Частицы вируса SARS-CoV-2 на клетках, снимок в ложном цвете (фото — NIAID)

Вычисления на суперкомпьютере MOGON II в Майнцском университете Гутенберга (JGU) определили вещества, которые могут быть потенциальными лекарствами против коронавируса SARS-CoV-2. Об этом говорится в пресс-релизе Института Гельмгольца, который опубликовала также Всемирная организация здравоохранения.

Читайте нас в Telegram: проверенные факты, только важное

Ученые два месяца моделировали процесс сцепления молекул около 42 000 веществ из открытой базы данных с определенными участками вирусных частиц. Благодаря такому процессу можно подобрать те молекулы, которые заблокируют механизм проникновения патогена в клетки организма.

За период вычислений было проверено около 30 млрд вариантов молекулярного докинга (того самого сцепления, о котором выше) с гликопротеиновым шипом коронавируса, белками нуклеокапсида и ферментом 2'о-рибозной метилтрансферазой.

Читайте также: Минздрав одобрил клинические испытания украинского препарата против коронавируса

Исследователи выяснили, что несколько соединений, в том числе вещества из четырех лекарств от гепатита С (симепревир, паритапревир, гразопревир и велпатасвир), могут "очень сильно" связывать активные зоны вирусных частиц.

"Мы обнаружили ряд одобренных лекарств от гепатита С в качестве многообещающих кандидатов на лечение. Наши выводы подтверждаются тем, что SARS-CoV-2, как и вирус гепатита С, является одноцепочечным РНК-вирусом. Результаты теперь необходимо проверить в лабораторных экспериментах и клинических исследованиях", - говорит ведущий автор исследования, профессор Томас Эфферт.

По словам ученых, вещество из японской жимолости (Lonicera japonica) также может стать "еще одним сильным кандидатом против SARS-CoV-2".

Читайте также: Самый мощный суперкомпьютер ищет лекарство от COVID-19. Уже нашел 77 вариантов

Эфферт напомнил, что молекулярный докинг успешно использовался при поиске активных веществ против коронавирусов MERS-CoV и SARS-CoV, а с той поры вычислительные мощности сильно шагнули вперед.

Читайте также: Изучающая коронавирус сеть обогнала по мощности 500 лучших суперкомпьютеров