Модель Beth-2 предсказала ключевые мутации SARS-CoV-2 за девять месяцев
Вычислительный алгоритм на базе глубокого секвенирования внутри организма спрогнозировал эволюцию вируса до смены доминирующих линий.
Исследователи разработали вычислительный алгоритм Beth-2 для прогнозирования мутаций вируса SARS-CoV-2, о чем сообщается в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences. Инструмент анализирует данные глубокого секвенирования вирусных геномов внутри инфицированного организма, сопоставляя ранние сигналы приспособленности вариантов с картиной их межпопуляционной передачи pnas.org
Proceedings of the National Academy of Sciencespnas.orgОткрыть источник ↗.
Точность ретроспективного анализа
В ходе ретроспективной валидации система Beth-2 выявила 98,6% ключевых мутаций SARS-CoV-2 в рецептор-связывающем домене. Модель определила эти генетические изменения с медианным опережением в 9 месяцев до того, как соответствующие штаммы заняли доминирующее положение в популяции. Подход позволяет фиксировать потенциал приспособленности патогена в условиях естественного иммунного ответа хозяина.
Проспективная проверка и циркулирующие линии
Из 26 мутаций, отобранных в рамках проспективной оценки, 69% показали статистически значимый рост трансмиссивности. Пять вариантов продемонстрировали способность уклоняться от антител в плазме людей, привитых мРНК-вакциной от COVID-19, образцы которой были взяты через 6 месяцев после расчета прогноза.
В перечень подтвержденных алгоритмом замен вошла мутация F456L, определяющая структуру циркулирующих линий KP.3, NB.1.8.1 и XFG. По заявлению разработчиков, метод совместим с действующими сетями эпидемиологического мониторинга геномов и может применяться для других патогенов при подготовке состава вакцин pnas.org
Proceedings of the National Academy of Sciencespnas.orgОткрыть источник ↗.
