Un'intelligenza artificiale ci avverte: il virus SARS-CoV-2 è diventato più infettivo

Un nuovo modello di machine learning, sviluppato dai ricercatori della Michigan State University, ha rivelato che le mutazioni del SARS-CoV-2 lo hanno reso più infettivo. Il virus è responsabile del COVID-19 e studiare la sua infettività è fondamentale per prevenire e comprendere meglio la sindrome respiratoria attualmente in circolo.

Il modello è stato sviluppato da Guowei Wei, professore nei dipartimenti di Matematica e Biologia molecolare, e ha analizzato il genotipo del SARS-CoV-2 a partire da oltre 20.000 campioni. I ricercatori hanno studiato le mutazioni nella proteina spike, che si occupa di facilitare l'infezione, e hanno capito che cinque sottospecie, sulle sei conosciute, sono più infettive rispetto al passato.

Il virus, causa della sindrome respiratoria COVID-19, è stato identificato nel Gennaio 2020 e da allora il suo genoma ha subito moltissime analisi, sufficienti per affermare che il virus non è stato creato in laboratorio. Wei e il suo team hanno studiato il pattern di mutazioni e la localizzazione geografica dei campioni per molti mesi, tracciando i cambiamenti rispetto al genoma ufficiale ottenuto a Gennaio.

"La conoscenza dell'infettività del SARS-CoV-2 è un fattore vitale per studiare misure preventive contro il COVID-19 e la riapertura dell'economia globale," afferma Wei. "Una questione cruciale è quali sono le ramificazioni di queste mutazioni sulla trasmissione, la diagnostica, la prevenzione e il trattamento del COVID-19."

L'infezione avviene quando la proteina spike interagisce con un recettore della cellula umana chiamato ACE2. Quando si collega al recettore, gli scienziati si sono concentrati su una proprietà chiamatà affinità di legame, che misura la forza del legame tra la proteina spike e il recettore ACE2 durante le fasi iniziali dell'infezione.

"L'infettività cresce quando si rafforza l'affinità dei legame," spiega Wei. "Attualmente, più di 50 mutazioni sono state trovate lungo l'interfaccia di legame della proteina spike, che ha più di 194 di possibili siti dove possono avvenire mutazioni."

Il modello di machine learning di Wei, una rete neurale avanzata, ha analizzato più di 8.000 interazioni proteiche per determinare l'impatto delle mutazioni sull'affinità di legame della proteina spike del SARS-CoV-2. Il risultato suggerisce un aumento dell'efficacia di questo effetto in cinque sottospecie su sei.

Wei è il suo team si sono preoccupati di individuare le mutazioni che sarebbero in grado di rendere questo virus un pericolo per la salute dell'uomo. Hanno condotto un'indagine sistematica delle 3.686 possibili mutazioni sui 194 siti; il modello di Wei ha individuato una serie di possibili cambiamenti, in siti molto specifici, in grado di rendere il virus SARS ancora più infettivo.

Come risultato addizionale della loro ricerca, Wei e il suo team hanno trovato che il coronavirus attualmente in circolo per il mondo è un po' più infettivo della SARS originale scoperta nel 2003.

I ricercatori hanno sottolineato che, anche se le previsioni dell'intelligenza artificiale sono consistenti con le prove sperimentali (come questa sul ceppo europeo), sono necessarie ulteriori studi per comprendere l'impatto delle mutazioni sulla diffusione del COVID-19.