Μια επαναστατική ανακάλυψη στον τομέα της αντιιικής έρευνας έρχεται από το Πολιτειακό Πανεπιστήμιο της Ουάσιγκτον (WSU). Ερευνητές κατάφεραν να εντοπίσουν και να εξουδετερώσουν τον μηχανισμό που επιτρέπει τον ιό του έρπητα να εισέρχεται στα ανθρώπινα κύτταρα. Χρησιμοποιώντας προηγμένα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και μοριακές προσομοιώσεις, η επιστημονική ομάδα αποκάλυψε μία κρυφή «κερκόπορτα» στην πρωτεϊνική δομή του ιού, η οποία, αν μπλοκαριστεί, καθιστά τον ιό ανίσχυρο να προκαλέσει μόλυνση.
Η μελέτη, που δημοσιεύθηκε πρόσφατα στο επιστημονικό περιοδικό Nanoscale, αναδεικνύει πώς η υπολογιστική βιολογία μπορεί να επιταχύνει δραστικά την ιατρική έρευνα, εξοικονομώντας χρόνια πειραματικών δοκιμών.
Ο «έξυπνος» εχθρός και ο γρίφος της πρωτεΐνης
Οι ιοί του έρπητα είναι γνωστοί για την πολυπλοκότητά τους και την ικανότητά τους να παρακάμπτουν την άμυνα του οργανισμού. Όπως εξηγεί ο Jin Liu, καθηγητής στη Σχολή Μηχανολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υλικών του WSU και επικεφαλής της έρευνας, οι ιοί αυτοί είναι «εξαιρετικά έξυπνοι». Η διαδικασία που ακολουθούν για να εισβάλουν σε ένα κύτταρο επιτυγχάνεται μέσω μιας περίπλοκης αλληλουχίας μοριακών αντιδράσεων.
Κεντρικός παράγοντας αυτής της διαδικασίας είναι μία συγκεκριμένη πρωτεΐνη «σύντηξης». Αυτή η πρωτεΐνη λειτουργεί ως εργαλείο διάρρηξης του ιού: ενώνεται με την κυτταρική μεμβράνη και επιτρέπει στο γενετικό υλικό του ιού να εισέλθει στο κύτταρο, ξεκινώντας τη μόλυνση. Παρ’ όλα αυτά, η δομή της πρωτεΐνης αυτής είναι ιδιαίτερα μεταβλητή, μεταβάλλοντας σχήμα με τρόπους που ήταν δύσκολο να χαρτογραφηθούν πλήρως. Αυτή η αστάθεια είναι και το κύριο εμπόδιο για την ανάπτυξη αποτελεσματικών εμβολίων κατά των ιών του έρπητα, ένα ζήτημα που απασχολεί εδώ και χρόνια την επιστημονική κοινότητα.
Πώς η AI έλυσε τον γρίφο
Αντιμετωπίζοντας χιλιάδες πιθανές μοριακές αλληλεπιδράσεις, οι ερευνητές συνειδητοποίησαν ότι η παραδοσιακή μέθοδος της «δοκιμής και λάθους» θα μπορούσε να απαιτήσει δεκαετίες για να αποδώσει καρπούς. Εδώ, η τεχνολογία της Τεχνητής Νοημοσύνης έπαιξε καθοριστικό ρόλο.
Οι καθηγητές Jin Liu και Prashanta Dutta ανέπτυξαν εξειδικευμένους αλγορίθμους οι οποίοι ανέλυσαν τις χιλιάδες πιθανές αλληλεπιδράσεις στην πρωτεΐνη. Με τη βοήθεια λεπτομερών μοριακών προσομοιώσεων και μηχανικής μάθησης, το σύστημα κατάφερε να διαχωρίσει τα ουσιώδη από τα αμελητέα. Οι αλγόριθμοι σάρωσαν τον τεράστιο όγκο δεδομένων και εστίασαν σε ένα μόνο, κρίσιμο σημείο.
