El análisis de la estructura asistido por el aprendizaje automático revela las tácticas del virus SARS-CoV-2
Las proteínas de Covid-19
Las proteínas del SARS-CoV-2 desempeñan un papel fundamental en la forma en que el virus consigue evadir las defensas inmunitarias y replicarse en las células de los pacientes. Un equipo internacional de investigación -con una importante contribución de la Universidad Técnica de Múnich (TUM)- ha recopilado ahora la visión más detallada de las estructuras proteicas del virus disponible hasta la fecha. El análisis, que emplea métodos de inteligencia artificial, ha revelado hallazgos sorprendentes.
Estructura de la proteína NSP1 del SARS-CoV-2 (azul) en complejo con un ribosoma del huésped (gris). La NSP1 bloquea la traducción del ARNm del huésped en las células infectadas.
Seán O'Donoghue / Garvan Institute
¿Cómo consigue el virus del SARS-CoV-2 eludir las defensas inmunitarias y replicarse en los pacientes que padecen COVID-19? Para arrojar luz sobre esta cuestión, un equipo internacional de investigación ha reunido la visión más completa hasta la fecha sobre la forma precisa y tridimensional de cada proteína del SARS-CoV-2, incluida la conocida proteína de la espiga.
Para elaborar este mapa, el equipo utilizó el aprendizaje automático de alto rendimiento, un enfoque que les permitió predecir los estados estructurales que probablemente se produzcan en las proteínas del coronavirus, basándose en los estados que se han observado en proteínas relacionadas. El mapa final consta de 2.060 modelos 3D de resolución atómica de las 27 proteínas del coronavirus. Todos los modelos estructurales están disponibles gratuitamente a través del recurso Aquaria-COVID.
"Esto proporciona una riqueza de detalles sin precedentes que ayudará a los investigadores a entender mejor los mecanismos moleculares que causan el COVID-19, y ayudará a desarrollar terapias para luchar contra la pandemia, por ejemplo, identificando posibles nuevas dianas para futuros tratamientos o vacunas", afirma Burkhard Rost, profesor de bioinformática de la Universidad Técnica de Múnich.
El mapa de cobertura estructural, clave de un gran conocimiento
En una segunda parte del estudio se utilizó un enfoque complementario, conocido como aprendizaje automático "human-in-the-loop", para crear una novedosa interfaz visual que resume todo lo que se sabe actualmente -y lo que no se sabe- sobre la forma de las proteínas del SARS-CoV-2.
La interfaz visual, denominada mapa de cobertura estructural, también puede utilizarse como ayuda a la navegación de los investigadores, ayudándoles a encontrar y utilizar modelos estructurales relacionados con cuestiones de investigación específicas. Y estos modelos ya han revelado varias pistas vitales sobre cómo los coronavirus son capaces de apoderarse de nuestras células.
Cómo los coronavirus se apoderan de nuestras células
Gracias a sus métodos de aprendizaje automático, el equipo ha podido identificar tres proteínas de coronavirus (NSP3, NSP13 y NSP16) que "imitan" a las proteínas humanas, haciendo creer a la célula huésped que son proteínas nativas que actúan en beneficio de la célula.
La modelización también reveló cinco proteínas del coronavirus (NSP1, NSP3, glicoproteína de la espiga, proteína de la envoltura y proteína ORF9b) que, según los investigadores, "secuestran" o interrumpen procesos en las células humanas, ayudando así al virus a tomar el control, completar su ciclo vital y propagarse a otras células.
Entender cómo funciona el virus y cómo detenerlo
"Al analizar estos modelos estructurales, también encontramos nuevas pistas sobre cómo copia el virus su propio genoma, que es el proceso central que permite que el virus se propague rápidamente en cualquier persona que tenga la mala suerte de infectarse", afirma Burkhard Rost. "Los conocimientos de nuestro estudio nos acercan a la comprensión del funcionamiento del virus y a lo que podemos hacer para detenerlo".
"Cuanto más tiempo circula el virus, más posibilidades tiene de mutar y formar nuevas variantes como la cepa Delta", afirma el profesor O'Donoghue, autor principal del estudio del Instituto Garvan de Sidney. "Nuestro recurso ayudará a los investigadores a comprender cómo se diferencian las nuevas cepas del virus, una pieza del rompecabezas que esperamos ayude a hacer frente a las nuevas variantes a medida que vayan surgiendo".
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Sean I. O’Donoghue, Andrea Schafferhans, Neblina Sikta, Christian Stolte, Sandeep Kaur, Bosco K. Ho, Stuart Anderson, James B. Procter, Christian Dallago, Nicola Bordin, Matt Adcock, Burkhard Rost; "SARS-CoV-2 structural coverage map reveals viral protein assembly, mimicry, and hijacking mechanisms"; Molecular Systems Biology, Sept. 14, 2021
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