Сара Лаженесс, Государственный университет Пенсильвании
pixabay.com
Аминокислотные изменения, возможно, дали преимущества в фитнесе и увеличили инфекционность с помощью различных механизмов.
По мере того, как SARS-CoV-2 продолжает развиваться, ожидается, что возникнут новые варианты, которые могут иметь повышенную способность инфицировать своих хозяев и уклоняться от иммунной системы хозяев. Первым ключевым этапом заражения является связывание шипового белка вируса с рецептором ACE2 на клетках человека. Исследователи из Пенсильванского университета создали новую структуру, которая может с разумной точностью прогнозировать аминокислотные изменения в шиповатом белке вируса, что может улучшить его связывание с человеческими клетками и придать вирусу повышенную инфекционность, пишет medicalxpress.com.Этот инструмент может дать возможность компьютерного наблюдения за SARS-CoV-2 и обеспечит заблаговременное предупреждение о потенциально опасных вариантах с еще более высоким потенциалом сродства связывания. Это может помочь в скорейшем осуществлении мер общественного здравоохранения по предотвращению распространения вируса и, возможно, даже может помочь в составлении бустерных вакцин.«Новые варианты потенциально могут быть очень заразными для людей и других животных», - сказал Суреш Кучипуди, клинический профессор ветеринарных и биомедицинских наук и заместитель директора Лаборатории диагностики животных штата Пенсильвания. «Таким образом, крайне важно заранее оценить, какие аминокислотные изменения могут повысить заразность вируса. Наша структура является мощным инструментом для определения влияния аминокислотных изменений в шиповом белке SARS-CoV-2, которые влияют на способность вируса. вирус для связывания с рецепторами ACE2 у людей и многих видов животных».Команда использовала новую двухэтапную вычислительную процедуру для создания модели для прогнозирования того, какие изменения в аминокислотах - молекулах, связанных вместе, чтобы образовать белки, - могут происходить в рецепторсвязывающем домене (RBD) шипового белка SARS-CoV-2, который может влияют на его способность связываться с рецепторами ACE2 клеток человека и других животных.Согласно Кучипуди, циркулирующие в настоящее время варианты включают одну или несколько мутаций, которые привели к аминокислотным изменениям в RBD белка шипа.«Эти аминокислотные изменения, возможно, дали преимущества в фитнесе и увеличили инфекционность с помощью различных механизмов», - сказал он. «Повышенное сродство связывания RBD белка-шипа с человеческим рецептором ACE2 является одним из таких механизмов».Кучипуди объяснил, что связывание спайкового белка с рецептором ACE2 является первым и решающим шагом на пути проникновения вируса в клетку.«Сила связывания между RBD и ACE2 напрямую влияет на динамику инфекции и потенциально прогрессирование заболевания», - сказал он. «Способность надежно прогнозировать влияние аминокислотных изменений вируса на способность его RBD более сильно взаимодействовать с рецептором ACE2 может помочь в оценке последствий для общественного здравоохранения и потенциала распространения и адаптации на людей и других животных».
Костас Д. Маранас, профессор Дональда Б. Бротона с факультета химической инженерии Пенсильванского университета, руководил разработкой новой двухэтапной процедуры группы. Во-первых, исследователи проверили предсказательную силу метода, называемого анализом общей площади борной поверхности на основе молекулярной механики (MM-GBSA), чтобы количественно оценить аффинность связывания RBD с ACE2. Анализ MM-GBSA суммирует несколько типов энергетических вкладов, связанных с «прилипанием» RBD вируса к человеческому рецептору ACE2. Используя данные из уже существующих вариантов, команда обнаружила, что этот метод лишь частично может предсказать сродство связывания RBD SARS-CoV-2 с ACE2.
Поэтому Маранас и его команда исследовали использование терминов энергии из анализа MM-GBSA в качестве функций регрессионной модели нейронной сети - типа алгоритма глубокого обучения - и обучили модель, используя экспериментально доступные данные о связывании в вариантах с одним аминокислотные изменения. Они обнаружили, что могут предсказать с точностью более 80%, улучшат или ухудшат ли определенные аминокислотные изменения аффинность связывания для исследуемого набора данных.«Эта комбинация MM-GBSA с подходом к модели нейронной сети, по-видимому, достаточно эффективна для прогнозирования эффекта аминокислотных изменений, не используемых во время обучения модели», - сказал Маранас.Модель также позволила прогнозировать силу связывания различных уже наблюдаемых аминокислотных изменений SARS-CoV-2, наблюдаемых в вариантах Alpha, Beta, Gamma и Delta. Это может предоставить вычислительные средства для прогнозирования такого сродства в еще не обнаруженных вариантах. Тем не менее, даже несмотря на то, что наш вычислительный инструмент может найти аминокислотные изменения, которые еще больше повышают аффинность связывания, они еще не наблюдались в циркулирующих вариантах. Это может означать, что такие изменения могут помешать другим требованиям продуктивного вирусного заражения. Это напоминание о том, что связывание с рецептором ACE2 - это еще не все.Результаты опубликованы сегодня (29 сентября) в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.«Наш метод создает основу для скрининга изменений аффинности связывания в результате неизвестных изменений одной или нескольких аминокислот; следовательно, предлагая ценный инструмент для оценки циркулирующих в настоящее время и предполагаемых будущих вирусных вариантов с точки зрения их сродства к ACE2 и большей заразности», - сказал Маранас.Кучипуди добавил: «SARS-CoV-2 может переключать хозяев в результате усиления контакта между вирусом и потенциальными новыми хозяевами. Этот инструмент может помочь разобраться в огромных данных о вирусных последовательностях, полученных в результате геномного наблюдения. В частности, он может помочь определить может ли вирус адаптироваться и распространиться среди сельскохозяйственных животных, что послужит основой для принятия целевых мер по смягчению последствий ».
Добавьте новости «Курьер.Среда» в избранное ⭐ – и Google будет показывать их выше остальных.