Моделирование механизма прикрепления COVID к клеткам человека

Учёные из Рочестерского технологического института получили новые данные о том, как коронавирус и несколько его вариантов прикрепляются к клеткам человека. Результаты исследования опубликованы в Journal of Biomolecular Structure and Dynamics.

Исследователи использовали код, разработанный доцентом Томас Х. Госнелл Школы наук о жизни Грегори Бэббиттом, чтобы изучить, как коронавирусы используют свои спайк-белки для прикрепления к клеткам-хозяевам.

"Мы использовали сложные компьютерные симуляции в области молекулярной динамики, чтобы сравнить самое первое взаимодействие белков бета-коронавирусов с клетками хозяина", — сказал Патрик Ринкевич, ведущий автор исследования. — "Это взаимодействие между вирусным спайк-белком — так называемым рецептор-связывающим доменом — и рецептором клетки человека ACE2".

Учёные изучили SARS-CoV-2, варианты "альфа", "бета" и "гамма", а также несколько эндемичных штаммов коронавирусов, обнаруженных у людей и летучих мышей. Авторы обнаружили, что коронавирус захватывает клетки человека в двух основных местах, и что по мере эволюции в новые варианты его "хватка" на человеческой мишени усиливается.

"У вируса есть две точки соприкосновения с человеческим рецептором ACE2, одна сверху и одна снизу", — пояснил Бэббитт. — "Что было действительно интересно при изучении молекулярной динамики, так это то, что у более ранних штаммов вируса наблюдается скользящее взаимодействие в одном из двух ключевых контактных регионов. Оно не очень прочное. Затем, с появлением новых вариантов, это взаимодействие стабилизировалось и стало менее скользящим. А когда мы посмотрели на эндемичные человеческие штаммы, которые существуют гораздо дольше — возможно, не менее 50 лет — у них нет такого же взаимодействия; они просто эволюционировали, чтобы очень прочно связываться в другом основном регионе взаимодействия".

Авторы исследования надеются, что полученные данные помогут в разработке будущих лекарств и прогнозировании того, как будущие варианты могут эволюционировать для заражения людей.

Бэббитт первоначально разработал код для применения машинного обучения к результатам этих сложных симуляций пять лет назад. Идея использовать его для изучения коронавируса возникла после предложения Ринкевича на ранних этапах пандемии.

В настоящее время Бэббитт использует свой код для изучения дельта-варианта вируса.