调查人员寻找物证逮捕COVID-19炎症
像资深侦探调查犯罪现场,一组专家生物物理学家和中子研究人员在协助被称为科学。他们的任务是发现致命SARS-CoV-2冠状病毒,后拆分成一人类细胞,开始引起大规模的炎症导致COVID-19感染最严重的病例。调查正在进行的美国能源部橡树岭国家实验室。
罪犯是已知小信封蛋白质(E-proteins)表面,或冠状病毒的“信封”。在病毒进入宿主细胞,其包膜蛋白侵入细胞的制造业中心,内质网和高尔基体区域使病毒的遗传物质复制本身和组装新病毒。然后e蛋白质发生结构性变化,打破细胞壁释放新成立的病毒,进而继续侵犯其他细胞,使更多的副本。
幸存的细胞因子风暴
这种类型的细胞入室是典型的病毒感染,从普通感冒到季节性流感。然而,SARS-CoV-2病毒包膜蛋白的一个离子通道蛋白质识别模块和PDZ-binding主题(中央在细胞信号),增加主人的渗透率细胞膜,引发“细胞因子风暴”。The resulting inflammation leads to significant fluid buildup in the lungs and, in some people, leads to swelling in other body tissues. This can turn what might otherwise resemble a common cold or flu into acute respiratory distress syndrome, which can result in breathing problems and multiple organ failure.
“我们的实验使用中子了解病毒,特别是其包膜蛋白,在细胞膜工作我们可以找到一种方法来控制炎症有关,“明Phan说博士后研究助理和项目的首席研究员。“如果我们能抑制e蛋白质,我们可以减少一个人的肺部的炎症和其他重要器官。这将帮助人们远离重症监护,所以我们的医院和医务人员。然后与COVID-19可以成功应对感染更多的人在家。”
了解细胞膜与病毒E-proteins交互,科学家们第一次使用中子反射计分析模型脂质层,这两单和双层模型,功能类似于实际的细胞膜。样品是免费的任何嵌入蛋白质或其他可能影响光的表面特征膜的行为。
使用液体反射计中子仪器ORNL的散裂中子源,研究人员测量和分析了中子散射,或“反映”,在不同的角度取决于他们通过脂质层的构成。
追求另一个角度
“中子反射计给了我们关于膜的内部结构的信息,但我们也需要了解的外表面膜行为,”约翰·Katsaras说研究的生物物理学家专门从事中子散射和生物膜ORNL的中子科学理事会。“这就像一张纸,我们观察表里面的时候,但我们也需要检查前后的纸。所以我们进行小角度中子散射实验,显示细节的表面材料。”
不同类型的中子实验显示膜如何应对各种压力和紧张而压缩或解压缩,使科学家们开发一个基线模型的光膜内部的行为和在其表面,在各种条件和独立于任何复杂的因素。支持实验进行了弗吉尼亚理工大学的助理教授Rana Ashkar,进行互补显微镜研究脂质层。
进行控制实验后,团队E-proteins插入膜(脂质模型),研究了结构。他们专门看蛋白质的离子通道和PDZ-binding主题如何一起工作以及离子通道如何促进病毒插入其遗传物质进入细胞。
“重要的是我们了解离子通道在这种病毒工作,因为某些分子在现有药物已被证明能够抑制E-proteins,”杰西·拉贝风说的细胞和分子真菌遗传学家ORNL生物科学部门。“在实验室,离子通道阻滞剂已经证明有效的限制炎症引起的类似的冠状病毒,冠,2002年造成致命的流行病。这就是这条线的研究所以有前途。”
包膜蛋白的结构和活动被帕特科利尔进一步研究,洁净室流程工程师ORNL的纳米材料科学中心,谁检查液滴界面影响记录离子通道活动,本勇敢的,研究科学家从ORNL的化学科学部门,进行振动光谱中子实验调查e蛋白质的取向和二级结构。
伪装大师
冠状病毒很难处理的另一个原因是他们伪装的大师,经常变异避免被认可一个人的免疫系统。
为了解决突变带来的挑战,ORNL的科学家们关注目前冠状病毒的特点,往往世代变异的频率更低。这种“守恒”功能,如果目标成功的药物化合物,将使发展与持久的治疗效果。
ORNL“这里的团队研究了膜几十年,在这一领域有很多专业知识,和膜功能COVID-19疾病的关键组成部分,”雅各布Kinnun说,博士后研究员SNS反射计团队。“如果我们的研究可以识别机制,抑制SARS-CoV-2病毒的能力在COVID-19感染者引发炎症,这可能导致治疗减少了需要住院治疗的人数和帮助拯救生命。”
研究人员下一步准备公开E-proteins的一些最有前途的药物化合物显示抑制相似的蛋白质。一个目标是开发一个模型的SARS-CoV-2 e蛋白质功能和药物化合物最有效的反对,使全世界的研究人员能够快速、准确地屏幕新药,以帮助确定如何对未来的病毒爆发。