Ученые из Университета штата Вашингтон совершили прорыв в борьбе с герпесвирусами, обнаружив способ блокировать проникновение этих патогенов в клетки. Используя передовые методы искусственного интеллекта, команда идентифицировала критически важное взаимодействие в вирусном белке, изменение которого полностью останавливает процесс заражения. Это открытие указывает на потенциально новое направление для разработки противовирусных препаратов будущего.
Исследование, результаты которого опубликованы в журнале Nanoscale, было направлено на выявление и блокирование специфического молекулярного взаимодействия, необходимого герпесвирусам для доступа к хозяйским клеткам. В работе приняли участие специалисты из Школы машиностроения и материаловедения, а также кафедры ветеринарной микробиологии и патологии, что подчеркивает междисциплинарный характер научного поиска. Профессор Цзинь Лю, один из ведущих авторов исследования, отмечает: «Вирусы очень умны. Весь процесс вторжения в клетки крайне сложен и включает множество взаимодействий. Не все из них одинаково важны – большинство может быть просто фоновым шумом, но существуют критические взаимодействия, которые играют ключевую роль».
Особое внимание команда уделила вирусным белкам «слияния», которые герпесвирусы используют для объединения с клеточной мембраной и проникновения внутрь. Этот процесс лежит в основе многих инфекций. До сих пор ученые имели лишь ограниченное представление о том, как этот крупный и сложный белок меняет свою форму, чтобы обеспечить проникновение в клетку, что частично объясняет трудности в разработке вакцин против этих широко распространенных вирусов.
Для решения этой сложной задачи исследователи обратились к возможностям искусственного интеллекта и детальных молекулярных симуляций. Профессора Прашанта Дутта и Цзинь Лю проанализировали тысячи потенциальных взаимодействий внутри белка, чтобы выявить единственную аминокислоту, играющую важнейшую роль в проникновении вируса. Они разработали специальный алгоритм для изучения взаимодействий между аминокислотами – основными строительными блоками белков – а затем применили машинное обучение для их сортировки и определения наиболее влиятельных.
После того как ключевая аминокислота была идентифицирована, исследовательская группа перешла к лабораторным экспериментам под руководством Энтони Николы с кафедры ветеринарной микробиологии и патологии. Вводя целенаправленную мутацию в эту аминокислоту, они обнаружили, что вирус больше не мог успешно сливаться с клетками. В результате герпесвирус был полностью заблокирован от проникновения в клетки, что подтвердило критическую значимость обнаруженного звена.
Цзинь Лю подчеркивает, что использование симуляций и машинного обучения было абсолютно необходимым, поскольку экспериментальная проверка даже одного взаимодействия может занимать месяцы. Предварительное определение наиболее важного взаимодействия сделало экспериментальную работу гораздо более эффективной. «Это было всего лишь одно взаимодействие из тысяч. Если бы мы не провели симуляцию и выполняли эту работу методом проб и ошибок, на это могли бы уйти годы», – поясняет Лю. – «Сочетание теоретической вычислительной работы с экспериментами невероятно эффективно и может значительно ускорить открытие таких важных биологических взаимодействий».
Хотя команде удалось подтвердить важность этого конкретного взаимодействия, многие вопросы о том, как именно мутация изменяет структуру всего белка слияния, остаются без ответа. Исследователи планируют продолжить использование симуляций и машинного обучения, чтобы лучше понять, как небольшие молекулярные изменения влияют на белок в целом. «Существует разрыв между тем, что видят экспериментаторы, и тем, что мы можем наблюдать в симуляции, – делится Лю. – Следующий шаг – понять, как это небольшое взаимодействие влияет на структурные изменения в более крупных масштабах. Это также очень сложная задача для нас».
Исследование было проведено Цзинь Лю, Прашантой Дуттой и Энтони Николой совместно с аспирантами Райаном Одстрисилом, Альбиной Макио и МакКенной Халл. Проект получил финансирование от Национальных институтов здравоохранения США.
