Cercetătorii din Szeged au descoperit o altă țintă terapeutică

Un receptor dezvoltat la Centrul de Cercetări Biologice Szeged (SZBK), descoperit cu ajutorul inteligenței artificiale, deschide o nouă cale în apărarea împotriva coronavirusului.

Péter Horváth, director al Institutului de Biochimie al BRC al rețelei de cercetare Eötvös Loránd (ELKH), șeful grupului de cercetare Biomag și colegii săi, - coronavirusul SARS-CoV-2 poate intra în celula gazdă prin neuropilina-1 ( Receptor NRP1) de pe suprafața celulei gazdă.

Multe laboratoare de cercetare din întreaga lume lucrează pentru a ajuta la dezvoltarea unor tratamente eficiente, învățând despre procesul de infecție cu coronavirus (COVID-19). Cercetătorii au reușit până acum să identifice enzima angiotensin-convertază 2 (ACE2), prin care virusul este capabil să intre în celulă. Cercetările bazate pe modelul de inteligență artificială BRC arată că NRP1, pe lângă deja cunoscutul ACE2, poate fi o nouă a doua țintă pentru terapia COVID-19.

Neuropilina-1 (NRP1) este un receptor găsit pe suprafața unei celule gazdă de care virusul SARS-CoV-2 este capabil să se lege printr-o proteină numită S (Spike). Din această proteină S, proteina S1 este formată prin scindarea enzimatică, care la un capăt, așa-numitul capăt C-terminal, are un model special, „regula C-end” (CendR). Cu ajutorul acestei regiuni, virusul este capabil să se lege de NRP1 și să intre în celulă. Celulele infectate, spre deosebire de celulele sănătoase, au mai mulți nuclei.

Pentru a detecta și cuantifica această diferență, Péter Horváth și echipa sa au dezvoltat o metodă unică în lume, bazată pe cea mai recentă direcție a inteligenței artificiale, învățarea profundă și care permite cercetătorilor să efectueze analize microscopice foarte precise.

Anterior, grupul de cercetare Szeged a folosit o metodologie similară pentru screeningul genei NRP1 în legătură cu cercetarea gripei. Algoritmii inteligenți, cum ar fi controlul mașinilor care conduc singuri sau algoritmii de analiză inteligentă a imaginilor pe rețelele de socializare, au nevoie de baze de date imense de învățare pe care echipa de cercetare nu le-a avut înainte. Prin urmare, a fost dezvoltată o metodă hibridă în care o metodă de învățare aprofundată generează exemple artificiale și învață o altă metodă inteligentă bazată pe acestea. Metoda a fost publicată recent în cel mai prestigios jurnal de biologie a sistemelor, Cell Systems.