Анализ критического белка - Компания Yantai Capping Machine Co., Ltd.

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 350 (2023) Цитировать эту статью

2592 Доступа

11 Альтметрика

Подробности о метриках

В последние годы появление коронавируса 2 тяжелого острого респираторного синдрома (SARS-CoV-2) как причины глобальной пандемии коронавирусной болезни (COVID-19) и его вариантов, особенно с более высокой трансмиссивностью и значительным уклонением от иммунитета, подчеркнули необходимость разработки новых терапевтических средств в качестве устойчивых решений, помимо вакцинации для борьбы с коронавирусами (CoV). Помимо распознавания рецепторов и проникновения вируса, многообещающими целями для разработки противовирусных препаратов являются члены комплекса репликации/транскрипции SARS-CoV-2. Здесь были всесторонне проанализированы взаимодействующие остатки, которые опосредуют белок-белковые взаимодействия (PPI) nsp10 с nsp16 и nsp14, а также исследованы карты взаимодействия ключевых остатков, энергии взаимодействия, структурные сети и динамика. Nsp10 стимулирует как экзорибонуклеазу nsp14 (ExoN), так и 2'O-метилтрансферазу nsp16 (2'O-MTase). Nsp14 ExoN — это фермент корректуры РНК, который поддерживает точность репликации. 2'O-MTase Nsp16 отвечает за завершение кэпирования РНК, чтобы обеспечить эффективную репликацию и трансляцию, а также выход из врожденной иммунной системы клетки-хозяина. Результаты анализа ИПП предоставили важную информацию, имеющую значение для разработки противовирусных препаратов против SARS-CoV-2. На основе предсказанных общих белок-белковых интерфейсов взаимодействий nsp16-nsp10 и nsp14-nsp10 был разработан набор пептидных ингибиторов с двойной мишенью. Разработанные пептиды были оценены с помощью молекулярного докинга, анализа взаимодействия пептидов с белками и расчета свободной энергии, а затем дополнительно оптимизированы с помощью мутагенеза насыщения in silico. Основываясь на предсказанной эволюционной консервативности взаимодействующих целевых остатков среди CoV, разработанные пептиды могут быть разработаны в качестве ингибиторов панкоронавируса с двойной мишенью.

Новая коронавирусная болезнь человека 2019 года (COVID-19), возникшая в результате заражения коронавирусом тяжелого острого респираторного синдрома 2 (SARS-CoV-2)1, стала причиной большого числа подтвержденных случаев смерти во всем мире и глобального экономического кризиса в мире. последние годы. SARS-CoV-2 — это сферический бетакоронавирус с оболочкой, принадлежащий к семейству РНК-вирусов Coronaviridae2. Геном SARS-CoV-2 на 96,2%, 79% и 50% идентичен последовательностям с коронавирусом летучих мышей, коронавирусом тяжелого острого респираторного синдрома (SARS-CoV) и коронавирусом ближневосточного респираторного синдрома (MERS-CoV) соответственно. Появление SARS-CoV-2, а затем его вариантов, особенно вызывающих беспокойство вариантов (ЛОС), вместе с более ранними чрезвычайными ситуациями, связанными с SARS-CoV в 2002–2003 годах с 8096 случаями и 774 смертельными случаями (коэффициент смертности ~ 10%) и MERS. -CoV в 2012 году с 1728 подтвержденными случаями и 624 смертельными случаями (коэффициент смертности ~ 36%)3 доказал, что коронавирусы (CoV) уже давно представляют собой серьезную угрозу для человека. Следует также учитывать патогенность других человеческих CoV, вызывающих простуду, особенно у младенцев и детей4. Ускоренное проникновение SARS-CoV-2 в клетку-хозяин, сравнимое с другими CoV5, и появление варианта Omicron (B.1.1.529) с более высокой заразностью (в 3,2 раза выше, чем у Delta) и значительным уклонением от иммунитета6, а также его недавнее С появлением новых сублиний, таких как BA.4 и BA.5, эффективность существующих вакцин снижается, что способствует повторному заражению и уклонению от вакцинации7. Таким образом, первоначальные вакцины и методы лечения COVID-19 не могли быть пролонгированными решениями. Таким образом, помимо разработки технологий диагностики и наблюдения за SARS-CoV-28,9,10, крайне важно разработать новые методы лечения для борьбы с CoV в качестве устойчивых решений.

Открытые рамки считывания (ORF) 1a/b являются самыми большими ORF в геноме SARS-CoV-2. Эти ORF расположены на 5'-конце генома и кодируют два очень крупных предшественника полипротеина репликазы, pp1a и pp1ab, которые посттрансляционно расщепляются вирусными протеазами на 16 неструктурных белков (nsps)11 (рис. S1). Nsp12, nsp13, nsp16, nsp14, nsp10, nsp7 и nsp8 являются важными членами комплекса репликации и транскрипции SARS-CoV-2 (RTC), который отвечает за выживание, эволюцию и распространение вируса. RTC способствует репликации, транскрипции, корректуре и кэпированию РНК посредством сложной сборки взаимодействий nsp-nsp и nsp-вирусной РНК11,12,13,14.

0.5 kcal/mol). For OLP-13-nsp14 and OLP-18-nsp14 interactions, 15% and 40% of mutations showed improving impacts with positive ΔΔGAffinity respectively. Mutation of the peptide residues to phenylalanine, tryptophan, and tyrosine showed the highest improving impacts of these variations on peptide-target affinity with the most positive ΔΔGAffinity (blue color). However, these amino acids decreased the predicted binding affinity at some positions, like substitutions at N1, K4, and M5 of OLP-13 or K4 and M5 of OLP-18 in the interaction with nsp16 (Fig. 6a). Mutating C2 and K4 of OLP-13 in complex with nsp14 to all the other 19 amino acids resulted in negative ΔΔGAffinity (red colors) with decreasing impacts, demonstrating the critical roles of these residues in the OLP-13-nsp14 interaction (Fig. 6b). Heat maps representing in silico saturation mutagenesis of other lead peptides are shown in Fig. S33. Moreover, to obtain the optimized inhibitory peptides, the physicochemical, pharmacokinetic, and toxicity properties of the designed peptides were predicted. These properties are given in detail in Table S11. Allergenicity prediction classified the designed peptides as probable allergens and probable non-allergens. In addition, toxicity analysis classified all the designed peptides as non-toxic, except P-16-11, P-16-12, and P-16-13./p>