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EP 902020-04-222:09:02

用電腦拆解新冠病毒

Dmitry Korkin

Korkin 談如何用電腦預測新冠病毒的蛋白質結構、找藥物靶點,研究怎麼從一堂大學部課開始,還有疫情模擬和他的俄羅斯出身。

Dmitry Korkin: Computational Biology of Coronavirus | Lex Fridman Podcast #90在 YouTube 看 ↗

重點6 條

  1. 病毒是機器,聰明在簡單:Korkin 不把病毒當成活的生物,而是一台功能有限、卻剛好夠用的機器;他認為它的智慧就在於用很少的材料與資訊做很多事。他的理由是病毒的大部分功能都要靠宿主,不是自主的。
  2. 傳染力不只看病毒本身:他舉天花、麻疹和這次的冠狀病毒比較每個感染者平均傳給幾個人,也提醒潛伏期和無症狀者的比例同樣重要;Lex 補充,冰島的研究顯示約五成感染者沒有症狀。
  3. 先比對已知,再預測結構:拿到病毒基因體後,他們用 SARS 等近親找出基因與蛋白質,再以資料庫裡已解出的結構當範本建模。他說這類預測都要靠實驗驗證,生物資訊的角色是幫實驗科學家加快流程。
  4. 論文的起點是一堂課:2019 年 9 月新英格蘭出現 EEE 疫情,他覺得這種小規模疫情拿不到藥廠與經費,就在 WPI 開課,讓學生用生物資訊研究它。課程專案 12 月中旬結束,幾週後武漢的新病毒出現,他們就把同一套做法搬過去。
  5. 已知藥物的結合位置多半沒變:比對 SARS 與新病毒後,他說已知小分子的結合位置幾乎沒受突變影響,所以相同的化合物可能有效。他也強調這是預測,還要實驗證實;談到抗病毒藥物時,他認為 remdesivir 可能是最有希望的一個。
  6. 用模擬看疫情:他的團隊做過以代理人為基礎的模擬,起初是學生玩的「郵輪上的殭屍」專案,後來擴充到諾羅病毒、Ebola、流感、SARS,連電影裡的虛構病毒都建了模。

時間軸30 段

01 02:34
病毒是機器還是智慧

Korkin 說病毒是把工作做得極好的反派,讓人不得不著迷;它不是活的生物,是一台功能有限的機器。他認為它的智慧在於簡單,也推想這可能是群體智慧的一個例子。

02 06:12
自然疫情與人造病毒

Lex 問未來百年更擔心自然疫情還是人造病毒。Korkin 個人比較擔心自然出現的病毒,因為流感與冠狀病毒的新毒株一直在出現;他讀過改造病毒的研究,但希望那不會成為近期的主要擔憂。

03 08:50
傳染力與無症狀者

天花是雙股 DNA 病毒,傳染力比流感、冠狀病毒都高得多。他列出每個感染者平均傳給幾個人的估計:這次病毒約 1.5 到 3、天花 5 到 7、麻疹他印象中 15 以上;再談到潛伏期與無症狀比例也要算進去。

04 12:22
蝴蝶效應與跨物種

他說這是自己最愛的蝴蝶效應例子:基因體裡幾個原子大小的小變化,讓病毒先能從蝙蝠跳到人,再能人傳人。科學家還在找最初的感染者,並研究各種蝙蝠身上的冠狀病毒。

05 15:02
流感實驗與通用疫苗

他提到幾年前幾組科學家改了流感病毒的幾個殘基、讓它能跨物種,引發爭議並一度暫停;他個人認為值得研究。他主張需要規範,但理解機制能帶來更好的疫苗,他期待能有不分毒株的流感通用疫苗。

06 19:01
最擔心的病毒

他說自己最在意的仍是各型流感,舉幾年前中國的禽流感為例,死亡率他印象中超過三成,但他印象中沒有人傳人。傳染力與致病力之間的拉扯,他說自己沒有答案;另外也談到疫苗讓人類比兩百年前更有準備。

07 22:59
病毒如何感染人

病毒先用 spike 蛋白(三個一組)附著在人類細胞的 ACE2 受體上,再把膜與宿主融合、釋出 RNA。病毒自己沒有核糖體,得劫持宿主的來製造蛋白質。

08 26:56
病毒的組成

表面有 spike、拷貝數可能最多的膜蛋白、量很少且功能還在研究的 envelope 蛋白;裡面有包住 RNA 的結構蛋白。這個病毒至少有 29 個蛋白質,流感他印象中只有八、九個。

09 29:40
預測蛋白質功能

做法是把新蛋白質和已知蛋白質比對來推測功能;全新的蛋白質難得多。他說預測都得靠實驗驗證,生物資訊是在幫實驗科學家加快發現的流程。

10 34:11
人類竟能弄懂生物

Lex 問人類怎麼能弄懂這麼混亂的生物系統。Korkin 認為電腦科學走向生物是自然的演進,但整個領域仍在起步,細胞的複雜度還沒真正摸清;現在瓶頸從產生資料轉向處理資料。

11 39:24
蛋白質折疊難題

沒有範本時,從頭預測蛋白質結構還沒有可靠的方法。蛋白質折疊是懸賞百萬美元的難題之一,機制知道很多卻拼不起來;一百個殘基以內的小蛋白質已經不錯,大的與穿膜蛋白質仍很難。

