• Домой
  • Apple mobile phone evaluation
  • Вирусы знакомые и незнакомые: уроки и ожидания. Как биоинформатика помогает медицине. Часть 1

Вирусы знакомые и незнакомые: уроки и ожидания. Как биоинформатика помогает медицине. Часть 1

М. Аствацатурян― Здравствуйте, уважаемые слушатели и зрители! С вами Марина Аствацатурян. Этот эфир — передача из цикла «Разговоры за жизнь». Сегодня в нашей студии разговоры за жизнь с нами поведет профессор Сколковского института науки и технологии, Сколтеха, Георгий Базыкин. Здравствуйте, Георгий!

Г. Базыкин― Здравствуйте!

М. Аствацатурян― Георгий Базыкин — биоинформатик. Почему я это отметила, вы сейчас поймете. Тема нашей беседы — «Вирусы, знакомые и незнакомые: уроки и ожидания. Как биоинформатика помогает медицине». Собственно, и уроки, и ожидания сегодня связаны с биоинформатикой. Георгий Базыкин, как я уже сказала, биоинформатик. Он всё нам объяснит.

Все разговоры за жизнь в последнее время — я имею в виду, вне студии, в жизни — это разговоры про вирусы, а точнее, про новый коронавирус. От этого никуда не скроешься. И здесь мне кажется важным отметить, что вирусы — это не абсолютное зло. Это часть нашего микробиома. А микробиом — это жизненно важная часть нашего организма.

Бывают вирусы терапевтические — по крайней мере, ведутся исследования в этой области. Но, тем не менее, когда мы произносим слово «вирус», коннотация возникает однозначная, «вирус — это что-то вредное, патогенное, вызывающее болезни». В основном люди, конечно, говоря о вирусах, подразумевают болезнетворные вирусы.

Но начать я бы хотела не с плохого, а с общего, а именно с биоинформатики. Все современные прорывы в области биологии и медицины — это исследования, в которых так или иначе задействована биоинформатика. Без этого сейчас никуда, особенно в больших проектах.

Пожалуйста, дайте популярное объяснение этого понятия. Потому что недавно я обнаружила, что далеко не все просвещенные и образованные люди вообще слышали это слово. Хотя понятие возникло лет 30 назад как отдельное направление, которое сразу назвали вычислительной биологией. Сейчас больше популярно название биоинформатика. Пожалуйста, Георгий, что она делает, чем она занимается?

Г. Базыкин― Биоинформатика — это работа с биологическими данными математическими методами в самом общем виде. Но на самом деле люди часто говорят о каких-то более конкретных вещах. И часто речь идет, например, о работе с генетическими последовательностями, со структурными данными. То есть, как правило, некоторые области численных методов в биологии (например, анализ каких-то сложных изображений вычислительными методами) считаются снаружи биоинформатики. А вот последовательности генома, структуры белков, филогенетические деревья — это всё наше.

М. Аствацатурян― Филогенетические деревья — это родственные связи между близкими видами.

Г. Базыкин― Да, мы неизбежно будем много про них говорить. Часто, когда речь идет про биоинформатику, обычно речь идет о больших данных. О каких-то гигантских объемах информации, которые бывает сложно пощупать просто руками, о которых нужно думать, каким образом систематически их обрабатывать, часто доставая из них, например, какой-то слабый сигнал. И речь неизбежно идет о создании новых вычислительных алгоритмов.

Например, вот вы упомянули вычислительную биологию. Многие области науки о вычислениях (то, что по-английски называется computer science) прогрессировали в результате того, что там задавались биологические задачи. Например, методы построения деревьев, основанных на данных графов, довольно сильно продвинулись именно на основе биологических задач.

М. Аствацатурян― «Сигнал» — вы произнесли это слово. Чтобы было ясно: то есть вы анализируете последовательность, идет ровная цепочка, и вдруг что-то подскакивает. Вот это имеется в виду?

Г. Базыкин― Да, но подскакивать могут самые разные вещи. Например, моя узкая специальность — как по сравнению текстов, то есть генетических последовательностей, каким образом узнать, какие эволюционные силы действовали на эти последовательности. И, например, можно ли каким-либо образом понять, что какие-то варианты этого конкретного гена были под действием естественного отбора. То есть эти последовательности являются результатом эволюции.

