Chiến lược mới để điều trị COVID-19

Một nhóm nghiên cứu chung từ Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Hàn Quốc (KAIST) và Viện Pasteur Hàn Quốc đã xác định các loại thuốc thay thế để điều trị COVID-19 thông qua sàng lọc ảo và các xét nghiệm dựa trên tế bào.

Nhóm nghiên cứu đề xuất chiến lược sàng lọc ảo nhằm giảm thiểu đáng kể dương tính giả bằng cách kết hợp sàng lọc trước khi docking (mô hình hóa phân tử) dựa trên sự giống nhau về hình dạng và sàng lọc sau khi mô hình hóa phân tử dựa trên sự tương tác.

Chiến lược này sẽ giúp phát triển các loại thuốc điều trị COVID-19 và các bệnh kháng vi rút khác nhanh chóng hơn. Nghiên cứu này đã được báo cáo tại Hội nghị của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ (PNAS).

Theo chiến lược này, các nhà nghiên cứu đã sàng lọc 6.218 loại thuốc từ danh mục các loại thuốc được FDA phê duyệt hoặc những loại thuốc đang được thử nghiệm lâm sàng và xác định 38 loại thuốc tiềm năng có thể thay thế để điều trị COVID-19.

Trong số đó, bảy hợp chất ức chế sự sao chép của SARS-CoV-2 trong tế bào Vero. Ba trong số các loại thuốc này, emodin, omipalisib và tipifarnib, cho thấy hoạt tính chống SARS-CoV-2 trong Calu-3 (là dòng tế bào ung thư phổi ở người thường được sử dụng trong nghiên cứu ung thư và phát triển thuốc), tế bào phổi của người.

Thay thế thuốc là một chiến lược thiết thực để phát triển thuốc kháng vi-rút trong thời gian ngắn, đặc biệt là trong thời kỳ đại dịch toàn cầu. Trong nhiều trường hợp, việc định vị lại thuốc bắt đầu bằng việc sàng lọc ảo các loại thuốc đã được phê duyệt.

Tuy nhiên, tỷ lệ trúng của sàng lọc ảo thấp và hầu hết các ứng cử viên thuốc được dự đoán là dương tính giả. Nhóm nghiên cứu đã phát triển các thuật toán lọc hiệu quả trước và sau khi mô phỏng mô hình hóa phân tử để cải thiện tỷ lệ trúng.

Trong quá trình sàng lọc trước khi mô hình hóa phân tử, các hợp chất có hình dạng tương tự với các hợp chất hoạt động đã biết để chọn và sử dụng mỗi protein mục tiêu nhằm mô phỏng mô hình hóa phân tử. Trong quá trình lọc sau khi mô hình hóa phân tử, các hóa chất được xác định thông qua mô phỏng mô hình hóa phân tử của chúng được đánh giá dựa trên năng lượng mô hình hóa phân tử và sự giống nhau của các tương tác protein-phối tử với các hợp chất hoạt động đã biết.  

Kết quả thử nghiệm cho thấy chiến lược sàng lọc ảo đạt tỷ lệ trúng cao là 18,4 %, dẫn đến việc xác định được bảy loại thuốc tiềm năng trong số lựa chọn 38 loại thuốc ban đầu.

Woo Dae Jang, một trong những nhà nghiên cứu từ KAIST, cho biết: “Chúng tôi dự định tiến hành thêm các thử nghiệm tiền lâm sàng để tối ưu hóa nồng độ thuốc vì một trong ba ứng cử viên không giải quyết được các vấn đề độc tính trong các thử nghiệm tiền lâm sàng”.

Giáo sư nổi tiếng Sang Yup Lee cho biết: "Phần quan trọng nhất của nghiên cứu này là chúng tôi đã phát triển một công nghệ nền tảng có thể nhanh chóng xác định các hợp chất mới để điều trị COVID-19. Nếu chúng tôi sử dụng công nghệ này, chúng tôi sẽ có thể nhanh chóng ứng phó với các bệnh truyền nhiễm mới cũng như các biến thể của vi rút corona".

Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Hàn Quốc

T. Tố Quyên dịch

Nguồn: Lab Manager- Hoa Kỳ