計(jì)算生物學(xué)揭秘奧密克戎強(qiáng)感染性原因

2021 年，微軟亞洲研究院與清華大學(xué)在《Advanced Theory and Simulations》上共同發(fā)表了封面文章《通過(guò)分子動(dòng)力學(xué)模擬探索 SARS-CoV-2 刺突蛋白 NTD 的調(diào)控功能》（Exploring the Regulatory Function of the N-terminal Domain of SARS-CoV-2 Spike Protein Through Molecular Dynamics Simulation）[1]。

這是微軟亞洲研究院和清華大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院龔海鵬教授團(tuán)隊(duì)共同開展的一項(xiàng)計(jì)算生物學(xué)研究，主要通過(guò)分子動(dòng)力學(xué)模擬、研究新冠病毒侵染人類機(jī)理中 N 端結(jié)構(gòu)域 NTD（N-Terminal Domain）的作用。

據(jù)了解，在新冠病毒表面有一層 S 蛋白，只有在被人體的受體蛋白 ACE 2 識(shí)別以后，病毒才能進(jìn)入人體。兩者結(jié)合能力越強(qiáng)，就越容易造成感染。

S 蛋白的形態(tài)有點(diǎn)像字母“Y”，向下的一豎即 S2 區(qū)域嵌入在病毒表面，起到固定的作用。伸出來(lái)的兩個(gè)“枝丫”分別叫作 NTD 和 RBD（受體結(jié)合域，Receptor Binding Domain）。

圖1：新冠病毒 S 蛋白結(jié)構(gòu)（左圖為 S 蛋白三聚體結(jié)構(gòu)，由三條鏈組成；右圖為 S 蛋白單體結(jié)構(gòu)，由 NTD、RBD 以及 S2 組成）

在該研究之前，人們已經(jīng)通過(guò)實(shí)驗(yàn)知道了 RBD 可以直接起到一個(gè)識(shí)別人體受體蛋白的作用，而 NTD 的具體作用還不十分清晰。

微軟亞洲研究院和龔海鵬教授實(shí)驗(yàn)室合作搭建了一個(gè)有百萬(wàn)個(gè)原子的穩(wěn)定模擬體系，在進(jìn)行了數(shù)十億步（1 步是 1 飛秒，即一千萬(wàn)億分之一秒）的分子動(dòng)力學(xué)模擬之后，提出了一個(gè)“楔形”模型假說(shuō)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，可以把 NTD 看作是安插在了 RBD 和“Y”字底部的一個(gè)“楔子”。

研究發(fā)現(xiàn)，RBD 有 down 和 up 兩種狀態(tài)，只有 up 狀態(tài)才有可能與人的受體蛋白做識(shí)別。該項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，RBD 傾向于從 up 的狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)?down 的狀態(tài)，而當(dāng) NTD 像楔子一樣塞入 RBD 下端時(shí)，阻止了 RBD 的這一傾向，即 NTD 使得 RBD 保持 up 狀態(tài)，進(jìn)一步讓其擁有了感染的能力。

可以說(shuō)，NTD 在病毒的侵染過(guò)程中起到了一個(gè)調(diào)控作用，調(diào)節(jié) RBD 的形態(tài)，從而改變了病毒感染人體的傾向。

圖2：NTD 在 SARS-CoV-2 的 S 蛋白構(gòu)象變化中發(fā)揮調(diào)控功能示意圖

由此可以預(yù)見(jiàn)，NTD 調(diào)控 RBD 的界面可能成為潛在的****物靶點(diǎn)。若能設(shè)計(jì)一個(gè)****物分子可以把 NTD 向外拉出，也就是把這個(gè)“楔子”拔出來(lái)，那 RBD 就傾向于 down 的狀態(tài)，變成沒(méi)有感染能力的構(gòu)象，病毒感染人的能力就會(huì)減小很多。

“我們這項(xiàng)工作在世界范圍內(nèi)首次提出了 NTD 在病毒侵染過(guò)程中的調(diào)控模型。此外，我們根據(jù)這個(gè)潛在的****物靶點(diǎn)，設(shè)計(jì)了****物的虛擬篩選算法，并對(duì)新冠病毒的一些潛在性****物做了一定篩選，為新冠病毒****物研發(fā)提供了一定的參考價(jià)值。”微軟亞洲研究院主管研究員王童說(shuō)道。

近期，微軟亞洲研究院和清華大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院王新泉教授和醫(yī)學(xué)院張林琦教授課題組開展合作，在奧密克戎變異株強(qiáng)傳染性的機(jī)理解釋方面有了新的突破，其成果已被生物學(xué)領(lǐng)域的頂級(jí)期刊《Cell Research》接收。

據(jù)了解，在此次合作中，王新泉教授課題組率先解析了奧密克戎高分辨率的晶體結(jié)構(gòu)，為奧密克戎感染機(jī)理研究奠定了基礎(chǔ)。

相比于靜態(tài)的晶體結(jié)構(gòu)，王童團(tuán)隊(duì)利用分子動(dòng)力學(xué)模擬從“動(dòng)態(tài)視角”模擬和分析奧密克戎結(jié)構(gòu)變異及其侵染機(jī)理。