12 44:48
玩家勝過科學家

他說那個折蛋白質的計畫最初設計成遊戲,他聽說小孩子很快就折得很好。玩家當共同作者的論文發表在頂尖期刊,玩家折出的結構比科學家的還好。

13 46:46
AlphaFold 與 CASP

Lex 問 DeepMind 的做法算不算已進入 AlphaGo 時代。Korkin 說在蛋白質折疊的競賽 CASP 上,AlphaFold 在最近一屆名列前茅,得益於幾十年累積的結構資料。

14 48:22
開放文化與預印本

Protein Data Bank 讓大家上傳解出的結構;Lex 讚嘆這裡的文化很開放,Korkin 同意,並說疫情讓合作到了新層次。他們的第一版預印本放在自己的網站,因為預印本平台審查要五、六天;他也說核心價值是知識,不是論文或期刊。

15 54:04
論文的起點:EEE 疫情

2019 年 9 月新英格蘭的 EEE 疫情由蚊子傳播、攻擊腦部,學校傍晚六點後關閉;他說這是藥廠與經費機構都不重視的被忽略疾病。他開課讓學生研究它,12 月中旬結束,幾週後武漢的新病毒出現,他們開始等基因體釋出。

16 59:58
從基因體到蛋白質

基因體是不到三萬個核苷酸的序列,含 29 個基因,每個基因對應一個蛋白質。他們參考 SARS 等近親界定基因邊界,他說這一步相當直接。

17 1:02:45
同源建模與複合體

序列相似,結構預期也相似,所以拿資料庫裡的已知結構當範本建模。再判斷蛋白質是單獨作用,還是自己重複多份組成複合體,例如 spike 需要三份。

18 1:06:37
突變分布與演化

有範本的蛋白質建模準確度高,缺點是不一定涵蓋全部 29 個。新病毒和 SARS、蝙蝠冠狀病毒的差異在序列上很分散,但在 3D 結構上常常聚在一起;有些蛋白質幾乎和近親一樣,有些變很多,演化並不均勻。

19 1:11:52
已知藥物還有用嗎

他說最有意思的發現之一,是已知小分子藥物鎖定的結合位置幾乎沒被突變影響,所以相同的化合物可能對新病毒有效。他強調預測得由實驗驗證。

20 1:13:36
病毒顆粒的模型

下一步是建出整顆病毒顆粒的模型:他們推測膜蛋白二聚體約有 200 到 400 個。德州的合作者提出顆粒可能是橢圓而非球形;他也提到可設計奈米顆粒去和真病毒競爭。

21 1:20:48
疫苗的種類

疫苗是訓練免疫系統產生抗體,去擋住 spike 與受體的結合。做法有讓病毒在細胞培養中變弱的活疫苗,也有只引入非功能部分的做法。Lex 問 18 個月的時程,他記得書上說,以前的疫苗從設計到測試最長可能要十年。

22 1:25:24
抗病毒藥物

他認為 remdesivir 可能是最有希望的,它模仿 RNA 的核苷酸、中斷複製;另一種原為瘧疾設計的藥則抑制蛋白酶。針對 SARS 有效不代表對新病毒有效,他們看過的藥物結合位置幾乎都沒變,他說這很有希望。

23 1:29:02
疫情怎麼收場

Lex 列了三種可能的結局。Korkin 把抗病毒藥物視為至少是短期的解法,但說不便推測重新開放經濟的問題;他提醒有第二波的可能,並說病毒能否對新藥產生抗藥性還需要研究。

24 1:32:30
演化與病毒算不算活

病毒簡單,是因為許多功能都向宿主借;但新發現的巨大病毒和細菌一樣大,讓科學家重新思考起源。Lex 以宿主依賴反問,Korkin 的區分是病毒不具自主性。

25 1:36:53
郵輪上的流行病模擬

他的團隊做了五年以代理人為基礎的模擬,起初的代號是「郵輪上的殭屍」;實驗在跨年夜完成,三週後就出現鑽石公主號。他們把病原體明確建成一個 agent,後來也建了電影《Contagion》的虛構病毒。

26 1:46:47
無症狀期與傳染

他認為模擬既能預測,也能比較不同介入手段,並說目前的措施可能不夠有效。他認為過往疫情中被忽略的是無症狀期的影響;他也引一項他喜歡的新研究,說眼淚裡沒有病毒釋出。

27 1:50:39
口罩

他同意口罩雙向有效,既擋進來的病毒顆粒,也降低帶病者傳出去。他提到西班牙流感時期的照片,幾乎人人戴口罩;是否採用取決於人多害怕、多認真看待。

28 1:55:13
俄羅斯與科學路

他 1999 年先到加拿大再到美國,當時 22 歲;小時候想當客機駕駛,後來愛上數學,在莫斯科國立大學想把數學用在真實問題上。談到俄羅斯的科學合作,他說自己很幸運,在俄羅斯有很好的生物資訊合作者,莫斯科、新西伯利亞、聖彼得堡都有,也認為那裡的生物資訊學派很強。

29 2:02:26
科學家搖頭公仔

他收集科學家搖頭公仔十二、三年,從 Watson 與 Crick 開始,最近入手、也最喜歡的是 Rosalind Franklin。他想補的有 Kolmogorov(他的高中以他命名)、Turing、von Neumann 與 Linus Pauling。

30 2:06:26
脆弱與希望

被問到研究病毒怎麼改變他看人生,他說這讓他體會到人類有多脆弱,一個很小的東西就能影響全人類,所以要團結;也讓他有希望,覺得科學家做的事有用。