Аннотация результатов, полученных в 2019 году
За отчетный период нами проведён анализ данных о взаимодействиях вируса иммунодефицита человека (ВИЧ) с организмом человека. Разработан метод извлечения информации о белках человека и органических лекарственно-подобных соединениях, в том числе препаратов, используемых для терапии ВИЧ/СПИД, из текстов научных публикаций. В процессе тестирования методов извлечения информации о наименованиях органических соединений из текстов научных публикаций показано, что метод позволяет корректно идентифицировать более 84 % наименований фармакологических веществ и лекарств, взаимодействующих с ВИЧ и белками человека, и более 87 % наименований белков человека и ВИЧ, взаимодействующих между собой. Кроме того, собраны и проанализированы литературные данные и информация из баз данных о различиях уровней экспрессии генов у пациентов с разной скоростью прогрессии ВИЧ/СПИД и различной степенью восприимчивости к ВИЧ. Эти данные будут использованы для построения модели взаимодействия ВИЧ с организмом человека, которое запланировано на следующем этапе выполнения проекта. Алгоритм извлечения данных о взаимодействиях между ВИЧ и организмом человека был апробирован на примере определения путей взаимодействий основных белков человека, определяющих различные звенья патогенеза ВИЧ/СПИД. В частности, показано, что значительная часть путей взаимодействия белков человека при ВИЧ-инфекции связана с функционированием иммунной системы, однако, в дополнение к этому, выявлен ещё ряд белков, связанных с различными формами регулируемой клеточной гибели, вызывающей снижение количества иммунных клеток (CD4) крови, и некоторые другие механизмы. На следующих этапах выполнения проекта полученная информация будет использована для построения модели взаимодействия ВИЧ с клетками человека. Поскольку в настоящее время имеет место пандемия новой коронавирусной инфекции, вызываемой SARS-CoV-2, приводящей к развитию COVID-19, мы предприняли попытки идентифицировать общие патофизиологические механизмы ВИЧ/СПИД и COVID-19. Было показано, что у инфекций, вызываемых SARS-CoV, SARS-CoV-2 и ВИЧ, существуют общие сети белок-белковых взаимодействий, которые обусловливают прогрессирование заболевания. Эти сети охватывают белки человека, принимающие участие в процессах взаимодействия с вирусами и слияния вируса с клеткой, а также молекулярные механизмы индукции и развития воспалительных процессов, которые могут быть общими у этих вирусов с некоторыми другими (вирусы гриппа, кори, гепатита B и C). Также некоторые из идентифицированных белков могут быть вовлечены в регуляторные сигнальные пути, влияющие на процессы регуляции клеточного цикла и апоптоза. Наряду с фундаментальным значением полученных результатов, эта информация может быть использована для оптимизации поиска новых эффективных методов лечения новой коронавирусной инфекции. На основе проведенного нами анализа доступных экспериментальных данных о тестировании комбинаций лекарств, применяемых в лечении ВИЧ/СПИД идентифицированы белки-мишени, взаимодействие с которыми может определять синергетический эффект применяемых эффективных комбинаций лекарственных препаратов. Ряд таких мишеней представлен белками, участвующими в иммунном ответе на ВИЧ-инфекцию и активации тромбоцитов. Некоторые из идентифицированных нами белков связаны с репликацией ДНК и синтезом белка в клетке человека. Также определены белки, которые связаны с различными формами регулируемой клеточной гибели, вызывающей снижение количества иммунных клеток в крови; ряд идентифицированных нами белков участвует в метаболических путях клетки, включающих цитратный цикл, гликолиз, липидный обмен и некоторые другие. Информация об этих мишенях будет использована в дальнейшем для оптимизации выбора комбинаций препаратов, обеспечивающих максимальную эффективность при лечении ВИЧ/СПИД и ассоциированных с этой патологией заболеваний. За первый год выполнения проекта нами направлено в печать три статьи, одна из которых уже опубликована в журнале с ИФ 4.1; подготовлены и представлены три доклада на российских и международных конференциях.

