Wissenschaftler der Washington State University haben mit Hilfe künstlicher Intelligenz eine zentrale Schwachstelle bei Herpesviren identifiziert, die es ermöglicht, die Virusinfektion bereits vor dem Eintritt in Zellen zu stoppen. Die Studie, veröffentlicht in der Zeitschrift Nanoscale, konzentrierte sich auf ein entscheidendes molekulares Interaktionssystem, das Herpesviren nutzen, um sich in Wirtszellen einzuschleusen. Die Forschungsgruppe aus der Fakultät für Maschinen- und Materialwissenschaften sowie der Abteilung für Veterinär-Mikrobiologie und Pathologie kombinierte computergestützte Simulationen mit experimentellen Tests, um die Rolle einzelner Aminosäuren im viralen Fusionprotein zu entschlüsseln. Der Schlüssel zur Entdeckung lag in der Identifizierung einer einzigen Aminosäure, die für den Veränderungsprozess des Proteins entscheidend ist – ein Prozess, bei dem das Virus sich mit der Zellmembran verschmilzt. Bisher war das Verständnis dieser komplexen Strukturveränderungen begrenzt, was die Entwicklung wirksamer Impfstoffe erschwerte. Mit einem neu entwickelten Algorithmus, der maschinelles Lernen nutzte, analysierten Professoren Prashanta Dutta und Jin Liu Tausende mögliche Aminosäure-Interaktionen und konnten die kritischste herausfiltern. In anschließenden Laborversuchen, geleitet von Anthony Nicola, wurde die betreffende Aminosäure gezielt mutiert. Das Ergebnis: Der Virus konnte nicht mehr mit der Zelle verschmelzen und blieb außerhalb der Zelle wirkungslos. „Ohne die Simulationen hätten wir dieses entscheidende Ziel jahrelang im Versuch und Irrtum suchen müssen“, betont Liu. Die Kombination von theoretischer Modellierung und experimenteller Validierung habe die Entdeckungsgeschwindigkeit erheblich beschleunigt. Trotz des Erfolgs bleiben noch viele Fragen offen. Insbesondere ist unklar, wie die Mutation die dreidimensionale Struktur des gesamten Fusionproteins beeinflusst und welche größeren strukturellen Veränderungen folgen. Die Forscher planen, weiterhin auf computergestützten Simulationen und KI-Methoden zu bauen, um die Auswirkungen kleiner molekularer Veränderungen auf das Gesamtverhalten des Proteins besser zu verstehen. Die Arbeit wurde von Jin Liu, Prashanta Dutta, Anthony Nicola sowie den Doktoranden Ryan Odstrcil, Albina Makio und McKenna Hull durchgeführt und durch die National Institutes of Health finanziert. Die Ergebnisse könnten einen neuen Weg für antivirale Therapien eröffnen – nicht durch direkte Virusabtötung, sondern durch gezielte Blockade des Eindringprozesses. Industrieexperten sehen in der Studie einen Meilenstein für die Entwicklung von breitwirksamen Antiviralen. „Die Kombination aus KI und molekularer Simulation ist die Zukunft der antiviralen Forschung“, sagt ein Experte aus der Biotech-Branche. „Diese Methode könnte auch auf andere Viren wie HIV oder Influenza übertragbar sein.“ Die Washington State University positioniert sich damit als Pionier in der computergestützten Virologie.