Sviluppi nella ricerca sul virus COVID-19 usando il machine learning

La pandemia di COVID-19 è iniziata alla fine del 2019 e ha tragicamente portato via milioni di vite in tutto il mondo. Il virus responsabile di questa pandemia si chiama SARS-CoV-2. Nel tempo, sono emerse diverse varianti, che possono far comportare il virus in modo diverso. Alcune di queste varianti sono conosciute come varianti di preoccupazione, o VOC, tra cui Alpha, Beta, Delta, Gamma e Omicron. Altre varianti, chiamate varianti di interesse o VOI, includono Eta, Iota, Kappa, Lambda e Mu. Queste varianti mostrano quanto velocemente il virus possa cambiare.

La comunità scientifica ha lavorato duramente per sviluppare vaccini per combattere il COVID-19, che si sono rivelati efficaci nel salvare innumerevoli vite. Ricercatori di vari campi hanno unito le forze per essere meglio preparati a situazioni simili in futuro.

#Struttura del SARS-CoV-2

Il virus SARS-CoV-2 è composto da quattro principali proteine: la Proteina Spike, la proteina di involucro, la proteina di membrana e la proteina nucleocapsidica. La proteina spike, o proteina S, è particolarmente importante perché aiuta il virus a entrare nelle cellule umane collegandosi a un recettore specifico chiamato ACE2.

La proteina S è composta da due parti: S1 e S2. La parte S1 ha sezioni importanti che aiutano a legarsi all'ACE2. La parte S2 assiste nella fusione effettiva del virus con la cellula.

#Ricerca sull'Interazione RBD-ACE2

Molte ricerche si sono concentrate su come la parte RBD della proteina spike interagisce con l'ACE2. Gli scienziati hanno usato sia esperimenti che modelli informatici per studiare questo. Molti studi computerizzati usano un metodo chiamato dinamica molecolare per simulare queste interazioni, mentre altri apprendono da principi fondamentali per ottenere risultati più precisi.

Tuttavia, fare calcoli dettagliati può essere molto costoso e richiedere molto tempo a causa della scala delle molecole coinvolte. Per superare questa sfida, i ricercatori possono suddividere grandi molecole in sezioni più piccole e studiare le loro proprietà individualmente, concentrandosi su come gli atomi si legano tra loro. Questo aiuta a identificare le parti importanti dell'interazione che potrebbero essere mirate per prevenire l'ingresso del virus nelle cellule umane.

#Il Ruolo del Machine Learning

Il machine learning (ML) è un ramo dell'intelligenza artificiale che cerca schemi in grandi insiemi di dati e aiuta a fare previsioni. Grazie al ML, i computer possono apprendere e svolgere compiti che di solito richiederebbero intelligenza umana. Questa tecnologia è ampiamente usata in settori come la salute, la finanza e il marketing. Recentemente, il ML ha fatto il suo ingresso anche nei campi della fisica e della chimica.

Alcuni ricercatori hanno già applicato tecniche di ML per prevedere proprietà legate alle molecole. Questo dimostra che il ML può offrire soluzioni a problemi complicati in scienza, compresa la previsione di come il virus potrebbe cambiare in futuro.

In questo studio, i ricercatori volevano usare i dati ottenuti dai loro precedenti calcoli precisi per aiutare a formare modelli di ML, con l'obiettivo di ricreare gli stessi risultati ma a un costo inferiore.

#Costruzione del Modello RBD-ACE2

Per la ricerca, gli scienziati hanno usato dati di struttura esistenti da un database di proteine per creare un modello dell'interazione RBD-ACE2. Hanno assemblato sequenze dall'ACE2 e dal RBD, portando a un totale di poco più di 300 aminoacidi nel modello. Questo processo ha richiesto di aggiungere piccoli atomi di idrogeno per completare il modello.

I ricercatori hanno notato che la variante Omicron aveva diverse mutazioni rispetto al virus originale.