Аннотация результатов, полученных в 2020 году
Вирус иммунодефицита человека (ВИЧ) является причиной хронической инфекции, приводящей к прогрессирующему поражению иммунной системы и развитию синдрома приобретенного иммунодефицита (СПИД). Общее число пациентов с лабораторно подтверждённой ВИЧ-инфекцией на территории РФ превысило 1 млн человек. Современные подходы к терапии ВИЧ-инфекции снижают вирусную нагрузку, но не позволяют достичь полного выздоровления из за возникновения устойчивости к антиретровирусным препаратам, которые к тому же вызывают серьезные побочные и токсические эффекты. Одним из направлений поиска новых способов терапии ВИЧ-инфекции и оптимизации способов лечения является анализ взаимодействия ВИЧ с организмом человека. Выявление белков человека, вовлеченных в молекулярные механизмы прогрессии ВИЧ-инфекции, важно для разработки новых лекарственных препаратов против ВИЧ-инфекции, а также для анализа ответа пациента на конкретные схемы терапии с учётом индивидуальных особенностей. В рамках настоящего проекта мы проводим in silico анализ взаимодействия белков ВИЧ с организмом человека на различных уровнях организации клеток человека и осуществляем на этой основе поиск новых способов и оптимизацию существующих подходов к терапии ВИЧ-инфекции. За отчетный период (второй год реализации проекта) нами решены три задачи, позволяющие: (1) провести всеобъемлющий анализ взаимодействия ВИЧ с организмом человека на уровне транскриптома (изменения уровня экспрессии); (2) реализовать алгоритм прогнозирования эффектов синергии лекарственных препаратов – усиление эффекта терапии ВИЧ-инфекции одного лекарственного препарата при одновременном применении другого препарата; (3) создать свободно доступный веб-ресурс, содержащий информацию об аминокислотных последовательностях основных структурных белков ВИЧ с информацией о принимаемых лекарственных антиретровирусных препаратах и клинико-лабораторных показателях, таких как количество T-лимфоцитов и вирусная нагрузка. Эта информация позволяет оценивать эффективность отдельных схем терапии (комбинаций антиретровирусных препаратов) и осуществлять поиск мутаций, способствующих устойчивости ВИЧ к конкретным препаратам и их комбинациям. За отчетный период выполнен всесторонний анализ взаимодействия ВИЧ на уровне транскриптома. Пациенты с ВИЧ-инфекцией характеризуются разной скоростью прогрессии заболевания. Различия в экспрессии генов клеток крови могут обусловливать разный характер ответа на ВИЧ-инфекцию у конкретного пациента и разную скорость прогрессии. Мы разработали подход, включающий анализ транскриптомных данных CD4+ и CD8+ T-лимфоцитов у пациентов с разной скоростью прогрессии ВИЧ-инфекции, и поиск мастер-регуляторов (белков, которые потенциально могут активировать другие звенья сети молекулярных взаимодействий). Анализ дифференциальной экспрессии генов CD8+ T-лимфоцитов проведён на основе данных по транскрипции у пациентов с различной скоростью прогрессии ВИЧ-инфекции: (1) элитные контроллеры - пациенты, которые характеризуются низкой вирусной нагрузкой в течение длительного времени (как правило, больше года); прогрессоры, (2) принимающие, и (3) не принимающие антиретровирусные препараты; (4) здоровые ВИЧ-негативные индивидуумы. В результате мы идентифицировали гены, отличающиеся по уровню экспрессии у пациентов с разной скоростью развития ВИЧ-инфекции, и мастер регуляторы, которые могут рассматриваться как потенциальные белки-мишени, при воздействии на которые возможно замедление скорости прогрессии ВИЧ-инфекции. Найденные белки-мишени включают в себя: рецепторы интерлейкинов-2 и 4, интерферона гамма; C-X-C мотивы рецепторов хемокинов 2 и 4 и некоторые другие. Для идентифицированных потенциальных белков-мишеней выполнен поиск в свободно-доступных базах данных низкомолекулярных лекарственно-подобных соединений. Выявлены «кандидаты» для разработки новых лекарственных препаратов для терапии ВИЧ-инфекции. Для прогнозирования эффекта синергии против ВИЧ-инфекции для парных сочетаний лекарственных препаратов мы использовали разработанный ранее подход, основанный