[논문 리뷰] Omicron (B.1.1.529): Infectivity, vaccine breakthrough, and antibody resistance

Jiahui Chen, Rui Wang외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 12. 01.

SARS-CoV-2 and COVID-19 Research참고 문헌 27인용 수 24

한 줄 요약

저자들은 TopNetmAb AI 모델을 이용해 Omicron의 더 높은 전파력과 백신 돌파 가능성을 예측하고, 132개의 항체-RBD 복합체와 여러 FDA 승인 mAb에 대한 항체 저항성 평가를 수행한다.

ABSTRACT

The latest severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) variant Omicron (B.1.1.529) has ushered panic responses around the world due to its contagious and vaccine escape mutations. The essential infectivity and antibody resistance of the SARS-CoV-2 variant are determined by its mutations on the spike (S) protein receptor-binding domain (RBD). However, a complete experimental evaluation of Omicron might take weeks or even months. Here, we present a comprehensive quantitative analysis of Omicron's infectivity, vaccine-breakthrough, and antibody resistance. An artificial intelligence (AI) model, which has been trained with tens of thousands of experimental data points and extensively validated by experimental data on SARS-CoV-2, reveals that Omicron may be over ten times more contagious than the original virus or about twice as infectious as the Delta variant. Based on 132 three-dimensional (3D) structures of antibody-RBD complexes, we unveil that Omicron may be twice more likely to escape current vaccines than the Delta variant. The Food and Drug Administration (FDA)-approved monoclonal antibodies (mAbs) from Eli Lilly may be seriously compromised. Omicron may also diminish the efficacy of mAbs from Celltrion and Rockefeller University. However, its impact on Regeneron mAb cocktail appears to be mild.

연구 동기 및 목표

• ACE2 결합에 대한 Omicron RBD 변이의 영향 정량화하여 감염성 변화 평가.
• Omicron RBD 변이가 항체-RBD 복합체 대다수의 결합에 어떠한 영향을 미치는지 평가하여 백신 돌파 위험을 판단.
• FDA 승인 mAb 및 기타 임상 단계 항체에 대한 Omicron 변이의 영향 평가.
• 토폴로지 기반 특징과 딥 러닝을 활용하여 광범위한 실험 전에 신속하고 데이터 기반 예측을 제공.

제안 방법

• 수십만 개의 실험 데이터 포인트로 훈련된 TopNetmAb 토폴로지 기반 AI 모델.
• 생화학/생물물리 특성과 대수적 토폴로지(지속적 동형성) 특징의 통합.
• ACE2-RBD 및 132 항체-RBD 복합체의 3D 구조를 사용해 변이로 인한 결합 에너지 변화(BFE)를 계산.
• ACE2 및 항체 복합체에 걸친 15개 Omicron RBD 변이에 대한 BFE 변화 예측.
• 기존 실험 변이 데이터 및 기존 예측 성능과의 검증(피어슨 상관계수 언급).

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Omicron RBD 변이가 ACE2-RBD 복합체의 결합 자유에너지 변화(BFE)에 어떤 영향을 주어 감염성에 영향을 미치는가?
• RQ2 Omicron 변이가 RBD와 알려진 항체 간의 결합을 얼마나 방해하는가, 백신 돌파 위험을 나타내는가?
• RQ3 Omicron 변이가 가장 큰 영향을 받는 FDA 승인 또는 임상적으로 관련 mAb는 무엇인가?
• RQ4 Omicron이 항체 회피와 mAb 효능 측면에서 Delta와 어떻게 비교되는가?
• RQ5 구조 기반 AI 예측이 실험 데이터 이전에 Omicron의 위협에 시의적절한 통찰을 제공할 수 있는가?

주요 결과

• Omicron은 원래 SARS-CoV-2 대비 10배 이상 전염성이 높고 Delta보다 약 두 배 더 전염성이 있을 수 있으며(축적된 BFE 변화에 기반; 2.60 kcal/mol; 약 13배의 전염성 증가; Delta 비교 약 2.8배).
• Omicron RBD 변이가 많은 알려진 항체와의 결합을 크게 방해하여 Delta의 두 배에 해당하는 백신 돌파 가능성을 132 항체-RBD 복합체에 걸쳐 시사한다.
• Eli Lilly mAb 칵테일 효능은 Omicron 변이로 심각하게 감소할 것으로 예측(특히 K417N, E484A, Q493R, Y505H); Regeneron 칵테일은 영향이 경미함.
• Celltrion의 CT-P59 및 록펠러 대학 항체(C135, C144)도 Omicron 변이로 방해받을 수 있지만 항체에 따라 영향이 다름.
• 전반적으로 Omicron의 ACE2 결합에 대한 영향은 항체 회피에 비해 제한적이며, ACE2 친화도보다는 면역 회피 쪽으로의 시프트를 시사한다.