Учёные впервые использовали ИИ для определения белковых структур сотен вирусов

Исследователи впервые применили машинное обучение и искусственный интеллект для изучения вирусов, выявив ранее неизвестные вирусные механизмы. Это даёт фундаментальные знания и открывает путь к разработке вакцин.

Исследование, проведённое Центром исследования вирусов MRC-Университета Глазго (CVR) совместно с Сиднейским университетом, использует предсказание белковых структур с помощью ИИ для изучения сотен видов из семейства Flaviviridae. Это большое семейство вирусов, вызывающих такие заболевания, как лихорадка Денге, Зика и гепатит C.

Работа «Mapping glycoprotein structure reveals Flaviviridae evolutionary history» опубликована в журнале Nature.

Исследование демонстрирует «сверхзарядку» научного изучения эволюции вирусных белков, раскрывая критически важные механизмы проникновения, которые объясняют, как вирусы попадают в организм и реплицируются в клетках. Эта работа не только даёт ключевые биологические insights, но и знаменует одно из первых систематических применений предсказания белковых структур в вирусологии, создавая ресурс для других исследователей и устанавливая новую парадигму для изучения эволюции вирусов на основе структур.

Технологии ИИ AlphaFold и ESMFold (разработанные Google Deep Mind и Meta) были использованы для обнаружения и классификации белков проникновения всех изученных вирусов — что было бы невозможно сделать традиционными методами.

Авторы исследования считают, что эта работа — важный шаг вперёд для будущей готовности к пандемиям и борьбы с текущими угрозами, такими как Mpox (оспа обезьян), о белках проникновения которого сейчас известно очень мало.

Во время пандемии COVID-19 учёные использовали существующие знания о спайковом белке SARS-CoV-2 для быстрой разработки вакцин. Однако для многих вирусов, включая гепатит C, форма и механизмы белков проникновения оставались неизвестными.

Это исследование впервые показало, что у вируса гепатита C совершенно новый, отличный от других вирусов, механизм проникновения.

Доктор Джо Гроув, старший преподаватель Центра исследования вирусов MRC-Университета Глазго, сказал: «Мы невероятно воодушевлены результатами этого исследования. Мы — одна из первых исследовательских групп, применивших эту технологию ИИ в таком масштабе к вирусам, и результаты имеют огромное значение для понимания того, как вирусы проникают в наши тела и реплицируются. Это критически важно для будущей разработки вакцин, готовности к пандемиям и углубления наших знаний о потенциальных вирусах-«перескоках» (spillover). Обнаруживая больше информации о белках проникновения на поверхности вирусов, как мы это сделали, мы можем лучше понять основы вирусной биологии, что, в свою очередь, может направлять разработку лекарств или вакцин. Мы особенно воодушевлены открытиями, касающимися белков проникновения гепатита C. В настоящее время вакцины от гепатита C не существует, поэтому мы надеемся, что наше новое понимание механизма проникновения этого вируса поможет в разработке новой вакцины. В дальнейшем мы хотим использовать эту технологию, чтобы масштабировать наши исследования на тысячи вирусов. Это позволит нам создать фундаментальные знания для информирования наших ответных мер на существующие и новые вирусные заболевания».