Если мы берем прибор, который прочитывает последовательность ДНК, получается такой длинный текст на этом 4-буквенном алфавите. И если мы прочитываем такие последовательности, например, из разных видов животных, или разных видов растений, или разных образцов коронавируса, то тогда мы получаем последовательности, которые возникли от какого общего предка в результате эволюционного процесса, в результате накопления мутаций и дальнейшего распространения этих мутаций.

Но мутации бывают разные. Некоторые из этих мутаций, например, были для человека, или для растения, или для вируса полезными. Им способствовал естественный отбор. Из-за действия естественного отбора, такого абсолютно дарвиновского, они становились все более частыми. Основную идею придумал Дарвин 1,5 века назад, но каким образом на самом деле ущучить, увидеть этот сигнал на этих последовательностях, люди догадываются только сейчас. Вот это, например, одна из тех вещей, которые можно исследовать.

М. Аствацатурян― А кстати, по образованию вы биолог, вы не математик.

Г. Базыкин― Я по образованию биолог. Я заканчивал кафедру зоологии позвоночных биологического факультета МГУ, но…

М. Аствацатурян― Но пришлось стать и математиком тоже. И эти информатические данные, которые вы получаете, с одной стороны, позволяют установить эволюцию, в том числе патогенных организмов, и, наверное, предсказать, куда она движется. Они имеют предсказательную силу, это такой главный вызов для биоинформатиков?

Г. Базыкин― Всё-таки совсем не вся биоинформатика этим занимается, и даже не вся эволюционная генетика этим занимается. Всё-таки эволюционная генетика — это в основном такая наука описательная. Она рассказывает о том, что произошло в прошлом. Но действительно, ужасно интересный вопрос — это можем ли мы из эволюционно-биологических соображений предсказывать то, что будет в будущем. И это на самом деле, наверное, самая сложная задача эволюционной генетики сейчас и нерешенная.

Я думаю, что если она будет решена (и некоторые подвижки в ее решении есть), если она будет насколько-то решена, то это будет именно на материале вирусов, конечно, а не на материале каких-то более сложных существ. Потому что вирусы всё-таки простые. Их геном — это 30 тысяч букв, если мы говорим, например, про коронавирус, и порядка 10 тысяч, если мы говорим, скажем, про ВИЧ. В отличие от нашего генома, который 3,5 миллиарда букв.

Конечно, закономерности более короткого текста изучать проще. Мы можем отдельно поговорить о том, как именно и до какой степени эта эволюция предсказуема. Это действительно очень большая и очень важная задача.

М. Аствацатурян― Собственно, здесь эволюционная биология на этих примерах вирусов и прочих патогенов смыкается с медициной. Тесно смыкается, напрямую.

Г. Базыкин― Это одно из мест, где эволюционная биология смыкается с медициной.

М. Аствацатурян― Но такое — самое близкое, скажем так.

Г. Базыкин― Я не знаю, на самом деле есть оценки, по которым примерно треть смертей людей связаны с эволюцией каких-то простых клональных систем. И это совсем необязательно вирусы. Это могут быть вирусы, это могут быть бактерии, которые адаптируются к антибиотикам, которыми мы пытаемся с ними бороться. Но также это могут быть клетки нашего собственного организма, которые в результате эволюции, в результате дарвиновских процессов естественного отбора выходят из-под контроля организма и начинают жить своей собственной жизнью, адаптируясь, как бы приобретая те мутации, которые помогают им быстрее распространяться, метастазировать, дают им возможность не реагировать на сигналы окружающих клеток, которые говорят им, что надо прекратить делиться и закончить жизнь самоубийством. И это тоже эволюционные процессы. Люди тоже их используют. В онкологических исследованиях, для исследования рака сейчас очень активно используются эволюционные подходы. Например, в онкологической статье по генетике рака очень легко можно встретить эволюционные деревья, которые будут соответствовать эволюционному происхождению разных клеток внутри одного организма, одного-единственного пациента, которые эволюционировали, и в ходе этой эволюции приобретали какие-то мутации, которые делали опухоль всё более и более злокачественной.

М. Аствацатурян― Инфекционные заболевания — всё-таки вернемся к ним. Человечество и инфекционные заболевания — это такая отдельная очень большая тема, потому что всю историю человечества инфекции оказывали очень серьезное влияние. Мы-то сейчас уже очень хорошо понимаем, как это бывает, на примере коронавируса. Но годы назад микробиолог Дэвид Кларк в своей книге «Микробы, гены и цивилизация» писал: «На человеческую культуру и историю всегда оказывали большое влияние разнообразные инфекции», и приводит примеры. Еще более известная книга еще более известного автора Джареда Даймонда «Ружья, микробы и сталь» — там просто описаны цивилизационные сдвиги, которые происходили с приходом инфекций. Инфекции сопровождают человечество всю его историю.

