Identification De Nouveaux Inhibiteurs De La Plprotéase En Tant Qu’une Stratégie Thérapeutique Pour Traiter Le Covid-19 : Criblage In Silico Et Filtrage Adme-tox
2022
Mémoire de Master
Biologie Et Sciences De La Nature Et De La Vie

Centre Universitaire Abdel Hafid Boussouf - Mila

I
Ikram, Boussellah

Résumé: Le COVID-19 est une maladie respiratoire potentiellement mortelle causée par le virus SARS-COV-2. Il s'est propagé rapidement, d'abord à travers la Chine, puis à l'étranger, provoquant une épidémie mondiale. Notre travail s’inscrit dans le cadre de rechercher in silico de nouveaux traitement du coronavirus en inhibant l'enzyme PL protéases (PLpro) avec de nouveaux inhibiteurs. Nous avons effectué un criblage virtuel basé sur la structure de la cible enzymatique PLpro de SARS-COV-2. Cette approche permet de simuler les interactions entre une protéine et des milliers de molécules dans le but de découvrir des composés ayant une activité inhibitrice plus élevée contre une cible thérapeutique. Le programme Surflex-dock a été utilisé pour découvrir de nouveaux inhibiteurs plus puissants de la PLpro. Avec un pourcentage important de valeurs RMSD inférieures ou égales à 2 Å (88%), on peut dire que ce programme fonctionne bien. On peut donc s'en servir pour se plonger dans le mécanisme d'inhibition de PLpro sans trop de risque d'erreur. En effet, une collection de 555 molécules de la chimiothèque PubChem a été testée contre le site actif de la PLpro. Le criblage virtuel par Surflex-dock ressortir les composés CID149925965 et CID142139076 comme meilleurs inhibiteurs potentiellement plus actif envers la PLpro avec des affinités égales à 9.52M-1 et 8.20 M-1, respectivement. Enfin, l'application de la règle de Lipinski nous renseigné de manière positive sur les propriétés pharmacocinétiques (ADME-Tox) de ces deux inhibiteurs proposés.

Mots-clès:

sars-cov-2
pl protéases
criblage virtuel
rmsd
surflex-dock
règle de lipinski
sars-cov-2
pl proteases
virtual screening
rmsd
surflex-dock
rule of lipinski
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