Científicos identifican posibles inhibidores del virus Nipah

Científicos identifican posibles inhibidores del virus Nipah Las infecciones por el virus Nipah han matado al 72-86% de las personas infectadas en Bangladesh y la India.
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El virus Nipah se transmite a los humanos a través de murciélagos y cerdos. Este tiene una alta tasa de mortalidad y no existen medicamentos autorizados contra él. Ahora, los investigadores han utilizado información sobre la estructura del virus Nipah para identificar 150 posibles inhibidores del virus. Los resultados se publican en PLOS Neglected Tropical Diseases.

Las infecciones por el virus Nipah han matado al 72-86% de las personas infectadas en Bangladesh y la India. Aunque la enfermedad fue identificada por primera vez en 1998, no existen medicamentos o vacunas aprobadas contra ella. Aunque el número total de muertes relacionadas con cada brote nunca ha sido superior a 105; la enfermedad representa una amenaza mortal y podría convertirse en pandemia, informa Science Daily.

En el nuevo trabajo, M.S. Madhusudhan y sus colegas del Indian Institute of Science Education and Research Pune hicieron por primera vez modelos tridimensionales de las 9 proteínas del virus Nipah. Luego, utilizaron estos modelos para diseñar moléculas inhibidoras que bloquean la actividad de las proteínas. Finalmente, el equipo evaluó la eficacia de los inhibidores propuestos contra 15 cepas diferentes del virus. De estas, 3 de Bangladesh, 7 de Malasia y 5 de la India.

Los investigadores identificaron computacionalmente 4 inhibidores de péptidos putativos y 146 inhibidores de moléculas pequeñas contra las proteínas de este virus. 13 de los inhibidores propuestos fueron preseleccionados como los más prometedores en base a su fuerza de unión, estabilidad y efectividad contra múltiples cepas del virus Nipah.

“Concluimos que es muy probable que los inhibidores propuestos sean potentes contra todas las cepas del virus Nipah y otros virus zoonóticos relacionados que representan una amenaza epidémica grave. Los enfoques computacionales pueden ayudar a identificar y diseñar inhibidores que podrían ser probados rápidamente o incluso desplegados”,

señalan los investigadores.

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