Un nuovo modello che applica l’intelligenza artificiale ai carboidrati migliora la comprensione del processo di infezione e potrebbe aiutare a prevedere quali virus potrebbero diffondersi dagli animali all’uomo. È quanto emerge da un recente studio condotto da ricercatori dell’Università di Göteborg.
I carboidrati sono coinvolti in quasi tutti i processi biologici, ma non sono ancora ben compresi. Questi carboidrati sono indicati come glicani e sono necessari per far funzionare il nostro corpo come dovrebbe. Tuttavia, a un ritmo spaventoso, partecipano anche quando il nostro corpo non funziona come previsto. Quasi tutti i virus usano i glicani come primo contatto con le nostre cellule nel processo di infezione, inclusa la nostra attuale minaccia SARS-CoV-2, che sta causando la pandemia di COVID-19.
Un gruppo di ricerca guidato da Daniel Bogar, assistente professore presso l’Università di Göteborg, ha sviluppato un modello basato sull’intelligenza artificiale per analizzare i glicani con un livello di accuratezza senza precedenti. Il modello migliora la comprensione del processo di infezione consentendo la previsione di nuove interazioni tra virus e glicani, ad esempio tra glicani e virus dell’influenza o rotavirus: una causa comune di infezione virale nei neonati.
Di conseguenza, il modello potrebbe anche portare a una migliore comprensione delle malattie zoonotiche, in cui i virus vengono trasmessi dagli animali all’uomo.
“Con l’avvento del SARS-CoV-2, abbiamo visto le conseguenze potenzialmente devastanti della trasmissione di virus dagli animali all’uomo. Il nostro modello può ora essere utilizzato per prevedere quali virus sono particolarmente vicini al “salto”. Possiamo analizzarlo sapere quante mutazioni sarebbero necessarie affinché i virus riconoscano i glicani umani, che aumentano il rischio di infezione umana. Inoltre, il modello ci aiuta a prevedere quali parti del corpo umano potrebbero essere prese di mira da un virus zoonotico, come quello respiratorio o del tratto gastrointestinale”, afferma Daniel Bogar, autore principale dello studio.
Inoltre, il gruppo di ricerca spera di beneficiare di una migliore comprensione del processo di infezione per prevenire l’infezione virale. L’obiettivo è utilizzare il modello per sviluppare antivirali a base di glicani, ovvero farmaci che inibiscono la capacità dei virus di replicarsi.
“Prevedere le interazioni del virus con i glicani significa che ora possiamo cercare i glicani che legano i virus meglio dei nostri glicani e utilizzare questi glicani “appiccicosi” come antivirali per prevenire le infezioni virali. Tuttavia, sono necessari ulteriori progressi nella sintesi dei glicani”, ha affermato. Come potenziale antivirale, i glicani possono includere diverse sequenze che sono attualmente difficili da produrre”, afferma Daniel Bogar.
Spera che il modello sia un passo avanti verso l’inclusione dei glicani nei futuri approcci di prevenzione e controllo delle epidemie, poiché attualmente sono trascurati a favore di molecole più facili da analizzare, come il DNA.
“Il lavoro di molti gruppi negli ultimi anni ha rivoluzionato la glicobiologia e credo che siamo finalmente sul punto di utilizzare queste complesse biomolecole per scopi medici. Ci aspettano tempi entusiasmanti”, afferma Daniel Bogar.
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