Identifican una nueva clase de antivirales frente a la covid-19
Los nuevos antivirales actúan bloqueando la entrada del virus a la célula huésped mediante su interacción con la proteína ‘spike’ (proteína S). Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han identificado y caracterizado esta nueva clase de antivirales frente al SARS-CoV-2.
Fuente: CSIC
Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas en el Instituto de Química Médica (IQM-CSIC), el Instituto de Biología Integrativa de Sistemas (I2SysBio-CSIC-UV) y el Instituto de Biomedicina de Valencia (IBV-CSIC), miembros de la Plataforma Temática Interdisciplinar (PTI) Salud Global, han identificado y caracterizado una nueva clase de antivirales frente al SARS-CoV-2. Estos actúan bloqueando la entrada del virus a la célula huésped mediante su interacción con la proteína spike (proteína S). El trabajo, fruto de la colaboración interdisciplinar de los autores en el marco de la PTI+ Salud Global, se publica en la revista Journal of Medicinal Chemistry.
En las etapas iniciales del ciclo replicativo del SARS-CoV-2, agente causante de la covid-19, se produce la interacción entre la proteína S viral y el receptor primario de la célula huésped, la enzima convertidora de la angiotensina 2 (ACE2), seguido de la interiorización del virus. Estas etapas iniciales de la infección son especialmente atractivas en la búsqueda de antivirales ya que compuestos que actúen a este nivel podrían ser utilizados tanto en terapéutica como en profilaxis. Estudios anteriores realizados por investigadores del IQM-CSIC indicaban que los derivados del triptófano (un aminoácido esencial) son buenos candidatos para utilizarse como antivirales, ya que presentan la capacidad de inhibir la entrada de diferentes virus y tienen baja citotoxicidad.
En el estudio se han evaluado distintos derivados del triptófano para caracterizar nuevos antivirales. / iStock
En este estudio se han realizado ensayos de cribado a partir de una colección de distintos derivados multivalentes del triptófano, con posible actividad antiviral. Mediante el uso de pseudopartículas de VSV (virus de la estomatitis vesicular), capaces de expresar la proteína S del SARS-CoV-2, se evaluó la interacción de los compuestos de la colección con la proteína spike vírica.
Tras dicho proceso de cribado, los científicos han identificado un compuesto hit, molécula con la actividad farmacológica buscada, que ha sido objeto de estudio y optimización, obteniéndose un trímero de tiofeniltriptófano C‑2, activo y útil para estudios clínicos más avanzados. Entre los estudios a los que se ha sometido a este compuesto, se incluye la validación de la actividad antiviral frente al SARS-CoV-2 genuino. Además, otros análisis con Thermofluor y termoforesis a microescala demuestran la interacción de estos compuestos con el dominio de unión al receptor RBD de la proteína S, impidiendo la interacción con ACE2.
Por último, los investigadores emplearon criomicroscopía electrónica de alta resolución para caracterizar la estructura de la proteína S en presencia y ausencia del compuesto hit ensayado, lo que ha contribuido a esclarecer el mecanismo de acción de esta nueva clase de compuestos antivirales.
Referencia científica:
Marta Gargantilla et al. C-2 Thiophenyl Tryptophan Trimers Inhibit Cellular Entry of SARS-CoV-2 through Interaction with the Viral Spike (S) Protein. Journal of Medicinal Chemistry. DOI: 10.1021/acs.jmedchem.3c00576
Últimas publicaciones
El objetivo del Plan, con una vigencia de cinco años, es garantizar la plena igualdad de trato y oportunidades de mujeres y hombres, consolidando un camino ya emprendido por la organización, promovida por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación
Sigue leyendo
El Espacio Creativo Cultural Santa Clara del Ayuntamiento de Palma del Río acoge la exposición ‘Paseo Matemático al-Ándalus’ de la Fundación Descubre / Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, una muestra que podrá visitarse hasta el próximo 14 de octubre.
Sigue leyendo
Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga presenta una herramienta estadística para identificar de forma precisa conexiones cerebrales incluso cuando la señal está distorsionada e incompleta. Este modelo es aplicable a contextos clínicos como el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer o el Parkinson, el procesamiento del lenguaje o el desarrollo neurotecnológico.