研究中，微軟亞洲研究院的研究員們首先構(gòu)建了兩個(gè)模擬體系，分別以原始的新冠病毒結(jié)構(gòu)和奧密克戎的結(jié)構(gòu)作為起始結(jié)構(gòu)，對(duì)這兩個(gè)結(jié)構(gòu)平行地進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間、數(shù)億步的分子動(dòng)力學(xué)模擬，模擬出的是原子級(jí)別的運(yùn)動(dòng)過(guò)程，從而觀察病毒在人體中的真實(shí)變化。

（來(lái)源：Pixabay）

“對(duì)分子運(yùn)動(dòng)進(jìn)行模擬的方法可以分成兩種，經(jīng)典的分子動(dòng)力學(xué)模擬和基于第一性的量子模擬，”王童說(shuō)，“對(duì)于研究新冠病毒中蛋白大分子、大尺度的構(gòu)象變化運(yùn)動(dòng)，經(jīng)典動(dòng)力學(xué)模擬方法是一種更適合的手段。”

據(jù)王童介紹，經(jīng)典模擬適用于大體系，像蛋白質(zhì)成千上萬(wàn)的原子，比如此次模擬體系就包含上百萬(wàn)的原子。從時(shí)間上來(lái)說(shuō)，經(jīng)典模擬做的都是數(shù)億到數(shù)十億步的模擬。相比之下，量子模擬相對(duì)準(zhǔn)確，但計(jì)算過(guò)程的耗時(shí)使其只能適用于非常小的體系，比如對(duì)只有十余個(gè)原子的體系計(jì)算性質(zhì)或進(jìn)行短暫的模擬。

構(gòu)建了模擬體系之后，微軟亞洲研究院利用自研算法，分析了原始新冠病毒和奧密克戎感染人體的能力，以及它們結(jié)構(gòu)上非常細(xì)微的差異。

值得注意的是，研究過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量極其龐大，整個(gè)模擬下來(lái)，至少有數(shù)億個(gè)結(jié)構(gòu)，產(chǎn)生了數(shù)億到數(shù)十億幀的結(jié)構(gòu)變化。

為此，研究人員創(chuàng)造性地提出一種全新的馬爾科夫模型算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其對(duì)分子動(dòng)力學(xué)模擬的數(shù)據(jù)分析有著更強(qiáng)的表征能力，可以更加真實(shí)地模擬出蛋白的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。

在對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和分析后，研究人員將數(shù)十億的結(jié)構(gòu)聚合成幾類代表性的結(jié)構(gòu)，再去分析它們之間的區(qū)別和如何相互轉(zhuǎn)換，以及與人受體蛋白的結(jié)合能力，從而更好地理解奧密克戎感染的分子機(jī)理。

這些聚合出來(lái)的代表性構(gòu)象被稱為“亞狀態(tài)”，研究人員對(duì)其做了定性的結(jié)合自由能計(jì)算，以此在一定程度上反映病毒的感染能力。

具體來(lái)說(shuō)，在研究中，聚類以后的奧密克戎和原始病毒都有三個(gè)亞狀態(tài)。由于奧密克戎本身只是原始病毒的變體，所以它們各自占比最高的一個(gè)亞態(tài)，無(wú)論是從結(jié)構(gòu)上，還是和人的受體蛋白結(jié)合的能力上來(lái)說(shuō)都是非常類似的。

由此可見(jiàn)，奧密克戎結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵不同之處在其他兩個(gè)亞狀態(tài)上。相比原始病毒的兩個(gè)亞狀態(tài)，奧密克戎的兩個(gè)亞狀態(tài)和人的受體蛋白ACE2有更多的相互作用，結(jié)合能力更強(qiáng)（結(jié)合自由能更低），因此可能導(dǎo)致了更強(qiáng)的感染能力。

同時(shí)研究還發(fā)現(xiàn)，奧密克戎的三個(gè)亞狀態(tài)之間相互轉(zhuǎn)換非常快，很容易從類似于原始病毒的主亞狀態(tài)，轉(zhuǎn)換成結(jié)合能力更強(qiáng)的另外兩個(gè)亞狀態(tài)。這也從動(dòng)態(tài)視角解釋了為什么奧密克戎感染性這么強(qiáng)的一個(gè)原因。

圖3：分子動(dòng)力學(xué)模擬揭示奧密克戎的狀態(tài)變化及感染機(jī)理（左圖為新冠病毒 S 蛋白，右圖為奧密克戎變異株的 S 蛋白，其中兩個(gè)體系的 State3 基本一致且為主要構(gòu)象，奧密克戎的另外兩個(gè)亞態(tài)結(jié)合自由能明顯高于新冠病毒的兩個(gè)亞態(tài)）

