Predicción del futuro de la COVID con un modelo computacional
Crédito: Pixabay/CC0 Dominio público
Los esfuerzos para contener la propagación del SARS-CoV-2 pueden beneficiarse de una nueva herramienta analítica desarrollada por un equipo dirigido por biólogos del Boston College , quienes informan que su simulación por computadora de interacciones moleculares puede predecir mutaciones del virus y ayudar a desarrollar conocimientos sobre futuras variantes de interés antes de que surjan.
«Predecimos computacionalmente qué mutaciones permiten una mejor unión a los receptores del huésped y una mejor evasión de los anticuerpos», dijo Babak Momeni, profesor asistente de biología de Boston College, investigador principal del proyecto. «Tales mutaciones pueden conducir potencialmente a una futura variante de preocupación. Tener este conocimiento de nuestro modelo ayudaría con la preparación para detectar y prevenir, así como para tratar, variantes emergentes y futuras».
El modelado mecánico cuántico permitió al equipo para desarrollar un conjunto inicial de predicciones sobre el papel de las mutaciones en la infectividad y la evasión de la respuesta inmune de omicron y otras variantes del SARS-CoV-2 con células huésped humanas, dijo Momeni. La proteína espiga del coronavirus, o SARS-CoV-2, se une a ACE2, un receptor en las células huésped, lo que permite que el virus ingrese a las células y las infecte. La unión es el primer paso para la infección, y se ha demostrado que varias mutaciones en variantes anteriores de interés son importantes para aumentar la unión de la espiga a la ACE2 humana.
«Simulamos la estructura electrónica de las dos moléculas que interactúan y evaluamos cómo los aminoácidos de la espiga y ACE2 interactuaban con sus contrapartes. También evaluamos cómo la mutación de aminoácidos individuales podría cambiar la interacción».
Los investigadores han implementado una serie de métodos computacionales para examinar la interacción espiga-ACE2 . El enfoque del modelo mecánico cuántico ab initio, que se centra en la estructura electrónica, se considera muy preciso y capaz de examinar las interacciones de corto y largo alcance entre los residuos de aminoácidos, dijo Momeni.
Se sospecha que la variante omicron del coronavirus es la más infecciosa hasta ahora al unirse a los receptores humanos mejor que la variante delta y los hallazgos del equipo muestran que puede tener el potencial de continuar evolucionando con una unión aún más fuerte para aumentar la transmisión y la infectividad, según un preimpresión de un nuevo estudio completado por el equipo.
La proteína espiga del coronavirus, o SARS-CoV-2, se une a un receptor en las células huésped, llamado ACE2, que permite que el virus entrar en las células e infectarlo. La unión es el primer paso para la infección, y se ha demostrado que varias mutaciones en variantes anteriores de interés son importantes para aumentar la unión de la espiga a la ACE2 humana.
«Usamos un modelo totalmente mecánico cuántico para evaluar teóricamente cómo diferentes mutaciones en la espiga pueden contribuir a aumentar o disminuir su fuerza de unión a la ACE2 humana», dijo Momeni. «El modelo muestra que omicron se une a las proteínas receptoras con más fuerza que la variante delta actualmente dominante».
Además de Momeni, el profesor de biología de Boston College Welkin Johnson y el investigador postdoctoral Marco Zaccaria, Luigi Genovese de French La Universidad CEA de Grenoble Alpes y el profesor Michael Farzan del Instituto de Investigación Scripps contribuyeron al informe «Investigación del panorama mutacional de la variante omicron del SARS-CoV-2 a través del modelado mecánico cuántico ab initio», que está disponible en el host de preimpresión site bioRxiv.
«Descubrimos que omicron no ha alcanzado todo su potencial para unirse a las células huésped humanas», dijo Momeni. «Identificamos mutaciones que pueden fortalecer la afinidad del virus por la célula humana, lo que podría aumentar la infectividad y la evasión de anticuerpos». Advirtió que el aumento de la infectividad es solo un aspecto importante en las variantes de preocupación; también es importante controlar la gravedad de los síntomas y la capacidad de la variante para evadir los anticuerpos y las vacunas.
Si bien el estudio encontró que las proteínas de pico de omicron se unen mejor que la variante delta al receptor ACE2 humano, no todas las mutaciones en el sistema de orientación de la proteína espiga conocido como dominio de unión al receptor son beneficiosas para la unión, lo que sugiere que otros factores además de la unión también pueden estar involucrados en la determinación de cómo evoluciona la variante.
Una posible explicación es que la variante ha adquirido mutaciones para evadir los anticuerpos del huésped, dijo Momeni. Tales mutaciones pueden ser perjudiciales para su unión al receptor del huésped y fueron seguidas por mutaciones compensatorias adicionales para recuperar, o incluso mejorar, su unión al receptor.
Momeni dijo que el equipo se sorprendió al ver una variedad de mutaciones, algunas beneficiosas , algunos neutrales y algunos perjudiciales para la unión de hACE2. Dijo que los próximos pasos del equipo son validar experimentalmente las predicciones del modelo.
Los hallazgos del equipo sobre omicron se basan en un análisis previo de las variantes de Wuhan y delta realizado por el equipo. Allí, el modelado encontró que E484 era en realidad un «eslabón débil» en la cepa original de Wuhan, pero ha evolucionado a través de mutaciones para unirse mejor a las células huésped humanas y evadir algunos anticuerpos, dijo Momeni. Además, el equipo descubrió que la cepa de Wuhan que se unía a ACE2 en murciélagos estaba más optimizada que la contraparte humana. El equipo predijo que la mutación E484K adicional agregada a la variante delta produciría una futura variante preocupante.
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El primer análisis a nivel molecular del mundo de la proteína espiga variante de omicron Más información: Luigi Genovese et al, Investigating the mutational panorama of the SARS-CoV-2 Omicron variant via ab modelado mecánico cuántico initio, (2021). DOI: 10.1101/2021.12.01.470748 Proporcionado por Boston College Cita: Predecir el futuro de COVID con un modelo computacional (2022, 6 de enero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/ 2022-01-future-covid.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.