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La investigación en supercomputadoras tiene como objetivo potenciar el antiviral Remdesivir COVID-19

Hola y mil gracias por leerme. Te escribe Simón Sánchez y en esta ocasión te voy a hablar sobre La investigación en supercomputadoras tiene como objetivo potenciar el antiviral Remdesivir COVID-19

Remdesivir es uno de los pocos medicamentos antivirales terapéuticos que ha demostrado mejorar los resultados de los pacientes con COVID-19 y, como tal, es un arma crucial en la lucha contra la pandemia, especialmente en ausencia de una vacuna. Sin embargo, el remdesivir está lejos de ser perfecto: los pacientes con casos graves de COVID-19 tratados con remdesivir todavía muestran una tasa alta (aunque reducida) de muerte y complicaciones graves. Ahora, un equipo de científicos de la Universidad del Norte de Texas está aplicando el poder de la supercomputación en un esfuerzo por mejorar la efectividad de remdesivir.

Los investigadores, dirigidos por G. Andrés Cisneros, profesor de química, están estudiando cómo el remdesivir (y fármacos similares) inhiben la proteína «NSP-12» y la principal proteasa del SARS-CoV-2, deteniendo su capacidad de copiarse a sí mismo. «Estamos investigando cómo ocurre este proceso», dijo Cisneros en un entrevista con Jorge Salazar del Texas Advanced Computing Center (TACC). «De esta manera, tal vez podría haber una manera para que nosotros y otros científicos se nos ocurran ideas sobre cómo se puede mejorar el remdesivir».

La investigación comenzó cuando Cisneros vio la información recientemente publicada sobre la estructura de la polimerasa que contiene NSP-12. «Me acerqué a mi grupo y les dije que con esta información, hay algo que podemos hacer para ayudar con la pandemia», dijo. El equipo propuso el proyecto al Consorcio COVID-19 HPC, que asignó tiempo de investigación en dos supercomputadoras al TACC.

Una animación de la proteasa principal del coronavirus con un inhibidor vinculado (haga clic para reproducir). Imagen cortesía de los investigadores.

El equipo está simulando estas proteínas, y las reacciones químicas con ellas, utilizando una combinación de dinámica molecular clásica y ‘QM / MM’ (un enfoque híbrido que combina la mecánica cuántica y la mecánica molecular). «Estamos hablando de sistemas que simulamos que están en los cientos de miles de átomos», dijo Cisneros. Estos cálculos requirieron una inmensa potencia de supercomputadora, que los investigadores encontraron en los sistemas TACC: primero Stampede2 (10,7 petaflops Linpack) y luego Frontera (23,5 petaflops Linpack), que ahora alberga la mayor parte de la investigación.

«Fuimos muy afortunados de haber recibido una subvención en Frontera para poder trabajar en el estudio del mecanismo de los medicamentos que se dirigen a dos proteínas específicas en COVID-19», dijo Cisneros. «Frontera, no solo con potencia de cómputo sino también con intercomunicación entre nodos, nos permite realizar estos cálculos QM / MM con una velocidad mucho mayor, no solo sino también de rendimiento».

En cuanto al progreso del equipo en las simulaciones: hasta ahora todo bien. El equipo informó que los modelos generados hasta ahora están «muy cerca» de la estructura experimental de las proteínas. «Esto es realmente útil para nosotros, porque valida el modelo que fue construido por el grupo y muestra que estamos en el camino correcto», dijo Cisernos.

Con esto en la mano, los investigadores están estudiando una serie de seis moléculas inhibidoras y las primeras simulaciones ya están en marcha, con resultados esperados en cinco a seis meses. «Estos son cálculos muy costosos», dijo Cisneros. “Además, se necesita tiempo para ejecutar el análisis. Si usáramos solo los recursos en casa, llevaría varios años «.

Para leer el informe de Jorge Salazar de TACC, haga clic en aquí.

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