Da sequência genômica ao inibidor: uma abordagem computacional no estudo das mutações críticas da proteína Spike em SARS-CoV-2

• Autor(a) principal: Costa, Leon Sulfierry Corrêa
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC
• Texto Completo: https://tede.lncc.br/handle/tede/353
• topic: SARS-CoV-2; Bioinformática; Estrutura molecular - Simulação (Computadores); Reposicionamento de fármacos; CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::FARMACOLOGIA

Em dezembro de 2019, a OMS (Organização Mundial da Saúde) reportou o terceiro surto por síndrome respiratória aguda grave gerada por coronavírus (SARS-CoV-2) em Wuhan, província de Hubei, China. Em 30 de janeiro de 2020, a OMS declara emergência global de saúde pública ocasionada por esta variante SARS-CoV-2. Atualmente a pandemia atingiu mais de 332 milhões de casos confirmados e mais de 5 milhões de mortes (verificado em 20/01/2022). O presente trabalho aplica técnicas bioinformáticas (manipulação de banco de dados biológico, alinhamentos múltiplos e análise de grandes conjuntos de sequências) com técnicas de modelagem molecular (análise estrutural, modelagem por homologia, docking molecular e triagem virtual) para investigar o impacto de variações não sinônimas (VNSs) nas linhagens de preocupação Alpha (α), Beta (β), Delta (δ) e Gamma (γ) que estão presentes no domínio de ligação ao receptor (RBD) contido na interface Spike-Hospedeiro. Devido ao recente surgimento da Omicron (o) também classificada como variante de preocupação, discutiu-se com base nas informações contidas na literatura o impacto das suas VNSs presentes no RBD. Investigou-se o impacto das VNSs desde a sequência biológica até a estrutura tridimensional e suas respectivas interações com potenciais candidatos ao reposicionamento de fármacos. A aplicação da triagem virtual, juntamente com o efeito de levar em consideração diferentes estruturas e VNSs, possibilitou a identificação de possíveis compostos promissores para o reposicionamento de fármacos. A influência exercida por VNSs, nesta interface de interação entre os compostos e aminoácidos críticos contidos no domínio de ligação, resultou em distintos impactos na estrutura proteica e consequentemente nos melhores fármacos classificados. Em alguns casos, a afinidade de ligação entre fármacos e o RBD ficou ainda mais forte (exemplo: Elbasvir, Nafarelin, Ledipasvir, Cetrorelix). Ledipasvir, imatinib, lopinavir e daclatasvir foram identificados como os fármacos mais promissores em estudos clínicos até o momento da publicação dos resultados (DOI 10.1038/s41598-021-84700-0). Cada um deles tem um perfil multi-alvo favorável e algumas afinidades de ligação nanomolar previstas favoravelmente. Por exemplo, montelukast, ritonavir e telmisartan apresentaram um perfil de atuação em múltiplos alvos, com afinidades de ligação estimadas em concentrações abaixo do nível submicromolar. Além da detecção de compostos promissores ao reposicionamento, também disponibilizou-se o acesso público às sequências consenso representativas dos conjuntos aqui estudados e, através do portal DockThor-VS, disponibilizou-se os modelos estruturais contendo as VNSs (E484K, F456L, G476S, K417N, L452R-T478K, N439K, N501Y, K417N- E484K-N501Y, V483A) possuindo diferentes conformações (complexado com ACE2, sem ACE2 e complexado com anticorpo-neutralizante). Isto possibilita que a comunidade científica tenha acesso a estruturas curadas e de alta qualidade para a triagem virtual e reposicionamentos de fármacos contra SARS-CoV-2.