大数据方法学习HIV信封蛋白质的健身状况

原创 维港健康_编辑方  2018-02-07 11:21  阅读 201 次
HPV疫苗

尽管医学取得了重大进展,但人类免疫缺陷病毒(HIV)的有效疫苗仍然无法获得,尽管最近的希望是通过发现能够中和多种HIV毒株的抗体而出现的。然而,艾滋病病毒有时可以通过突变途径逃避已知的广泛中和抗体反应,这使得设计有效的解决方案更加困难。

一种理想的疫苗会引发广泛的中和抗体,靶向病毒尖峰蛋白质的一部分,其中突变严重危害病毒的适应性,或病毒的繁殖和复制能力。这需要健身景观的知识,从序列到健身的映射。为了达到这个目的,科大的数据科学家及其合作者采用了计算方法来估计gp160(包含艾滋病病毒峰值的多蛋白)的健身情况。推断的景观然后通过与各种实验测量的比较来验证。

他们的发现于2018年1月在PNAS杂志上发表。

“如果没有大数据机器学习的方法,就不可能做出这样的预测,”科大电子与计算机工程系高级研究与研究助理教授,小组研究员雷蒙·路易(Raymond Louie)说。“需要估计的参数数量接近440万。”

由该团队处理的数据包括来自1,918个HIV感染者的815个残基和20,043个序列。

合作者,香港科技大学电子与计算机工程与化学与生物工程系Hari Harilela副教授Matthew McKay说:“计算方法给了我们快速而准确的结果。“这些发现可以帮助生物学家提出新的免疫原和疫苗接种方案,试图迫使病毒发生突变,使其不适应状态,以逃避免疫反应,这可能会阻止或限制病毒感染。

“虽然这种方法的开发是为了解决gp160蛋白所带来的具体挑战,我们无法用我们开发的方法来获得其他HIV蛋白的健身景观,但这种方法是一般的,可以应用于其他高维度最大值“Atrial K. Chakraborty,合着者,麻省理工学院医学工程与科学研究所化学工程,物理和化学Robert T. Haslam教授说。“具体而言,我们的健身景观可能在将来选择联合bnAb疗法和免疫原设计的临床有用。”

McKay说:“这是一个多学科的研究,展示了数据科学的应用,尤其是大数据机器学习方法,用于解决生物学中具有挑战性的问题。”

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