#Esecuzione di Calcoli Ab Initio

Per analizzare accuratamente le interazioni proteiche, i ricercatori hanno utilizzato software specializzati che si basa sui principi della meccanica quantistica. Questo metodo richiede una grande potenza computazionale ma offre una visione precisa di come gli atomi si legano e interagiscono. Sono stati usati due pacchetti software: uno per ottimizzare la struttura del modello e un altro per calcolare l’Ordine di legame, che riflette la forza di questi legami.

L'ordine di legame aiuta gli scienziati a capire quanto siano fortemente connessi diversi coppie di atomi. Esaminando questi legami nell'interfaccia RBD-ACE2, i ricercatori potevano identificare quali aminoacidi sono più importanti per la capacità del virus di infettare le cellule umane. Queste informazioni possono portare a trattamenti mirati.

#Preparazione dei Dati per il Machine Learning

Prima di applicare il machine learning ai loro dati, i ricercatori dovevano processarli. Hanno pulito il dataset originale rimuovendo colonne non necessarie e trasformando i dati categorici in valori numerici. Hanno poi impostato i dati per l'addestramento e il test dei modelli di machine learning.

I ricercatori hanno deciso di provare diverse impostazioni di addestramento per vedere quanto bene i modelli potessero prevedere la forza dei legami. Hanno addestrato modelli con il 90% di un dataset e li hanno testati sul restante 10%. Hanno anche scambiato i dataset per vedere come si comportavano i modelli di fronte a dati diversi.

#Modelli di Machine Learning Utilizzati

Una varietà di modelli di machine learning ben noti sono stati impiegati nello studio. Questi includevano:

• Regressione XGBoost: Conosciuta per la sua efficienza e efficacia in varie situazioni.
• Regressione K-Nearest Neighbor (KNN): Prevede i valori sulla base della media dei punti vicini.
• Regressione ad Albero Decisionale: Prende decisioni basate su una struttura ad albero.
• Regressione Lasso: Un metodo di regressione lineare semplice che identifica le caratteristiche più importanti.
• Regressione Ridge: Simile al Lasso ma si concentra sul mantenere tutte le caratteristiche con una certa penalità per le dimensioni.

Ogni modello ha i suoi punti di forza e debolezza, e i ricercatori volevano scoprire quale si sarebbe comportato meglio nella previsione della forza dei legami.

#Valutazione delle Prestazioni

Per valutare quanto bene hanno funzionato i modelli, i ricercatori hanno esaminato diverse metriche di prestazione. Hanno valutato la precisione delle previsioni di ciascun modello, esaminando quanto vicino fossero le forze di legame previste rispetto ai valori reali.

Lo studio ha dimostrato che il modello XGBoost ha funzionato eccezionalmente bene quando i dati provenivano dallo stesso set. Ha mostrato un'alta precisione con una forte correlazione tra le forze di legame previste e reali. Nei casi in cui i modelli sono stati addestrati su un set di dati e testati su un altro, gli alberi decisionali sono risultati i migliori.

#Riepilogo dei Risultati

I risultati indicavano che XGBoost era il migliore nella previsione della forza dei legami all'interno dello stesso dataset, mostrando alta precisione e basso errore. Tuttavia, quando i dataset venivano scambiati, gli alberi decisionali prendevano il sopravvento nelle prestazioni. Altri modelli, come KNN e i tipi di regressione lineare, hanno faticato in generale.

I risultati evidenziano il potenziale dei modelli di machine learning di prevedere interazioni complesse senza dover passare attraverso simulazioni estese e costose. Questo potrebbe cambiare il modo in cui gli scienziati affrontano lo studio delle interazioni virali e potrebbe portare a trattamenti più efficaci o misure preventive contro virus come il SARS-CoV-2.

#Conclusione

Mentre il mondo continua ad affrontare le sfide poste dalla pandemia di COVID-19, la ricerca sul virus e le sue interazioni con i sistemi umani rimane cruciale. L'uso di metodi computazionali avanzati e di machine learning può fornire preziose informazioni. Collaborando e esplorando approcci innovativi, gli scienziati mirano a difendere meglio contro futuri eventi virali.