на использовании фрагментных дескрипторов многоуровневых атомных окрестностей для пар низкомолекулярных органических соединений. Прогноз осуществлялся на основе алгоритмов программ PASS (Prediction of Activity Spectra for Substances) и GUSAR (General Unrestricted Structure-Activity Relationship). В основе обучающей выборки – экспериментальные значения оценки проявления синергизма для пар лекарственных препаратов. Максимальные значения точности (площадь под кривой ROC, AUC) прогнозирования эффекта синергии, рассчитанные методом перекрёстного контроля с исключением по одному, составили 0,86; средняя точность 0,83(±0,05). На этой основе нами создано свободно-доступное веб-приложение для прогнозирования эффекта синергии пар лекарственных препаратов при терапии ВИЧ-инфекции: http://www.way2drug.com/synergy/hiv . Для создания моделей прогнозирования эффективности терапии антиретровирусными препаратами в Российской Федерации совместно с ФБУН Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора нами создана специализированная свободно-доступная база данных с веб-интерфейсом, содержащая информацию (i) об основных применяемых в нашей стране схемах терапии против ВИЧ/СПИД; (ii) об аминокислотных последовательностях вариантов основных структурных и поверхностных белков ВИЧ у этих пациентов; (iii) клинико-лабораторных показателях течения ВИЧ-инфекции (количество CD4+ лимфоцитов, вирусная нагрузка); (iv) индивидуальные особенности пациентов, такие как пол, возраст, длительность инфицирования; дату начала приёма антиретровирусных препаратов. По адресу http://www.way2drug.com/rhivdb доступны данные о 1094 последовательностях различных структурных и поверхностных белков ВИЧ; 434 записи с вариантами схем терапии антиретровирусными препаратами; 1094 записи с информацией о клинико-лабораторных показателях. За второй год реализации проекта нами направлено в печать четыре статьи в журналы, индексируемые Web of Science и Scopus; две публикации опубликованы в журналах, относящихся к первому квартилю (Q1), и ещё две – приняты к печати. Результаты проекта представлены в виде устных докладов на двух конференциях: Междисциплинарная конференция «Молекулярные и биологические аспекты химии, фармацевтики и фармакологии», 27-30 сентября 2020 года в г. Нижний Новгород (Россия); XXVII Международном симпозиуме «Биоинформатика и компьютерное конструирование лекарств», 5-7 апреля 2021 года, проходившем в онлайн-формате. (http://www.way2drug.com/dr/symp_bcadd_2021.php)

Аннотация результатов, полученных в 2021 году
В ходе третьего года выполнения Проекта с помощью разработанного нами метода извлечения знаний из текстов научных публикаций создана автоматически пополняемая база знаний о взаимодействиях ВИЧ и организма человека, и о низкомолекулярных органических соединениях, потенциально активных в отношении ВИЧ-инфекции. База знаний по состоянию на 11.05.2022 содержит 680 пар взаимодействий, автоматически извлечённых из текстов и аннотированных вручную. Создан веб-интерфейс базы знаний с возможностью поиска и фильтрации данных: http://www.way2drug.com/hiv-host/nlp/. В дальнейшем база знаний будет автоматически пополняться с применением разработанного в ходе реализации Проекта метода извлечения информации из текстов. Исследована применимость методов машинного обучения для прогнозирования ответа организма на ВИЧ-инфекцию в условиях приема антиретровирусных препаратов. Построены модели принадлежности пациентов к классам в зависимости от скорости нарастания клинических и лабораторных признаков ВИЧ-инфекции: типичные прогрессоры, быстрые прогрессоры, долговременные не-прогрессоры. Такие модели могут применяться для оценки скорости прогрессии ВИЧ-инфекции в случаях, когда приём антиретровирусных препаратов затруднён, например, из-за низкой приверженности пациентом терапии. Для построения моделей мы использовали свободно доступные наборы данных о транскрипции в клетках крови из БД Gene Expression Omnibus (GEO). Средняя сбалансированная точность прогноза принадлежности к типичным прогрессорам/не-прогрессорам составила 0.88; принадлежности к