分子動力学シミュレーション・機械学習を組み合わせた新型コロナウイルス進化予測

结合分子动力学模拟和机器学习预测新冠病毒的进化

基本信息

批准号：
22H00553
负责人：
亀田倫史
金额：
$ 27.04万
依托单位：
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

新型コロナウイルスが進化することで、ヒト細胞表面に存在する受容体蛋白質及び糖鎖への結合を強める可能性を研究するために、蛋白質複合体間の結合力を高速に見積もる手法を開発した。具体的には、蛋白質・蛋白質間または蛋白質・化合物間に外力を加えた系の分子動力学シミュレーションを実施し、その解離時間から結合力を見積もる手法を開発した。本手法を異なる3複合体に適用し、高速かつ高精度に結合力を見積もることができることを確認した。本手法について、論文を投稿し受理された。並行して、様々な物質に対する新型コロナウイルス由来蛋白質の結合能をin vitroで測定する系を構築した。まず、新型コロナウイルス由来蛋白質を昆虫細胞系で発現させる発言システムを構築した。次に、得られたコロナウイルス由来蛋白質と蛋白質・糖鎖との結合力を等温滴定カロリメトリー（ITC）で測定する実験系を構築した。構築した測定系を用いて、新型コロナウイルス由来スパイク蛋白質（S1タンパク質）とヒト受容体蛋白質（ACE2）複合体に適用し、既報の測定値と同等の測定値を得ることができた。さらに並行して、進化した新型コロナウイルスの感染能を、培養細胞を用いて測定する系の構築も行った。具体的には、レンチウイルスまたはレトロウイルスをベースとしたシュードウイルス上に新型コロナウイルス由来スパイク蛋白質（S1,2））を293T細胞で増殖させた後に、Vero細胞に感染させ、感染能を測定する系を構築した。本系を用いて、天然型（武漢型）及び様々な変異体（アルファ、オミクロン株由来など）を組み込んだシュードウイルスの感染能を測定し、既報のデータを再現することに成功した。

为了研究随着新结肠病毒的发展，加强人类细胞上存在于受体蛋白和糖链的键的可能性，我们开发了一种估计高速蛋白质复合物之间的结合力的方法。具体而言，一种传导分子动力学模拟系统的方法，该系统在蛋白质，蛋白质或蛋白质和化合物之间增加外力，并开发了一种从该解剖时间估算键合功率的方法。已经证实，该方法可以应用于不同的三个复合物，并且可以在高速和高精度下估计结合力。他发布了有关这种方法的论文，并被接受。同时，我们构建了一个系统，该系统可以测量新结肠病毒衍生的蛋白质对各种体外物质的结合能力。首先，建立了一个备注系统，其中昆虫细胞表达了新的结肠病毒衍生的蛋白质。接下来，建立了一个实验系统，以测量获得冠状病毒衍生的蛋白质与蛋白质和糖链之间的结合力（ITC）。使用构建的测量系统，将其应用于新的结肠病毒衍生的峰值蛋白（S1蛋白）和人体受体蛋白（ACE2）复合物，并获得了相同的测量值。此外，还构建了使用培养细胞来测量进化的新结肠病毒的构建。具体而言，在基于逆转录病毒的293T细胞上增殖了293T细胞上的新冠状病毒尖峰蛋白（S1,2）后，它被VERO细胞感染以测量我建立了一个系统。使用该系统，它成功地测量了符号（例如Waku -Type）和各种变体（例如Alpha，Alpha，口服衍生的股票）的感染，并再现了先前报道的数据。