Noile variante H5N1 eludează anticorpii umani mai eficient (modelare computațională la scară largă)

Cercetătorii de la Universitatea UNC Charlotte, din cadrul Centrului pentru Inteligența Computațională pentru Prezicerea Riscurilor de Sănătate și Mediu (CIPHER) și Campusul de Cercetare din North Carolina din Kannapolis, au descoperit că noile variante ale virusului gripal H5N1, cunoscut și sub numele de gripă aviară, au o capacitate îmbunătățită de a evita anticorpii, inclusiv cei umani, comparativ cu variantele anterioare ale virusului.
Studiul, care a fost publicat ca preprint pe serverul bioRxiv și așteaptă evaluarea de către colegi, se bazează pe utilizarea tehnicilor avansate de inteligență artificială și modelare fizică, facilitată de investițiile în cercetarea pentru calcul de înaltă performanță și analiză computațională asistată de AI făcute de UNC Charlotte și Adunarea Generală din North Carolina.

Proiectul, condus de Colby T. Ford, un cercetător vizitator la CIPHER și fondatorul startup-ului Tuple, LLC, împreună cu studenți de la Colegiul de Informatică și Informații, a implicat analiza interacțiunilor specifice dintre proteinele virusului H5N1 și anticorpi, pentru a informa dezvoltarea unor vaccinuri mai eficiente.

Studiul a inclus analiza a 1.804 experimente computaționale și o analiză filogenetică detaliată a 18.508 secvențe de proteine ale H5N1 colectate între 1959 și 2024. S-a observat că mutațiile virusului asociate cu schimbările de gazdă de la păsări la mamifere au un impact negativ semnificativ asupra abilității anticorpilor de a se lega și de a combate H5N1. Mai mult, varietatea largă de specii gazdă și locații geografice sugerează absența unui rezervor central sau a unei locații specifice asociate cu răspândirea H5N1, indicând posibilitatea ca virusul să devină pandemie în viitorul apropiat.

Această cercetare evidențiază eforturile inovative ale UNC Charlotte de a folosi metode computaționale avansate pentru a înțelege și combate bolile infecțioase la nivel global, marcând o nouă eră în epidemiologia moleculară care depășește supravegherea bolilor prin utilizarea extensivă a inteligenței artificiale în analiza datelor mari pentru a evalua pregătirea în fața problemelor emergente de sănătate, cum ar fi H5N1.

sursa: News Medical