microbius
РОССИЙСКИЙ МИКРОБИОЛОГИЧЕСКИЙ ПОРТАЛ
Поиск
rss

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2Vtzqx7tLnC

Реклама

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2VtzqwzYS9e

Реклама

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2VtzqvtsLHv

Реклама

Новости

Международные новости
Конъюгированная вакцина против брюшного тифа в одной дозе обеспечивает длительную защиту
#вакцина #брюшной тиф
Согласно результатам, опубликованным в журнале The Lancet, одна доза конъюгированной вакцины против брюшного тифа обеспечивает защиту на протяжении как минимум 4 лет среди детей в возрасте от 9 месяцев до 12 лет, участвовавших в фазе 3 испытания в Малави.    На фоне растущей устойчивости к антибиотикам результаты двухлетнего испытания, о котором впервые было сообщено в 2021 году, показали, что вакцина эффективно защищает детей от брюшного тифа. Вакцина Typbar-TCV была предварительно квалифицирована ВОЗ в 2018 году, став первой конъюгированной вакциной против брюшного тифа (TCV), хотя до проекта в Малави она не проходила плацебо-контролируемых испытаний. "Это было первое крупное клиническое испытание данной вакцины, проведенное на африканском континенте", - рассказала Кэтлин Нойзил, директор Центра разработки вакцин и глобального здравоохранения при Медицинской школе Университета Мэриленда.    Нойзил и ее коллеги включили в исследование 28 130 детей в возрасте от 9 месяцев до 12 лет и назначили половине из них вакцину TCV, а половине - вакцину против менингита - это решение, по словам Нойзил, было принято для того, чтобы "все дети получили потенциальную пользу". "Мы сказали родителям, что если ваш ребенок заболеет с температурой, приводите его в один из этих медицинских центров, и там будет медицинский персонал и врачи", - рассказывает Нойзил. "Мы возьмем кровь на анализ, поставим диагноз и вылечим ваших детей, а также определим, у скольких детей из группы, получившей вакцину против брюшного тифа, в крови был обнаружен брюшной тиф, и у скольких из группы получившей вакцину против менингита в крови был обнаружен брюшной тиф. А затем мы посмотрим на разницу, чтобы понять, насколько эффективна вакцина".    По данным исследователей, за более чем 4 года наблюдения у 24 детей из группы TCV и 110 детей из группы менингита развился брюшной тиф, что было подтверждено с помощью культуры крови. Эффективность вакцины против брюшного тифа составила 78,3%, при этом на каждые 163 привитых детей приходился один предотвращенный случай брюшного тифа. Вакцина была эффективна во всех возрастных группах и на протяжении всего периода исследования, а ее эффективность снижалась всего на 1,3% в год. "В данном исследовании отмечена стойкая защита, что означает возможность применения этих вакцин в условиях низких ресурсов, поскольку не нужно возвращаться и вводить дополнительные дозы каждые год или два", - отметила Нойзил.    "Основываясь на этих результатах, в мае прошлого года правительство Малави развернуло кампанию и сделало одноразовую прививку от брюшного тифа каждому ребенку в возрасте до 15 лет в стране, или попыталось сделать это каждому ребенку", - сообщила Нойзил. "Это хорошая наука, но она также оказала прямое и непосредственное влияние на принятие решений в стране".    "Расширение масштабов исследования для оценки эффективности и результативности вакцины после первых 4 лет крайне важно. Это расширенное исследование будет способствовать обсуждению необходимости повторной вакцинации", - отмечено в редакторском комментарии к статье. "Будущие исследования должны включать надежную оценку эффективности вакцины и ее влияния на детей младшего возраста, а также взаимодействие между улучшениями в области [водоснабжения, санитарии и гигиены] и вакцинацией TCV как взрослых, так и детей, с упором на определение возможностей борьбы с брюшным тифом в эндемичных районах".
На пути к пониманию ранее неизвестных микробных генов
#геномно-контекстный анализ #эволюция микроорганизмов #метагеномное секвенирование
Анализ последовательностей ДНК проливает свет на биологию микроорганизмов, но оценить функции генов, которые имеют мало или вообще не имеют сходства с охарактеризованными генами, довольно сложно. Ученые обсуждают эту проблему с геномной и микробной точек зрения. Структурирование и контекст в генетических задачах    Функция большинства микробных генов неизвестна. Некоторые гены из этой микробной "темной материи" могут кодировать ранее неизвестные типы ферментов или классы антибиотиков. По мере того как все больше генов с неизвестной функцией обнаруживается с помощью секвенирования ДНК из совокупностей нескольких геномов, называемого метагеномным секвенированием, трудности с экспериментальной характеристикой этих загадочных генов привели к тому, что основное внимание стало уделяться вычислительному прогнозированию их функций.     