Российский суперкомпьютер ускорил разработку «цифровых лекарств» от COVID-19

«Новый метод более быстрого моделирования молекул-аптомеров для борьбы с коронавирусом SARS-CoV-2 был разработан при помощи суперкомпьютера Российской Академии Наук», - говорится в статье авторитетного журнала Chemistry Europe.

Москва, 15 марта 2022 г. – Результаты двухгодичного исследования, проводимого в рамках международного проекта The Good Hope Net («Сеть Доброй Надежды») были опубликованы в научном журнале Chemistry Europe группой ученых, представляющих 21 научно-исследовательскую организацию из 8 стран, включая Россию. При проведении этой научной работы используются суперкомпьютерные ресурсы Межведомственного суперкомпьютерного центра РАН, состоящие из нескольких мощных, энергоэффективных и высокоплотных вычислительных систем на базе серверов с жидкостным охлаждением, разработанных и установленных в МСЦ РАН специалистами группы компаний РСК.

По сообщению ученых, результаты исследования показали, что «применение вычислительных методов вместе с экспериментальными процедурами может ускорить разработку аптамеров – молекул, которые способны находить заданные клетки организма и воздействовать на них».

Использование аптамеров (кандидатов на будущие лекарства) в терапевтической практике называют «цифровым лекарством» благодаря таргетному действию препарата, способному предотвращать связывание вируса с клетками человека.  В рамках проекта The Good Hope Net с помощью новой итеративной процедуры проектирования были получены высокоспецифичные аптамеры (для дальнейших исследований отобрано 8 из общей смоделированной базы в 256 аптамеров) к рецептор-связывающему домену шиповидного белка SARS-CoV-2.

Для ускорения разработки ученые применили подход, который сочетает молекулярную динамику с квантовой химией. Оценка прочности связывания молекулы проводится in silico – методом компьютерного моделирования с использованием вычислительных мощностей суперкомпьютера с последующей проверкой in vitro («в пробирке»).

Новый подход сочетает в себе молекулярный дизайн, трехмерное молекулярное моделирование мишени, стыковку аптамера с белком, молекулярно-динамическое моделирование комплексов, квантово-механическую оценку взаимодействия между аптамером и мишенью и экспериментальную проверку в каждом цикле.

Достоинством такого подхода является то, что он значительно увеличивает скорость разработки аптамеров «с нуля», так как для исследования не требуется нарабатывать большое количество вирусных белков, достаточно создать их трехмерную модель.

Теоретическое моделирование лекарств на основе таких крупных соединений, как аптамеры, стало доступным сравнительно недавно по мере развития суперкомпьютерных технологий. По данным ученых-участников проекта The Good Hope Net, полученный отчет о систематическом и рациональном in silico дизайне аптамера ДНК является единственным на дату публикации исследования (13 января 2022 г.)  

«Благодаря использованию суперкомпьютерных мощностей МСЦ РАН была сформирована база аптамеров, смоделированы терапевтические препараты для противодействия COVID-19, а также в лабораторных условиях получены экспериментальные доказательства связывания теоретически сконструированных аптамеров с рецептор-связывающим доменом спайк-белка коронавируса. Далее, на основе подтвержденных аптамеров, начинается процесс конструирования лекарственных препаратов, ведется разработка тест-систем», – пояснила координатор проекта The Good Hope Net Анна Кичкайло, заведующая Лабораторией цифровых управляемых лекарств и тераностики Федерального исследовательского центра «Красноярский научный центр СО РАН».

«Эксперимент продемонстрировал, что наиболее перспективные из предсказанных аптамеров хорошо связываются с вирусным спайк-белком. В то же время эксперимент показал отсутствие связывания с компонентами плазмы крови человека. Это дает надежду на высокую степень потенциальной применимости разработанных аптамеров или их модификаций для борьбы с коронавирусной инфекцией», – рассказал Владимир Миронов, старший научный сотрудник Химического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова.