Новости

Вирусы содержат тысячи оснований нуклеиновых кислот, оптимально упакованных в белковую оболочку. Знание того, как вирусы организуют эти огромные информационные хранилища в компактном пространстве, является ключом к пониманию вирусной структуры и разработке лучших средств защиты от патогенных вирусов.    Заглянуть сквозь белковую оболочку вируса, или капсид, непросто. Обычные методы определения структуры, такие как криоэлектронная микроскопия, не могут охватить различные конфигурации генетического материала в каждом вирусе. Еще в 2010 году у Алексея Аксиментьева, биофизика из Университета Иллинойса, возникла идея вычислительно смоделировать структуру вируса. Однако в то время вычислительные методы были недостаточно совершенны. "Мы все время думали об этом, но потом совершили прорыв в методологии", - рассказывает Аксиментьев. Теперь, 14 лет спустя, в исследовании, опубликованном в журнале Nature, его группа сообщила об использовании нового вычислительного подхода для моделирования отдельных фрагментов вируса. С помощью этого метода они изучили бактериофаг HK97 и представили первую структурную модель этого вируса.    Несколько лет назад группа Аксиментьева разработала метод картирования сложных конфигураций ДНК путем их вычислительного моделирования с различным разрешением. Они начинали с грубого разрешения, как у нечеткого изображения, а затем на каждом этапе повышали уровень детализации моделируемой структуры ДНК. Алексей Аксиментьев и его коллеги использовали мощное компьютерное моделирование, чтобы выяснить, как вирусы упаковывают большое количество ДНК в свои капсиды. Иллюстрация: Крис Маффео/Университет Иллинойса.    В своем новом исследовании ученые использовали этот метод для компьютерного моделирования вируса и его ДНК во время сборки. Имея в качестве отправной точки предварительные экспериментальные данные, такие как структура капсида и силу "движка", который загружает ДНК в вирус, они смоделировали поведение каждого из 26 миллионов атомов во время хаотического процесса загрузки ДНК в капсид. Задача была не из легких: на каждую симуляцию уходило от трех месяцев до года, даже на очень мощных компьютерах.    По словам Эрика Мэя, структурного биолога из Университета Коннектикута, который не участвовал в этом исследовании, моделирование позволило получить беспрецедентное представление о динамике взаимодействия между геномом, капсидом и другими молекулами вируса, которое может быть упущено экспериментальными методами, позволяющими получить лишь усредненную структуру многих частиц. "У этого вычислительного подхода нет таких ограничений", - считает он. "Мы уже знаем белковые компоненты вируса, но теперь мы видим геномную информацию во всех атомных деталях - это очень интересно". Например, исследователи предсказали, что ДНК упаковывается в капсид с помощью метода, называемого экструзией петли, когда белки заставляют ДНК формировать шпильки.     Аксиментьев был удивлен разнообразием геномных конфигураций, полученных в результате моделирования. "Мы интуитивно предполагали, что каждая конфигурация может быть разной, но удивительным для нас оказался масштаб, в котором структуры отличались друг от друга", - говорит Аксиментьев. "Если посмотреть на отдельные вирусные частицы, то они отличаются глобальной конфигурацией, которая возникла в результате разнообразных процессов упаковки".    Маттиас Вольф, структурный биолог из Окинавского института науки и технологии, который не принимал участия в этом исследовании, сказал, что оно позволяет ответить на давний вопрос о том, как вирусы организуют свои геномы. Однако он отметил, что в исследовании отсутствует экспериментальное подтверждение предсказанных структур.    Аксиментьев считает, что они могут улучшить моделирование, чтобы учесть больше физических сил, участвующих в процессе, и меньше зависеть от экспериментальных исходных данных. Его группа также проводит моделирование других вирусов, более сложных. Мэй считает, что очень важно применить эту модель к таким патогенным вирусам, как ВИЧ и SARS-CoV-2, хотя их сложнее моделировать из-за их РНК-геномов. "Было бы интересно увидеть, как [исследователи] попытаются двигаться в направлении вирусов, имеющих большое значение для общественного здравоохранения", - сказал он.  "Кроме того, можно понять стадии вирусной инфекции: как меняется структура вируса, когда он попадает в клетку? Как происходит высвобождение генома из вируса?"    Аксиментьев надеется, что моделирование распространится на более сложные вирусы, включая РНК-вирусы, благодаря использованию целенаправленных экспериментальных данных. Он также стремится к еще более высокой цели: моделированию целой клетки. "Возможно, это произойдет не скоро, но это своего рода Святой Грааль", - говорит он.

