Artigo de pesquisadores do LNCC sobre a plataforma DockThor-VS e reposicionamento de medicamentos no contexto da Covid-19 é publicado em revista internacional

Durante a pandemia do novo Coronavírus, o Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (unidade de pesquisa vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações - MCTI) tem desempenhado um importante papel para a comunidade científica mundial, ao desenvolver pesquisas e projetos que utilizam a computação de alto desempenho e a capacidade do supercomputador Santos Dumont para achar respostas mais eficientes na luta contra a Covid-19. E uma dessas respostas, vem do Grupo de Modelagem Molecular em Sistemas Biológicos - GMMSB, que teve o artigo “Drug Design and Repurposing with DockThor-VS Web Server focusing on SARS-CoV-2 Therapeutic Targets and their Non-Synonym Variants” publicado pelo periódico científico internacional Scientific Reports, que pertence à editora Nature Research.

A pesquisa, coordenada pelo prof. Laurent Dardenne, biofísico e líder do de pesquisa GMMSB do LNCC, apresenta os desenvolvimentos implementados no servidor web DockThor-VS para fornecer uma plataforma de triagem virtual (Virtual Screening, VS) com estruturas em três dimensões de potenciais alvos terapêuticos do SARS-CoV-2 incorporando informações genéticas sobre mutações relevantes.

Na plataforma é possível fazer estudo de reposicionamento de fármacos com vários alvos e variantes do vírus, como a variante brasileira, sul-africana e inglesa. Toda a comunidade científica mundial pode fazer pesquisa com essa plataforma, que está vinculada ao supercomputador Santos Dumont”, ressalta Laurent Dardenne.

O portal vem sendo utilizado por pesquisadores do mundo inteiro, com média diária de dezenas de submissões. Já são mais de 3.477 trabalhos esse ano. No ano passado inteiro foram 15.635 submissões. “O servidor web facilita a realização de experimentos de triagem virtual objetivando estudos de reposicionamento de fármacos através da disponibilização de uma biblioteca contendo os medicamentos, aprovados pelo Food and Drug Administration (FDA), disponíveis no mercado. Atualmente, o DockThor-VS fornece estruturas 3D prontas para triagem virtual para seis alvos terapêuticos de SARS-CoV-2: Nsp3 (PLpro), Nsp5 (Mpro, 3CLpro), Nsp12 (RdRp), Nsp15 (NendoU), proteína N e proteína Spike. São disponibilizadas no portal as estruturas 3D para a sequência genômica selvagem e para as variantes genômicas não sinônimas mais relevantes (fruto de um estudo envolvendo mais de 40 mil genomas de SARS-CoV-2). No total estão disponibilizadas 45 estruturas 3D até o momento”, ressalta Isabella Guedes, primeira autora do artigo e pesquisadora de pós-doutorado do LNCC. O estudo das variantes genômicas envolveu uma colaboração com a profa. Marisa Nicolás, geneticista especializada em bioinformática, também pesquisadora do LNCC e associada ao Laboratório de Bioinformática (Labinfo/LNCC).

Recentemente, o grupo de pesquisa também publicou outro artigo no mesmo periódico científico com a descrição da ferramenta de inteligência artificial que prevê a potência das moléculas nos estudos de triagem virtual. “As publicações embasam cientificamente o uso do portal e as metodologias de triagem virtual. Nesse momento, quando todo mundo está preocupado com as variantes do vírus, é importante saber se as moléculas pesquisadas terão efeito também sob estas variantes, como as de Manaus e da Inglaterra, ou se haverá algum mecanismo de resistência, por exemplo”, pontua Dardenne.

Além do professor Dardenne, da professora Marisa Nicolás e da pós-doc Isabella Guedes, o trabalho contou ainda com a colaboração da pós-doc Karina B. dos Santos, dos alunos da pós-graduação Leon S. C. Costa e Ana L. M. Karl, dos pesquisadores do LNCC Fábio L. Custódio e Helio J. C. Barbosa, e os tecnologistas do SINAPAD Iury M. Teixeira, Marcelo M. Galheigo e Vivian Medeiros. Também participaram da pesquisa ex-alunos do LNCC, Eduardo Krempser e Gregório Kappaun, atualmente pesquisadores da Fundação Oswaldo Cruz e do Instituto Federal Fluminense - IFF (Campus Macaé), respectivamente. 

O trabalho foi realizado com financiamento das agências de fomento à pesquisa FAPERJ, CAPES e CNPq. O DockThor-VS está disponível gratuitamente em www.dockthor.lncc.br e os artigos podem ser acessados nos links abaixo:

Guedes, Isabella A., Leon S. C. Costa, Karina B. dos Santos, Ana L. M. Karl, Gregório K. Rocha, Iury M. Teixeira, Marcelo M. Galheigo, Vivian Medeiros, Eduardo Krempser, Fábio L. Custódio, Helio J. C. Barbosa, Marisa F. Nicolás, and Laurent E. Dardenne. 2021. “Drug Design and Repurposing with DockThor-VS Web Server Focusing on SARS-CoV-2 Therapeutic Targets and Their Non-Synonym Variants.” Scientific Reports 11(1):5543. doi: 10.1038/s41598-021-84700-0.

Guedes, Isabella A., André M. S. Barreto, Diogo Marinho, Eduardo Krempser, Mélaine A. Kuenemann, Olivier Sperandio, Laurent E. Dardenne, and Maria A. Miteva. 2021. “New Machine Learning and Physics-Based Scoring Functions for Drug Discovery.” Scientific Reports 11(1):3198. doi: 10.1038/s41598-021-82410-1.