Selección asistida por computadora de posibles fármacos para el tratamiento de COVID19 
Autor: Karina Eurídice Juárez Mercado
Año: 2021
Carrera: Química Farmaceútico Biológica

Los coronavirus (CoVs) son una familia de virus de ácido ribonucleico (ARN) que tienen como principal característic a la presencia de glicoproteínas en la superficie, las cuales aparentan tener forma de coronas. Se encuentran en la naturaleza en diferentes especies incluidos mamíferos y aves. Algunas de las principales patologías causadas por los CoVs son enfermedades respiratorias, gastrointestinales y hepáticas. En diciembre del 2019 se descubrió en Wuhan, China, un nuevo coronavirus llamado provisionalmente 2019nCoV y posteriormente Coronavirus tipo 2 del Síndrome Respiratorio Agudo Grave (SARSCoV2, por sus sigla en inglés) por el Comité Internacional de Taxonomía de Virus, el cual está relacionado con infecciones del tracto respiratorio y la enfermedad denominada como COVID19. Esta enfermedad se dispersó rápidamente en el mundo, causando una pandemia global reconocida por la Organización Mundial de la Salud (OMS) en marzo del 2020. Por lo que diversos investigadores se encuentran explorando posibles tratamientos contra esta enfermedad. Desde el 2020 hasta la fecha se han publicado artículos que reportan algunos compuestos antivirales como el remdesivir, baricitinib y la cloroquina como posibles tratamientos a esta enfermedad. Sin embargo, actualmente no hay agentes antivirales específicos contra el SARSCoV2. Por este motivo, es necesaria la investigación y desarrollo de moléculas pequeñas que puedan tener potencial inhibitorio contra proteínas claves para el SARSCoV2, como es el caso de la proteasa principal (Mpro), para la cual se cuenta con la información de su estructura cristalográfica reportada en complejo con el inhibidor MPI1 (código del fabricante) en el sitio catalítico. Una estrategia común para identificar candidatos potenciales contra el COVID19 es filtrar bases de datos de compuestos para encontrar candidatos afármacos contra algunos de los principales blancos moleculares que puedan inactivar de manera directa al SARSCoV2. Una manera rápida de llevar a cabo esto es utilizando métodos establecidos dentro del Diseño de Fármacos Asistido por Computadora (DiFAC), empleando un análisis quimioinformático y un filtrado computacional de bases de datos. Este proceso ayuda a reducir el tiempo y costo en comparación con pruebas experimentales masivas de bases de datos de compuestos. En el presente trabajo se llevó a cabo como primera estrategia un filtrado o cribado computacional a partir de un análisis de similitud molecular usando como moléculas de referencia compuestos activos contra coronavirus homólogos al SARSCoV2. Posteriormente se implementaron modelos de aprendizaje automático y relaciones cuantitativas de estructuraactividad (QSAR, por sus siglas en inglés), así como acoplamientos moleculares empleando la estructura cristalográfica de la Mpro del SARSCoV2 (PDBID:6LU7) para obtener una lista de compuestos, denominados hits computacionales. Finalmente, se llevó a cabo la evaluación invitro para conocer la actividad inhibitoria de los hits computacionales contra la Mpro del SARSCoV2.