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Enregistrement W4405203899 · doi:10.1101/2024.12.06.627164

Comprehensive Analysis of SARS-CoV-2 Spike Evolution: Epitope Classification and Immune Escape Prediction

2024· preprint· en· W4405203899 sur OpenAlexaff
Natália Teruel, Matthew Crown, Ricardo Rajsbaum, Matthew Bashton, Rafaël Najmanovich

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpike (software development)Immune escapeSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)EpitopeImmune recognitionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BiologySpike ProteinImmune systemCoronavirusComputational biologyEvolutionary biologyVirologyArtificial intelligenceComputer scienceGeneticsAntibodyMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of SARS-CoV-2, the virus responsible for the COVID-19 pandemic, has produced unprecedented numbers of structures of the Spike protein. This study presents a comprehensive analysis of 1,560 published Spike protein structures, capturing most variants that emerged throughout the pandemic and covering diverse heteromerization and interacting complexes. We employ an interaction-energy informed geometric clustering to identify 14 epitopes characterized by their conformational specificity, shared interface with ACE2 binding, and glycosylation patterns. Our per-residue interaction evaluations accurately predict each residue's role in antibody recognition and as well as experimental measurements of immune escape, showing strong correlations with DMS data, thus making it possible to predict the behaviour of future variants. We integrate the structural analysis with a longitudinal analysis of nearly 3 million viral sequences. This broad-ranging structural and longitudinal analysis provides insight into the effect of specific mutations on the energetics of interactions and dynamics of the SARS-CoV-2 Spike protein during the course of the pandemic. Specifically, with the emergence of widespread immunity, we observe an enthalpic trade-off in which mutations in the receptor binding motif (RBM) that promote immune escape also weaken the interaction with ACE2. Additionally, we also observe a second mechanism, that we call entropic trade-off, in which mutations outside of the RBM contribute to decrease the occupancy of the open state of SARS-CoV-2 Spike, thus also contributing to immune escape at the expense of ACE2 binding but without changes on the ACE2 binding interface. This work not only highlights the role of mutations across SARS-CoV-2 Spike variants but also reveals the complex interplay of evolutionary forces shaping the evolution of the SARS-CoV-2 Spike protein over the course of the pandemic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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