自由严重急性呼吸综合征 2 (SARS-CoV-2) 引起的 2019 年病 () 大流行开始以来，已经出现了许多病毒变体。这些变体显示出增强的传播性、毒力和免疫逃避能力。
发表在《细胞报告 》杂志上的一篇新研究论文 探讨了其中一些突变在逃避中和抗体反应的能力方面的功能相关性。更具体地说，研究人员检查了 Omicron 突变改变幼稚个体免疫抗体反应的能力。
介绍
Omicron 在其受体结合位点 (RBS) 有 11 个突变，这导致大多数血清学反应。这种突变保留了病毒与宿主血管紧张素转换酶 2 (ACE2) 受体结合的能力，同时避开了自然感染或接种疫苗后存在的中和抗体。
ACE2 结合与一些 Omicron 突变相关，即 S477N、E484K、N501Y 和 Q498R。相反，免疫逃避与 K417N、E484A 和 Q498R 突变有关。这些突变的影响与野生型血清学反应有关。
B 细胞抗原性描述了抗原与来自已经历亲和力成熟的 B 细胞的抗体的结合程度。亲和力成熟取决于体细胞超突变的发生，这些超突变增加了给定抗原对所讨论抗体的识别特异性和亲和力。
抗体通常与由蛋白质构象聚集在一起的残基形成的构象表位结合，尽管沿蛋白质序列相距很远。因此，仅从序列预测表位或生成完整的抗体表位图谱具有挑战性。
关于研究
研究人员使用基于几何深度学习的新建模平台 ScanNet，使用实验或计算结构预测 B 细胞和蛋白质-蛋白质结合位点。此外，ScanNet 为每个表位提供了一个残基概率评分，称为抗原性谱。
ScanNet 预测的准确性似乎高于许多其他当前使用的技术。一个重要的例子是为 SARS-CoV-2 野生型刺突受体结合域 (RBD) 创建的抗原性谱 ScanNet 与基于刺突抗体复合结构的实验得出的抗体命中率之间的良好匹配。因此，该平台能够预测抗原表位分布。
研究结果
ScanNet 预测 Omicron 将与 RBS 抗原性降低有关，而 Alpha、Beta 和 Delta VOC 与 SARS-CoV-2 的野生型菌株相比有适度的增加。鉴定了 Omicron VOC 中抗原性降低的位置。此外，科学家们发现，在最常靶向的抗原中，抗原性的变化最为显着。
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