Identificación de potentes inhibidores del macrodominio del SARS-CoV-2

Un estudio reciente publicado en el bioRxiv* El servidor de preimpresión ilustró la optimización del inhibidor del macrodominio (Mac) de la proteína no estructural 3 (NSP3) del síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) basado en la estructura.

Estudio: optimización de inhibidores basada en la estructura para el macrodominio Nsp3 del SARS-CoV-2. Crédito de la imagen: NIAID

Fondo

El NSP3 del SARS-CoV-2 posee una enzima Mac conservada llamada Mac1. Es esencial para la letalidad y la patogenia del virus. Mac1 es un objetivo que ha surgido del SARS-CoV-2 que es a la vez muy desafiante y atractivo.

A pesar de tener un potencial terapéutico significativo, se han informado pocos inhibidores de Mac1 de molécula pequeña. Específicamente, aunque Mac1 demostró una función vital en la patogénesis del SARS en estudios con animales, no existen inhibidores de ninguna forma ni químicos confiables para la enzima.

Afortunadamente, Mac1 cristalizó rápidamente y exhibió difracción de alta resolución, lo que permitió el estudio basado en fragmentos de sus determinantes de reconocimiento computacional y empíricamente. Usando este enfoque, los autores del estudio determinaron previamente aproximadamente 230 estructuras de fragmentos. Las posiciones de unión de los ligandos coincidían con el sitio activo de la enzima, pero a pesar de las buenas eficiencias de los ligandos, ningún fragmento mostró afinidades más sólidas que 180 μM.

Sobre el estudio

En el estudio actual, los científicos construyeron los determinantes moleculares de Mac1, que fueron revelados por las estructuras de los fragmentos, para encontrar compuestos más potentes, acercándose al desarrollo de sondas químicas y pistas terapéuticas.

​​​​​​​Resumen de las estrategias basadas en estructuras utilizadas para descubrir ligandos que se unen al macrodominio NSP3 del SARS-CoV-2 (Mac1).Descripción general de las estrategias basadas en estructuras utilizadas para descubrir ligandos que se unen al macrodominio NSP3 del SARS-CoV-2 (Mac1).

El equipo describe la creación basada en la estructura de una gama de andamios químicos que poseen afinidades bajas a submicromolares para Mac1 a través de iteraciones de diseño asistido por computadora, perfiles estructurales a través de cristalografía de proteínas de rayos X de ultra alta resolución y evaluación de unión. con pruebas en solución. Establecieron andamios efectivos utilizando paneles de acoplamiento de bibliotecas ultragrandes con más de 450 millones de compuestos y enlaces in silico de fragmentos obtenidos previamente.

En general, el presente trabajo informa los esfuerzos empleados para optimizar los determinantes moleculares de Mac1 previamente definidos a través de dos metodologías. Inicialmente, el equipo intentó vincular y combinar pares de fragmentos para producir compuestos grandes que aprovecharon muchos puntos calientes y alcanzaron altas afinidades. Para ello, aplicaron un enfoque novedoso de enlace de fragmentos, explorando una colección virtual de 22 000 millones de moléculas fácilmente sintetizables.

En la segunda estrategia, los científicos utilizaron los puntos calientes identificados por los primeros fragmentos para dirigir el acoplamiento computacional de grupos químicos extremadamente extensos de compuestos similares al plomo, que pueden tener una potencia mayor que los fragmentos acoplados en su investigación inicial.

Resultados y conclusiones

Los autores informaron que en la presente investigación se encontraron 160 aciertos inhibidores de Mac1 que consisten en 119 andamios únicos. Además, se identificaron las estructuras cristalinas de 152 complejos Mac1-ligando, a menudo con una resolución de 1 Å o superior.

El equipo descubrió múltiples ligandos que causaron una reorganización significativa del bucle del sitio activo de Mac1, que comprende los residuos 127 a 136. En relación con los cambios de 7 a 12 Å en Phe132 que se muestran en el estudio, las alteraciones conformacionales que involucran a Phe132, Ala129 y Asn99 fueron identificado en este bucle en la condición unida a adenosina difosfato ribosa (ADPr) y a pH bajo en la enzima libre de ligando.