Эволюционисты-биоинформатики, как вы уже отметили, очень любят заниматься эволюцией инфекционных заболеваний. Это удобный объект, как мы поняли. А что дала биоинформатика в самом начале знакомства человечества с коронавирусом, который вызывает ковид? Это произошло без малого 2 года назад. Очень быстро был расшифрован его геном. Собственно, наверное, не так уж сложно сейчас это сделать — считанные дни. Насколько я помню, китайские ученые сразу выложили это в открытый доступ для специалистов. Что увидели биоинформатики?

Г. Базыкин― Биоинформатики увидели, что этот вирус относится к уже известной группе Sabrecovirus.

М. Аствацатурян: Sars―CoV-2.

Г. Базыкин― Да. Стало ясно, что это достаточно родственный вирус тому, который вызывал атипичную пневмонию 2002-2003 года. Для меня лично, например, это сразу было красным флагом, что необходимо к нему отнестись очень серьезно. Но на самом деле всё-таки тогда, в первые месяцы эпидемии, было несколько ложных тропок, которые вели не туда. Они относились, в частности, к происхождению этого вируса.

На самом деле самые надежные данные по происхождению этого вируса появились буквально в последние недели, а не тогда, 1,5 года назад. Потому что проблема тогда была в том, что вирус стоял немножко особняком на таких эволюционных деревьях, которые люди пытались реконструировать, и ничего слишком похожего на него не было.

Была последовательность, которая называлась RaTG13, которая была насколько-то близка, но впечатление было такое, что, если прикинуть скорость эволюции этого вируса и посчитать, какое время должно было пройти, чтобы вирусы настолько разошлись от общего предка, оказывалось, что общий предок RaTG13 и нашего коронавируса жил, условно говоря, тысячу лет назад.

Это слишком далеко. В природе явно должно было быть что-то ближе. И то, что не находилось ничего ближе, в общем, давало основания возникать различным теориям, что этот вирус был рукотворный. Никаких прямых доказательств того, что он был рукотворный, не было, и основным аргументом было как раз отсутствие чего-то близкого, чего-то похожего. Люди говорили: «Раз ничего похожего мы не видели, наверное, его кто-то сделал».

Но на самом деле природное разнообразие этих вирусов исследовано очень плохо. Буквально несколько недель назад вышла в виде препринта работа, которая, в общем, на самом деле меняет эту область, в которой исследовалось большое количество летучих мышей из карстовых известняковых пещер в Лаосе. И там из этих летучих мышей было выделено много разных вирусов — в частности, такие, которые оказывались гораздо ближе к нашему коронавирусу, чем этот самый исходный RaTG13.

На самом деле, по-моему, это в большой степени закрывает тему о таком совсем искусственном, рукотворном происхождении этого вируса. Возможно, мы до сих пор не можем полностью исключить на основании биоинформатики вариант, что он как-то где-то подращивался и как-то исследовался в каких-то лабораториях. Но это становится всё менее и менее вероятным.

М. Аствацатурян― Мы об этом потом — я хотела отдельно посвятить время происхождению. Но хотела бы вернуться к тому, что мы видим. Много было разговоров в самом начале о так называемой фуриновой вставке. Попрошу вас коротко пояснить, что это такое.

Недавно — буквально неделю назад — была статья в Nature: эксперименты на хомячках, в которых изменяли именно эту фуриновую вставку. Это кусочек из 12 букв у вируса. В зависимости от последовательности, которую экспериментально модифицировали ученые, хомячки то болели, то умирали, то не умирали. Вы, наверное, видели эту работу.

Г. Базыкин― Я слышал про нее. Вот эта фуриновая вставка…

М. Аствацатурян― В нее буквально вцепились вначале — что вот она делает всё смертоносным.

Г. Базыкин― И это была как раз та самая последовательность, которая несколько раз вела исследователей не туда. Потому что, например, в самом начале были работы, в которых просто пытались понять, откуда родом эта фуриновая вставка. Это действительно 12 нуклеотидов, но они кодируют всего-навсего 4 кислоты, поскольку 4 аминокислоты…

М. Аствацатурян― Это место, которое легко разрезается определенным ферментом, что якобы облегчает проникновение вируса в клетки.

