Модель анализирует, как вирусы покидают иммунную систему

Одна из причин, по которой так сложно создать эффективные против некоторых вирусов, включая грипп и ВИЧ, заключается в том, что эти вирусы очень быстро мутируют. Это позволяет им уклоняться от антител, генерируемых конкретной вакциной, с помощью процесса, известного как «вирусное бегство».


Исследователи Массачусетского технологического института разработали новый способ компьютерного моделирования утечки вирусов, основанный на моделях, которые изначально были разработаны для анализа языка. может предсказать, какие участки вирусных поверхностных белков с большей вероятностью будут мутировать таким образом, чтобы вирус ускользнул, а также она может идентифицировать участки, которые с меньшей вероятностью мутируют, что делает их хорошими мишенями для новых вакцин.

«Ускользание вирусов — большая проблема», — говорит Бонни Бергер, профессор математики Саймонса и руководитель группы вычислений и биологии в лаборатории информатики и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. «Ускользание вируса поверхностного белка гриппа и поверхностного белка оболочки ВИЧ — оба в высшей степени ответственны за тот факт, что у нас нет универсальной вакцины против гриппа, равно как и вакцины против ВИЧ, которые вызывают сотни тысяч смертей в год «.

В исследовании, опубликованном сегодня в Наука, Бергер и ее коллеги определили возможные мишени для вакцин против гриппа, ВИЧ и -CoV-2. С тех пор, как этот документ был принят к публикации, исследователи также применили свою модель к новым вариантам SARS-CoV-2, которые недавно появились в Великобритании и Южной Африке. По словам исследователей, этот анализ, который еще не прошел экспертную оценку, выявил вирусные генетические последовательности, которые следует дополнительно изучить на предмет их способности избежать применения существующих вакцин.

Бергер и Брайан Брайсон, доцент кафедры биологической инженерии Массачусетского технологического института и член Института Рагона при MGH, Массачусетском технологическом институте и Гарварде, являются старшими авторами статьи, а ведущим автором является аспирант Массачусетского технологического института Брайан Хи.

Язык белков

Различные типы вирусов приобретают генетические с разной скоростью, и ВИЧ и грипп относятся к числу тех, которые мутируют быстрее всего. Чтобы эти мутации способствовали ускользанию вируса, они должны помочь вирусу изменить форму его поверхностных белков, чтобы антитела больше не могли связываться с ними. Однако не может измениться таким образом, чтобы он стал нефункциональным.

Команда решила смоделировать эти критерии с помощью вычислительной модели, известной как языковая модель, из области обработки естественного языка (NLP). Эти модели изначально были разработаны для анализа языковых закономерностей, в частности, частоты встречаемости определенных слов вместе. Затем модели могут предсказывать, какие слова можно использовать для завершения предложения, такого как «Салли съела для …». Выбранное слово должно быть грамматически правильным и иметь правильное значение. В этом примере модель НЛП может предсказывать «» или «обед».

Ключевой вывод исследователей заключался в том, что такую ​​модель можно также применять к биологической информации, такой как генетические последовательности. В этом случае грамматика аналогична правилам, которые определяют, является ли белок, кодируемый определенной последовательностью, функциональным или нет, а семантическое значение аналогично тому, может ли белок принимать новую форму, которая помогает ему уклоняться от антител. Следовательно, мутация, которая делает возможным ускользание вируса, должна поддерживать грамматичность последовательности, но при этом изменять структуру белка полезным образом.

0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments