Vogelgrippe-Studie zeigt mithilfe künstlicher Intelligenz eine stärkere Antikörper-Umgehung bei neueren H5N1-Stämmen

In einer neuen Studie unter der Leitung von Forschern des Center for Computational Intelligence to Predict Health and Environmental Risks (CIPHER) der UNC Charlotte und des North Carolina Research Campus in Kannapolis haben Wissenschaftler der Universität Hinweise darauf gefunden, dass die neuesten Varianten der Vogelgrippe H5N1 – allgemein bekannt als Vogelgrippe – Antikörpern, auch denen des Menschen, besser entgehen können als frühere Formen des Virus.

Die Studie ist derzeit veröffentlicht auf der Online- bioRxiv Preprint-Server.

Im Juni 2024 berichtete das US-Landwirtschaftsministerium, dass zwischen 2022 und 2024 mehr als 300 Säugetiere mit dem H5N1-Virus infiziert worden seien. Die Weltgesundheitsorganisation berichtete kürzlich, dass sich allein im Jahr 2024 etwa fünf Menschen mit H5N1 infiziert hätten, „aber die umfassenderen potenziellen Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit bleiben unklar“, schrieben die Forscher der UNC Charlotte.

Mithilfe moderner künstlicher Intelligenz und physikbasierter Modellierungstechniken, die durch Investitionen der UNC Charlotte und der North Carolina General Assembly in die Hochleistungsrechnerforschung und in die computergestützte Analyse mit Hilfe künstlicher Intelligenz möglich wurden, haben Forscher der Universität große Fortschritte beim Verständnis der spezifischen Wechselwirkungen zwischen Proteinen und Antikörpern des H5N1-Virus erzielt. Ziel ist es, diese Erkenntnisse in die Entwicklung stärkerer und wirksamerer Impfstoffe gegen das Virus einfließen zu lassen.

Geleitet wurde dieses Projekt vom Erstautor Colby T. Ford, einem CIPHER-Gastwissenschaftler für Datenwissenschaft und Gründer des in Charlotte ansässigen Startups Tuple, LLC, zusammen mit den jüngsten Studenten des College of Computing and Informatics Shirish Yasa, Khaled Obeid und Sayal Guirales-Medrano sowie den Professoren der Abteilung für Bioinformatik und Genomik Richard Allen White III und Daniel Janies. Tuple, LLC war ebenfalls Partner dieses Projekts.

„Früher war unsere Fähigkeit, biologische Fragen zu beantworten, auf den Durchsatz unserer traditionellen Laborprozesse beschränkt. Heute jedoch nutzen wir dank der scheinbar grenzenlosen Möglichkeiten des Hochleistungs- und Cloud-Computing KI und andere Modellierungstools, um solche Fragen rechnerisch zu beantworten“, sagte Ford. „Mit dieser Studie wollen wir vorausschauender vorgehen und die möglichen gesundheitlichen Auswirkungen der H5N1-Grippe vorhersagen, bevor uns ein größeres Ereignis überrascht.“

Aufbauend auf CIPHERs früherer SARS-CoV-2-Forschung zu Coronavirus-Varianten und ihrer Fähigkeit, Antikörpern zu entgehen, basiert diese Studie auf Daten aus 1.804 Computerexperimenten sowie einer detaillierten phylogenetischen Analyse von 18.508 Proteinsequenzen von H5N1, die zwischen 1959 und 2024 gesammelt wurden. Die CIPHER-Wissenschaftler visualisierten auch die geografischen und Wirtsverschiebungen, die im Laufe der Geschichte von H5N1 festgestellt wurden.

Der Studie zufolge hatten Virusmutationen im Zusammenhang mit dem „Wirtswechsel“ von Vögeln zu Säugetieren einen statistisch signifikanten negativen Einfluss auf die Fähigkeit von Antikörpern, sich an H5N1 zu binden und es zu bekämpfen. Die Forscher stellten außerdem fest, dass es angesichts der großen Vielfalt von Wirtsarten und geografischen Standorten, an denen H5N1 von Vögeln auf Säugetiere übertragen wurde, offenbar keine einzige zentrale Reservoir-Wirtsart oder keinen einzigen zentralen Standort gibt, der mit der Verbreitung von H5N1 in Zusammenhang steht.

Dies deutet darauf hin, dass das Virus in naher Zukunft vom Status einer Epidemie zur Pandemie übergehen wird.

Diese Studie ist das jüngste Beispiel für die Bemühungen der UNC Charlotte, fortschrittliche computergestützte Forschungsmethoden einzusetzen, um Infektionskrankheiten auf der ganzen Welt besser zu verstehen und zu bekämpfen.

„Wir betreten eine völlig neue Ära der molekularen Epidemiologie, in der wir einen funktionalen Einblick bieten, der über die Krankheitsüberwachung hinausgeht“, sagte Janies, Co-Direktor von CIPHER und Carol Grotnes Belk Distinguished Professor für Bioinformatik und Genomik.

„Wir zeigen, dass große Datensätze mithilfe von Hochleistungsrechnern und künstlicher Intelligenz rasch analysiert werden können, um unsere Vorbereitung auf wichtige Probleme wie H5N1 zu beurteilen, das sich rasch auf neue Wirte und Regionen ausbreitet, darunter auch amerikanisches Vieh und Landarbeiter.“

„Die mit H5 verwandte Vogelgrippe A ist ein neu auftretender Krankheitserreger beim Menschen, während sie in der Tierwelt seit über zwei Jahren eine andauernde Pandemie darstellt“, sagte White, Assistenzprofessor für Bioinformatik. „Unsere prädiktive Studie bietet einen Einblick in die Zukunft des Einsatzes von KI im Wettrüsten gegen neu auftretende Krankheitserreger.“