Г. Базыкин― Да, всё так. И был вопрос, откуда она взялась, эта фуриновая вставка. Ее находили сначала в каких-то змеях, потом в каких-то рыбах. Это всё были совершенно неверные работы, которые подхватывались тогда прессой просто от информационного голода.

Но если у вас всего-навсего 4 буквы, и вы их ищете по всей библиотеке… Представьте себе: если по всей Российской государственной библиотеке вы во всех текстах ищете последовательность из каких-то 4 букв, то вы, в общем, довольно много раз найдете ее в довольно большом числе разных текстов. Это примерно тот подход, который использовали и, значит, действительно нашли такие последовательности. Но эта простая последовательность мало о чем говорит.

Вот я упоминал эти самые лаосские ближайшие коронавирусы, которые были получены из летучих мышей, которые ближе всего по последовательности к нашему коронавирусу. Фуриновые вставки в них не обнаружены. Тем не менее, эти вирусы уже были экспериментально изучены, и оказывается, что они могут связываться с ACE2-рецептором на поверхности человеческих клеток, и так же, как наш коронавирус, могут достаточно эффективно проникать внутрь клеток. То есть на самом деле эта фуриновая вставка не является абсолютно необходимой для того, чтобы этот вирус был патогенным в человеке.

Вирусы знакомые и незнакомые: уроки и ожидания. Как биоинформатика помогает медицине. Часть 1

М. Аствацатурян― А что нужно? Какая мутация нужна? Какой-то один момент, чтобы произошел этот перескок. Например, новые варианты коронавируса лучше связываются с человеческими довольно распространенными рецепторами. Еще, как я поняла, у них есть способность ослаблять иммунную систему человека — это по-другому механизму. Это уникальная вещь для SARS-CoV-2?

Г. Базыкин― Строго говоря, никто не знает, потому что у нас нет сведений о всех тех вирусах, которые могли бы в принципе связаться с человеческими клетками, а также о тех вирусах, которые не могли бы. То есть мы не можем построить такую функцию и сказать, что вот такие тексты этих последовательностей будут функционировать так-то, а такие будут функционировать иначе. По той причине, что на самом деле чтобы это валидировать, нам нужны эксперименты. А эксперименты — это довольно дорогая вещь.

То есть какие-то биоинформатические догадки можно делать: что здесь, наверное, вот такая аминокислота, она вот так туда торчит, а здесь такой карман — наверное, она в него неплохо заходит. Потом можно делать структуры и смотреть, действительно ли это так.

М. Аствацатурян― Как-то моделировать.

Г. Базыкин― Моделировать. Но пока это как-то экспериментально не проверено, это всё равно предположение. К сожалению, биология — не совсем точная наука. Биоинформатики часто работают в связке с экспериментаторами.

То есть часто какие-то биоинформатические прогнозы, биоинформатические предложения и идеи после этого валидируются, проверяются экспериментально. Мы можем создать очень много разных идей и гипотез о том, какие вирусы будут легче или сложнее проникать в человеческие клетки, о том, какие молекулы будут лекарственными средствами и так далее. Но на самом деле пока эти гипотезы не проверяются, они, в общем, к сожалению, выеденного яйца не стоят.

М. Аствацатурян― Это то, что называется «мокрая биология». Но ее никто не отменял.

Г. Базыкин― Да, «сухим» биологам без «мокрых» биологов довольно сложно.

М. Аствацатурян― Я напомню, что мы беседуем с биоинформатиком Георгием Базыкиным. Это «Разговоры за жизнь». Вернемся через минуту!

РЕКЛАМА.

М. Аствацатурян― Возвращаемся к «Разговорам за жизнь». У микрофона Марина Аствацатурян. Гость в студии — профессор Сколтеха Георгий Базыкин. И сегодня мы говорим о возможностях биоинформатики на примере исследования нового коронавируса, через призму этой абсолютно новой для человечества инфекции. Ну, насколько новой… Мы уже поняли, что всё-таки он встраивается в эволюционное дерево других коронавирусов и вообще, так сказать, всего живого.