Otros macrodominios, como MacroD1 y PARP14 humanos, también han demostrado conformaciones de bucle evertido. A pesar de emplear la condición unida a ADPr como plantilla para el acoplamiento, el primer esfuerzo de detección virtual no logró encontrar ninguna molécula que estabilizara la conformación invertida de Ala129, independientemente de la aparente plasticidad de esta área.

Sin embargo, se descubrieron numerosas estructuras que tenían Ala129 en la condición invertida durante la optimización del compuesto. Estos consistían en LL114 0041, que introduce un ácido carboxílico en el subsitio de unión de fosfato, y LL123 0020, que estabiliza una molécula de agua en una posición idéntica. Aunque la alteración en Ala129 fue menos significativa, se observó una reorganización de la red de agua comparable para Z0828, el golpe de atraque. Estos ligandos presentan nuevas posibilidades para proyectos de diseño informados por la estructura que apuntan al subsitio de unión de fosfato de Mac1.

Los autores señalaron que el intento actual arroja tres ideas clave. Inicialmente, las moléculas que incorporaban grupos importantes de pares de fragmentos y eran fácilmente accesibles a través de la síntesis bajo demanda se encontraron utilizando una técnica automatizada de unión y fusión de fragmentos junto con búsquedas de grupos ultragrandes. Estos esfuerzos dieron como resultado el rápido descubrimiento de compuestos con baja afinidad μM, que luego se refinaron a afinidades mucho más bajas, como 430 nM, por ejemplo, el compuesto Z8539_0072, una mejora integral de >400 veces en relación con el mejor fragmento inicial.

En segundo lugar, moldeados nuevamente por los patrones de identificación de ligandos revelados por los fragmentos, las pruebas de acoplamiento molecular descubrieron moléculas con afinidades por debajo de 2,5 μM, con algunas en la banda media de μM, también optimizables a μM bajo. Además, los mejores compuestos exhibieron eficiencias de ligando superiores incluso a los fragmentos combinados.

En tercer lugar, a pesar de que la mayoría de las moléculas son aniónicas y albergan áreas de superficie polar alta que reducen la permeabilidad celular, la optimización basada en la estructura identificó análogos como alcoholes, ureas y fenoles que poseen pocos grupos donantes de hidrógeno, lo que permite cambiar las ojivas aniónicas por otras neutras. Esto muestra que podría ser posible aumentar la permeabilidad de la membrana celular para varias clases de andamiaje consideradas en este documento.

En conjunto, los investigadores afirmaron que las conexiones estructura-actividad descubiertas a través de este trabajo podrían servir como modelo para el futuro desarrollo de fármacos dirigidos a Mac1. Desde un punto de vista técnico, se creó un conjunto de datos para evaluar comparativamente y mejorar las herramientas computacionales para el descubrimiento de fármacos, como la perturbación de la energía libre, gracias a la abundancia de relaciones estructura-actividad combinadas con estructuras cristalinas de rayos X para la mayoría de las moléculas descubiertas en la investigación. Las sustancias y configuraciones presentadas en este estudio facilitarán el desarrollo de medicamentos antivirales de primera clase que se dirigen al NSP3 Mac del SARS-CoV-2 desde un punto de vista terapéutico.

*Noticia importante

bioRxiv publica informes científicos preliminares que no son revisados ​​por pares y, por lo tanto, no deben considerarse concluyentes, guiar la práctica clínica/el comportamiento relacionado con la salud ni tratarse como información establecida.

Referencia de la revista:

  • Optimización de inhibidores basada en la estructura para el macrodominio Nsp3 de SARS-CoV-2; Stefan Gahbauer, Galen J Correy, Marion Schuller, Matteo P Ferla, Yagmur U Doruk, Moira Rachman, Taiasean Wu, Morgan Diolaiti, Siyi Wang, Jeffrey Neitz, Darren Fearon, Dmytro S. Radchenko, Yurii Moroz, John J Irwin, Adam R Renslo, Jenny C Taylor, Jason E Gestwicki, Frank von Delft, Alan Ashworth, Ivan Ahel, Brian K Shoichet, James S Fraser. Preimpresión de bioRxiv 2022, DOI: https://doi.org/10.1101/2022.06.27.497816, https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.06.27.497816v1

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