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2024/9/9 16:24:42 发表于73天前 115
科学家们率先使用机器学习人工智能软件来研究病毒，揭示了前所未见的病毒机制，从而带来了直接的基本见解并为疫苗开发铺平了道路。
该项研究发表在《自然》杂志上，由英国医学研究理事会-格拉斯哥大学病毒研究中心（CVR）与悉尼大学合作开展。研究利用人工智能蛋白质结构预测来检查黄病毒科中的数百种病毒，黄病毒科是一类大型病毒家族，可导致登革热、寨卡病毒和丙型肝炎等疾病。
这项研究表明，对病毒蛋白质进化的科学研究正在“加速”，揭示了病毒如何进入人体并在细胞中复制的至关重要的进入机制。这项研究不仅提供了各种关键的生物学见解，而且标志着蛋白质结构预测在病毒学中的首次系统应用，为其他研究人员创造了资源，并为基于结构的病毒进化探索建立了新的范式。
人工智能技术 AlphaFold 和 ESMFold（由 Google Deep Mind 和 Meta 开发）用于发现和分类所有测试病毒的进入蛋白——这是传统方法无法做到的。
研究作者认为，这项研究对于未来的流行病防范和当前的病毒威胁（如 Mpox）迈出了重要的一步，目前科学家对这些病毒的入侵蛋白知之甚少。
在新冠疫情期间，科学家利用对导致 COVID-19 的病毒 SARS-CoV-2 刺突蛋白的现有了解，快速开发疫苗。然而，对于包括丙型肝炎在内的许多病毒，病毒入侵蛋白的形状和机制尚不清楚。
这项研究首次证明，丙型肝炎病毒具有与其他病毒不同的全新入侵机制。
格拉斯哥大学 MRC 病毒研究中心高级讲师 Joe Grove 博士表示：“这项研究的结果让我们非常兴奋。我们是首批将这项人工智能技术大规模应用于病毒的研究小组之一，研究结果对于了解病毒如何进入人体并复制具有重要意义，这对于未来疫苗开发、大流行防范以及进一步了解潜在的溢出病毒至关重要。
“通过更多地了解病毒外部的进入蛋白，我们可以更好地了解病毒生物学的基本原理，进而可以指导药物或疫苗的开发。
“我们对有关丙型肝炎病毒进入蛋白的发现感到特别兴奋。目前尚无针对丙型肝炎的疫苗，因此我们希望对这种病毒进入机制的新认识将有助于开发新的疫苗。
“未来我们希望利用这项技术将我们的研究范围扩大到数千种病毒。通过这样做，我们可以建立基础知识，为应对现有和新型病毒性疾病提供参考”
这项研究题为《绘制糖蛋白结构图揭示黄病毒科病毒的进化史》，发表于《自然》杂志。该研究由威康信托基金、皇家学会和 MRC 资助。
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