Эволюционные биологи установили время возникновения этого нового коронавируса. Это октябрь 2019 года, ровно 2 года назад. Как вы оцениваете версию с китайскими шахтерами, которые заразились в 2012 году? Есть и такая версия. Они чистили рудник, шахту от отходов жизнедеятельности летучих мышей-подковоносов, в организме которых было несколько родственных друг другу коронавирусов. И есть версия, гипотеза, что тогда могло произойти какое-то событие: вот эти разные коронавирусы как-то смешались и рекомбинировали, говоря научно-генетическим языком, с образованием нового коронавируса. Потому что шахтеры болели очень сильно или, кажется, даже умерли. Напомните мне, что это за версия?

Г. Базыкин― Давайте немножко поговорим о том, откуда мы, собственно, знаем, что этот вирус возник. То есть на самом деле оказался в человеке. До этого он существовал в каком-то другом виде, хотя мы пока еще точно не знаем, в каком. Думаем, что в летучей мыши, но это неточно. Откуда мы знаем, что это событие, этот перескок в человека произошел именно в конце 2019 года?

Вот я упоминал эти самые эволюционные деревья — мы к ним всё время будем возвращаться. Мы можем посмотреть, насколько отличаются вирусы друг от друга — те вирусы, которых мы сейчас читаем, те вирусы, которыми болеют люди в настоящий момент эпидемии — и посмотреть, как эта степень разнообразия вирусов зависит от того, когда именно был получен этот образец. И у вас получится такой растущий график: чем более поздно был получен образец вируса, тем более разнообразны вирусы в этот момент. И вы можете сквозь этот график провести палку и сделать две вещи.

Во-первых, вы можете прикинуть скорость, с которой этот вирус эволюционирует. И когда вы это делаете, оказывается, что он эволюционирует примерно с той же самой скоростью, про которую мы знаем, с которой эволюционируют различные другие коронавирусы, приобретая приблизительно 1 замену на 1000 букв, нуклеотидов, в год.

И второе, что вы можете сделать — это вы можете посмотреть, когда эта палка утыкается в 0. То есть когда у всех современных коронавирусов, которые мы сейчас прочитываем у людей, был общий предок. Их последний общий предок. И по другой оси мы можем увидеть, когда именно этот общий предок жил.

Это называется модель молекулярных часов. То есть фактически эти генетические последовательности, мутации, которые в них накапливаются — это как будто тиканье молекулярных часов. То есть вы знаете, что у вас примерно раз в 2-3 недели каждая последовательность, передаваясь от одного человека к другому, приобретает приблизительно в среднем одну мутацию — иногда больше, иногда меньше.

Это случайный процесс. Но, тем не менее, когда у вас много последовательностей, и происходит большое количество эволюций, большой объем эволюций, эти молекулярные часы тикают достаточно точно, и вы можете на этих молекулярных часах отсчитать обратно время и посмотреть, когда, собственно, была «полночь» — когда они стартовали, когда этот секундомер стартовал.

И оказывается, что он стартовал как раз тогда, в конце 2019 года. Если были какие-то вспышки до этого, это совершенно не исключено. Коронавирус — достаточно генералистский вирус. Он довольно легко перескакивает из одного вида в другой. Мы это видим по современному коронавирусу, когда болеют домашние животные, которые, по-видимому (то есть, не по-видимому, точно), уже заражаются от человека. То есть такой межвидовой барьер пробивается довольно легко. Мы это видим по всяким другим коронавирусам, видим по ближневосточному и европейскому синдрому.

М. Аствацатурян― MERS.

Г. Базыкин― Да, MERS, которым людям многократно заражались от верблюдов.

М. Аствацатурян― То есть смотрите, тогда всё-таки что в 2002, что в 2009 был MERS.

Г. Базыкин― В 2012.

М. Аствацатурян― Да, в 2012. Их всё-таки удалось локализовать.

Г. Базыкин― Да, удалось локализовать. Сейчас мы можем про это поговорить. Но возвращаясь к китайцам и китайским шахтерам: возможно, были какие-то другие перескоки тогда, давно. Кто-то заболевал коронавирусом, которого до этого ни у кого не было.

Всё, что я говорю — что в современном разнообразии, в современной эпидемии коронавируса те давние случаи не сыграли никакой роли. Я очень удивлюсь, если мы сейчас внезапно отсеквенируем у кого-нибудь вирус, который по своим молекулярным часам будет гораздо дальше отстоять от всех остальных современных коронавирусов, это будет означать, что, значит, какая-то часть эпидемии была до этого незасеченной. Тем не менее, вся наша текущая пандемия началась неизбежно в 2019 году от какого-то вируса, который перескочил в человека в конце 2019 года.

