इन्फ्लुएंजा वायरस का कंप्यूटर मॉडल सार्वभौमिक वैक्सीन के लिए प्रतिबद्ध है

विश्व स्वास्थ्य संगठन के अनुसार, प्रत्येक वर्ष इन्फ्लूएंजा के अनुमानित 1 बिलियन मामले होते हैं, 3-5 मिलियन गंभीर मामलों के बीच और वैश्विक स्तर पर इन्फ्लूएंजा से संबंधित 650,000 तक श्वसन संबंधी मौतें होती हैं। मुख्य रूप से परिचालित उपभेदों से मेल खाने के लिए हर साल मौसमी फ्लू के टीकों में सुधार किया जाना चाहिए। जब टीका प्रमुख तनाव से मेल खाता है, तो यह बहुत प्रभावी होता है; हालाँकि, जब यह मेल नहीं खाता है, तो यह थोड़ी सुरक्षा प्रदान कर सकता है।

फ्लू के टीके के मुख्य लक्ष्य दो सतह ग्लाइकोप्रोटीन, हेमाग्लगुटिनिन (एचए) और न्यूरोमिनिडेस (एनए) हैं। जबकि HA प्रोटीन वायरस को होस्ट सेल से बाँधने में मदद करता है, NA प्रोटीन HA को कोशिका झिल्ली से दूर करने के लिए कैंची की तरह काम करता है जिससे वायरस को दोहराने की अनुमति मिलती है। हालांकि दोनों ग्लाइकोप्रोटीन के गुणों का पहले अध्ययन किया जा चुका है, लेकिन उनके आंदोलन की पूरी समझ मौजूद नहीं है।

पहली बार, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय सैन डिएगो के शोधकर्ताओं ने H1N1 वायरस का एक परमाणु-स्तर का कंप्यूटर मॉडल बनाया है जो ग्लाइकोप्रोटीन "श्वास" और "झुकाव" आंदोलनों के माध्यम से नई कमजोरियों को प्रकट करता है। एसीएस सेंट्रल साइंस में प्रकाशित यह काम, इन्फ्लूएंजा के खिलाफ भविष्य के टीकों और एंटीवायरल के डिजाइन के लिए संभावित रणनीतियों का सुझाव देता है।

"जब हमने पहली बार देखा कि ये ग्लाइकोप्रोटीन कितने गतिशील थे, सांस लेने और झुकाव की बड़ी डिग्री, हम वास्तव में आश्चर्यचकित थे कि क्या हमारे सिमुलेशन में कुछ गड़बड़ थी," रसायन विज्ञान और जैव रसायन विज्ञान के विशिष्ट प्रोफेसर रोमी अमारो ने कहा, जो परियोजना के प्रमुख अन्वेषक हैं। "जब पहली बार हमें पता चला कि हमारे मॉडल सही थे, तो हमें इस खोज की विशाल क्षमता का एहसास हुआ। इस शोध का उपयोग प्रोटीन को खुला रखने के तरीकों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है ताकि यह एंटीबॉडी के लिए लगातार सुलभ हो।"

परंपरागत रूप से, फ़्लू के टीकों ने स्थिर छवियों के आधार पर HA प्रोटीन के सिर को लक्षित किया है, जो प्रोटीन को कम गति के साथ एक तंग गठन में दिखाता है। अमरो के मॉडल ने एचए प्रोटीन की गतिशील प्रकृति को दिखाया और एक श्वास आंदोलन का खुलासा किया जिसने प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया की एक पूर्व अज्ञात साइट को उजागर किया, जिसे एक एपिटोप के रूप में जाना जाता है।

इस खोज ने पेपर के सह-लेखकों में से एक, इयान ए विल्सन, द स्क्रिप्स रिसर्च इंस्टीट्यूट में स्ट्रक्चरल बायोलॉजी के हैनसेन प्रोफेसर के पिछले काम को पूरा किया, जिन्होंने एक एंटीबॉडी की खोज की थी जो मोटे तौर पर बेअसर थी - दूसरे शब्दों में, तनाव-विशिष्ट नहीं - और प्रोटीन के एक हिस्से से जुड़ा हुआ है जो कि खुला हुआ दिखाई देता है। इसने सुझाव दिया कि ग्लाइकोप्रोटीन पहले की तुलना में अधिक गतिशील थे, जिससे एंटीबॉडी को संलग्न होने का अवसर मिला। एचए प्रोटीन के श्वास आंदोलन को सिमुलेट करके एक कनेक्शन स्थापित किया।

एनए प्रोटीन ने परमाणु स्तर पर सिर झुकाने वाले आंदोलन के साथ गति भी दिखाई। इसने नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ एलर्जी एंड इंफेक्शियस डिजीज में सह-लेखकों जूलिया लेडरहोफर और मसरू कनेकियो को एक महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान की। जब उन्होंने दीक्षांत प्लाज्मा को देखा- यानी, फ्लू से उबरने वाले रोगियों के प्लाज्मा- उन्हें एंटीबॉडी मिलीं जो विशेष रूप से सिर के नीचे एनए के "डार्क साइड" को लक्षित करती हैं।

एनए प्रोटीन के संचलन को देखे बिना, यह स्पष्ट नहीं था कि एंटीबॉडी एपिटोप तक कैसे पहुंच रहे थे। अमारो की प्रयोगशाला द्वारा बनाए गए अनुकरणों ने गति की एक अविश्वसनीय श्रेणी दिखाई जिसने इस बात की जानकारी दी कि एंटीबॉडी बंधन के लिए एपिटोप को कैसे उजागर किया गया था।

अमरो की टीम द्वारा बनाए गए H1N1 सिमुलेशन में भारी मात्रा में विवरण शामिल हैं - 160 मिलियन परमाणु मूल्य। इस आकार और जटिलता का अनुकरण दुनिया की कुछ चुनिंदा मशीनों पर ही चल सकता है। इस काम के लिए, अमरो लैब ने ओक रिज नेशनल लैब में टाइटन का इस्तेमाल किया, जो पहले दुनिया के सबसे बड़े और सबसे तेज कंप्यूटरों में से एक था।

अमरो डेटा को अन्य शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध करा रहा है जो इन्फ्लूएंजा वायरस कैसे चलता है, बढ़ता है और विकसित होता है, इस बारे में और भी खुलासा कर सकता है। "हम मुख्य रूप से h A और एनए में रुचि रखते हैं, लेकिन अन्य प्रोटीन हैं, एम 2 आयन चैनल, झिल्ली इंटरैक्शन, ग्लाइकन्स, कई अन्य संभावनाएं," अमरो ने कहा।

"यह अन्य समूहों के लिए अन्य वायरस के समान तरीकों को लागू करने का मार्ग भी प्रशस्त करता है। हमने अतीत में SARS-CoV-2 और अब H1N1 का मॉडल तैयार किया है, लेकिन अन्य फ्लू वेरिएंट हैं, MERS, RSV, HIV- यह सिर्फ है शुरुआत है।"