18 декабря 2019 года в Уханьскую центральную больницу поступил пациент с симптомами, характерными для сезона зимнего гриппа: 65-летний мужчина с лихорадкой и пневмонией. Ай Фен, директор отделения неотложной помощи, курировала стандартный план лечения, включая антибиотики и противогриппозные препараты.
Шесть дней спустя пациент все еще был болен, и Ай был озадачен, согласно новостным сообщениям и подробной реконструкции этого периода биологом-эволюционистом Майклом Вороби. Отдел дыхательной системы решил попытаться идентифицировать виновного патогена, прочитав его генетический код — процесс, называемый секвенированием. Они промыли часть легких пациента физиологическим раствором, собрали жидкость и отправили образец в биотехнологическую компанию. 27 декабря в больницу пришли результаты: мужчина заразился новым коронавирусом, тесно связанным с тем, который вызвал вспышку атипичной пневмонии, начавшуюся 17 лет назад.
Исходный вирус SARS был секвенирован через пять месяцев после регистрации первых случаев. Этот тип традиционного секвенирования считывает полный генетический код или геном только одного организма за раз, который сначала необходимо тщательно выделить из образца. Исследователи, нанятые Центральной больницей Уханя, смогли так быстро составить карту нового вируса, используя более сложную технику, называемую метагеномным секвенированием, которая считывает геномы каждого организма в образце одновременно — без такой трудоемкой подготовки. Если традиционный подход подобен поиску одной книги на полке и ее копированию, то метагеномное секвенирование похоже на захват всех книг с полки и сканирование их всех сразу.
Эта способность быстро читать ряд геномов оказалась полезной в областях от экологии до лечения рака. А пандемия COVID-19 подтолкнула некоторых исследователей к использованию метагеномики, чтобы попытаться обнаружить новые болезни и отреагировать на них раньше — до того, как они станут эпидемиями и, возможно, даже до того, как они заразят людей. Некоторые из этих экспертов говорят, что раннее распространение COVID-19 в Соединенных Штатах можно было бы сдержать быстрее, если бы медицинское сообщество применило эту технологию.
«Если бы метагеномное секвенирование проводилось более регулярно, возможно, мы бы знали, что это такое, когда было всего 20 инфекций», — сказал Джо ДеРизи, профессор биохимии и биофизики Калифорнийского университета в Сан-Франциско и президент Chan Zuckerberg Biohub, некоммерческий исследовательский центр.
Но хотя грубая сила метагеномики очевидна, существуют проблемы с ее использованием для подавления потенциальных пандемий. Этот метод требует интенсивной компьютерной обработки, что делает его более дорогостоящим, чем некоторые другие, и требует большего опыта для интерпретации результатов. Использование обширных данных метагеномики для руководства лечением также вызывает затруднения при принятии медицинских решений, когда, например, неясно, вызывает ли определенный патоген определенное заболевание.
Тем не менее, защитники говорят, что затраты того стоят. «Метагеномика играет решающую роль в обеспечении готовности к пандемии, поскольку ищет то, что мы не знаем, что искать», — сказала Джессика Мэннинг, исследователь инфекционных заболеваний в Национальном институте аллергии и инфекционных заболеваний.
Рост метагеномики за последние пару десятилетий отчасти связан с достижениями в секвенировании генома. Чтобы прочитать содержимое генома, исследователи сначала выделяют молекулы, хранящие генетическую информацию, ДНК и РНК, представляющие собой длинные цепочки нуклеотидов, буквы генетической библиотеки. Затем они разрезали длинные молекулы на более короткие фрагменты и считывали порядок букв в каждом фрагменте. Наконец, они комбинируют более короткие «считывания» для реконструкции полного генома.
За последние 40 лет инновации, особенно автоматизация, значительно улучшили каждую часть этого процесса. Проект «Геном человека», запущенный в 1990 году, занял более десяти лет работы, координируемой между 20 исследовательскими группами, и стоил около миллиарда долларов. Сегодня геном человека может быть секвенирован более точно, менее чем за одну миллионную стоимости, одним ученым за один день.
По мере того, как технология совершенствовалась, исследователи начали пытаться секвенировать множество организмов одновременно, а это сложная задача, требующая выяснения того, как миллионы коротких ридов сочетаются друг с другом для создания любого количества геномов. В конце концов исследователи написали сложное программное обеспечение, которое может сортировать последовательности, используя сети мощных компьютеров.