М. Аствацатурян― На мой дилетантский взгляд, главное коварство нынешнего коронавируса, если сравнить с тем первым SARS-MERS — в бессимптомности у определенной части населения. Потому что те вирусы, если уж человек их подцепил, это было видно. Он заболевал, и, наверное, потому и удавалось его относительно быстро локализовать. А здесь люди ходят и не подозревают, и их окружение не подозревает, и разносят. Это большое коварство.

Г. Базыкин― Здесь ваш дилетантский взгляд абсолютно совпадает с профессиональным, потому что ровно в этом и есть основное объяснение: что действительно у первого SARS, у атипичной пневмонии фактически отсутствовал этот бессимптомный период в начале. Симптомы становились видны почти сразу.

То, что у нашего настоящего SARS-CoV-2 примерно половина инфекций случаются еще до того, как люди начали испытывать какие бы то ни было симптомы (то есть если я заболеваю, то я примерно половину людей заражаю до того, как я начал испытывать какие-то симптомы, а вторую половину уже после) — вот это, конечно, ему очень помогло и помогает до сих пор в этой пандемии.

М. Аствацатурян― Я хотела еще обсудить такую вещь. Для успешной эволюции какого-то признака нужен селективный фактор. Взять коронавирус: ему для его эволюции, для продолжения его существования хорошо быстро перескакивать. Чем быстрее он будет распространяться в популяции человека, тему ему лучше для выживания как… Ну, «вида», наверное, нельзя так сказать про вирус — как некоего существа.

Селективный фактор можно изменить. Это, конечно, ведет нас просто к тому, что на поверхности, а именно — к карантинным мерам. Просто людям надо прекратить общаться, и селективный фактор на его распространение, на его эволюционирование в сторону быстрого распространения, прекратится. Это правильно или это всё-таки какие-то непредсказуемые вещи? Как он выбирает, в какую сторону ему двигаться? Вот был «альфа». Я сейчас уже со счета сбилась, сколько появилось новых вариантов за это время.

Г. Базыкин― Направление отбора от того, что мы вводим карантин, не меняется. Всё равно отбираются те варианты вируса, которые способны легче передаваться от одного человека к другому. Меняется сила этого отбора. Более точно — меняется его эффективность.

На самом деле здесь важно понимать, что скорость адаптивной эволюции, скорость, с которой вирус приобретает новые мутации, которые для него полезны, которые делают его всё более приспособленным к жизни и передаче от одного человека к другому — эта скорость зависит от силы естественного отбора, от того, насколько полезной для него оказывается та или иная мутация. Но также она зависит от того, сколько вообще вируса на земном шаре, и сколько вируса находится под этим отбором.

Чем больше вируса, тем больше у него возможности эволюционировать. Эволюционировать адаптивно. То есть размножая в себе вирус, допуская такую большую пандемию, которая у нас сейчас, несмотря на то, что у нас, в общем, есть средства борьбы с ней, более эффективные, чем те, которые сейчас применяются, позволяя вирусу жить в таком количестве на Земле, мы даем ему, так сказать, больше пуль для стрельбы по этой мишени естественного отбора. Даем ему больше шансов эволюционировать в более адаптированные к нам варианты.

И это с неизбежностью происходит. Действительно, в начале, 1,5 года назад, речь не шла ни о каких мутациях, которые были полезны. Я в этой же студии говорил о том, что эволюция вируса сейчас в основном нужна нам для того, чтобы отслеживать его распространение. Что эти мутации на самом деле никак особенно на него не влияют. Это как будто такие маленькие закладочки, которые позволяют нам отличать один вариант от другого. С тех пор ситуация изменилась.

М. Аствацатурян― Почти год назад я разговаривала с вашим американским коллегой Евгением Куниным. Я его спросила про скорость мутации. Он сказал: «По сравнению с гриппом, конечно, очень медленная скорость мутации». А тут мы видим всё-таки совсем другое.

Г. Базыкин― Да, с тех пор ситуация изменилась. То есть действительно, мы теперь видим, что вирус адаптируется. Можно отдельно обсудить, почему это было хуже видно, и, по-видимому, этот процесс был менее интенсивным в начале пандемии и более интенсивен сейчас. Но те замены, те изменения, которые происходят в вирусе сейчас, делают его более адаптированным. В первую очередь речь идет, конечно, о тех изменениях, которые лежат в основе знаменитых именованных вариантов — «альфа», сейчас «дельта».

