Arzneimitteldesign: Offener Zugang

Arzneimitteldesign: Offener Zugang
Offener Zugang

ISSN: 2169-0138

Abstrakt

In-silico- Studien zur Entwicklung eines Inhibitors gegen COVID-19

Akshata R. Pahelkar, Pritam V. Bagwe, Khushboo Maurya, Nikhil R. Pahelkar, Shreerang V. Joshi, Vikas N. Telvekar

Ziel: Die von der WHO ausgerufene COVID-19-Pandemie hat ihren ersten Fall in Wuhan in der chinesischen Provinz Hunei gemeldet. Die Infektionen haben sich mittlerweile weit verbreitet und bis zum 30. März 2020 wurden weltweit 6.93.224 Infektionsfälle und 33.106 Todesfälle gemeldet. Dies ist ein internationales Problem im Zusammenhang mit der öffentlichen Gesundheit. Auf der ganzen Welt werden mehrere Forschungsstudien durchgeführt, um die Krise zu bewältigen. Verschiedene Behandlungs- und Präventionshypothesen hinsichtlich der Impfstoffentwicklung, der Umwidmung von Medikamenten sowie der Entwicklung neuer chemischer Substanzen werden untersucht. COVID-19 ist ein Virus aus der Familie der Coronaviren der Gattung Beta. Es weist Ähnlichkeiten mit dem früher gemeldeten SARS-CoV auf. Wir planen, ein Gerüst für die Entwicklung eines spezifischen Peptid-Inhibitors gegen COVID-19 vorzuschlagen.

Methoden: Unsere Strategie besteht darin, einen Peptidinhibitor zu entwickeln, der mit der RBM von SARS-CoV-2 interagiert und dessen Eindringen in die Zelle hemmt. Computergestütztes Arzneimitteldesign ist eines der verfügbaren Tools, mit denen sich in kürzerer Zeit Produktivität erzielen lässt. Wir nutzten eine Online-Plattform für Peptiddesign namens Rosetta, Autodock Vena, eine computergestützte Software für Arzneimitteldesign (lizenziert an Herrn Nikhil Pahelkar), und Schrodingers Drug Discovery Suite (lizenziert an ICT, Mumbai).

Ergebnis: Wir schlagen ein Peptid vor, das auf der Sequenz des menschlichen ACE2 basiert, das stark mit der RBM des SARS-CoV-2 interagiert. Interessierte Leser können die Sequenz zur weiteren Modifikation der Peptidsequenz verwenden, um sie in ein Peptidomimetikum umzuwandeln.

Haftungsausschluss: Diese Zusammenfassung wurde mithilfe von Tools der künstlichen Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.
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