تحليل متعدد الجوانب المدعوم بالذكاء الاصطناعي يكشف عن قابلية الإصابة بفيروس SARS-CoV-2 المعدلة بواسطة NPC1 تحت تعرض PM2.5

ارتبط التعرض للجسيمات الدقيقة المحمولة في الهواء (PM2.5) بزيادة خطر الإصابة بفيروس متلازمة التنفس الحاد الشديد 2 (SARS-CoV-2)، إلا أن الآليات الأساسية لا تزال غير واضحة. هنا، من خلال الاستفادة من نموذج أساسي محسّن لنسخ خلوية مفردة، نكشف عن بصمات نسخية مشتركة بين التعرض لـ PM2.5 والإصابة بفيروس SARS-CoV-2. نقوم أيضًا بالتحقق من هذه العلاقة باستخدام تحليلات وبائية على مستوى السكان وننفذ دراسات الارتباط على مستوى الجينوم (GWAS) لتحديد الطفرات الجينية التي تعدل خطر الإصابة تحت تعرض PM2.5. بالإضافة إلى ذلك، نحدد NPC1 كمعدّل رئيسي مرتبط بكفاءة إصابة فيروس SARS-CoV-2 تحت تعرض PM2.5 المحمّل بالفيروس من خلال تحليلات جينومية وظيفية تكاملية وتجارب في المختبر. تشير نتائجنا إلى أن PM2.5 يسهل دخول الفيروس عبر مسار ليزوزومي داخلي معدل بواسطة NPC1، مما يوفر تفسيرًا آليًا للقابلية المرتبطة بالتلوث. من خلال دمج علم نسخيات الخلايا الأحادية المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وعلم الأوبئة، ودراسات GWAS، والجينوميات الوظيفية، والتحقق في المختبر، توضح دراستنا كيفية تأثير العوامل البيئية والجينية بشكل مشترك على قابلية الإصابة بـ SARS-CoV-2. تبرز هذه العملة كيف أن الدمج المدعوم بالذكاء الاصطناعي للجوانب المتعددة يفكك بشكل منهجي التأثيرات الصحية للتعرضات البيئية من المستوى الجزيئي إلى مستوى السكان ويؤثر على سياسة جودة الهواء واستعداد الأمراض المعدية. باستخدام الذكاء الاصطناعي، نموذج المؤلفون كيفية زيادة تلوث الهواء القابلية للإصابة بفيروس SARS-CoV-2. تم تحديد NPC1 من خلال التحليلات الجينية والمخبرية كمسار رئيسي يعزز دخول الفيروس بعد التعرض للجسيمات الدقيقة.