TÓQUIO, 22 de junho de 2021 – (JCN Newswire) – A Fujitsu Japan Limited anunciou hoje que iniciará um novo projeto de pesquisa com uma equipe de pesquisa liderada por Takefumi Yamashita, Professor Associado do Projeto do Centro de Pesquisa para Ciência e Tecnologia Avançada (RCAST), o Universidade de Tóquio utilizando o supercomputador mais rápido do mundo, Fugaku, desenvolvido em conjunto pela RIKEN e pela Fujitsu. A pesquisa aproveitará o Fugaku para identificar compostos inibidores de pequenas moléculas que podem ser usados como potenciais medicamentos em tratamentos para a COVID-19, bem como esclarecer o mecanismo molecular pelo qual as infecções por COVID-19 são inibidas, levando ao eventual desenvolvimento de medicamentos terapêuticos de pequenas moléculas. . A pesquisa em grande escala começa em 22 de junho de 2021 e continuará até março de 2022.
Na sua investigação conjunta, a Fujitsu e a RCAST irão aproveitar a tecnologia de descoberta de medicamentos de TI com foco na tecnologia de criação de compostos inibitórios e na tecnologia de simulação molecular que representa com precisão o estado das moléculas, realizando cálculos no Fugaku para identificar compostos inibitórios com base no comportamento dinâmico das proteínas virais. e para prever as propriedades de mutações futuras. Ao utilizar o Fugaku, as simulações moleculares para a formulação de proteínas virais e compostos inibitórios podem ser aceleradas, esclarecendo a complexidade dos estados de ligação e das interações entre proteínas virais e compostos inibitórios, com o objetivo de identificar compostos inibitórios que podem levar a medicamentos terapêuticos numa fase inicial.
No futuro, a Fujitsu continuará a aproveitar o poder dos supercomputadores e das tecnologias de simulação molecular à medida que se esforça para cumprir rapidamente a promessa de potenciais terapias para a COVID-19 com a sua investigação conjunta com o Professor Associado do Projecto RCAST, Yamashita, contribuindo para a realização de uma sociedade em que todas as pessoas possam viver com paz de espírito.
BACKGROUND
Desde 2011, a Fujitsu tem estado envolvida em investigação conjunta com a RCAST em tecnologias de descoberta de medicamentos de TI para criar candidatos a compostos de pequenas moléculas para medicamentos anticancerígenos e outras terapias. Embora uma série de vacinas altamente eficazes tenham sido desenvolvidas com sucesso em resposta à propagação da pandemia de COVID-19, o desenvolvimento de medicamentos terapêuticos eficazes continua a ser uma prioridade importante. Com base nos frutos da sua investigação conjunta até à data no campo da tecnologia de descoberta de medicamentos de TI, a Fujitsu e a RCAST decidiram embarcar num novo projecto de investigação intensiva para identificar compostos inibidores que levarão ao desenvolvimento de novos medicamentos contra o coronavírus, aproveitando a incomparável poder computacional do Fugaku para contribuir para esse objetivo.
Visão geral da pesquisa conjunta
Desde 2011, a Fujitsu e a RCAST têm conduzido pesquisas conjuntas sobre medicamentos de moléculas pequenas que têm alta probabilidade de serem tomados por via oral, são quimicamente sintetizáveis e têm baixos custos de produção em comparação com medicamentos na forma de medicamentos peptídicos, medicamentos com anticorpos, medicamentos com ácidos nucleicos e drogas celulares. Com o objetivo de identificar compostos inibitórios que levem ao desenvolvimento de novos medicamentos contra o coronavírus que sejam eficazes em pequenas doses e reduzam o risco de efeitos colaterais, será utilizada a tecnologia de simulação molecular, resultado da pesquisa conjunta. Como é vital criar uma estrutura molecular que possa se ligar fortemente à proteína viral e controlar a sua atividade, a tecnologia de simulação molecular e o Fugaku serão amplamente utilizados para tarefas que incluem a criação de modelos estruturais tridimensionais, esclarecendo os mecanismos moleculares de inibição da infecção. e prevendo as propriedades de cepas mutantes.
