C riblage in silico des inhibiteurs du SARS CoV 2 par Docking moléculaire et QSAR

Abstract

Le virus SARS-CoV-2 est l'agent causal du COVID-19 et constitue toujours une grande menace pour l'humanité. La découverte d'un régime médicamenteux efficace contre cette infection est encore en développement. Dans le but de contribuer à la lutte contre le COVID-19 qui représente jusqu’à ce jour une polémique, nous avons étudié l’inhibition du SARS-CoV-2 par des approches théoriques du criblage virtuel. Une série de composés naturels et de médicaments ont été criblé utilisant le Docking moléculaire. Dans les systèmes récepteurs-ligands étudiés, les deux récepteurs du SARS-CoV-2 utilisés comme cibles thérapeutiques sont la protéase MPro (6LU7) et l'enzyme de conversion de l'angiotensine 2 ACE2 (6LZG). Tandis que les ligands utilisés comme inhibiteurs sont une série de flavonoïdeset des coumarines avec quelques médicaments, tels que la CQ et l’HCQ utilisés comme références. Les résultats de Docking montrent que le pouvoir inhibiteur des composés naturels étudiés avec le MPro est plus important qu’avec l’ACE2. La majorité des ligands naturels ont une meilleure affinité pour MPro, par rapport aux médicaments utilisés contre le SARS-CoV-2. Les propriétés biologiques et pharmacologiques des ligands déterminées par les tests ADMET sont en accord avec les résultats du Docking et de dynamique moléculaire. L’approche QSAR (Relation Quantitative Structure-Activité) nous a permis d’avoir un modèle fiable qui explique et prédit l’activité antivirale exprimée par la concentration d’inhibition médiane (IC50) d’une série de dérivés de 2-aminoquinazolin-4(3H)-one inhibiteurs du SARS-CoV-2, afin de prédire l’activité biologique de nouveaux inhibiteurs de ce virus.