- 28,667
- 46
- 8 Ноя 2022
Новая модель показывает, какие варианты SARS-CoV-2 могут ускользнуть от существующих антител еще до появления в реальном мире.
<div class="articl-text-cover" style="position:relative;width:100%;max-width:800px;margin-left:auto;margin-right:auto;aspect-ratio:1400/788;margin-bottom:2rem;overflow:hidden">
<div itemprop="articleBody">Коронавирус может научиться обходить часть защитных антител задолго до появления соответствующих мутаций в природе. Исследователи из Высшей нормальной школы Парижа и Института Пастера разработали систему EscapeMap, которая с помощью ИИ проектирует вероятные варианты SARS-CoV-2 и проверяет устойчивость лекарственных антител к будущей эволюции вируса.
EscapeMap работает с рецептор-связывающим доменом спайкового белка. Именно этот участок позволяет коронавирусу прикрепляться к рецептору ACE2 на поверхности человеческих клеток и служит главной мишенью для многих нейтрализующих антител. Модель ищет комбинации мутаций, которые сохраняют структуру белка и способность связываться с ACE2, но одновременно помогают избежать иммунного ответа.
Для обучения исследователи использовали последовательности коронавирусов, собранные до пандемии, а также данные глубокого мутационного сканирования ACE2 и 31 моноклонального антитела. Такой подход позволил учитывать сразу три фактора, от которых зависит жизнеспособность нового варианта, стабильность белка, способность заражать клетки и устойчивость к антителам. Результаты работы опубликованы в журнале Cell Systems.
Ученые создали 22 искусственных варианта рецептор-связывающего домена под давлением четырех клинически значимых антител SA55, S2E12, S309 и VIR-7229. Некоторые последовательности отличались от исходного уханьского варианта сразу 21 аминокислотной заменой.
Лабораторные испытания показали, что 11 из 22 спроектированных белков сохранили стабильную структуру. Несколько вариантов перестали распознаваться отдельными антителами, хотя продолжали нормально формироваться. Особенно уязвимыми оказались SA55 и S2E12. Антитела S309 и VIR-7229 лучше справлялись с необычными комбинациями мутаций и сохраняли способность связываться с большинством проверенных белков.
EscapeMap также обнаружила замену G504E, которая позволяла рецептор-связывающему домену полностью избегать нейтрализации антителом SA55. Эффект проявлялся как на фоне ранней версии SARS-CoV-2, так и у более позднего варианта KP.3. Независимые лабораторные эксперименты ранее уже показывали, что мутации G504D и G504E способны нарушать действие SA55.
Исследователи не создавали полноценные заразные вирусы. В лаборатории синтезировали только отдельные участки спайкового белка, поэтому результаты не доказывают, что предложенные ИИ комбинации мутаций смогут сформировать жизнеспособный штамм и распространиться среди людей. EscapeMap показывает возможные пути иммунного уклонения, а не предсказывает конкретный следующий вариант коронавируса.
Главная задача системы заключается в заблаговременной проверке лекарств и вакцин. Разработчики смогут создавать библиотеки искусственных антигенов и выяснять, какие антитела быстро теряют эффективность, а какие выдерживают большое число мутаций. Модель также помогает подбирать комбинации антител, которые вирусу сложнее обойти одновременно.
Авторы рассчитывают применить подобный подход не только к SARS-CoV-2. Генеративные модели могут помочь при разработке вакцин широкого действия против целых групп родственных коронавирусов и подготовить препараты к мутациям, которые пока существуют только в расчетах.
<div class="articl-text-cover" style="position:relative;width:100%;max-width:800px;margin-left:auto;margin-right:auto;aspect-ratio:1400/788;margin-bottom:2rem;overflow:hidden">
<div itemprop="articleBody">Коронавирус может научиться обходить часть защитных антител задолго до появления соответствующих мутаций в природе. Исследователи из Высшей нормальной школы Парижа и Института Пастера разработали систему EscapeMap, которая с помощью ИИ проектирует вероятные варианты SARS-CoV-2 и проверяет устойчивость лекарственных антител к будущей эволюции вируса.
EscapeMap работает с рецептор-связывающим доменом спайкового белка. Именно этот участок позволяет коронавирусу прикрепляться к рецептору ACE2 на поверхности человеческих клеток и служит главной мишенью для многих нейтрализующих антител. Модель ищет комбинации мутаций, которые сохраняют структуру белка и способность связываться с ACE2, но одновременно помогают избежать иммунного ответа.
Для обучения исследователи использовали последовательности коронавирусов, собранные до пандемии, а также данные глубокого мутационного сканирования ACE2 и 31 моноклонального антитела. Такой подход позволил учитывать сразу три фактора, от которых зависит жизнеспособность нового варианта, стабильность белка, способность заражать клетки и устойчивость к антителам. Результаты работы опубликованы в журнале Cell Systems.
Ученые создали 22 искусственных варианта рецептор-связывающего домена под давлением четырех клинически значимых антител SA55, S2E12, S309 и VIR-7229. Некоторые последовательности отличались от исходного уханьского варианта сразу 21 аминокислотной заменой.
Лабораторные испытания показали, что 11 из 22 спроектированных белков сохранили стабильную структуру. Несколько вариантов перестали распознаваться отдельными антителами, хотя продолжали нормально формироваться. Особенно уязвимыми оказались SA55 и S2E12. Антитела S309 и VIR-7229 лучше справлялись с необычными комбинациями мутаций и сохраняли способность связываться с большинством проверенных белков.
EscapeMap также обнаружила замену G504E, которая позволяла рецептор-связывающему домену полностью избегать нейтрализации антителом SA55. Эффект проявлялся как на фоне ранней версии SARS-CoV-2, так и у более позднего варианта KP.3. Независимые лабораторные эксперименты ранее уже показывали, что мутации G504D и G504E способны нарушать действие SA55.
Исследователи не создавали полноценные заразные вирусы. В лаборатории синтезировали только отдельные участки спайкового белка, поэтому результаты не доказывают, что предложенные ИИ комбинации мутаций смогут сформировать жизнеспособный штамм и распространиться среди людей. EscapeMap показывает возможные пути иммунного уклонения, а не предсказывает конкретный следующий вариант коронавируса.
Главная задача системы заключается в заблаговременной проверке лекарств и вакцин. Разработчики смогут создавать библиотеки искусственных антигенов и выяснять, какие антитела быстро теряют эффективность, а какие выдерживают большое число мутаций. Модель также помогает подбирать комбинации антител, которые вирусу сложнее обойти одновременно.
Авторы рассчитывают применить подобный подход не только к SARS-CoV-2. Генеративные модели могут помочь при разработке вакцин широкого действия против целых групп родственных коронавирусов и подготовить препараты к мутациям, которые пока существуют только в расчетах.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
