原子模拟和基于人工智能的发现揭示了纳米级疗法和新的大脑传感器

病毒每年在世界各地杀死数百万人。“除了新型，主要的病毒杀手还包括肝炎、艾滋病毒、HPV，”德克萨斯大学埃尔帕索分校化学助理教授 Lela Vukovic 说。

研究人员一直在努力寻找新的治疗方法，以帮助预防感染或采取治疗措施以一次减轻一种病毒的症状。“另一种策略，”武科维奇说，“是寻找广谱疗法，同时对多种不同的病毒起作用。”

许多病毒感染始于病毒与宿主细胞表面的硫酸乙酰肝素分子结合。Vukovic 与瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的 Francesco Stellacci 领导的实验家合作，并与芝加哥伊利诺伊大学的 Petr Král 合作，帮助研究了具有实心核和附着配体的纳米粒子，模拟硫酸乙酰肝素分子以及它们对几种病毒的微观作用。

他们发现带有某些配体的纳米颗粒可以附着在病毒上，很快就会分解。

“可以准备这样的病毒破坏材料，”Vukovic 在最近在德克萨斯高级计算中心 (TACC) 举行的研讨会上说。“问题是：我们是否可以从计算建模中获得一些提示，以设计新的、更好的材料并了解导致病毒衣壳破裂的机制?”

由于纳米颗粒很小，因此无法在原子水平和反应发生的微秒时间尺度上清晰地成像。因此，Vukovic 创建了病毒原子结构的模型，以及连接了不同长度配体的纳米颗粒。

她使用 TACC 超级计算机模拟了病毒蛋白和纳米粒子如何相互作用。她发现病毒与更长的配体结合并进行多次接触。

不仅。纳米颗粒在两种蛋白质的连接处结合，就像楔子一样，增加了病毒蛋白质之间的距离，打破了接触并使病毒分解。最初的研究结果于 2018 年发表在Nature Materials上，学生 Parth Chaturvedi 获得的新结果已发布在bioRxiv 上(2021 年 8 月)。

纳米传感器的细微设计

Vukovic 对医学纳米粒子建模的兴趣使她开始了她的下一个项目，帮助设计体积小、速度快且足够灵敏的纳米传感器，以检测大脑中微量的神经递质。

该技术的基础是碳纳米管——比普通人的头发细 10,000 倍的圆柱体——已在各个领域得到应用，包括电子、光学和最近的医学。

研究人员发现，碳纳米管或 CNTs 具有不同寻常的特性。在某些情况下，它们可以自发发光，并发出可以在体外检测到的光。但是，它们不能在不经过修饰的情况下在体内运行。

一种已被证明成功的方法是将 CNT 包裹在 DNA 中。加州大学伯克利分校的兰德里实验室正在对不同长度和组成的 DNA 链进行实验，以观察 CNT 在暴露于多巴胺时是否发出强烈的光发射，并且得到的结果喜忧参半。

涂有模拟硫酸乙酰肝素蛋白聚糖的磺化配体的实芯纳米粒子可以对许多病毒表现出杀病毒活性。Vukovic 的计算研究探索了这种活动的机制，以实现更好的广谱抗病毒药物。图片来源：Vukovic 等人。

“筛选方法有效，但它并没有很好地理解它为什么起作用或如何在未来更好地设计它。我们可以做一些更系统的事情吗?” 武科维奇问道。

她在当时 TACC 领先的超级计算机 Stampede2 上进行了一系列计算实验，探索了用 DNA 包裹的 CNT 的 3D 结构、能量景观和结合模式。

她和她的学生 Ali Alizadehmojarad 发现，特定长度的 DNA 像环一样包裹在纳米管周围，而其他人则将其包裹成螺旋状或不规则状。在存在神经递质的情况下，这些不同的结合模式会导致不同的发光。她和兰德里实验室发现，一种 DNA 的环状 CNT 在检测和发出神经递质存在的信号方面要有效得多。该研究发表在2018 年Nano Letters和2020 年Advanced Material Interfaces的系列论文中。

纳米枢轴

传感器项目的挑战和成就激发了武科维奇的顿悟。

她使用分子动力学模拟成功地在原子水平上探索了碳纳米管的实验奥秘，并提供了重要的见解。“但我一次只做一个分子，”武科维奇说。“作为理论家，我能做出什么贡献?如果我测试 10 个分子，我什至不会刮擦表面。”

她的认识使她将人工智能和数据驱动的方法融入到她的方法中。“我们完全改变了我们的研究;学习了新方法。在过去的两年里，我们一直在努力。”

在这段成长和学习的过程中，Vukovic 和她的团队 Payam Kelich 和 Huanhuan Zhao 开始了他们最近的项目：与 Landry 实验室合作，发现由 DNA-CNT 偶联物制成的新型光学传感器，以检测血清素分子。作为影响我们情绪和幸福感的关键分子，人们对检测不同身体组织中血清素的存在和含量非常感兴趣。

最近，Vukovic 实验室开发了新的基于人工智能的计算工具，可以训练模型从兰德里的实验数据中学习并预测血清素的新传感器。

合作正在结出硕果。刚刚发表在bioRxiv上的第一篇论文(2021 年 8 月)描述了通过计算预测新血清素传感器并通过实验验证预测的努力。到目前为止，该方法导致发现了五种新的血清素 DNA-CNT 传感器，其响应比在以前的传感器中观察到的要高。(这项研究得到了国家科学基金会的一项新拨款的支持。)

Vukovic 能够应对这些巨大而雄心勃勃的计算挑战，部分原因在于她通过德克萨斯大学研究网络基础设施 (UTRC) 计划获得了地球上一些最前沿的科学仪器。该计划始于 2010 年，为德克萨斯大学系统所有 13 所机构的科学家、工程师、学生和学者免费提供强大的计算和数据资源。

“如果没有 TACC，这些项目都不可能实现，”武科维奇说。“当我们准备好跑步时，我们得到了所需的时间，并且能够快速推进并完成工作。”

作为一名计算化学家，Vukovic 说她​​正在努力利用她的知识为医学及其他领域的实际应用做出贡献。“我们正在深入思考如何为计算可以产生真正影响的项目做出贡献和开展工作。”

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