Новое исследование обнаружило, что эпидемия коронавируса разразилась в регионе Восточной Азии более 20000 лет назад, и следы вспышки очевидны в генетическом составе людей из этой области.
В статье, опубликованной в Current Biology, исследователи проанализировали геномы более 2500 современных людей из 26 популяций по всему миру, чтобы лучше понять, как люди адаптировались к историческим вспышкам коронавируса. Команда, возглавляемая исследователями из Университета Аризоны и Университета Аделаиды, использовала вычислительные методы, чтобы обнаружить генетические следы адаптации к коронавирусам, семейству вирусов, ответственному за три крупных вспышки за последние 20 лет, включая продолжающуюся пандемию COVID-19.
За последние 20 лет произошло три вспышки эпидемических тяжелых коронавирусов: SARS-CoV, приведший к тяжелому острому респираторному синдрому, который возник в Китае в 2002 году и унес жизни более 800 человек; БВРС-КоВ привел к ближневосточному респираторному синдрому, в результате которого погибло более 850 человек; и SARS-CoV-2, ведущий к COVID-19, в результате которого погибло (по приблизительным подсчетам) 3,8 миллиона человек.
Но это исследование эволюции генома человека показало, что за тысячи лет до этого разразилась еще одна крупная эпидемия коронавируса.
Дэвид Энард, профессор кафедры экологии и эволюционной биологии Аризоны и один из ведущих авторов исследования, прокомментировал работу так:
Это похоже на поиск окаменелых следов динозавра вместо непосредственного поиска окаменелых костей. Мы не нашли древний вирус напрямую — вместо этого мы нашли следы естественного отбора, который он наложил на человеческие геномы во время древней эпидемии.
Команда синтезировала белки человека и SARS-CoV-2 без использования живых клеток и показала, что они взаимодействуют напрямую и конкретно указывают на консервативный характер механизма, который коронавирусы используют для вторжения в клетки. Современные человеческие геномы содержат информацию об эволюции, восходящую к сотням тысяч лет назад, включая физиологические и иммунологические адаптации, которые позволили людям выжить при новых угрозах, включая вирусы.
Результаты показали, что предки жителей Восточной Азии пережили эпидемию заболевания, вызванного коронавирусом, похожего на COVID-19. Люди из Восточной Азии происходят из тех регионов, которые сейчас являются Китаем, Японией, Монголией, Северной Кореей, Южной Кореей и Тайванем.
Чтобы проникнуть в клетки, вирус должен прикрепляться и взаимодействовать со специфическими белками, продуцируемыми клеткой-хозяином, известными как вирусные взаимодействующие белки, или VIP. Исследователи обнаружили признаки адаптации в 42 различных генах человека, кодирующих VIP, предполагая, что предки современных жителей Восточной Азии впервые подверглись воздействию коронавирусов более 20000 лет назад.
В дополнение к VIP, которые расположены на поверхности клетки-хозяина и используются коронавирусами для проникновения в клетку, вирусы, оказавшись внутри, взаимодействуют со многими другими клеточными белками.
Работа показывает, что в ходе эпидемии отбор благоприятствовал определенным вариантам человеческих генов, участвующих во взаимодействиях вирус-клетка, которые могли привести к менее тяжелому заболеванию. Изучение "следов", оставленных древними вирусами, может помочь исследователям лучше понять, как геномы различных человеческих популяций адаптировались к вирусам, которые стали важными двигателями эволюции человека.
Другие независимые исследования показали, что мутации в генах VIP могут опосредовать восприимчивость к коронавирусу, а также тяжесть симптомов COVID-19. И несколько VIP либо в настоящее время используются для лечения COVID-19, либо проходят клинические испытания для дальнейшей разработки лекарств.
Авторы исследования говорят, что их работа может помочь идентифицировать вирусы, которые вызывали эпидемии в далеком прошлом и могут сделать это в будущем. Подобные исследования помогают ученым составить список потенциально опасных вирусов, а затем разработать средства диагностики, вакцины и лекарства на случай их возвращения.
Читать TechDigest в Google
