Тайна того, как именно вирус SARS-CoV-2 заражает клетки легких человека, остается в значительной степени скрытой от ученых-экспериментаторов. Однако теперь дьявольские детали механизма, с помощью которого коронавирус сливается с клетками-хозяевами, были предложены исследователями Чикагского университета с помощью моделирования с использованием суперкомпьютера Frontera в Техасском центре передовых вычислений (TACC).

Компьютерные модели показывают кооперативное поведение белков-рецепторов клеток-хозяев, которое приводит к их собственной инфекции. Работа может быть применена для понимания повышенной вирулентности вариантов коронавируса, таких как дельта, омикрон и других. «Мы обнаружили, что шиповидный белок взаимодействует с двумя рецепторами ACE2 очень кооперативным образом», — сказал Грегори Вот, выдающийся профессор химии в Чикагском университете. «Это фундаментальное биофизическое понимание».

Вот является старшим автором исследования, в котором смоделировано взаимодействие коронавируса и рецепторных клеток с помощью компьютерного моделирования, опубликованного в журнале Nature Communications в феврале 2022 года. Подобно футбольному мячу с шипами, шиповидные белки украшают поверхность коронавируса. Шипы ищут и сливаются с белковыми рецепторами ангиотензинпревращающего фермента 2 (ACE2) в клетках легких человека. Белок спайка состоит из двух основных частей. Домен S1 содержит домен связывания рецептора, который распознает белки ACE2. А домен S2 содержит механизм слияния, который защищен и покрыт, как оболочка, доменом S1.

Моделирование показывает, как один белок рецептора ACE2 удерживает шип коронавируса и ослабляет его, в то время как другой начинает его разрывать. Затем домен S1 распадается и обнажает механизм слияния. Этот удар «один-два» подготавливает вирус к слиянию и проникновению в клетки-хозяева легких человека.

«Похоже, что такие варианты, как дельта и омикрон, могут еще больше усилить это поведение — это ключевой шаг. В конечном счете, будущие антитела и, возможно, молекулярные фармацевтические препараты должны быть в состоянии вмешиваться в этот процесс», — сказал Вот.

Вот и его коллеги разработали то, что они называют «крупнозернистыми моделями снизу вверх», которые использовали данные криоэлектронной томографии из лаборатории соавтора исследования Джона Бриггса из Института биохимии Макса Планка. Они объединили его с моделированием атомной молекулярной динамики. Сгенерированные данные были использованы в теоретической структуре, которая разработала крупнозернистые модели.

«Грубозернистые модели до 1000 раз быстрее, чем прямое моделирование атомной молекулярной динамики, но они сохраняют основные физические характеристики», — сказал Вот. Этот метод обеспечивает колоссальную экономию времени и денег на вычислениях.

Научная группа получила суперкомпьютерные ресурсы и услуги от Консорциума высокопроизводительных вычислений COVID-19, государственно-частного проекта в поддержку исследований COVID-19. Через консорциум они использовали систему Frontera, финансируемую Национальным научным фондом, в TACC; компьютерный кластер Уизерспун в IBM Research; и ресурсы вычислительного центра Oak Ridge Leadership Computing Facility в Окриджской национальной лаборатории.

«Мы рассчитали данные молекулярной динамики всех атомов на Frontera и использовали инструменты анализа, доступные в TACC, — оба были очень ценными», — сказал Вот. Команда Вота представила свою статью до того, как стали известны дельта- и омикронные варианты, и поэтому не предсказала мутации. Но они вернулись и пересмотрели модели, чтобы исследовать варианты. «У Delta есть что-то вроде открытия шипа, которое происходит быстрее, чем в предыдущих мутациях коронавируса», — сказал Вот. «С научной точки зрения было интересно увидеть поведение, которого раньше не видели».

Вот сослался на данные лаборатории криоэлектронной микроскопии, показывающие структуру растворимого спайкового белка с двумя связанными с ним рецепторами ACE2. Но он отличал этот кристаллизованный пример от того, что он исследовал, используя моделирование в более реалистичной среде многих белков, взаимодействующих друг с другом на листах мембраны.

«Суперкомпьютеры, если они используются правильно и основаны на хорошей физике, могут обеспечить совершенно новый взгляд на эти процессы. С помощью компьютерного моделирования можно изучать вещи, которые в настоящее время нельзя сделать с помощью экспериментов. Моделирование и эксперименты очень хорошо работают вместе, рука об руку», — сказал Вот.

https://phys.org/news/2022-05-supercomputer-simulations-reveal-coronavirus-fusion.html