Две публикации в журнале Nature - одна Rodríguez del Río et al., а другая Pavlopoulos et al., опубликованная в октябре прошлого года, - решают эту задачу, умело используя достижения алгоритмов кластеризации (вычислительных инструментов, которые группируют гены на основе сходства аминокислотных последовательностей) и инструментов предсказания структуры белка, таких как AlphaFold.    Несмотря на различия в технических подходах, основная стратегия, использованная Павлопулосом и Родригесом дель Рио, была схожей. Они кластеризовали сотни миллионов белковых последовательностей из массивов метагеномных данных в ранее неизвестные белковые семейства. Однако Родригес дель Рио и его коллеги отфильтровали свои данные, чтобы изучить гены только прокариот (организмов, клетки которых не имеют ядра), в то время как Павлопулос и др. использовали данные, которые также включали последовательности эукариот (организмов, клетки которых имеют ядро) и вирусов.    Имея под рукой каталоги ранее неизвестных семейств, обе группы задались целью предсказать функции своих новых описанных семейств, используя геномно-контекстный анализ, который предполагает изучение соседних генов для получения информации о функциях, а также используя достижения в методах предсказания структуры белков. В прокариотических геномах гены, участвующие в одном и том же процессе, часто располагаются близко друг к другу. Геномно-контекстный анализ, предполагающий "соседство по ассоциации", был эффективно использован для предсказания ранее неизвестных систем противовирусной защиты, используемых бактериями. Второй подход - сравнение предсказанных структур белков для поиска похожих (гомологичных) белков - более чувствителен, чем простое сравнение аминокислотных последовательностей. Обе группы ученых предсказали структуры для своих семейств белков и сравнили их с базами данных известных структур, тем самым сделав обоснованные прогнозы относительно функций некоторых из этих загадочных белков.    Масштабы и вычислительные затраты, вложенные в эти работы, в результате которых были обнаружены сотни тысяч новых белковых семейств (иллюстрация 1), впечатляют. Тем не менее, количество ранее неизвестных генов, имеющих функциональное предсказание, по-прежнему остается относительно небольшим. В обеих публикациях только около 15% ранее неизвестных семейств белков могли быть аннотированы на основе структурного сходства; анализ геномного контекста позволил предложить функции для 7,4% семейств в работе Павлопулоса и 13% в работе Родригеса дель Рио. Кроме того, некоторые обозначенные функциональные категории (например, "рибосома") не получили детального описания, что может затушевывать точную роль этих генов. В конечном счете, надежность этих предсказаний должна быть определена экспериментально. В действительности, Родригес дель Рио и др. сделали первый шаг к этой цели, экспериментально проверив аннотацию для двух из предсказанных ими семейств. Иллюстрация 1. Ранее неизвестные семейства микробных генов. Крупномасштабный анализ последовательностей ДНК, полученных из образцов микроорганизмов, о котором сообщали Родригес дель Рио и Павлопулос, позволил выявить сотни тысяч ранее неизвестных семейств генов. Эти данные, полученные от микробов, обитающих в дикой природе и различных средах обитания, и включающие виды, которые не культивировались в лабораторных условиях, являются отправной точкой для понимания неизученных аспектов биологии бактериальных и архейных микроорганизмов.    Углубляясь в темную материю микроорганизмов, эти два исследования открывают богатство ранее скрытых знаний, прокладывая путь к будущим открытиям в различных областях - от медицины до биотехнологий. Последующие эксперименты могут включать изучение семейств белков с совершенно новыми белковыми конфигурациями, что, возможно, откроет неизученные биологические функции. Аналогичным образом, синапоморфные гены - соответствующие семействам белков, которые характерны для группы организмов, имеющих общего предка, но отсутствуют у других, - могут дать ключ к разгадке ключевых эволюционных процессов. При дальнейшем совершенствовании и проверке эти вычислительные подходы предлагают мощный инструмент для раскрытия функциональных секретов невидимого микробного мира. Микробные последовательности раскрывают экологию и эволюцию    Гены - это основной источник всей биологической информации на Земле, от цвета глаз человека до формы клеток микроорганизмов. Кодируемые ими белки можно сгруппировать с помощью биоинформатики в семейства, обычно имеющие общую функциональность. Совокупность всех известных белков в базах данных постоянно расширяется по мере секвенирования геномов и предсказания функций кодируемых ими белков. Наибольшая доля биологического функционального разнообразия на нашей планете приходится на микробные белки. С появлением секвенирования смешанных микробных геномов из окружающей среды (такой подход, позволяющий исследовать несколько геномов, называется метагеномикой) скорость добавления данных в базы данных геномов и белков просто поражает. Однако функциональные возможности большинства семейств белков неизвестны и являются частью микробной темной материи.    