預測工具走在病毒突變之前

隨著COVID-19大流行的到來和發展，世界對SARS-CoV-2令人印象深刻的進化能力感到措手不及。這種病毒不斷變異，以微妙而實質性的方式改變其結構，從而繞過了旨在擊敗它的疫苗和療法。

由哈佛醫學院和牛津大學的研究人員開發的一種名為EVEscape的新人工智能工具可以在新的病毒變體出現之前對它們進行預測。

該工具有兩個要素:預測病毒可能發生的變化的進化序列模型，以及有關病毒的詳細生物學和結構信息。總之，它們使EVEscape能夠預測病毒進化過程中最有可能發生的變異。

在周三發表在《Nature》雜志上的一項研究中，研究人員表明，如果EVEscape在COVID-19大流行開始時部署，它將預測最頻繁的突變，并確定SARS-CoV-2最令人擔憂的變體。該工具還對其他病毒做出了準確的預測，包括艾滋病毒和流感。

研究人員現在正在使用EVEscape來展望SARS-CoV-2并預測未來的變體，每隔兩周，他們就會發布一份新變種的排名。最終，這些信息可以幫助科學家開發更有效的疫苗和治療方法。研究小組還在擴大研究范圍，納入更多的病毒。

研究人員首先在一個不同的背景下開發了EVE，即變異效應進化模型的縮寫：導致人類疾病的基因突變。EVE的核心是一個生成模型，該模型基于跨物種的大規模進化數據來學習預測蛋白質的功能。

在之前的一項研究中，EVE使研究人員能夠從涉及各種疾病（包括癌癥和心律失常）的基因的良性突變中辨別出致病因素。

通訊作者Debora Marks說：“我們低估了生物在壓力下發生變異的能力，而且有大量的種群可以這樣做。病毒是靈活的——幾乎就像它們進化了一樣。”

看著疫情的蔓延，Marks和她的團隊看到了一個提供幫助的機會：他們將EVE重建為一個名為EVEscape的新工具，目的是預測病毒的變異。

他們采用了EVE的生成模型——它可以預測病毒蛋白的突變，但不會干擾病毒的功能——并添加了病毒的生物學和結構細節，包括最容易被免疫系統靶向的區域的信息。

“我們正在獲取有關免疫系統如何工作的生物信息，并將其與我們從病毒更廣泛的進化史中所學到的知識分層。”Marks實驗室前研究員、共同主要作者Nicole Thadani解釋說。

Marks強調，這種方法意味著EVEscape具有靈活的框架，可以很容易地適應任何病毒。

在這項新研究中，研究小組將時鐘撥回到2020年1月，就在COVID-19大流行開始之前。然后，他們要求EVEscape預測SARS-CoV-2會發生什么。

該工具能夠篩選每周產生的數萬種新的SARS-CoV-2變體，并確定最有可能成為問題的變體。

EVEscape預測在大流行期間會發生哪些SARS-CoV-2突變，其準確性與測試病毒與免疫系統產生的抗體結合能力的實驗方法相似。EVEscape在預測哪些突變最普遍方面優于實驗方法。更重要的是，EVEscape可以比基于實驗室的測試更快、更有效地做出預測，因為它不需要等待相關抗體在人群中出現并可用于測試。此外，EVEscape預測了隨著大流行的進展以及病毒發生突變以逃避這些治療，哪些基于抗體的療法將失去功效。

該工具還能夠篩選每周產生的數萬種新的SARS-CoV-2變體，并確定最有可能成為問題的變體。

在最后一步，研究小組證明EVEscape可以推廣到其他常見病毒，包括艾滋病毒和流感。

設計抗突變疫苗和治療方法

該團隊現在正在將EVEscape實時應用于SARS-CoV-2，利用所有可用的信息來預測它下一步可能如何演變。研究人員在他們的網站上每兩周發布一次新的SARS-CoV-2變種的排名，并與世界衛生組織等實體分享這些信息。EVEscape的完整代碼也可以在網上免費獲得。他們還在拉沙病毒和尼帕病毒等尚未得到充分研究的病毒上測試EVEscape，這兩種病毒具有大流行的潛力，目前的信息相對較少。

EVEscape的另一個重要應用是評估針對當前和未來病毒變體的疫苗和療法。這樣做的能力可以幫助科學家設計出能夠抵御病毒獲得的逃逸機制的治療方法。

Thadani說:“從歷史上看，疫苗和治療設計是回顧性的，緩慢的，并且與已知的特定病毒的確切序列有關。”

馬克斯實驗室的研究員Noor Youssef補充說:“我們想弄清楚，我們如何才能真正設計出經得起未來考驗的疫苗和療法。”

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