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Les interactions entre les protéines de l’hôte et les protéines du pathogène conditionnent l’évolution des interactions hôte-pathogène et l’évolution des agents pathogènes. Dans cette étude, un outil d’intelligence artificielle (UniBind) a été proposé pour représenter les protéines sous la forme d’un graphique moléculaire. Cet outil intègre la structure tridimensionnelle des protéines et leur affinité de liaison. Appliqué aux variants de SARS-CoV2, Unibind a été capable de prédire de manière efficace et évolutive les effets des variantes de protéines de pointe du SARS-CoV-2 sur leurs affinités de liaison au récepteur ACE2 humain, ainsi qu'aux anticorps monoclonaux neutralisant le SARS-CoV-2. Dans une analyse inter-espèces, UniBind pourrait être utilisé pour prédire la susceptibilité de l’hôte aux variants du SARS-CoV2.

Source(s) :
Guangyu Wang et al. Deep-learning-enabled protein-protein interaction analysis for prediction of SARS-CoV-2 infectivity and variant evolution. Nat Med. 2023 Jul 31. ;

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