В работе Родригеса дель Рио и коллег, а также в исследовании Павлопулоса и др. проанализированы масштабные метагеномные данные и изучены потенциальные функции и распространение неизвестных семейств белков, которые могут иметь эволюционное и экологическое значение. Родригес дель Рио проанализировал около 150 000 микробных геномов, а Павлопулос с коллегами исследовали почти 27 000 совокупностей метагеномных данных, полученных из различных экосистем с помощью различных биоинформационных подходов, что значительно превышает масштаб записей в публичных базах данных, использовавшихся в предыдущих подобных исследованиях. Удивительно, но метод, названный Павлопулосом и его коллегами анализом разреженности, не выявил замедления в обнаружении ранее неизвестных семейств белков по мере добавления новых метагеномов в анализ. Напротив, количество обнаруженных семейств белков росло в геометрической прогрессии, что послужило основанием для проведения целого ряда последующих исследований.    Распределение семейств белков по категориям экосистем Земли (биомам), представленное Павлопулосом и коллегами, подтверждает результаты предыдущих исследований, касающихся распределения микробных генов. Однако некоторые биологические объекты оказались особенно богатыми источниками вновь открытых семейств белков, включая вирусы, о которых сообщают Павлопулос и др. Последние представляют собой группу микроорганизмов, называемых археями, которые находятся в близком родстве с первым предком эукариот. Таким образом, изучение их белков может открыть новые горизонты в эволюции эукариотической клетки.    Одной из основных проблем при изучении множества ранее неизвестных семейств белков, закодированных в геномах природных образцов, является идентификация эукариотических генов в метагеномах. Хотя существуют определенные алгоритмы для извлечения эукариотических геномов из метагеномов, точное предсказание эукариотических генов в смешанных последовательностях ДНК - эквивалент метода Павлопулоса и коллег по идентификации микробных генов - все еще невозможно биоинформационно. Как только этот недостаток будет преодолен с помощью новых алгоритмов, ученые существенно расширят "пространство последовательностей" белков и выявят семейства белков с неизвестными функциями, которые определяют экологию и эволюцию эукариот.    Наибольший прогресс в кропотливой организации белковых семейств почти 27 000 метагеномов и всего древа жизни заключается в выявлении экосистемно-специфических белковых кластеров, которые отличаются по своему присутствию или отсутствию, или относительному обилию между различными условиями данной экосистемы - например, между контекстами здоровья или заболевания. Применив эту стратегию для изучения микробных данных здоровых людей и больных колоректальным раком, Родригес дель Рио и его коллеги обнаружили, что в бактериях кишечника людей, больных раком, были обогащены определенные неизвестные семейства белков. Эти семейства белков были связаны с микробной подвижностью, адгезией и инвазией в тканях человека, что было выявлено с помощью геномно-контекстного анализа. Использование этого подхода в других областях исследований должно быть чрезвычайно полезным для расшифровки различных функций образцов в надежде выявить новые мишени для биохимических анализов, чтобы с их помощью изучить крошечную часть темной материи микроорганизмов.    Выявление различий в микробных сообществах (микробиомах), которые могут объяснить, например, состояние заболевания человека, в значительной степени зависит от сравнения присутствующих видов и их обилия (таксономический состав), а также от изучения генов, связанных с определенными функциями. Поиск специфических, но дифференциально распространенных семейств белков с неизвестной функцией, как продемонстрировали Родригес дель Рио и соавторы, может не только заменить существующие подходы к дифференциации микробиомов на основе маркерных генов, но и вывести исследования микробиома на новый, обусловленный причинно-следственными связями уровень.
Узнайте о новостях и событиях микробиологии
Первыми получайте новости и информацию о событиях
up