Científicos han creado un método de simulación, que integra la mecánica cuántica, para modelar la estructura electrónica de casi 13,000 átomos. De esta manera, han podido predecir y caracterizar las interacciones entre las variantes de la proteína spike del SARS-CoV-2, el virus responsable del Covid-19, y el receptor humano hACE2.
Estas herramientas avanzadas de modelización permiten estudiar interacciones biológicas complejas y son cruciales para monitorear la evolución de los virus y diseñar vacunas más eficaces. Las ecuaciones de la mecánica cuántica se utilizan para describir y predecir las estructuras y propiedades de las moléculas. Sin embargo, hasta ahora, pocos métodos eran capaces de calcular más de unos pocos cientos de átomos.
Investigadores han desarrollado un método de simulación, QM-CR, que permite simular miles de átomos utilizando la mecánica cuántica (QM) junto con una reducción de la complejidad de los grados de libertad (CR). En este estudio, lograron simular la estructura electrónica de aproximadamente 13,000 átomos para predecir y caracterizar los enlaces de las variantes de la proteína spike del virus SARS-CoV-2 con el receptor humano hACE2.
Los investigadores compararon cuatro variantes de la proteína spike: Wuhan, Ómicron y dos variantes basadas en Ómicron. Para evaluar sus enlaces con el receptor hACE2, los científicos consideraron la contribución energética de los aminoácidos y simularon una proyección del efecto de ciertas mutaciones para cada aminoácido.
Este estudio permitió comprender de manera más detallada cómo diferentes mutaciones afectan la interacción entre la proteína spike y el receptor hACE2. Además, las predicciones de las simulaciones se validaron comparando la eficacia de las variantes de la proteína spike para unirse a células que expresan hACE2 (ver figura).
Estos resultados son aún más notables porque, cuando se publicaron en 2021, la mutación A484K, que se suponía estaba involucrada en la unión con ACE2, aún no había sido identificada por los laboratorios de epidemiología. Hubo que esperar 20 meses más para que esta mutación se observara efectivamente en la variante BA.2.86, confirmando el gran interés de las simulaciones cuánticas para obtener predicciones muy avanzadas.
Figura: a la izquierda (en naranja) la simulación cuántica de la virulencia de las cuatro variantes del SARS-CoV-2 es confirmada por las pruebas experimentales, a la derecha (en azul).
© CEA
Este modelo de simulación cuántica QM-CR ha demostrado su capacidad para identificar mutaciones cruciales en las interacciones intermoleculares. Este método no solo ayuda a comprender los mecanismos subyacentes de los enlaces proteicos, sino que también puede guiar el diseño de nuevos tratamientos muy específicos. Este trabajo destaca la importancia de las herramientas avanzadas de modelización en el estudio de interacciones biológicas complejas y su potencial para monitorear la evolución de los virus y diseñar vacunas más robustas.
Colaboración:
- Departamento de Biología de Boston College (EE. UU.)
- Escuela de Medicina de Harvard (EE. UU.)
- Centro de Ciencias Computacionales RIKEN (Japón)
Referencias:
ZACCARIA M, GENOVESE L, LAWHORN BE, DAWSON W, JOYAL AS, HU J, AUTISSIER P, NAKAJIMA T, JOHNSON WE, FOFANA I, FARZAN M y MOMENI B.
Predicting potential SARS-CoV-2 mutations of concern via full quantum mechanical modelling.
J. R. Soc. Interface 2024.
Fuente: CEA IRIG