R.我上周通过我掌握了我的精力，当我学到了我的2岁的女儿的日托提供者得到了她的第一剂辉瑞疫苗。它让她感到比她预期的更甜霉，但这是一件好事，表明疫苗正在将她的免疫系统踢进齿轮。
虽然我感谢她的疫苗接种，但在我的社交豆荚中的风险降低，我正在阅读来自英国，南非和巴西的SARS-COV-2的新遗传变异。在最近的新闻发布会上，拜登总统主任医疗顾问安东尼Fauci表示，目前的辉瑞和现代疫苗在面对新的突变时仍然“远高于无效的线。”当然，在考虑疫苗，战斗突变，可以低于有效线路的情况下放心。这不是疫苗设计的错，这是自然设计的结果。只要病毒继续寻找新的人类宿主，它将继续发展突变以逃避我们的免疫防御。
“受感染的人越多，我们将更有可能看到新的变体，”洛克菲勒大学免疫医生Michel Nussenzweig，告诉纽约时报。“如果我们给病毒有机会做出最糟糕的事情，那就会。”
U.K和南非冠状病毒变体都具有高逃避潜力。必威体育西汉姆官网
值得庆幸的是，科学家们在案件上找出了病毒最差可能接受的形式。Massachusetts技术研究所的团队包括生物学工程师，计算生物学家和数学家，提出了一种预测SARS-COV-2突变可以逃避人类免疫系统的新方法。他们的研究可以帮助疫苗制造商在进化方面保持一步，并在通过的致命突变中切断。在一个新的纸， 出版于科学随着招牌，“学习病毒进化和逃生的语言”，科学家们在对自然语言的思想之间阐明了一个有前途的桥梁，如语法和意思，以及病毒和细菌以及其他事情，发展方向。“我们正在努力了解生物学的语言，”Bonnie Berger是其中一位论文的作者。
Berger和Coauthors Bryan Bryson和Brian Hie最近加入了我放大以解释他们的研究。他们的作品源于棘手 - 或者我应该说“Spikey”的病毒以允许它们逃避我们的免疫系统的方式变异。毕竟是SARS-COV-2的穗蛋白，a多功能分子机器，这有助于病毒分解到我们的细胞中。作为一个报告本月柳叶瓶注意到，最近在U.K的变体是“迅速成为全球威胁”的变体，其特征在于“尖峰蛋白质中的多个突变”。通过给予我们的细胞，现代人和辉瑞疫苗对抗SARS-COV-2指示如何制作一种无害的病毒穗蛋白质;该信息设定了我们的免疫系统，以有效地摆脱病毒。然而，当尖峰蛋白质的变化时，我们的免疫系统可能变得更加难以识别，最终挫败。
Berger在MIT计算机科学和人工智能实验室领导了计算和生物学群体。她解释说，原来的武汉股的突变应该被调查“语义变化”，“可能导致逃脱”。在蛋白质中的语义变化或意义的变化归结为其氨基酸序列，其遵循一组规则。蛋白质是氨基酸的多肽链，20个字符蛋白质“字母”中的字母，用于特定蛋白质结构和目的。这些字母的序列与肽键合彼此连接，被转录并从DNA和RNA转换 - 或者，在SARS-COV-2的情况下，只需RNA。对于病毒的刺激蛋白成功地连接到我们的细胞，其序列必须粘附到语法中。“我们认为这是一个生物学语法，”在麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室博士候选人说。
为了逃避免疫系统的搜救细胞，HIE说，病毒必须伪装自己。在科学作者写道，“我们确定了逃生突变，作为保持病毒感染性的逃生突变，但导致病毒看起来与免疫系统不同，类似于句子的改变，以保持句子的语法性，但改变其意义。”这个聪明的重写，Berger说，是在工作的演变。“进化是一种语言，”她说。“它的语言像英语发展一样开发出来。蛋白质序列或核酸序列，随着时间的推移而发育。“
科学家设计了机器学习算法，最初创建的是与英语这样的人类语言合作，以识别病毒蛋白序列中的新“单词”。“用于培训一系列英语单词语言模型的相同原则可以在一系列氨基酸上培训语言模型，”他们写。从根本上说，HIE说，算法就像句子完成模型一样，例如iPhone和谷歌的Gmail中的自动更正和自动完成功能。
如果我们给病毒有机会做出最糟糕的话，它将。
他们在4,172个穗蛋白序列中培训了他们的语言模型，远低于可用于与其他病毒相关的蛋白质合作的蛋白质，研究人员还创造了语言模型，以预测流感病毒中蛋白质的病毒逃生-4851序列和艾滋病毒病毒中的57,730个蛋白质序列。They found that the degree of a protein sequence’s grammatical correctness, according to their language models, was significantly correlated with viral fitness “across all strains and across studies that examined single or combinatorial mutations,” despite the fact that their language models “were not given any explicit fitness-related information.” This suggests that a mutation’s “grammaticality” actually captures information about how fit that mutation is for infecting people. It also, the researchers said, increases the dimensions of scientists’ understanding of how a change in meaning can encode the perturbing of a protein’s purpose.
