null Supertietokoneet apuna SARS-CoV-2 lääkeaineiden etsinnässä

Uuden koronaviruksen piikkiproteiinin rakennetta ja vuorovaikutuksia tutkitaan tietokonesimulaatioiden avulla. Tavoitteena on löytää piikkiproteiinin pinnalta alueita, joihin lääkeaine voisi sitoutua ja samalla estää viruksen tarttuminen ihmisen solujen pinnalla olevaan ACE2-proteiiniin.

Supertietokoneet apuna SARS-CoV-2 lääkeaineiden etsinnässä

“Tunkeudu sisään ja kaappaa solu” kuvaa virusinfektion ensiaskelia solutasolla. Uuden koronaviruksen pinnalla on lukuisia ”piikkiproteiineja” (S-proteiini), joita virus käyttää tarttuakseen infektoitavan solun ACE2-reseptoreihin.

Turun yliopistossa tehtävässä tutkimuksessa koronaviruksen S-proteiinin rakennetta tutkitaan tietokonesimulaatioilla, joissa proteiinin rakennetta ja vuorovaikutuksia esimerkiksi liuotin- ja muiden pienmolekyylien kanssa voidaan tarkastella atomitasolla.

– Tavoitteenamme on löytää S-proteiinin pinnalta alueita, joihin lääkeaine voisi sitoutua ja samalla estää viruksen tarttuminen ihmisen solujen pinnalla olevaan ACE2-proteiiniin. Näin viruksen monistuminen elimistössämme estettäisiin ja virusinfektiota voitaisiin merkittävästi hidastaa, ellei pysäyttää, kertoo lääkeainekemian professori Olli Pentikäinen.

– Vastaavasti tutkimme voiko esimerkiksi lääke tai elintarvikkeissa esiintyvä aine kiihdyttää viruksen pääsyä solun sisään, jolloin tällaisten tuotteiden välttämistä voitaisiin suositella, Pentikäinen jatkaa.  

Tutkimusryhmä hyödyntää lääkeaineiden etsinnässä uusinta teknologiaa. Esimerkiksi projektissa työskentelevä tohtorikoulutettava Elmeri Jokinen on perehtynyt Michiganin yliopistoon tekemällään vierailulla tietokonesimulaatioihin, joissa proteiinin pintaa luodataan erilaisten orgaanisten liuotinmolekyylien avulla, jotka voivat paljastaa pienmolekyyleille edullisia sitoutumispaikkoja.

– Tärkeässä roolissa on myös tutkimusryhmässämme kehitetty seulontamenetelmä, jonka avulla löydetyn sitoutumispaikan muodon ja elektrostaattisten ominaisuuksien perusteella luodaan malleja, joita käytetään sopivien pienmolekyylien etsintään virtuaalisten molekyylitietokantojen seulonnassa, Pentikäinen kertoo.

Tutkimuksessa ollaan erityisen kiinnostuneita farmakologisilta ominaisuuksiltaan jo tunnetuista molekyyleistä, kuten esimerkiksi hyväksytyistä tai kehitysvaiheessa olevista lääkeaineista sekä erilaisista ympäristössämme esiintyvistä kemikaaleista ja luonnonyhdisteistä. Tutkimuksessa on tähän mennessä löydetty useita mahdollisia S-proteiinin ja ACE2-reseptorin vuorovaikutusta heikentäviä molekyylejä. Seuraavaksi löydökset on tarkoitus varmistaa kokeellisilla testeillä yhteistyössä Shanghai Jiaotong yliopiston (Kiina) ja Turun yliopiston tutkijoiden kanssa.

Tutkimuksessa tehdyt tietokonesimulaatiot sekä molekyylitietokantojen seulonnat on suoritettu CSC – Tieteen tietotekniikan keskus Oy:n supertietokoneella. CSC:n COVID-19-pandemian vastaiseen tutkimukseen varaama laskentakapasiteetti on nopeuttanut tutkimuksen etenemistä merkittävästi.

Virtuaalisten tietokantojen seulonnoissa on parhaimmillaan pystytty käsittelemään jopa miljoonia yhdisteitä päivässä. Projektin tavoitteena onkin ollut kehittää alusta vastaavan tutkimuksen tehokkaalle läpiviennille koronavirustaudin tapaan nopeasti leviävän sairauden ilmaantuessa tulevaisuudessa.

– Projektissa työskentelevät vieraileva vanhempi tutkija Gopinath Krishnasamy ja tohtorikoulutettava Sami Kurkinen ovat luoneet molekyylitietokannan, jota voidaan jatkossa hyödyntää lääkeaineseulonnassa, Pentikäinen sanoo.

– Näin kykenemme reagoimaan nopeasti ja parhaassa tapauksessa tunnistamaan jonkin tunnetun, turvallisen lääkeaineen, jolla taudin leviäminen saadaan taltutettua.

Lisää tästä aiheesta » Siirry sisältöihin ja uutisiin »

Elmeri Jokinen, Turun yliopisto