Разлагающиеся тела могут быть совершенно неузнаваемы: отслаивающаяся кожа, вздутые животы, вытекающие жидкости и отвратительный запах.     Микробы - одни из ключевых архитекторов этого процесса. Органические вещества тела обеспечивают питательные вещества для микробов, которые расщепляют эти молекулы. Для изучения этих трупных микробных сообществ ученые используют микробиологические методы, обычно применяемые для изучения сложных микробных сообществ в кишечнике или на коже.    Джессика Меткалф, микробиолог из Университета штата Колорадо, изучает микробный мир разлагающихся тел уже более десяти лет. В исследовании 2013 года она сообщала, что по мере разложения мышей в лабораторных условиях микробы, колонизирующие их трупы, менялись, причем эти изменения были постоянными у всех мышей. "Это была наша первая подсказка о том, что такие предсказуемые изменения в микробных сообществах существуют", - рассказала она.    В том эксперименте Меткалф и ее коллеги жестко контролировали мышей и среду их обитания. В другом исследовании, где ученые подвергали разлагающиеся человеческие тела воздействию различных температур и погодных условий, они также наблюдали постоянные сообщества микробов. Но это исследование было небольшим, и для подтверждения его выводов Меткалф требовалось больше данных.    В новом исследовании, опубликованном в журнале Nature Microbiology, Меткалф и ее сотрудники представили наиболее масштабную на сегодняшний день работу: они проследили за микроорганизмами в 36 разлагающихся человеческих телах в разных местах, в разное время года и в разные периоды времени. Они обнаружили, что в разных условиях разложение трупов регулируется одной базовой сетью микроорганизмов. Меткалф считает, что ее работа может помочь судебно-медицинским экспертам предсказать, сколько времени прошло с момента смерти человека. "Исходя из наших предыдущих исследований, мы подозревали, что существуют некоторые ключевые микроорганизмы-разрушители, но вопрос заключался в том, насколько они универсальны? Было интересно узнать, что эти микробы действительно являются универсальными".    Изучение микробов человеческого тела в реальных условиях требует сложных экспериментальных методик. Меткалф сотрудничала с тремя исследовательскими центрами судебной медицины в Техасе, Колорадо и Теннесси, и в течение двух лет и всех четырех сезонов ее группа размещала на земле предоставленные трупы. Тела оставляли медленно разлагаться под воздействием природных условий. "Сбор, обработка и анализ таких образцов требует огромных усилий, поэтому реализовать экспериментальную схему, представленную в этой работе, - непростая задача", - считает Дженнифер Печал, энтомолог из Мичиганского государственного университета, не принимавшая участия в исследовании.    Каждый день в течение трех недель исследователи брали мазки с трупов и окружающей почвы, чтобы собрать микробы. Они секвенировали ДНК микроорганизмов, чтобы определить их виды и отследить их уровень с течением времени. Хотя география и климат влияли на набор микроорганизмов, определенные группы микробов появлялись в телах повсюду - от снегов Колорадо до палящей техасской жары. Эти виды бактерий и грибов специализируются на разложении, и Меткалф быстро поняла, что это не те микробы, которые обычно встречаются в кишечнике человека или в почве.    Вместо этого идентифицированные микробы совпадали с видами, встречающимися у насекомых, таких как мухи, которые откладывают яйца на трупах. Меткалф это показалось логичным. "Если вы микроб, желающий разлагать труп, то, вероятно, вам стоит прилететь на насекомых, которые откладывают яйца на разлагающуюся плоть", - говорит она. Печал заинтересована в том, чтобы в будущем совместно с судмедэкспертами изучить, как микробы на разлагающихся телах соотносятся с микробами на неповрежденных телах, обнаруженных при обычном расследовании смертей.    Учитывая, что виды микроорганизмов также менялись с течением времени, они могут быть хорошими индикаторами времени, прошедшего с момента смерти, что является ключевой информацией для судебно-медицинских следователей. Используя полученные данные, группа Меткалф построила модель машинного обучения, позволяющую предсказать количество дней, прошедших с момента смерти, на основе уровня содержания каждого вида микроорганизмов. Чтобы сделать модель более надежным инструментом для судебно-медицинских экспертов, сотрудники Меткалф в настоящее время собирают данные о микробиоме разложения на других участках в более холодном климате.    Меткалф считает, что подобные модели станут частью будущего криминалистики. "Мы уже довольно близко к этому", - говорит она. "Нам нужно, чтобы какой-нибудь смелый адвокат представил их судье, который решит, достаточно ли надежны научные данные, чтобы использовать их в качестве доказательства".