebih dari dua kali lipat kinerja Komet, Bentangan mendukung tema SDSC ‘Computing without Boundaries’ dengan arsitektur data-centric, integrasi cloud publik, dan GPU tercanggih untuk menggabungkan fasilitas eksperimental dan edge computing.


Diposting Oleh : https://singaporeprize.co/

About the author