Cientistas da Universidade Estadual de Washington identificaram uma maneira de interferir em uma proteína viral essencial, impedindo que os vírus entrem nas células, onde podem desencadear doenças. A descoberta aponta para uma nova direção potencial para a futura terapia antiviral.
A pesquisa está publicada na revista NanoescalaConcentra-se em descobrir e bloquear uma interação molecular específica da qual o vírus do herpes depende para obter acesso às células. O trabalho reuniu pesquisadores da Faculdade de Engenharia Mecânica e de Materiais e do Departamento de Microbiologia e Patologia Veterinária.
“Os vírus são muito inteligentes”, disse Jean Liu, autor correspondente do estudo e professor da Escola de Engenharia Mecânica e de Materiais. “Todo o processo de invasão de células é muito complexo e há muitas interações. Nem todas as interações são igualmente importantes – a maioria delas pode ser apenas ruído de fundo, mas existem algumas interações críticas.”
Compreendendo o processo de fusão viral
A equipe testou uma proteína de “fusão” viral que o vírus do herpes usa para se fixar e entrar nas células, um processo responsável por muitas infecções. Os cientistas ainda têm uma visão limitada sobre como esta proteína grande e complexa muda de forma para permitir a entrada nas células, o que ajuda a explicar por que tem sido difícil desenvolver vacinas para estes vírus tão disseminados.
Para enfrentar esse desafio, os pesquisadores recorreram à inteligência artificial e a simulações moleculares detalhadas. O professor Prashant Dutta e Jin Liu analisaram milhares de interações potenciais entre proteínas para identificar um único aminoácido que desempenha um papel essencial na entrada viral. Eles desenvolveram um algoritmo para examinar as interações entre aminoácidos, os blocos de construção das proteínas, e depois aplicaram o aprendizado de máquina para classificá-los e identificar os mais influentes.
Usando IA para identificar uma vulnerabilidade crítica
Depois de identificar o aminoácido chave, a equipe de pesquisa passou para os testes laboratoriais liderados por Anthony Nicola, do Departamento de Microbiologia e Patologia Veterinária. Ao introduzir mutações direcionadas a esses aminoácidos, eles descobriram que o vírus não conseguia mais se fundir com as células. Como resultado, o vírus do herpes foi completamente impedido de entrar na célula.
Segundo Liu, o uso de simulação e aprendizado de máquina foi essencial porque testar experimentalmente até mesmo uma interação pode levar meses. Limitar antecipadamente as interações mais importantes tornou o trabalho experimental mais eficiente.
“Esta foi apenas uma interação entre milhares de interações. Se não fizéssemos simulações e, em vez disso, fizéssemos isso por tentativa e erro, poderia levar anos para descobrir”, disse Liu. “A combinação de trabalho computacional teórico com experimentos é muito eficiente e pode acelerar a descoberta dessas importantes interações biológicas”.
O que os pesquisadores ainda precisam aprender
Embora a equipe tenha confirmado a importância desta interação específica, permanecem muitas questões sobre como a mutação altera a estrutura de toda a proteína de fusão. Os pesquisadores planejam continuar usando simulações e aprendizado de máquina para entender melhor como pequenas mudanças moleculares se propagam em proteínas inteiras.
“Há uma lacuna entre o que os experimentadores veem e o que podemos ver nas simulações”, disse Liu. “O próximo passo é como essas pequenas interações afetam as mudanças estruturais em escalas maiores. Isso é muito desafiador para nós.”
A pesquisa foi conduzida por Liu, Dutt e Nicola, juntamente com os alunos de doutorado Ryan Oudstrosil, Albina Macchio e McKenna Hull. O financiamento para o projeto foi fornecido pelos Institutos Nacionais de Saúde.