在最新有關(guān)奧密克戎的研究工作中，王童表示，“這項(xiàng)研究在世界上首次使用‘干濕結(jié)合’的方式和動(dòng)態(tài)視角，從結(jié)構(gòu)生物學(xué)和計(jì)算生物學(xué)兩個(gè)角度同時(shí)出發(fā)，提出了奧密克戎感染性強(qiáng)的分子機(jī)理。”

上面提到的“干濕結(jié)合”，也就是“干實(shí)驗(yàn)”（計(jì)算實(shí)驗(yàn)）和“濕實(shí)驗(yàn)”（傳統(tǒng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)）的結(jié)合。

據(jù)了解，“干實(shí)驗(yàn)”可以對(duì)“濕實(shí)驗(yàn)”現(xiàn)有的一些結(jié)論做驗(yàn)證和補(bǔ)充，還能做一些“濕實(shí)驗(yàn)”做不了的或者是需要花很多時(shí)間、人力去做的研究。

比如，在奧密克戎的研究中，若在“濕實(shí)驗(yàn)”實(shí)驗(yàn)室里一個(gè)個(gè)去分析突變位點(diǎn)結(jié)構(gòu)的變化，可能需要數(shù)月時(shí)間，在疫情如此嚴(yán)峻的情況下，顯然不利于疫情防控工作。而使用計(jì)算的手段來(lái)模擬這種突變?cè)斐傻挠绊懀赡苤恍枰恢艿絻芍艿臅r(shí)間。

另外，“濕實(shí)驗(yàn)”在前期很多時(shí)候都是探索性質(zhì)的，甚至在研究方向上是非常迷茫的。這時(shí)“干實(shí)驗(yàn)”可以在一定程度上引導(dǎo)“濕實(shí)驗(yàn)”的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，幫助其找到一個(gè)更容易成功的方法。

值得注意的是，兩者并不是互相取代，而是同等重要、相互指導(dǎo)、相輔相成的。“我們?cè)诤脱芯炕锇楹献鞯倪^(guò)程中就有這樣的感覺(jué)，我們認(rèn)為‘干濕結(jié)合’會(huì)對(duì)整個(gè)科學(xué)研究起到一個(gè)螺旋式上升、波浪式前進(jìn)的推動(dòng)作用。”王童說(shuō)道。

微軟亞洲研究院主管研究員王童

他還補(bǔ)充說(shuō)，在新冠病毒的研究方面，與清華大學(xué)多位老師的合作是一個(gè)非常好的起點(diǎn)。微軟亞洲研究院非常希望能和海內(nèi)外高校、科研院所的專家學(xué)者們有更多的深入合作和跨領(lǐng)域交流。

據(jù)了解，微軟亞洲研究院后續(xù)還會(huì)就新冠病毒為何在整個(gè)冠狀病毒進(jìn)化過(guò)程中感染性如此強(qiáng)的原因方面開展相關(guān)研究。

最后，關(guān)于計(jì)算生物學(xué)等跨學(xué)科領(lǐng)域?qū)θ瞬诺囊蠛桶l(fā)展趨勢(shì)，王童也發(fā)表了自己的看法。

他認(rèn)為跨學(xué)科發(fā)展主要是圍繞一個(gè)關(guān)鍵詞，就是“交叉”。交叉不是簡(jiǎn)單的“加法”，而是“乘法”。兩個(gè)學(xué)科之間要發(fā)生一定的化學(xué)反應(yīng)和深度的融合。

拿計(jì)算生物學(xué)來(lái)說(shuō)，其本質(zhì)上就是計(jì)算機(jī)科學(xué)與生物學(xué)的交叉，需要結(jié)合兩個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，并真正消化理解，才能在計(jì)算生物學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生真正的學(xué)術(shù)影響力，解決真正的科學(xué)問(wèn)題。

而這也對(duì)人才的培養(yǎng)或者說(shuō)對(duì)人才的需求，提出了一個(gè)更高的要求。如果研究人員只掌握某一方面的知識(shí)，對(duì)另一學(xué)科的認(rèn)識(shí)不夠深入，只停留在簡(jiǎn)單的工具使用層面，那么研究工作就只能浮于表面，也很容易造成計(jì)算參數(shù)設(shè)置有誤等問(wèn)題，導(dǎo)致最終計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果完全不一樣的情況。

未來(lái)，各學(xué)科之間的交叉融合一定會(huì)越來(lái)越多，在具體的科研工作中，不同背景的人才在合作交流過(guò)程中，需要更多傾聽(tīng)對(duì)方領(lǐng)域的知識(shí)和訴求，只有建立在互信、開放心態(tài)的基礎(chǔ)上，才能推動(dòng)跨學(xué)科間的研究持續(xù)向前發(fā)展。

參考：

1. Y. Li，T. Wang，J. Zhang，B. Shao，H. Gong，Y. Wang，X. He，S. Liu，T. Liu.Exploring the Regulatory Function of the N-terminal Domain of SARS-CoV-2 Spike Protein through Molecular Dynamics Simulation.Advanced Theory and Simulations 4（2021）.
https://doi.org/10.1002/adts.202100152