быстрым прогрессорам 0.92. Результаты показывают, что существуют индивидуальные особенности ответа на ВИЧ-инфекцию, которые могут обусловливать различную скорость прогрессии ВИЧ-инфекции. В ходе третьего года выполнения Проекта нами также построены компьютерные модели для прогноза эффективности терапии на основании индивидуальных особенностей пациентов с ВИЧ-инфекцией (возраст, пол, клинико-лабораторные показатели, длительность заболевания, спектр принимаемых препаратов, частота смены терапии, структурные особенности преобладающих вариантов ВИЧ). Были приняты следующие критерии эффективности терапии: количество CD4+ T-лимфоцитов было увеличено (а) по абсолютному значению количества клеток в 1 мл; (б) на 50 клеток в 1 мл; (в) на 100 клеток в 1 мл, по сравнению с исходным до начала терапии по соответствующей схеме; (г) вирусная нагрузка после проведенной терапии снижена по сравнению с исходным уровнем. Модели были построены с применением методов машинного обучения. Наилучшие результаты получены с использованием алгоритма «случайный лес»: среднее значения сбалансированной точности модели для трёх указанных выше критериев составило 0.83. На основе разработанных критериев эффективности проводимого лечения, указанных выше, также были построены модели прогноза эффективности терапии с применением транскриптомных данных. Наилучшая точность достигнута на основе алгоритма «случайный лес»: чувствительность 0.93, специфичность 0.87, сбалансированная точность 0.92. Для этих моделей были также извлечены признаки (наименования генов с соответствующими численными значениями уровня экспрессии), которые могут вносить наибольшее значение в характеристики точности модели. Для валидации проведённого нами компьютерного анализа взаимодействия ВИЧ с организмом человека было проведено проспективное клиническое исследование, совместно с ФБУН «Центральный НИИ эпидемиологии» и ГБУЗ «Клинический центр профилактики и борьбы со СПИД» МЗ Краснодарского края. Исследованы пациенты до начала антиретровирусной терапии и через 24 недели после начала лечения. Для шести генов из ста отобранных на основе оценки вклада в результаты прогноза эффективности терапии по транскриптомным данным было найдено подтверждение в различии уровня экспрессии этих генов у пациентов, в группе пациентов после 24 недель проведения антиретровирусной терапии. В группе пациентов до старта терапии было выявлено статистически значимое различие (p < 0.1) в уровне экспрессии 606 генов пациентов с длительностью течения инфекции свыше 1 года (по сравнению с альтернативной группой не более одного года). Среди этих генов 137 наименований было выявлено нами в ходе извлечения знаний из текстов публикаций, проведенного в первом году реализации Проекта. Приведенные результаты подтверждают возможность применения разработанного оригинального компьютерного подхода к извлечению знаний о взаимодействии ВИЧ и организма человека для поиска потенциальных биомаркеров, ассоциированных с (1) прогрессией ВИЧ-инфекции и (2) прогнозом эффективности антиретровирусной терапии. Разработанные в ходе реализации Проекта базы данных и алгоритмы были интегрированы в веб-платформу HIV-host (http://way2drug.com/hiv-host/), содержащую следующие ресурсы: (1) веб-ресурс http://way2drug.com/hiv-host/nlp/, включающий информацию о взаимодействиях ВИЧ и белков человека, а также белков ВИЧ (или человека) с низкомолекулярными органическими соединениями; (2) база данных RHIVDB (http://way2drug.com/hiv-host/rhivdb/) для анализа лекарственной устойчивости ВИЧ в организме человека в деперсонифицированной форме с данными о принимаемых в ходе лечения лекарственных препаратах и результаты клинико-лабораторных исследований; (3) веб-ресурс anti-HIV-synergy (http://way2drug.com/hiv-host/synergy/) для прогнозирования синергизма в отношении антиретровирусных препаратов; (4) веб-ресурс SigNER (http://way2drug.com/hiv-host/signer/) для извлечения наименований органических соединений и белков из текстов научных публикаций; (5) веб-ресурс http://way2drug.com/hiv-host/tr/ для прогнозирования эффективности антиретровирусной терапии.