Pour se lier aux cellules, le coronavirus SARS-CoV-2 utilise une protéine spike qui contient un domaine de liaison au récepteur (RBD) sensible au récepteur humain haACE2. Depuis 2019, plusieurs mutations de cette protéine ont été découvertes, chacune aboutissant à des variants, comme la mutation E484K, signature des variants Bêta et Gamma.
Les mutations constantes des RBD représentent une menace pour l'efficacité des vaccins ; la compréhension des mécanismes sous-jacents représente donc un enjeu essentiel pour prédire l'émergence de nouveaux variants et prévenir leur propagation.
Il existe différents simulateurs incluant les équations de la mécanique quantique qui ont été mis au point pour obtenir un aperçu mécanistique de ces évolutions. Jusqu'à présent, ce genre de modèles ab initio n'était capable de modéliser que quelques centaines d'atomes mais une collaboration internationale à laquelle participe Luigi Genovese du CEA-Irig a réussi à développer un nouveau modèle capable de reproduire la structure électronique de près de 13 000 atomes, reconstituant ainsi des macromolécules biologiques et leurs interactions.
Modéliser des atomes pour étudier des coronavirus
Baptisé QM-CR, ce dernier combine les équations de la mécanique quantique (QM) associées à une réduction de la complexité des degrés de liberté (CR). Ce procédé lui a permis de reproduire à une échelle atomique des processus de liaison du virus SARS-CoV-2 aux cellules humaines, notamment les interactions entre le RBD de spike et les récepteurs haACE2.
Les études se sont concentrées sur la souche originale du virus appelée « Wuhan », ainsi que sur des mutations présentes dans 3 variants dont Omicron. Le simulateur a alors considéré la contribution énergétique de chaque acide aminé afin d'obtenir un aperçu des interactions de chaque variant de spike avec le récepteur haACE2, dans un substrat choisi.
Des vérifications expérimentales ont montré que QM-CR offrait une remarquable capacité à identifier des mutations cruciales pour les interactions intermoléculaires. Le simulateur a même anticipé l'observation par une autre équipe du variant BA.2.86 découvert 20 mois plus tard.
Ces résultats confirment l'intérêt de la recherche sur des simulations quantiques pour l'étude d'interactions biologiques complexes. Ils pourront aider à mieux comprendre certains mécanismes des liaisons protéiques pour surveiller les évolutions de virus et ainsi concevoir de nouveaux traitements.