Investigation of substrate recognition of SARS-CoV-2 main protease enzyme by molecular dynamics and free energy methods

Abstract

Dünya Sağlık Örgütü'ne göre, SARS-CoV-2 son iki yılda küresel olarak 380 milyondan fazla insana bulaşmış ve 5.7 milyondan fazla ölüme neden olmuştur. Virüs, yapısı meydana gelen mutasyonlarla çeşitli değişmekte olup çeşitli varyantlarla geliştirilen ilaçlara karşı direnç kazanmaktadır. En son yüksek bulaşıcılığa sahip SARS-CoV-2 varyantı olan omicron, daha önceki hastalıklar veya aşılar tarafından üretilen antikorları kaçabildiği görülmüştür. Bu nedenle, aktif SARS-CoV-2 enfeksiyonu olan bireylerin tedavisi için antiviral ilaçlar yaratmak önemli olmaya devam etmektedir. Konakçı hücreye girdikten sonra, viral enfeksiyon mekanizması virüs RNA'sının iki poliprotein (pp1a ve pp1b) haline çevrilmesini içerir. Temel viral enzimlerden biri olan ana proteazlar, bu poliproteinleri virüsün çoğalması için hayati öneme sahip yapısal ve yapısal olmayan proteinlere (NSP'ler) böler. Bu nedenle SARS-CoV-2 ana proteazı (Mpro veya 3CLpro), bir ilaç hedefi olarak kabul edilmektedir. Çalışmalar, SARS-CoV-2 proteazının diğer viral proteazlar gibi, yüksek özgüllükle çeşitli amino asit dizileri ile substratlara bağlandığını göstermektedir. Bu, substrat tanımanın gerçekten diziye dayanmadığını düşündürse de A-X-L-Q-(A/S) dizisinin SARS-CoV-2 Mpro için ana tanıma dizisi olarak rapor edilmiştir. Enzim ve substrat arasındaki etkileşim, enzimatik reaksiyonda önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, substratın hangi kalıntılarının tanıma mekanizmasında en baskın olduğunu ortaya çıkarmak çok önemlidir. Bu ayrıca SARS-CoV-2 Mpro'nun mutasyonlarla terapötik dirence nasıl sahip olduğu konusunda bilgi sağlayacaktır. SARS-CoV-2 Mpro - substrat etkileşimini Moleküler Dinamik (MD) simülasyonları ve MMP(G)BSA ve ANI_LIE gibi serbest enerji yöntemlerini kullanarak anlamaya çalıştık. Substratın substrat tanıma bölgesindeki kalıntıları mutasyona uğradığında bağlanma serbest enerjisinin nasıl değiştiğini inceledik.Over 380 million people worldwide have been infected with SARS-CoV-2 over the past three years, resulting in over 5.7 million deaths. The latest variation, omicron, has shown high contagiousness and the capacity to dodge antibodies created by past sicknesses or immunizations. As a result, it is still crucial to develop antiviral medications for the treatment of SARS-CoV-2 infection. The viral infection mechanism involves the transformation of viral RNA into two polyproteins upon entry into host cells. These polyproteins are cleaved into the necessary structural and non-structural proteins (NSPs) for virus replication by key viral enzymes known as main proteases. As a result, the SARS-CoV-2 main protease (Mpro or 3CLpro) has been the focus of research as a potential drug target. Similar to other viral proteases, the SARS-CoV-2 protease binds substrates with a wide range of amino acid sequences with high specificity. Albeit this proposes that substrate acknowledgment is not exclusively founded on grouping, the A-X-L-Q-(A/S) succession has been recognized as the essential acknowledgment succession for SARS-CoV-2 Mpro. In this region, the enzyme's interaction with the substrate is crucial to the enzymatic reaction. In this manner, recognizing the predominant buildups engaged with the acknowledgment system of the substrate is of most extreme significance. Additionally, this knowledge will shed light on the mutation-driven therapeutic resistance of SARS-CoV-2 Mpro. To examine the SARS-CoV-2 Mpro-substrate cooperation, researchers utilized Molecular Dynamics reproductions and free energy techniques like MMP(G)BSA and ANI_LIE. We looked into how residue mutations in the substrate recognition region affected binding free energy.