Dans une étude récente publiée dans Rapports scientifiquesles chercheurs ont développé un flux de travail informatique basé sur des simulations de dynamique moléculaire (MD) et un réseau de neurones artificiels (ANN) pour évaluer le domaine de liaison aux récepteurs de protéines (RBD) du syndrome respiratoire aigu sévère coronavirus 2 (SRAS-CoV-2) – affinités de liaison de l’enzyme de conversion de l’angiotensine humaine 2 (hACE2) des variants du SRAS-CoV-2.
Fond
Des études ont rapporté que les interactions de liaison S-hACE2 facilitent l’entrée du SRAS-CoV-2 et la réplication ultérieure chez l’hôte. Ainsi, la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) peut être prévenue par l’inhibition de la liaison S-ACE2.
En conséquence, l’ACE2 soluble humain (hsACE2) qui se lie aux virions du SRAS-CoV-2 avant l’entrée du SRAS-CoV-2 peut empêcher le COVID-19 ; cependant, l’approche nécessite une optimisation et une adaptation aux nouvelles variantes du SRAS-CoV-2.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont conçu un flux de travail en combinant des méthodes régulières avec une technologie basée sur un nuage de points pour optimiser le développement de leurres thérapeutiques spécifiques à la variante SARS-CoV-2.
Des simulations MD ont été réalisées pour identifier les substitutions d’acides aminés de l’enzyme de conversion de l’angiotensine humaine 2 qui renforcent les interactions S RBD-hACE2, pour lesquelles une ESF (empirical scoring function) en étroite relation avec la technique LIE (linear interaction energy) a été utilisée. In vitro Des tests de neutralisation du SRAS-CoV-2 ont été effectués pour évaluer l’inhibition de la souche de type sauvage du SRAS-CoV-2 et la transmission du variant bêta par les variants hACE2 qui étaient en liaison avec la région fragment cristallisable (Fc) de l’immunoglobuline humaine G1 ( hACE2-Fc).
Quelques variantes de hACE2-Fc ont également été exprimées dans le Nicotiana benthamiana usine pour étudier la faisabilité de la production à grande échelle. Les données d’exécution de la dynamique moléculaire ont été combinées avec les halos hACE2 et les halos S RBD pour la formation ANN (réseau de neurones artificiels). Le modèle a été utilisé pour estimer les affinités de liaison du SARS-CoV-2 S avec les variants hACE2 basés sur les halos S RBD et hACE2. Si une nouvelle variante apparaissait, les variantes hACE2 pourraient être examinées rapidement par le réseau neuronal artificiel et vérifiées par des simulations MD afin que les stratégies de traitement COVID-19 puissent être adaptées en fonction de la variante ACE2 soluble humaine ayant la plus grande affinité de liaison avec le nouveau SARS-CoV -2 souche.
Le potentiel du système pour estimer les effets des mutations de la variante S RBD pour les mêmes leurres hACE2 a été évalué en utilisant les sous-variantes BA.1 et BA.2 de la variante SARS-CoV-2 Omicron comme exemples. Toutes les mutations hACE2 probables ont été examinées et les 300 estimations les plus prometteuses ont été validées par des simulations MD. En plus de hACE2 de type sauvage, des variantes prometteuses de hACE2, avec une étiquette IgG Fc humaine C-terminale, ont été exprimées dans des cellules d’ovaire de hamster chinois (CHO).
L’ARN du SRAS-CoV-2 a été quantifié par analyse quantitative de la transcription inverse-amplification en chaîne par polymérase (RT-qPCR) et de l’immunohistochimie (IHC). Le potentiel de neutralisation du SARS-CoV-2 des variantes hACE2 exprimées en Nicotiana benthamiana feuilles de plantes (hACE2-Fc K31W_NB) a été testée à l’aide de dosages immuno-enzymatiques (ELISA). In-silico des analyses ont été effectuées pour évaluer les affinités de liaison des variants hACE2 avec les protéines Omicron BA.3, BA.4/5 et Omicron BA.2.75 RBD.