М. Аствацатурян― Сейчас какая-то разновидность «дельты».

Г. Базыкин― Но на самом деле если мы смотрим на всю эту эволюцию в целом, то даже за пределами этих вариантов мы видим, что несинонимичные замены — те, которые изменяют кодируемые аминокислоты — они для вируса очень часто оказываются полезными. Он адаптируется.

М. Аствацатурян― Скажите, пожалуйста, а биоинформатики могут предсказать ближайшее развитие событий? В смысле направления эволюции вируса.

Г. Базыкин― Здесь есть два вопроса.

М. Аствацатурян― В такой близкой перспективе.

Г. Базыкин― Да, можно пытаться говорить о том, насколько будут распространены или редки в будущем те варианты, которые сейчас у нас уже есть, или можно пытаться предсказывать возникновение новых вариантов. Первая задача отчасти решаема. Сейчас одна из целей этого гигантского глобального предприятия по чтению большого числа геномов коронавируса — это попытка засечь варианты, пока они еще редкие.

Когда вариант еще редкий, вы, если у вас прочитано достаточно много геномов, например, по скорости роста его частоты можете оценить, насколько он лучше своих конкурентов, оценить эту самую силу отбора в его пользу (например, если речь идет о новом варианте — скажем, «дельте») и прогнозировать, как будет выглядеть эпидемия в вашем регионе, скажем, несколько недель спустя.

То есть, скажем, когда речь шла про «альфу», довольно быстро, пока она была еще редкой, было оценено, что она приблизительно в 1,5 раза более трансмиссивная, то есть фактически отбор способствует этому варианту примерно в 1,5 раза с большей интенсивностью, чем предковым вариантам.

Если вы это знаете, то вы можете просто вставить это в соответствующее уравнение и сказать, сколько у вас будет «альфа» через неделю, через две, через три, через месяц или через полтора месяца. И вы быстро увидите, что хотя сейчас ее 5%, но через 1,5 месяца ничего, кроме нее, не будет. То же самое мы, например, делали для «дельта» в России.

М. Аствацатурян― И угадали.

Г. Базыкин― Ну да, там, собственно, не надо быть семи пядей во лбу. Там вы просто проводите кривую через эти точки и, как правило, знаете, что произойдет. Конечно, могут быть сюрпризы. То есть могут возникнуть какие-то другие варианты. Например, мы думали, что в России распространится и закрепится «альфа», но этого не произошло, потому что пришла «дельта», и «дельта» вынесла всё разнообразие вирусов, которое у нас наблюдалось.

Это более простая задача. И есть более сложная задача, которая в том, чтобы заранее предсказывать, насколько хороши будут новые варианты, возникающие в результате новых мутаций, которые люди пока еще не видели. И вот эта задача гораздо более сложная, и она на самом деле пока что еще не решена.

Проблем здесь несколько. Одна из проблем в том, что вы можете прикинуть, насколько будут полезны для вируса мутации поодиночке, потому что вы их, например, уже видели когда-нибудь раньше. Вот вы видели, что такая мутация в позиции 215 увеличивала скорость распространения вируса, может быть, на 10%, а в позиции 584, может быть, еще на 10%.

Но дальше возникает вопрос: а если эти две мутации возникнут вместе, то у вас будет увеличение на сколько? На 20%? А может быть, на 50%. А может быть, на 0%, потому что, может быть, все эти мутации друг другу мешают. То, что называется эпистатическое взаимодействие — это на самом деле самое сложное. Это то, что очень мешает строить такого рода прогнозы. Другими словами, мы можем предсказывать эффект одиночных мутаций, но нам очень сложно предсказывать эффект сочетания мутаций.

Одна из проблем в таком построении прогнозов в том, что, по-видимому, эпистаз внутри генома этого коронавируса достаточно силен. Мы это раньше видели в других вирусах — в ВИЧе, в гриппе. Но сейчас появляется всё больше данных, что он довольно силен в коронавирусе. То есть этот текст, эти мутации нельзя рассматривать по отдельности. Приходится думать про них в сочетаниях, и это сразу делает всю картину гораздо более сложной.

М. Аствацатурян― Это были «Разговоры за жизнь» с профессором Сколтеха Георгием Базыкиным. Говорили мы об эволюции вирусов — в частности, коронавируса. Разговор не окончен. Он будет продолжен в следующем выпуске. С вами была Марина Аствацатурян.