Docking molecular ou acoragem molecular é uma ferramenta chave para predizer a melhor orientação de ajuste de um ligante em uma proteína. Essa abordagem nos permite caracterizar o comportamento de pequenas moléculas no sítio de ligação das proteínas alvo, assim como, elucidar as interações moleculares. O processo de docking envolve dois passos: (1) predição da conformação, posição, orientação do ligante dentro dos sítios e (2) avaliação da afinidade de ligação.1 O docking também pode ser utilizado para realizar triagem virtual de grandes bibliotecas de compostos, classificar resultados e propor hipóteses estruturais de como ligantes ligam-se aos alvos, que é de extrema importância para a otimização de leads.2 Esses cálculos podem auxiliar a aumentar a probabilidade de encontrar novos inibidores de proteínas-chave de patógenos, ao prever quão bem um composto pode ligar-se ao alvo, onde ele pode ligar-se, e que tipos de interações poderia formar no local de ligação.3,4 Também identificar candidatos promissores para testes de laboratório. Para realizar tais experimentos computacionais para o ZIKV, estamos utilizando um programa de docking molecular amplamente utilizado denominado AutoDock Vina,5 desenvolvido por laboratório Olson laboratory at The Scripps Research Institute, que também tem parceria com World Community Grid em dois projetos: FightAIDS@Home e GO Fight Against Malaria. Vários outros projetos do World Community Grid tem utilizado VINA também, incluindo Outsmart Ebola Together, Drug Search for Leishmaniasis and Say No to Schistosoma. Nós já preparamos proteínas, compostos e bibliotecas químicas para iniciar os cálculos no Autodock Vina. Devido a ausência de um tratamento relevante para o vírus, iremos selecionar uma coleção de milhões de compostos contra os modelos de homologia das proteínas do Zika, do banco de dados ZINC.
1. Meng, X.; Zhang, H,; Mezei, M.; Cui, M. Molecular Docking: A powerful approach for structure-based drug discovery, Curr Comput Aided Drug Des. 2011; 7(2): 146–157. PMCID:PMC3151162
2. Morris, G. M.; Lim-Wilby, M. Molecular Docking, Methods Mol Biol. 2008; 443: 365-382, Springer. 10.1007/978-1-59745-177-2_19
3. Cosconati, S., Forli, S., Perryman, A.L., Harris, R., Goodsell, D.S., and Olson, A.J. Virtual Screening with AutoDock: Theory and Practice. Expert Opin Drug Discov. (2010). 5(6): 597-607. 10.1517/17460441.2010.484460
4. Perryman, A.L., Yu, W., Wang, X., Ekins, S., Forli, S., Li, S.G., Freundlich, J.S., Tonge, P.J., and Olson, A.J. A Virtual Screen Discovers Novel, Fragment-sized Inhibitors of Mycobacterium Tuberculosis InhA. J Chem Inf Model (2015). 55(3): 645-659. 10.1021/ci500672v
5. Trott, O., and Olson, A.J. AutoDock Vina: improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization, and multithreading. J Comput Chem. 2010 Jan 30;31(2):455-61. 10.1002/jcc.21334