Новый метод точнее определяет «скрытые» сахара на шипах вирусов
Чтобы эффективно отражать вторжение врага, нужна точная информация о его вооружении и планах атаки. Ученые, борющиеся с инфекционными вирусами, такими как возбудители COVID-19 и ВИЧ, получили улучшенный метод сбора такой информации благодаря исследованиям Национального института стандартов и технологий (NIST).
Главное оружие многих вирусов — это шиповидный белок на поверхности вирусной частицы, который цепляется за клетку-жертву и обеспечивает проникновение. Поскольку эти спайк-белки играют ключевую роль в заражении, вакцины и методы лечения часто нацелены именно на них, но они являются сложными мишенями.
Одна из причин — каждый спайк-белок покрыт разнообразным набором молекул сахаров. Эти сахара помогают вирусной частице как заражать клетку, так и уклоняться от иммунной системы. До сих пор способность определять типы сахаров в конкретных точках спайк-белка в значительной степени зависела от предположений.
Новый метод команды NIST значительно улучшает точность идентификации этих молекул сахара. В статье, опубликованной в Journal of Proteome Research, команда детально описывает типы, количество и положение сахаров, ответвляющихся от спайк-белков вирусной частицы SARS-CoV-2, вызывающей COVID-19. Хотя результаты помогут в борьбе с COVID-19, их более широкая ценность заключается в самом методе, применение которого может улучшить способность противостоять множеству других вирусов.
По словам Стивена Стайна из NIST, одного из авторов статьи, характеристика запутанного набора сахаров на спайк-белке имеет решающее значение для получения четкой картины «противника».
«Если вы имеете дело с вирусными взаимодействиями на молекулярном уровне, вы должны знать всё о молекуле. Чем больше вы знаете, тем увереннее будете понимать, как она работает», — сказал Стайн, химик и научный сотрудник NIST. — «Как частица уклоняется от атаки антител иммунной системы? Ответ на этот вопрос требует знания деталей молекулярной структуры частицы, но до сих пор этот "сахарный покров" не был известен с точностью. Любые неопределенности в его структуре приведут к неопределенностям в понимании его поведения».
Эти ограничения затрудняли работу других ученых, пытающихся создать способы борьбы с вирусной инфекцией. Подробное изучение поведения сахаров может существенно помочь исследователям, таким как С. Сайф Хасан, доцент Медицинской школы Университета Мэриленда.
«Новый метод команды NIST дает нам беспрецедентное представление об атомарной химии, лежащей в основе успешного заражения», — сказал Хасан. — «Он открывает новые пути для исследования качества вакцин против разных вирусов. Раньше это было не так просто сделать».
Эти разные вирусы — целая галерея патогенов человека, включая COVID-19, ВИЧ, грипп и Эболу. Все они имеют шиповидные белки, выступающие с поверхности.
Визуализацию спайк-белков дополнительно затрудняют различные типы молекул сахаров, известные как гликаны, которые ответвляются от шипов. Ученые не могли определить гликозилированный профиль шипа — карту того, какие именно сахара и где расположены. Широко используемый прибор масс-спектрометр может дать общий перечень всех гликанов в образце, но до сих пор не было надежного метода анализа данных, который превращал бы этот перечень в детальную и достоверную карту.
Команда NIST разработала такой метод анализа в ходе кропотливой работы в течение нескольких месяцев, используя масс-спектрометр для изучения образцов спайк-белка SARS-CoV-2, полученных от 11 разных поставщиков. Используя коллективный опыт определения и валидации масс-спектров, они создали совершенно новые наборы алгоритмов для анализа образца. Множественные источники образцов позволили убедиться в точности результатов независимо от происхождения белка.
«Для научного сообщества не секрет, что анализ данных здесь сложен», — сказала Меган Бёрк Харрис, еще один автор работы. — «Многие гликаны выглядят похоже, и их часто трудно различить. Но обширные измерения и анализ данных здесь обеспечивают надежный метод для этой задачи — тот, который закладывает основу для проведения точных измерений».
Помимо общего метода, статья команды предлагает библиотеку профилей гликозилирования SARS-CoV-2 и включает визуальные представления результатов. Хасан отметил, что графическая форма позволяет интуитивно изучать данные, потенциально решая ранее неразрешимые проблемы.
«В качестве гипотетического примера: допустим, есть две партии одной и той же вакцины, произведенные отдельно. По неизвестной причине одна обеспечивает лучшую защиту, чем другая», — сказал Хасан. — «С помощью этой техники мы могли бы лучше понять, почему одна партия лучше другой, и использовать это в будущем для разработки более эффективных вакцин».