По мере развития SARS-CoV-2 ожидается, что появятся новые варианты, которые могут иметь повышенную способность инфицировать своих хозяев и уклоняться от их иммунной системы. Первым ключевым этапом заражения является связывание белка-шипа вируса с рецептором ACE2 на клетках человека.

Ученые из Пенсильванского университета создали новую структуру, способную с разумной точностью предсказать аминокислотные изменения в белке-шипе, которые могут улучшить его связывание с человеческими клетками и придать вирусу повышенную инфекционность. Этот инструмент может обеспечить компьютерное наблюдение за SARS-CoV-2 и обеспечить заблаговременное предупреждение о потенциально опасных вариантах, говорят авторы.

Команда использовала новую двухэтапную вычислительную процедуру для создания модели, позволяющей предсказать, какие изменения в аминокислотах могут произойти врецепторсвязывающем домене (RBD) белка-шипа SARS-CoV-2, что может повлиять на его способность связываться с рецепторами ACE2 клеток человека и других животных. Эксперты отмечают, что циркулирующие в настоящее время варианты 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», – говорит ведущий автор работы Суреш Кучипуди. Он объяснил, что связывание спайкового белка с рецептором ACE2 является первым и решающим шагом на пути проникновения вируса в клетку, пишет MedicalXpress.

Сначала исследователи проверили предсказательную силу метода, получившего название «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, связанных с «прилипанием» RBD вируса к рецептору ACE2 человека. Используя данные уже существующих вариантов, команда обнаружила, что этот метод лишь частично позволяет предсказать степень связывания RBD вируса с ACE2.

Поэтому ученые изучили использование энергетических условий из анализа MM-GBSA в качестве характеристик в регрессионной модели нейронной сети. Они обнаружили, что могут с точностью более 80% предсказать, улучшают или ухудшают степень связывания определенные аминокислотные изменения в исследуемом наборе данных.

Модель также позволила предсказать силу связывания различных уже наблюдавшихся аминокислотных изменений SARS-CoV-2 в вариантах «Альфа», «Бета», «Гамма» и «Дельта». Это может обеспечить вычислительные средства для прогнозирования такого сродства в еще не открытых вариантах.

Ранее UfacityNews.ru писал, что ученые предсказали максимальную продолжительность жизни человека.