AI-driven multiscale simulations illuminate mechanisms of SARS-CoV-2 spike dynamics
AI-driven multiscale simulations illuminate mechanisms of SARS-CoV-2 spike dynamics
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人工智能驱动的多尺度模拟揭示了SARS-CoV-2尖峰动力学机制
DOI：
10.1177/10943420211006452
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发表时间：
2021-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Amaro RE
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Casalino L;Dommer AC;Gaieb Z;Barros EP;Sztain T;Ahn SH;Trifan A;Brace A;Bogetti AT;Clyde A;Ma H;Lee H;Turilli M;Khalid S;Chong LT;Simmerling C;Hardy DJ;Maia JD;Phillips JC;Kurth T;Stern AC;Huang L;McCalpin JD;Tatineni M;Gibbs T;Stone JE;Jha S;Ramanathan A;Amaro RE
我们开发了一个通用的AI驱动的工作流程，利用异构HPC资源来探索分子系统的时间依赖性动力学。我们使用这个工作流程来研究SARS-CoV-2刺突蛋白的感染性机制，这是主要的病毒感染机制。我们的工作流程可以在各种复杂环境中更有效地研究尖峰动力学，包括在完整的SARS-CoV-2病毒包膜模拟中，该模拟包含3.05亿个原子，并使用NAMD在ORNL Summit上显示出强大的缩放能力。我们提出了几个新的科学发现，包括阐明穗的完整的聚糖盾，穗聚糖在调节病毒的感染性的作用，和穗和人ACE 2受体之间的灵活的相互作用的表征。我们还展示了AI如何加速不同系统的构象采样，并为未来将此类方法应用于SARS-CoV-2和其他分子系统的其他研究铺平了道路。
We develop a generalizable AI-driven workflow that leverages heterogeneous HPC resources to explore the time-dependent dynamics of molecular systems. We use this workflow to investigate the mechanisms of infectivity of the SARS-CoV-2 spike protein, the main viral infection machinery. Our workflow enables more efficient investigation of spike dynamics in a variety of complex environments, including within a complete SARS-CoV-2 viral envelope simulation, which contains 305 million atoms and shows strong scaling on ORNL Summit using NAMD. We present several novel scientific discoveries, including the elucidation of the spike’s full glycan shield, the role of spike glycans in modulating the infectivity of the virus, and the characterization of the flexible interactions between the spike and the human ACE2 receptor. We also demonstrate how AI can accelerate conformational sampling across different systems and pave the way for the future application of such methods to additional studies in SARS-CoV-2 and other molecular systems.
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DOI：
10.1073/pnas.0711561105
发表时间：
2008-04-29
影响因子：
11.1
作者：
Chen, Min;Khalid, Syma;Bayley, Hagan
通讯作者：
Bayley, Hagan
影响因子：
64.8
作者：
Ke, Zunlong;Oton, Joaquin;Briggs, John A. G.
通讯作者：
Briggs, John A. G.
影响因子：
2.1
作者：
González-Arias F;Reddy T;Stone JE;Hadden-Perilla JA;Perilla JR
通讯作者：
Perilla JR
影响因子：
5.5
作者：
Goetz, Andreas W.;Williamson, Mark J.;Xu, Dong;Poole, Duncan;Le Grand, Scott;Walker, Ross C.
通讯作者：
Walker, Ross C.
DOI：
10.1073/pnas.1907975116
发表时间：
2019-09-03
影响因子：
11.1
作者：
Bonati, Luigi;Zhang, Yue-Yu;Parrinello, Michele
通讯作者：
Parrinello, Michele