预测未来的COVID计算模型

努力包含SARS-CoV-2的传播可能会受益于一个新的分析工具开发的波士顿大学生物学家领导的研究小组报告分子相互作用的计算机模拟可以预测病毒的突变和帮助开发洞察未来的变体问题之前出现。

“我们计算预测突变允许更好的绑定到主机受体和更好的逃避抗体,”波士顿学院Babak摩生物学助理教授说,这个项目的首席研究员。“这种突变可能导致未来变体的担忧。拥有这些知识从我们的模型可以帮助准备检测和预防,以及治疗、新兴和未来的变异。”

量子力学建模允许团队开发一组初始的预测作用的突变的传染性和免疫反应逃税ο和其他SARS-CoV-2变异与人类宿主细胞,摩曼说。冠状病毒的蛋白质,或SARS-CoV-2,结合ACE2,宿主细胞上的受体,它允许病毒进入细胞并感染。绑定是感染的第一步,和几个突变在早期变异的问题已被证明是重要的提高对人类ACE2飙升的绑定。

“我们模拟两个相互作用分子的电子结构和评估如何氨基酸的飙升和ACE2与同行交流。我们也评估个别氨基酸突变如何改变互动。”

研究人员采用了一系列的计算方法检查spike-ACE2交互。从头开始量子力学模型的方法,重点是电子结构,被认为是高度准确,能够检查短程和长程相互作用的氨基酸残基,摩曼说。

ο变体的冠状病毒被怀疑被绑定到最感染人受体比δ变体和团队的研究显示它可能有继续发展的潜力增加传播,传染性更强绑定,根据预印的一项新的研究团队完成。

冠状病毒的蛋白质,或SARS-CoV-2,与宿主细胞上的受体结合,叫做ACE2,它允许病毒进入细胞并感染。绑定是感染的第一步,和几个突变在早期变异的问题已被证明是重要的提高对人类ACE2飙升的绑定。

“我们用全量子力学模型理论上评估不同的峰值突变可以导致其增加,或减少,人类ACE2绑定力量,”摩曼说。“建模表明,ο结合受体蛋白比当前占主导地位的三角洲变种。”

除了摩,波士顿大学生物学教授苍穹约翰逊和马可·扎博士后研究员,路易吉热那亚的法国格勒诺布尔阿尔卑斯CEA-University教授迈克尔·斯克里普斯研究所的大学生,导致报告”调查SARS-CoV-2ο变异的突变景观通过从头开始量子力学建模,”这是在预印bioRxiv主机站点。

“我们发现ο并未达到其全部潜力结合人类宿主细胞,”摩曼说。“我们确定突变可以加强病毒人类细胞的亲和力,可增加传染性和逃避抗体。”He cautioned that increased infectivity is only one important aspect in variants of concern; it is also important to monitor the severity of symptoms and the ability of the variant to evade antibodies and vaccines.

而研究发现,买卖的峰值蛋白质绑定比δ变异人类ACE2受体,并不是所有的突变的蛋白受体结合域的瞄准系统有利于绑定,这表明非绑定也可以参与决定因素变异进化。

一个可能的解释是,变体已经获得了突变逃避宿主抗体,摩曼说。这种突变可能不利于其绑定到主机受体,紧随其后的是额外的补偿性突变恢复,甚至提高其受体结合。

摩曼说,团队惊讶地看到一系列mutations-some有益,一些中性,和一些不利于hACE2绑定。他说,团队的下一个步骤是实验验证的预测模型。

团队的发现ο建立之前的武汉和三角洲的分析变异的团队。建模,发现E484实际上是一个“薄弱环节”原武汉应变,但它已经通过突变来更好地绑定到人类主机细胞和逃避一些抗体,摩曼说。此外,研究小组发现,武汉应变绑定ACE2蝙蝠比人类更优化。团队预测进一步E484K突变添加到三角洲变异会产生一个未来的问题。

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