ワシントン州立大学の科学者たちは、人工知能と分子シミュレーションを用いて、ヘルペスウイルスの融合タンパク質における細胞侵入に必要な重要なアミノ酸相互作用を特定した。この部位に変異を導入すると、ウイルスは細胞と融合したり侵入したりできなくなった、とNanoscaleに掲載された研究で示されている。
ワシントン州立大学機械材料工学科および獣医学微生物学・病理学部門の研究者らが協力し、ヘルペスウイルスが細胞に入るために使用する融合タンパク質を標的とした研究を行った。このタンパク質は感染を促進するために複雑な形状変化を起こすが、そのダイナミクスの理解が不十分なため、ワクチンや薬の開発が困難であった。
問題を解明するため、Jin Liu教授とPrashanta Dutta教授は人工知能と詳細な分子シミュレーションに取り組み、融合タンパク質のアミノ酸間の数千の潜在的な相互作用を解析した、とワシントン州立大学が報告。これらの相互作用を調べるアルゴリズムを構築し、機械学習を適用してウイルス侵入に最も重要なものを特定した。
「ウイルスは非常に賢い。細胞侵入の全プロセスは非常に複雑で、多くの相互作用がある。すべての相互作用が同等に重要というわけではない—多くは単なる背景ノイズだが、いくつかは重要な相互作用だ」とLiuは大学の報告で述べた。
シミュレーションが1つの主要なアミノ酸相互作用を強調した後、チームは獣医学微生物学・病理学部門のAnthony Nicolaが主導する実験室実験に移った。このアミノ酸に標的変異を導入すると、ウイルスは細胞と正常に融合できなくなり、ヘルペスウイルスの細胞侵入を完全に阻害した、とScienceDailyの研究要約。
Liuは、計算スクリーニングが研究を大幅に加速したと語った。一つずつ実験で検証すればはるかに時間がかかっただろう。「数千の相互作用の中の1つだけだ。シミュレーションなしで試行錯誤すれば、数年かかったかもしれない。理論的計算作業と実験の組み合わせは非常に効率的で、これらの重要な生物学的相互作用の発見を加速できる」と彼は述べた。
チームはこの特定の相互作用がウイルス融合と侵入に重要であることを確認したが、変異が融合タンパク質全体の三次元構造や大規模運動にどのように影響するかは多くの疑問が残ると警告した。研究者らはシミュレーションと機械学習を継続し、小さな分子変化がタンパク質全体にどのように伝播するかを探り、他の脆弱な部位を絞り込む予定だ。
「実験家が見るものとシミュレーションで私が見るものにギャップがある」とLiu。「次のステップはこの小さな相互作用が大規模な構造変化にどう影響するか。それも私たちにとって非常に挑戦的だ。」
Liu、Dutta、Nicolaおよび博士課程学生のRyan Odstrcil、Albina Makio、McKenna Hullによるこの研究は国立衛生研究所（NIH）の資金援助を受け、Nanoscale誌に機械学習から予測されたウイルス融合タンパク質内の特定相互作用の変調が膜融合を阻害というタイトルで詳細に記載されている。
ワシントン州立大学によると、このAI主導のアプローチは、感染に不可欠なウイルスタンパク質の特定の分子「スイッチ」を特定・阻害することで、将来の抗ウイルス戦略に役立つ可能性がある。
