Dr Heng-Chang Chen, lider Grupy Badawczej Wirusologii Ilościowej w Łukasiewicz – PORT, znalazł się w prestiżowym gronie New Voices in Virology czasopisma „Journal of Virology”. Program prezentuje badaczy, którzy wnoszą świeże spojrzenie i innowacyjne metody do współczesnej wirusologii.
HIV – wirus, który potrafi się ukryć
Zespół dr. Chena od lat bada mechanizmy latencji HIV, czyli zdolność wirusa do ukrywania się w ludzkim genomie. Po wniknięciu do komórek HIV integruje swój materiał genetyczny z DNA gospodarza i potrafi pozostawać w stanie uśpienia przez wiele lat. Część wirusów nigdy się nie reaktywuje, inne potrafią „obudzić się” i ponownie rozpocząć replikację. – Naszym celem jest zrozumienie, dlaczego niektóre wirusy ulegają aktywacji, a inne przechodzą w stan ciszy. Podejrzewamy, że HIV może sam programować swoje przejście w latencję – wyjaśnia naukowiec.
Zespół stworzył unikalny model komórkowy in vitro, w którym każda komórka zawiera jedno zintegrowane DNA HIV. Dzięki temu może obserwować różne zachowania wirusa – od stałej aktywności po całkowite uśpienie. Na podstawie tych danych naukowcy opracowali model matematyczny „przestrzeni szumu” (ang. noise space), który pomaga przewidywać aktywność HIV. Badania te mają wymiar praktyczny: różne formy HIV reagują odmiennie na leki.
– Przy projektowaniu terapii antyretrowirusowych trzeba brać pod uwagę różnice między wariantami wirusa – każdy może mieć inne „preferencje farmakologiczne” – tłumaczy dr Chen.
W proponowanym artykule do magazynu „Journal of Virology”, w ramach serii New Voices in Virology, dr Chen analizuje, czy uczenie głębokie (ang. deep learning) może pomóc w przewidywaniu mikrośrodowiska rezerwuarów HIV na podstawie danych wielowymiarowych.
SARS-CoV-2 – wirus, który przeskakuje między gatunkami
Drugim obszarem badań zespołu jest obecnie SARS-CoV-2 – wirus, który zmienił oblicze współczesnej medycyny i społeczeństw. Prace nad tym patogenem naukowcy Łukasiewicz –PORT opierają się na analizach Big Data – wielogenomowych zbiorach danych. Nowe możliwości stwarza opracowana tu ścieżka analityczna (pipeline obliczeniowy) nazwana „Protect”, oparta na metodach uczenia maszynowego. Jej zadaniem jest analiza ogromnych zbiorów danych genomowych w celu wykrywania specyficznych markerów w sekwencji wirusa – krótkich fragmentów DNA zwanych k-merami. – Chcieliśmy sprawdzić, czy pewne k-mery są charakterystyczne dla określonych gospodarzy, na przykład występują częściej w określonych gatunkach – wyjaśnia naukowiec.
Zespół testował system Protect na danych z próbek SARS-CoV-2 pochodzących od ludzi, jeleni wirginijskich i nietoperzy – naturalnych gospodarzy koronawirusów. Okazało się, że liczba wzbogaconych k-merów może być używana jako cecha predykcyjna, pozwalająca z ponad 80% prawdopodobieństwem określić, z jakiego gatunku pochodzi wirus. To otwiera nowe możliwości śledzenia pochodzenia patogenów i monitorowania ich ewolucji w duchu idei One Health – podejścia, które łączy zdrowie ludzi, zwierząt i środowiska. – SARS-CoV-2 to wirusologiczny oportunista – potrafi przeskakiwać między gatunkami. Całkowite jego usunięcie będzie trudne, ale możemy lepiej rozumieć, jak się przystosowuje – podkreśla dr Chen.
Wirusy – starzy towarzysze i nowe wyzwania
– Wirusy były przed nami i pozostaną po nas. Niektóre są nam potrzebne, inne nam szkodzą – ale wszystkie uczą nas, jak delikatny jest balans między zdrowiem ludzi, zwierząt a środowiskiem – mówi dr Chen, którego zespół łączy biologię molekularną, matematykę i sztuczną inteligencję, by lepiej zrozumieć świat mikroorganizmów.
