01.10.2021 | 11:29
Новый инструмент прогнозирует изменения, способные сделать штаммы коронавируса заразнее
medicina7_230120
Фото: ® SterlitamakTime.ru

Ученые из Пенсильванского университета смогли создать новую структуру, способную с разумной точностью предсказать аминокислотные изменения в белке-шипе, связанные с улучшением его связывания с клетками человека и более высокой инфекционностью вируса. Отмечается, что такой инструмент может обеспечить компьютерное наблюдение за коронавирусной инфекцией SARS-CoV-2, а также обеспечить заблаговременное предупреждение о потенциально опасных вариантах.

Как сообщает UfacityNews.ru со ссылкой на MedicalXpress, ожидается, что по мере развития коронавируса возникнут новые штаммы, в том числе и с повышенной способностью заражать своих хозяев и уклоняться от их иммунной системы. При этом первым основным этапом заражения является связывание белка-шипа патогена с рецептором ACE2 на человеческих клетках.
Команда ученых применила новую двухэтапную вычислительную процедуру для создания модели, которая позволяет предсказать, какие изменения в аминокислотах могут произойти врецепторсвязывающем домене (RBD) белка-шипа SARS-CoV-2, что, в свою очередь, может повлиять на его способность связываться с рецепторами ACE2 клеток человека и животных. Циркулирующие сейчас штаммы, по словам экспертов, включают одну или несколько мутаций, которые привели к аминокислотным изменениям в RBD белка-шипа.
«Эти аминокислотные изменения могли обеспечить преимущества в плане приспособленности и повысить инфекционность с помощью различных механизмов. Повышенное сродство связывания RBD белка-шипа с человеческим рецептором ACE2 является одним из таких механизмов», –поделился Суреш Кучипуди, ведущий автор работы, отметив также, что связывание спайкового белка с рецептором ACE2 служит первым и решающим шагом на пути проникновения вируса в клетку.
Прежде всего специалисты проверили предсказательную силу метода – «анализ общей площади борной поверхности на основе молекулярной механики» (MM-GBSA) – для количественной оценки степени связывания RBD с ACE2. Анализ MM-GBSA суммирует несколько типов энергетических вкладов, которые связаны с «прилипанием» RBD вируса к рецептору ACE2 человека. Использовав данные уже существующих вариантов коронавируса, ученые выяснили, что соответствующий метод только частично позволяет предсказать степень связывания RBD вируса с ACE2.
В связи с этим ученые изучили использование энергетических условий из анализа MM-GBSA в качестве характеристик в регрессионной модели нейронной сети. Оказалось, что им доступно предсказать с точностью более 80%, улучшают или ухудшают степень связывания определенные аминокислотные изменения в исследуемом наборе данных. Также модель позволила предсказать силу связывания различных уже фиксируемых аминокислотных изменений SARS-CoV-2 в вариантах «Альфа», «Бета», «Гамма» и «Дельта». Авторы заключили, что это может обеспечить вычислительные средства для прогнозирования такого сродства в еще не открытых вариантах.