Новый инструмент предсказывает, где коронавирус связывается с человеческими белками

Вычислительный инструмент позволяет исследователям точно предсказывать места на поверхностях человеческих и COVID-19 вирусных белков, которые связываются друг с другом. Это прорыв, который значительно улучшит понимание вируса и разработку препаратов, блокирующих сайты связывания.

Разработчики предоставили удобный интерактивный веб-сервер, отображающий все белковые структуры. Это позволяет вирусологам и клиницистам без вычислительных навыков использовать модели белков, чтобы проверить, подходят ли существующие или разрабатываемые препараты к нужным сайтам связывания.

Исследование, опубликованное 29 ноября в Nature Methods, описывает инструмент и использует его для предсказания:

• Как SARS-COV-2 структурно отличается от SARS-COV-1 (вызвавшего вспышку SARS в 2002–04 гг.).
• Как генетические вариации белков в человеческих популяциях могут влиять на связывание вируса с человеком и повышать риск заражения.
• Какие существующие препараты перспективны для связывания с мишенями на поверхностях человеческих белков.

«Наш вычислительный инструмент позволяет с беспрецедентным разрешением увидеть, где вирусные белки связываются на человеческом белке, и, следовательно, мы можем действительно понять, какие части этих белков ключевые для этих взаимодействий», — сказал Хайюань Ю, старший автор исследования.

Предыдущие исследования описывали взаимодействия между COVID-19 и человеческими белками с целью перепрофилирования лекарств для блокировки связывания вируса. Однако интерфейсы связывания малы по сравнению с общей поверхностью белка, и предыдущим работам не хватало детального разрешения, чтобы точно понять, где препараты могут блокировать сайт связывания.

«Инструмент, который мы разработали для предсказания белок-белковых интерфейсов, является самым точным, и мы можем использовать его для наиболее обоснованных предсказаний любых взаимодействий», — отметил Ю.

Пандемия стимулировала всплеск исследований по всему миру для понимания структуры SARS-COV-2. В результате Ю и коллеги смогли проверить свои вычислительно предсказанные структуры против тех, что были описаны другими с помощью технологий визуализации.

Инструмент также позволяет предсказывать, как генетические вариации в человеческих белках влияют на взаимодействия с вирусными белками, поскольку два человека схожего здоровья и возраста могут по-разному реагировать на COVID-19.

«Благодаря нашим структурным моделям мы можем предсказать, как мутации в белках у отдельных людей потенциально влияют на вирусные взаимодействия», — сказал Ю.

Кроме того, инструмент не только поможет разрабатывать препараты, точно нацеленные на сайты связывания человеческих белков, но и может помочь снизить токсичные или негативные эффекты, возникающие при связывании препаратов с неправильными сайтами.