1. Esclarecimento do mecanismo molecular de inibição de infecções que leva ao desenvolvimento de medicamentos terapêuticos.
Produza um modelo de estrutura tridimensional de proteína viral e composto candidato para uma estrutura molecular inibidora de infecção.
Depois de procurar regiões candidatas onde as moléculas podem se ligar a proteínas virais derivadas de um coronavírus, para cada região candidata, a simulação de docking(1) é usada para procurar as posições e orientações dos compostos inibidores. O estado candidato no qual as proteínas virais e os compostos inibidores se ligam é derivado para gerar um modelo estrutural tridimensional.
Acompanhe o comportamento dinâmico da proteína viral e do composto molecular inibitório com base no modelo de estrutura tridimensional gerado, verifique o efeito no corpo.
A fim de confirmar que uma proteína viral e um composto inibitório podem existir de forma estável num estado onde estão ligados mesmo num ambiente próximo das condições fisiológicas do corpo, o seu comportamento dinâmico num modelo de estrutura tridimensional é avaliado com uma dinâmica molecular. simulação(2). Com base nas imagens microscópicas em nível molecular obtidas nessas simulações, o mecanismo molecular de inibição da infecção será esclarecido com orientação acadêmica do Professor Associado do Projeto RCAST, Yamashita, e será obtido conhecimento sobre a interação entre proteínas virais e compostos inibitórios.
Com base nas descobertas aqui obtidas, a Fujitsu irá identificar informações que oferecem potencial para melhorias na estrutura molecular dos medicamentos e optimização da estrutura molecular, a fim de desenvolver rapidamente novos medicamentos de moléculas pequenas.
2. Executar simulações para prever o comportamento e as propriedades de cepas mutantes, a fim de tornar terapêutica eficaz para futuras mutações virais.
A previsão de propriedades de mutações será realizada com o objetivo de estabelecer um processo que possa levar rapidamente ao desenvolvimento de um medicamento específico para cepas mutantes do vírus, por meio da previsão de suas propriedades, inclusive para novos tipos de coronavírus, por meio de simulações.
Ao mutar a sequência de aminoácidos de uma proteína viral e simular o seu comportamento com o Fugaku, torna-se possível prever como as mutações podem afetar a estrutura e a função das proteínas virais, bem como a forma como estas podem interagir com compostos inibitórios.
(1) Simulação de acoplamento:
Técnica para prever a estrutura de um complexo de uma proteína e de uma pequena molécula que pode se ligar a ela.
(2) Simulação de Dinâmica Molecular:
Tecnologia que calcula a quantidade de energia e as mudanças na forma de uma substância calculando as forças entre os átomos que compõem uma molécula ao longo do tempo. Como a complexidade computacional aumenta exponencialmente com o número de átomos, é necessário um grande supercomputador para lidar com proteínas e outros materiais de alto peso molecular de uma maneira precisa que leve em consideração o ambiente de vida.
Compromisso da Fujitsu com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS)
Os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) adotados pelas Nações Unidas em 2015 representam um conjunto de objetivos comuns a serem alcançados em todo o mundo até 2030. O objetivo da Fujitsu - “tornar o mundo mais sustentável, construindo confiança na sociedade por meio da inovação” - é uma promessa para contribuir para a visão de um futuro melhor empoderada pelos ODS.
Sobre a Fujitsu
A Fujitsu é a empresa japonesa líder em tecnologia da informação e comunicação (TIC), oferecendo uma gama completa de produtos, soluções e serviços de tecnologia. Aproximadamente 126,000 funcionários da Fujitsu atendem clientes em mais de 100 países. Usamos nossa experiência e o poder das TIC para moldar o futuro da sociedade com nossos clientes. Fujitsu Limited (TSE: 6702) relatou receitas consolidadas de 3.6 trilhões de ienes (US $ 34 bilhões) no ano fiscal encerrado em 31 de março de 2021. Para obter mais informações, consulte www.fujitsu.com.
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