Ragazza scopre una cura per il Covid-19

Redazione

Anika Chebrolu, una quattordicenne residente in Texas, ha vinto la 3M Young Scientist Challenge e un premio di 25.000 dollari per una scoperta che potrebbe aiutare a trovare una cura per l’ infezione da coronavirus.

Ragazza scopre una cura per il Covid-19

Anika ha utilizzato il metodo in silico – uno screening computerizzato di milioni di minuscole molecole – e ne ha isolata una tra le molecole che lega le proteine ​​spike nel virus SARS-CoV-2 e impedisce che penetri nelle cellule umane.

Chebrolu iniziò a studiare i virus anche prima della pandemia, ma poi i suoi sforzi si concentrarono sul virus attuale.

A causa dell’enorme gravità della pandemia COVID-19 e dell’impatto drammatico che ha avuto sul mondo in così poco tempo, io, con l’aiuto del mio mentore, ho cambiato la direzione della ricerca sul virus SARS-CoV-2” ha rivelato la ragazza.

Anika ha eseguito molti composti attraverso uno screening computerizzato iterativo per valutare la loro capacità di legame, la struttura molecolare e le caratteristiche dei farmaci, ad esempio come si degradassero nel corpo umano e se possano essere tossici per le cellule.

Chebrolu ha iniziato con un database di 698 milioni di composti chimici. Ogni screening ha ristretto la sua ricerca fino a quando non le è rimasto un composto principale che potrebbe legarsi al coronavirus e impedirgli di infettare le cellule.

Oltre alla sua premiata ricerca sul coronavirus, Chebrolu ha anche condotto una ricerca sull’influenza che aveva originariamente presentato per il concorso.

Sono stata attratta dalla ricerca di cure efficaci contro l’influenza dopo un grave attacco di infezione l’anno scorso. Dai primi 3 milioni di composti, sono stato in grado di restringere il campo a un potenziale farmaco candidato che si lega e inibisce selettivamente il virus dell’influenza“, ha detto Chebrolu.

Ha dichiarato che intende lavorare con gli scienziati per trasformare le sue scoperte in medicine reali. Il metodo in silico sta giocando un ruolo sempre più importante nella scoperta di nuovi farmaci. Tecniche computazionali come queste possono anche ridurre il numero di test medici sugli animali.

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