Το αποτέλεσμα της ψηφιακής έρευνας αποκάλυψε ένα συγκεκριμένο αμινοξύ, ένα από τα βασικά δομικά στοιχεία της πρωτεΐνης, ως τον «διακόπτη» που ελέγχει τη διαδικασία εισόδου του ιού.
Από την οθόνη στο μικροσκόπιο: Η επιβεβαίωση
Η θεωρητική πρόβλεψη απαιτούσε πρακτική επιβεβαίωση. Τη σκυτάλη πήρε η ομάδα του καθηγητή Anthony Nicola από το Τμήμα Κτηνιατρικής Μικροβιολογίας και Παθολογίας. Οι ερευνητές προχώρησαν σε γενετική τροποποίηση του ιού, αλλάζοντας μόνο το συγκεκριμένο αμινοξύ που είχε εντοπιστεί από την AI.
Τα αποτελέσματα ήταν εξαιρετικά: Ο μεταλλαγμένος ιός, αν και διατήρησε τα υπόλοιπα χαρακτηριστικά του, είχε πλήρως απωλέσει την ικανότητά του να συντίθεται με τα κύτταρα. Η αλλαγή ενός μόνο μικροσκοπικού δομικού στοιχείου ήταν αρκετή για να «κλειδώσει» τον ιό εκτός του κυττάρου, προλαμβάνοντας τη μόλυνση πριν καν καταστεί εφικτή.
Μια νέα εποχή για την ανάπτυξη φαρμάκων
Η σημασία αυτής της ανακάλυψης επεκτείνεται πέρα από την καταπολέμηση του έρπητα. Η μελέτη αυτή επικυρώνει ένα νέο μοντέλο έρευνας, όπου η υπολογιστική ισχύς καθοδηγεί τα πειράματα. «Ήταν μία αλληλεπίδραση ανάμεσα σε χιλιάδες. Χωρίς την προσομοίωση, θα ψάχναμε τυφλά για χρόνια», δήλωσε χαρακτηριστικά ο καθηγητής Liu.
Αυτή η προσέγγιση ανοίγει νέους δρόμους για τον σχεδιασμό φαρμάκων που δεν στοχεύουν απλώς στη μείωση των συμπτωμάτων, αλλά θέτουν στο στόχαστρο τον μηχανισμό της μόλυνσης. Αντί να χρησιμοποιούν τυχαίες χημικές ενώσεις, οι επιστήμονες μπορούν πλέον να σχεδιάζουν φάρμακα που εστιάζουν σε αυτές τις κρίσιμες μοριακές «αχίλλειες πτέρνες» που αποκαλύπτει η AI.
Τα επόμενα βήματα
Παρά την επιτυχία, η έρευνα δεν σταματά εδώ. Η ομάδα του WSU προγραμματίζει να συνεχίσει τη μελέτη για να κατανοήσει πώς αυτή η μικρή αλλαγή στο αμινοξύ επηρεάζει τη συνολική τρισδιάστατη δομή της πρωτεΐνης. Όπως αναφέρουν οι ερευνητές, υπάρχει ακόμη ένα «κενό» ανάμεσα σε αυτό που βλέπουν στις προσομοιώσεις και στην πλήρη εικόνα της μοριακής μηχανικής. Η κατανόηση του πώς μία μικροσκοπική αλλαγή προκαλεί ντόμινο επιπτώσεων σε ολόκληρο τον ιό αποτελεί το επόμενο μεγάλο στοίχημα.
Στην πραγματικότητα, η συνεργασία βιολογίας και πληροφορικής αποδεικνύει για άλλη μία φορά ότι αποτελεί έναν από τους πιο ισχυρούς συμμάχους της σύγχρονης ιατρικής, μετατρέποντας υποθέσεις δεκαετιών σε χειροπιαστά αποτελέσματα μέσα σε ελάχιστο χρόνο.
