ИИ нашел способ остановить вирус до проникновения в клетки
Научные исследования с помощью ИИ выявили крошечную слабую точку вируса, и ее устранение полностью остановило инфекцию. Команда ученых использовала ИИ, чтобы обнаружить одно из ключевых взаимодействий, необходимое вирусам герпеса для заражения клеток. Достаточно было изменить всего одну аминокислоту, чтобы полностью блокировать вирус.
Ученые из Вашингтонского государственного университета обнаружили способ воздействия на ключевой вирусный белок, который препятствует проникновению вирусов в клетки, где они могут вызвать заболевание. Это открытие указывает на потенциальное новое направление антивирусной терапии в будущем.
Исследование, опубликованное в журнале Nanoscale, было сосредоточено на выявлении и блокировании специфического молекулярного взаимодействия, которое вирусы герпеса используют для проникновения в клетки. В работе приняли участие исследователи из Школы машиностроения и материаловедения и Кафедры ветеринарной микробиологии и патологии.
«Вирусы очень умны», — сказал Цзинь Лю, соавтор исследования и профессор Школы машиностроения и материаловедения. «Весь процесс проникновения в клетки очень сложен и включает в себя множество взаимодействий. Не все взаимодействия одинаково важны — большинство из них могут быть просто фоновым шумом, но есть и некоторые критически важные взаимодействия».
Понимание процесса вирусной фузии
Команда исследовала вирусный «сливающийся» белок, который герпесвирусы используют для слияния с клетками и проникновения в них, что является процессом, ответственным за многие инфекции. Ученые до сих пор имеют ограниченное представление о том, как этот большой и сложный белок меняет форму, чтобы сделать возможным проникновение в клетку, что помогает объяснить, почему вакцины от этих широко распространенных вирусов было трудно разработать.
Чтобы решить эту проблему, исследователи обратились к искусственному интеллекту и подробным молекулярным симуляциям. Профессора Прашанта Дутта и Цзинь Лю проанализировали тысячи потенциальных взаимодействий внутри белка, чтобы выявить одну аминокислоту, которая играет важную роль в проникновении вируса. Они создали алгоритм для изучения взаимодействий между аминокислотами, основными компонентами белков, а затем применили машинное обучение, чтобы отсортировать их и выявить наиболее влиятельные.
Использование ИИ для выявления критического слабого места
После выявления ключевой аминокислоты исследовательская группа перешла к лабораторным экспериментам под руководством Энтони Никола из кафедры ветеринарной микробиологии и патологии. Внеся целевую мутацию в эту аминокислоту, они обнаружили, что вирус больше не может успешно сливаться с клетками. В результате герпесвирус был полностью заблокирован от проникновения в клетки.
По словам Лю, использование моделирования и машинного обучения было необходимо, поскольку экспериментальное тестирование даже одного взаимодействия может занять месяцы. Заранее сузив круг наиболее важных взаимодействий, исследователи значительно повысили эффективность экспериментальной работы.
«Это было всего одно взаимодействие из тысяч. Если бы мы не провели моделирование, а вместо этого работали методом проб и ошибок, на поиск ушло бы несколько лет, — сказал Лю. — Сочетание теоретических вычислений и экспериментов очень эффективно и позволяет ускорить открытие важных биологических взаимодействий».
Что еще нужно изучить исследователям
Хотя команда подтвердила важность этого конкретного взаимодействия, остается много вопросов о том, как мутация изменяет структуру полного слитого белка. Исследователи планируют продолжить использование моделирования и машинного обучения, чтобы лучше понять, как небольшие молекулярные изменения распространяются по всему белку.
«Существует разрыв между тем, что видят экспериментаторы, и тем, что мы видим в моделировании», — сказал Лю. «Следующим шагом будет изучение того, как это небольшое взаимодействие влияет на структурные изменения в более крупных масштабах. Это также очень сложная задача для нас».
Исследование было проведено Лю, Дутта и Никола вместе с аспирантами Райаном Одстрилом, Альбиной Макио и Маккенной Халл. Финансирование проекта было предоставлено Национальным институтом здоровья.
Источник
611
2025.12.17 12:11:20