Как ИИ помогает предсказать мутации SARS-CoV-2 и защиту от антител

В последние годы SARS-CoV-2 стал объектом интенсивного изучения, и ученые постоянно ищут способы предсказать его эволюцию. Исследователи из Высшей нормальной школы Парижа и Института Пастера разработали инновационную систему EscapeMap, которая использует искусственный интеллект для моделирования возможных вариантов коронавируса, способных уклоняться от существующих антител. Эта работа может значительно повлиять на подходы к разработке вакцин и лекарств.

Что такое EscapeMap?

EscapeMap — это система, которая анализирует рецептор-связывающий домен спайкового белка SARS-CoV-2. Этот участок вируса отвечает за связывание с рецептором ACE2 на поверхности человеческих клеток, что делает его основной мишенью для нейтрализующих антител. Модель ищет комбинации мутаций, которые могут сохранить структуру белка и его способность связываться с ACE2, но при этом позволяют вирусу избегать иммунного ответа.

Как работает модель?

Для обучения EscapeMap исследователи использовали последовательности коронавирусов, собранные до пандемии, а также данные глубокого мутационного сканирования ACE2 и 31 моноклонального антитела. Это позволило учесть три ключевых фактора:

Жизнеспособность нового варианта.

Стабильность белка.

Способность заражать клетки и устойчивость к антителам.

Результаты исследований

В ходе работы ученые создали 22 искусственных варианта рецептор-связывающего домена, подвергнув их воздействию четырех клинически значимых антител: SA55, S2E12, S309 и VIR-7229. Некоторые из этих вариантов отличались от исходного уханьского варианта сразу 21 аминокислотной заменой. Лабораторные испытания показали, что 11 из 22 спроектированных белков сохранили стабильную структуру. Некоторые варианты смогли избежать распознавания отдельными антителами, хотя продолжали нормально формироваться. Особенно уязвимыми оказались антитела SA55 и S2E12, тогда как S309 и VIR-7229 лучше справлялись с необычными комбинациями мутаций, сохраняя способность связываться с большинством проверенных белков.

Важные находки

EscapeMap также выявила замену G504E, которая позволяла рецептор-связывающему домену полностью избегать нейтрализации антителом SA55. Этот эффект наблюдался как у ранней версии SARS-CoV-2, так и у более позднего варианта KP.3. Ранее независимые лабораторные эксперименты уже показывали, что мутации G504D и G504E могут нарушать действие SA55.

Ограничения исследования

Важно отметить, что исследователи не создавали полноценные заразные вирусы; в лаборатории были синтезированы только отдельные участки спайкового белка. Поэтому результаты не доказывают, что предложенные ИИ комбинации мутаций смогут сформировать жизнеспособный штамм, способный распространяться среди людей. EscapeMap демонстрирует возможные пути иммунного уклонения, а не предсказывает конкретный следующий вариант коронавируса.

Перспективы применения

Главная задача системы EscapeMap заключается в заблаговременной проверке лекарств и вакцин. Разработчики смогут создавать библиотеки искусственных антигенов и выяснять, какие антитела быстро теряют эффективность, а какие выдерживают значительное количество мутаций. Модель также поможет подбирать комбинации антител, которые вирусу сложнее обойти одновременно. Авторы исследования рассчитывают применить подобный подход не только к SARS-CoV-2. Генеративные модели могут оказаться полезными при разработке вакцин широкого действия против целых групп родственных коронавирусов и подготовить препараты к мутациям, которые пока существуют только в расчетах.