Structural modeling of the SARS-CoV-2 Spike/human ACE2 complex interface can identify high-affinity variants associated with increased transmissibility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has triggered concerns about the emergence of more infectious and pathogenic viral strains. As a public health measure, efficient screening methods are needed to determine the functional effects of new sequence variants. Here we show that structural modeling of SARS-CoV-2 Spike protein binding to the human ACE2 receptor, the first step in host-cell entry, predicts many novel variant combinations with enhanced binding affinities. By focusing on natural variants at the Spike-hACE2 interface and assessing over 700 mutant complexes, our analysis reveals that high-affinity Spike mutations (including N440K, S443A, G476S, E484R, G502P) tend to cluster near known human ACE2 recognition sites (K31 and K353). These Spike regions are conformationally flexible, allowing certain mutations to optimize interface interaction energies. Although most human ACE2 variants tend to weaken binding affinity, they can interact with Spike mutations to generate high-affinity double mutant complexes, suggesting variation in individual susceptibility to infection. Applying structural analysis to highly transmissible variants, we find that circulating point mutations S447N, E484K and N501Y form high-affinity complexes (~40% more than wild-type). By combining predicted affinities and available antibody escape data, we show that fast-spreading viral variants exploit combinatorial mutations possessing both enhanced affinity and antibody resistance, including S447N/E484K, E484K/N501Y and K417T/E484K/N501Y. Thus, three-dimensional modeling of the Spike/hACE2 complex predicts changes in structure and binding affinity that correlate with transmissibility and therefore can help inform future intervention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».