14-летняя девочка сделала открытие, которое может помочь найти лекарство от COVID-19
За свою работу Аника Черболу получила научную премию.
14-летняя жительница Техаса Аника Чебролу выиграла конкурс молодых ученых 3М Young Scientist Challenge и приз в размере $25 000 за открытие, которое может помочь найти лекарство от коронавирусной инфекции.
Аника использовала метод in silico — компьютерный скрининг миллионов мельчайших молекул — и вычленила среди молекул ту, которая связывает шиповидные белки в составе вируса SARS-CoV-2 и не позволяет ему проникать в человеческие клетки.
Черболу начала изучать вирусы еще до пандемии, но тогда ее усилия были сосредоточены на гриппе.
«Из-за огромной серьезности пандемии COVID-19 и резкого воздействия, которое она оказала на мир за такое короткое время, я с помощью своего наставника изменила направление исследования на вирус SARS-CoV-2», — Аника Черболу.
Аника провела множество соединений через итеративный скрининг на компьютере, чтобы оценить их связывающую способность, молекулярную структуру и характеристики лекарств, например, как они будут распадаться в организме человека и могут ли они быть токсичными для клеток.
Черболу начала свою работу с базы данных, содержащей 698 миллионов химических соединений. Каждый скрининг сужал ее поиск, пока у нее не осталось одно ведущее соединение, которое могло связываться с коронавирусом и не позволять ему инфицировать клетки.
В дополнение к своему отмеченному наградой исследованию коронавируса Чебролу также провела исследование гриппа, которое она первоначально предоставляла на конкурс.
«Я была привлечена к поиску эффективных лекарств от гриппа после тяжелого приступа инфекции в прошлом году. Из начальных 3 миллионов соединений я смогла сузить круг до одного потенциального кандидата в лекарство, который избирательно связывается с вирусом гриппа и ингибирует его», — рассказала Черболу.
Она заявила, что намерена работать вместе с учеными, чтобы превратить свои открытия в настоящие лекарства. Метод in silico играет все большую роль в открытии новых лекарств. Подобные вычислительные методы также позволяют снизить количество медицинских испытаний на животных.
