ИИ нашел способ остановить вирус до того, как он проникнет в клетки
Ученые, используя искусственный интеллект и молекулярное моделирование, определили критический аминокислотный «переключатель» в белке слияния вируса герпеса, мутация которого полностью блокирует проникновение вируса в клетку
Короткое резюме
Исследователи из Университета штата Вашингтон успешно применили комбинацию искусственного интеллекта, молекулярного моделирования и лабораторных экспериментов, чтобы идентифицировать и заблокировать ключевое взаимодействие, необходимое для проникновения вируса герпеса в клетки. Алгоритм машинного обучения проанализировал тысячи взаимодействий между аминокислотами в крупном и сложном белке слияния вируса и выделил одну критическую аминокислоту, играющую решающую роль в процессе слияния.
После теоретического обнаружения этой «слабой точки» учёные проверили гипотезу в лаборатории: они создали мутацию в целевой аминокислоте и показали, что это полностью блокирует способность вируса сливаться с мембраной клетки-хозяина и проникать внутрь. Такой подход позволил резко ускорить открытие: без предварительного компьютерного анализа поиск нужного взаимодействия методом проб и ошибок мог бы занять годы.
Хотя эксперимент подтвердил важность обнаруженного взаимодействия, механизм того, как эта точечная мутация влияет на крупномасштабные структурные изменения всего белка слияния, ещё предстоит изучить. Дальнейшие исследования с использованием моделирования и ИИ направлены на заполнение этого пробела. Полученные результаты указывают на принципиально новое направление для разработки противовирусных терапий, нацеленных на блокировку самого процесса проникновения вируса в клетку.
Идентификация ключевой аминокислоты с помощью ИИ
Алгоритмы машинного обучения проанализировали тысячи взаимодействий в белке слияния вируса герпеса и выделили одну критическую аминокислоту, определяющую успешность проникновения вируса в клетку
Экспериментальное подтверждение блокировки вируса
Введение целевой мутации в идентифицированную аминокислоту в лабораторных условиях полностью лишило вирус герпеса способности сливаться с мембраной клетки-хозяина и инфицировать клетки
Эффективность комбинированного подхода
Сочетание вычислительного моделирования и ИИ позволило в разы ускорить открытие, сократив время поиска ключевого взаимодействия с потенциальных лет до месяцев
Новая мишень для противовирусной терапии
Работа демонстрирует возможность создания препаратов, нацеленных не на размножение вируса внутри клетки, а на блокировку самого начального этапа инфекции — слияния вируса с клеточной мембраной
Текст сгенерирован с использованием ИИ
