Пандемия COVID-19 еще не закончилась, и никто не знает, когда она закончится. Можно ли это предсказать? Искусственный интеллект может помочь.
Вирусы мутируют случайным образом, и никто не может сказать, как долго будет развиваться SARS-CoV-2. Неизвестно, какие варианты коронавируса будут преобладать в ближайшие годы, потому что неизвестно, какие варианты появятся. Теоретически практически нет ограничений на то, как вирус может мутировать. Только в S-белковой области SARS-CoV-2 существуют десятки миллиардов возможных мутаций.
Ученые из ETH Zurich во главе с проф. Сай Редди сосредоточился на более комплексном подходе. Они использовали машинное обучение, чтобы попытаться предсказать, какой вариант SARS-CoV-2 будет доминировать в ближайшие годы и, возможно, как с ним бороться. Подробности опубликованы в журнале "Cell".
Как будет мутировать SARS-CoV-2?
Команда проф. Редди использовал лабораторные эксперименты для создания большой коллекции мутантных вариантов S-белка SARS-CoV-2. Ученые работали не с целыми вирионами, а только с S-белками, поэтому опасности утечки возбудителя из лаборатории не было.
Белок S взаимодействует с белком ACE2 на клетках человека, и антитела от вакцинации или инфекции временно блокируют этот механизм. Исследования показали, что в этом регионе происходит множество мутаций отдельных вариантов SARS-CoV-2. Это позволяет вирусу уклоняться от иммунной системы и распространяться дальше.
Хотя набор проанализированных нами мутантных вариантов охватывает лишь малую часть из нескольких миллиардов теоретически возможных вариантов, он содержит один миллион таких вариантов. Ученые определили, насколько эффективно эти варианты взаимодействуют с белком ACE2 и с существующими методами лечения антителами. Это показывает, насколько хорошо отдельные потенциальные варианты могут инфицировать клетки человека и насколько хорошо они могут ускользать от антител. Модели машинного обучения были обучены предсказывать, как коронавирус будет вести себя в будущем.
Вирус против машины
Новый метод поможет в разработке следующего поколения терапии антителами. В США и Европе есть несколько препаратов, содержащих антитела для борьбы с SARS-CoV-2 — пять из них были сняты с клинического применения, а производство многих других было прекращено на этапе клинической разработки, поскольку они больше не могли нейтрализовать омикрон-штамм. Новый метод может быть использован для определения того, какие антитела обладают самым широким спектром активности.
Проф. Сай Редди говорит:
Машинное обучение может способствовать разработке лекарств, позволяя исследователям определять, какие антитела могут быть наиболее эффективными против текущих и будущих вариантов вируса.
Ученые уже сотрудничают с биотехнологическими компаниями, которые разрабатывают терапию антителами нового поколения против COVID-19. Кроме того, метод, разработанный в ETH Zurich, может быть использован для поддержки разработки вакцин нового поколения от COVID-19.
Проф. Сай Редди заключает:
Конечно, никто не знает, какой вариант SARS-CoV-2 появится следующим. Но что мы можем сделать, так это определить ключевые мутации, которые могут присутствовать в будущих вариантах, а затем заранее разработать вакцины, обеспечивающие более широкий спектр защиты от этих потенциальных будущих штаммов.
