Zrozumienie historii powstania wirusów
Często najlepszym sposobem na ograniczenie wirusów lub zapobieganie im jest zrozumienie historii ich powstania. Do tego celu naukowcy wykorzystują genomem patogenu. „Wydobywanie ewolucyjnych i epidemiologicznych informacji z genomów patogenów stało się ważnym narzędziem w badaniach nad chorobami” — mówi Philippe Lemey, badacz w dziedzinie wirusologii ewolucyjnej i obliczeniowej na KU Leuven. „Wykorzystując te informacje, epidemiolodzy molekularni mogą rzucić nowe światło na pochodzenie patogenu i historię epidemii — w tym na to, skąd pochodzi i jak przystosował się do nowych gospodarzy i rozprzestrzenił się”. Przy wsparciu finansowanego ze środków UE projektu ReservoirDOCs Lemey kieruje staraniami mającymi na celu wykorzystanie takich danych genomicznych do zrozumienia, zarówno skąd pochodzą poszczególne wirusy, jak i w jaki sposób zadomowiły się w populacjach ludzkich. „Postanowiliśmy również opracować nowe metody obliczeniowe do analizy tych danych genomicznych, ze szczególnym naciskiem na ich integrację z innymi danymi” — dodaje Lemey.
Rozpoczęcie działań podczas pandemii COVID-19
Projekt, który otrzymał wsparcie ze strony Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych (ERBN), pojawił się w samą porę. „Gdy wybuchła pandemia COVID-19, nasze badania były na tyle zaawansowane, że mogliśmy dostosować nasze metody do ówczesnych potrzeb” — wyjaśnia Lemey. Według Lemeya podczas pandemii wygenerowano ogromną ilość danych genomicznych. Chociaż stworzyło to wiele nowych możliwości dla epidemiologii molekularnej, przyczyniło się również do powstania nowych wyzwań. „Mieliśmy naprawdę zbyt wiele danych do przetworzenia, co utrudniało zastosowanie standardowych metod filodynamicznych, zwłaszcza gdy próbowaliśmy zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym” — zauważa Lemey. Kolejnym wyzwaniem był fakt, że dane genomowe SARS-CoV-2 często miały ograniczoną rozdzielczość, co oznaczało, że nawet duże próbki mogły oferować ograniczone możliwości analizy. „W terenie szybko zdano sobie sprawę, że w badaniach epidemiologicznych należy uwzględnić inne metadane, albo jako kontekst, albo w połączeniu z modelowaniem filodynamicznym” — zauważa Lemey. Badania w ramach projektu ReservoirDOCs dotyczyły obu tych wyzwań. Na przykład, we współpracy z Uniwersytetem Oksfordzkim naukowcy byli w stanie przeprowadzić analizę filodynamiczną linii transmisyjnych składających się z ponad 11 000 genomów, w tym modeli filogeograficznych w bardzo dużej przestrzeni stanów i z uwzględnieniem danych demograficznych i mobilności. „Ta praca nie tylko dała nam nowy wgląd w dynamikę inwazji wariantu BA.1 Omicron w Anglii, ale także zilustrowała możliwość przeprowadzenia wnioskowania filodynamicznego na niespotykaną dotąd skalę” — mówi Lemey.
Konkretny wpływ na strategie interwencji
Prace w ramach projektu nie ograniczają się bynajmniej do COVID-19 — dotyczyły również takich chorób jak Ebola i gorączka krwotoczna Lassa. Jeśli chodzi o tę ostatnią, po nagłym jej wybuchu w Nigerii, badacze pracujący przy projekcie współpracowali z naukowcami z Instytutu Medycyny Tropikalnej im. Bernharda Nochta w Hamburgu w celu przeprowadzenia genomicznego monitorowania wirusa. W bardzo krótkim czasie naukowcy wygenerowali i przeanalizowali dane genomiczne wirusa Lassa, które wykazały, że wybuch epidemii można przypisać zwiększonemu rozprzestrzenianiu się wirusa z rezerwuaru gryzoni, a nie przenoszeniu go z człowieka na człowieka. Ustalenia te pozwoliły Nigeryjskiemu Centrum Kontroli i Zapobiegania Chorobom skoncentrować swoje wysiłki na zwalczaniu gryzoni i środkach sanitarnych. „Ta praca w szczególności pokazuje, w jaki sposób nasze badania mogą mieć konkretny wpływ na strategie interwencyjne i kontrolę chorób” — podsumowuje Lemey. Wszystkie metody projektu zostały udostępnione jako oprogramowanie, które już stało się kluczowym zasobem w epidemiologii genomicznej.
Słowa kluczowe
ReservoirDOCs, COVID-19, pandemia, wirus, patogen, genom, choroba, wirusologia, epidemia, Ebola, gorączka Lassa