Bryson是马萨诸塞州综合医院Ragon Institute的成员，并在麻省理工学院的生物工程部门负责他自己的实验室。他把它放在这种方式：“我们在智力范式方面用CSC爆炸了门开放。”CSCS代表受限制的语义变更搜索。这是通过高精程性和高语义变化寻找刺突蛋白的突变的任务。在英语语言中的某些文本身体上有没有类似的模拟。这就是点。“之前，人们只会看看英语的语法或意义，语义，”伯杰说。“但寻找逃生高的语法和高语义变化 - 你不会为英语做这一点，这就是为什么我们提出了一种新的自然语言处理模型。自然语言加工推动了一个生物问题的解决。“
在Bryson的实验室中，科学家们现在可以试验穗蛋白突变体。“我们所说，'好吧，我们可以生成这个，”“布里森说。“在我们的模型中，它落在第98百分位数中。”这意味着如果将该突变体的序列与先前看到的冠状病毒序列进行比较，那么98％以前看过的冠状病毒序列具有较低的语义变化，如模型所预测的，而不是必威体育西汉姆官网突变体。“我们可以看到它感染细胞的良好，”布里森说。“We can ask, ‘How well does it bind the receptor ACE2?’—the cellular doorway the spike protein opens to cause COVID-19—‘How well does it survive in the presence of antibodies?’ We now have a little bit more understanding of how semantic changes relate to all of the biological features of infection.”
突变的“语法性”实际上捕获了关于传染是如何对感染人民的态度的信息。
根据研究人员的模型，U.K和南非变种都有高逃避潜力。后者的语义变化比前者更高。“那些可能易于逃脱，可能不会被疫苗瞄准，但需要通过实验验证，”伯杰说。“我们只是做了量化预测。”
我询问科学家如何在现代人和辉瑞公司知道这种语言的病毒逃生语言，我们目前的疫苗的发展可能是不同的。Bryson表示，“我认为我们的模型强调了使用穗的全长作为免疫原的重要性，而不是优先考虑蛋白质的特定区域。”他说幸运的是，很多疫苗设计都集中在全长穗蛋白质上，其模型表明是一个很好的举动。与此同时，Bryson警告说：“我们的模型确实量化了蛋白质的某些部分具有高逃避潜力。”
然而，通过这种知识，Bryson表示，化学家可以进行微调疫苗，以靶向最有可能逃逸的序列。“我们可以说，好的，即使我们越来越多的序列，我们怎样才能考虑设计对蛋白质特定区域的免疫应答的新疫苗策略？”在计算机中，他解释说，他可以产生新的尖峰突变并确定（使用语言隐喻）是否改变蛋白质序列的含义并变得危险。基于该造型，Bryson表示，“我们可以做深刻的病毒学，免疫学，抗体结合 - 所有这些类型的实验，让我们探索这些作品。”
该团队正在寻求将其模型取得覆盖蛋白质序列的未知领域。“这种概念框架不仅限于免疫选择和免疫逃逸，而且可以概括不同种类的进化压力，”HIE说。“蛋白质将使自己变异以保持其健康和功能。因此，您可以使用相同的框架来了解药物抵抗力或抗生素。“Bryson对了解他们的模型如何分析药物压力设置中的细菌基因组。“你可以想象疟疾的蛋白质也经历了很多突变以避免免疫力，”他说。“我们可以使用它的许多不同的地方，我们将尽可能多地尝试。”
Brian Gallagher是一个副主编鹦鹉螺。跟着他在推特上@bsgallagher.。
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