La structure cristalline du SARS-CoV-2 S RBD de type sauvage liée à hACE2 a été téléchargée à partir de la base de données de la banque de données sur les protéines (PDB). La valeur ΔG estimée par le modèle a été calculée sur la base des forces électrostatiques et de van der Waals. Les séquences utilisées pour la formation ANN comprenaient des séquences S RBD (n = 1 165) et des séquences hACE2 (n = 95) récupérées à partir d’un examen visuel, d’une recherche documentaire ou de la base de données de l’initiative mondiale sur le partage de toutes les données sur la grippe (GISAID) d’ici le 4 janvier 2022.
Résultats
Les variantes hACE2- Fc K31W, hACE2 T27Y_L79T_N330Y_K31W et hACE2 T27Y_ L79T_K31W hACE2 ont été identifiées comme des candidats à forte affinité de liaison. Les candidats produits en N. benthamiana a montré un IC 5,0 fois inférieur et 6,0 fois inférieur50 (concentration inhibitrice semi-maximale) par rapport à la même variante produite dans les cellules CHO et hACE2-Fc de type sauvage, respectivement. Les résultats ont indiqué que des variants hACE2-Fc avec un repliement correct pouvaient être produits dans N. benthamiana et les variantes solubles d’origine végétale de l’ACE2 représentent une option thérapeutique prometteuse et rentable contre le SRAS-CoV-2.
Les estimations du FSE ont été validées in vitro par des tests de neutralisation du virus. Les données expérimentales sont bien corrélées avec le ΔG estimépréd (énergies libres de Gibbs) dans le modèle. Par rapport au type sauvage de hACE2, la majorité des variantes de hACE2 ont montré des affinités de liaison améliorées avec la variante bêta du SRAS-CoV-2, la variante Delta et la sous-variante BA.1 et la sous-variante BA.2 d’Omicron. Le hACE2-K31W était le seul mutant avec très moins d’énergie libre de Gibbs, indiquant que la mutation K31W peut contribuer aux interactions S RBD. La présence de la mutation K31W a été observée chez la plupart des mutants à haute affinité de liaison.
Les variantes avec 3,0 à 5,0 mutations ont montré la plus grande liaison S RBD. Les hACE2 T27Y_L79T_K31W et hACE2 T27Y_L79T_N330Y_ K31W ont montré des affinités de liaison remarquablement élevées pour BA.2 S RBD (ΔGpréd valeur -71,0 kJ/mol) par rapport à celle du type sauvage de hACE2 (-52,0 kJ/mol). Avec des affinités de liaison estimées de -62,0 et -67,0 kJ/mol, les variantes hACE2 T27Y_L79T_K31W et hACE2 T27Y_L79T_N330Y_K31W étaient les variantes de haute affinité les plus élevées pour BA.3, et les affinités de liaison pour Omicron BA.4/5 et Omicron BA.2.75 étaient plus bas. Les valeurs aberrantes les plus élevées (valeurs MD ΔG <- 70 kJ/mol) ont été cartographiées par le modèle, à la valeur d'affinité de liaison la plus élevée observée.
Les résultats ont indiqué que l’ANN était non seulement capable de mieux estimer les valeurs plus proches de l’essentiel de la distribution d’affinité de liaison que d’extrapoler à partir de variantes étroitement liées, mais également de cartographier de manière fiable les variantes de haute affinité à la tranche d’affinité la plus élevée de -68,0 kJ/mol. Le réseau de neurones artificiels pourrait apprendre des informations physiques significatives de Halos avec des performances nettement meilleures que le simple apprentissage d’une régression vers la moyenne ou d’une fonction de copie, et le modèle pourrait combiner des informations acquises à partir d’entrées relativement différentes (séquences SARS-CoV-2 distantes ). Le modèle a identifié des mutants uniques comparables au meilleur mutant hACE2 trouvé dans les premiers essais de MD.
Dans l’ensemble, les résultats de l’étude ont mis en évidence une approche bioinformatique combinant des simulations MD, in vitro tests d’inhibition compétitive, tests d’infection par virus vivant et ANN, pour une évaluation rapide, rentable et efficace de l’affinité de liaison des leurres hACE2 aux nouvelles souches de SRAS-CoV-2 à un stade initial, réduisant les durées d’adaptation du leurre hACE2 et exemples d’exigences pour in vitro sélections.
Comment la mobilité humaine a-t-elle affecté la croissance des cas de COVID-19 ?