В недавно опубликованном фундаментальном обзоре, посвященном методам диагностики вирусных инфекций, коллектив российских ученых, включающий сотрудников МФТИ, впервые систематически описал и обобщил актуальные технологии стремительно развивающегося направления биологической науки. За последние годы появился ряд новых эффективных методов обнаружения вирусов, в том числе у пациентов с инфекциями неизвестной этиологии (непонятного происхождения). Одной из перспективных технологий в этой области исследователи считают так называемое высокопроизводительное секвенирование (NGS). Метод обещает революцию в области обнаружения и исследования новых патогенных вирусов, но от внедрения в массовую медицинскую практику его отделяют как минимум несколько лет.
Во время стремительного развития пандемии коронавируса COVID-19 ежемесячный журнал Viruses, одно из авторитетных мировых научных изданий в области вирусологии, опубликовал фундаментальный обзор, посвященный проблеме обнаружения новых патогенных микроорганизмов, включая вирусы неизвестной этиологии — такие, как пресловутый коронавирус.
«По разным статистическим оценкам, на нашей планете насчитывается более 320 тысяч различных вирусов, паразитирующих на млекопитающих, — говорит один из авторов обзора, сотрудник лаборатории исторической генетики, радиоуглеродного анализа и прикладной физики Камиль Хафизов. — Но из такого гигантского разнообразия человеку пока удалось более-менее изучить меньше одного процента этих загадочных организмов».
Большинство вирусов, в том числе тех, что вызывают у человека респираторные, кишечные и другие патологии, остаются неизученными и потому практически нераспознаваемыми. Дело в том, что применяемые сейчас в повседневной медицинской практике тест-системы способны выявлять только конкретные, достаточно хорошо изученные штаммы вируса.
«Фактически люди пытаются разглядеть огромное море угроз через игольное ушко», — пишут авторы в своей работе. В ней анализируются, в частности, недостатки метода полимеразной цепной реакции (ПЦР-диагностика). Этот основной для современной медицины способ молекулярного тестирования микроорганизмов практически не позволяет обнаружить малоизученные вирусы, что составляет одну из главных проблем современной вирусологии.
Но, к счастью, уже появляются методы, потенциально способные решить проблему выявления и идентификации новых микроорганизмов, и им в опубликованном обзоре уделено главное место. Самой перспективной из таких технологий авторы работы называют NGS (от англ. — Next Generation Sequencing), или cеквенирование нового поколения. По-русски его часто называют также высокопроизводительным секвенированием, поскольку он позволяет читать очень большое количество участков ДНК одновременно.
«Неотъемлемая часть метода — эффективные математические алгоритмы, — объясняет соавтор обзора, аспирантка МФТИ Алина Мацвай. — Они позволяют в процессе чтения генома неизвестного вируса или другого микроорганизма “пробивать” его по всем имеющимся огромным геномным библиотекам, предсказывая всевозможные свойства нового вируса и в том числе его патогенный потенциал».
Основной недостаток NGS — высокая стоимость оборудования и реагентов для проведения исследований этим методом, а также довольно длительные процессы подготовки проб, секвенирования и анализа данных. Эти ограничения, наряду с жесткими требованиями к квалификации лабораторного персонала, мешают внедрению метода в массовую медицинскую практику. Однако с каждым годом стоимость технологии неуклонно снижается, а скорость, точность и производительность растут.
По утверждению Камиля Хафизова, пандемия коронавируса наглядно показала важность методов NGS в выявлении новых патогенов в клинических образцах, а также для изучения молекулярных механизмов передачи вируса от животных к человеку. Возможно, технология будет сертифицирована для применения в здравоохранении уже в ближайшие годы.
Наряду с учеными Московского физико-технического института, в авторский коллектив фундаментальной работы вошли представители Центра стратегического планирования Министерства здравоохранения России, московского Сеченовского университета и института Пастера в Санкт-Петербурге.
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда.