Вакансия в биотехе: Junior bioinformatics scientist (NGS)

Группа под руководством геобиологов из Бельгии описала новый вид кабельных бактерий — многоклеточных прокариотических организмов, способных проводить электричество на сантиметровые расстояния.

Клетки кабельных бактерий имеют палочковидную форму и соединяются между собой в нити, покрытые общей внешней мембраной. Они могут переносить электрический заряд между слоями осадочных пород — это основа их метаболизма. Электроны переносятся из более глубоких слоев осадка, где бактериальные клетки осуществляют окисление сульфида, на поверхность, где другие клетки используют кислород или нитрат в качестве конечного акцептора электронов.

В настоящее время кабельные бактерии включают два признанных рода, Candidatus Electrothrix и Candidatus Electronema. Теперь же исследователи выделили из приливно-отливной эстуарной зоны в заливе Якина (Орегон, США) новый вид. Он морфологически отличается от описанных ранее кабельных бактерий, а его метаболические пути и гены — смесь таковых Ca. Electrothrix и Ca. Electronema. Отличительной чертой вида оказались широкие поверхностные гребни, которые тянутся по всей длине каждого бактериального филамента и содержат проводящие волокна. Эти волокна включают никель-содержащий кофактор NiBiD, описанный исследователями впервые. Филогенетически новый вид кабельных бактерий оказался ближе к первому из родов, и авторы предлагают назвать его Ca. Electrothrix yaqonensis sp. nov., в честь племени якина — коренных американцев, чьи исконные земли охватывают залив Якина.

Микроорганизмы доминируют в биосфере, но отследить их раннюю эволюцию проблематично из-за отсутствия окаменелостей. Однако древние отложения и горные породы могут указать на особенности метаболизма бактерий в тот или иной период. Авторы статьи в Science проанализировали их, чтобы составить карту эволюции аэробных микроорганизмов.

Кислородную катастрофу, которая случилась около 2,43–2,33 млрд лет назад из-за возникновения оксигенного фотосинтеза, исследователи называют ключевым поворотным моментом, преобразовавшим биосферу. Они выстроили связь между распространением аэробного метаболизма и временем накопления кислорода в атмосфере, а затем использовали эту связь для более точной датировки филогенетического древа бактерий, построенного на 1007 видах.

Биоинформатический анализ выявил 84 события перехода от анаэробного метаболизма к аэробному. Большинство произошло после кислородной катастрофы и было обусловлено горизонтальным переносом генов, связанных с дыханием и толерантностью к кислороду. Однако по крайней мере три перехода предшествовали этому событию. По полученным данным, самые первые аэробные бактерии появились в архее, на 900 миллионов лет раньше кислородной катастрофы. После нее аэробные линии эволюционно расходились намного быстрее, чем анаэробные, что подчеркивает влияние уровня атмосферного кислорода на эволюцию бактерий. Исследователи заключают: если аэробное дыхание возникло до повсеместной оксигенации атмосферы, оно могло способствовать эволюции оксигенного фотосинтеза у цианобактерий.

При диабете необходимо тщательно контролировать уровень глюкозы в крови. Однако это сложная задача — лишь около трети людей с диабетом 2 типа удается поддерживать данный показатель в безопасном диапазоне. Авторы статьи в The Lancet создали модель, предназначенную для подбора оптимальной стратегии лечения.

Модель, исходно обученная на данных ряда клинических испытаний, предсказывает эффективность основных классов противодиабетических препаратов для конкретного пациента, чтобы выбрать среди них оптимальный. Этих классов пять: ингибиторы дипептидилпептидазы-4 (DPP-4), агонисты рецепторов глюкагоноподобного пептида-1 (GLP-1R), ингибиторы натрий-глюкозного котранспортера-2 (SGLT2), сульфонилмочевина и тиазолидиндионы. Предсказание опирается на девять показателей: возраст, пол, давность постановки диагноза (сколько лет пациент уже живет с диабетом), индекс массы тела (ИМТ), исходный уровень гликированного гемоглобина (HbA1c) в крови, содержание липопротеинов высокой плотности, общего холестерина, аланинаминотрансферазы (АЛТ), а также скорость клубочковой фильтрации (eGFR). Все количественные признаки измеряются на момент начала лечения.

Исследователи убедились, что модель достаточно точно предсказывает, как тот или иной класс препаратов снизит уровень гликированного гемоглобина за 12 месяцев лечения. Валидацию проводили на жителях Англии, страдающих диабетом 2 типа. Оказалось, что лекарства, классифицированные моделью как «оптимальные», впоследствии снижали уровень гликированного гемоглобина в крови примерно на 5 ммоль/моль сильнее, чем «неоптимальные». Также ученые пришли к неутешительному выводу: в Великобритании только 18% пациентов с диабетом 2 типа получают наиболее эффективный для них препарат, снижающий уровень глюкозы.

В ноябре 2024 года в Science опубликовали статью о создании геномной генеративной модели  Evo. Этот ИИ способен предсказывать ключевые характеристики той или иной ДНК и генерировать последовательности «с нуля» — как отдельные гены, так и целые геномы. Однако Evo обучали только на прокариотических геномных данных, поэтому генерация также ограничивалась последовательностями, характерными для бактерий и архей. 
Теперь же на сайте некоммерческой исследовательской организации Arc Institute опубликован пресс-релиз, в котором сообщается, что разработчики выпустили новую версию — Evo 2. В отличие от предшественника, Evo 2 обучали на геномах как прокариот, так и эукариот, в том числе многоклеточных. В обучающую выборку вошло более 128 тысяч полных геномов (в том числе геном человека) и метагеномные данные — в общей сложности 9,3 триллиона пар оснований. По словам авторов, это крупнейшая на сегодняшний день ИИ-модель в биологии.
Evo 2 продемонстрировал универсальность и надежность в выявлении характеристик ДНК, влияющих на кодируемый ей белок. Например, среди вариантов гена BRCA1, ассоциированного с раком молочной железы, модель отличала доброкачественные мутации от потенциально патогенных с точностью более 90%. Также Evo 2, как генеративная модель, станет ценным инструментом дизайна генов de novo — для исследовательских целей или лечения, такого как генная терапия. Препринт статьи о разработке Evo 2 доступен на сайте института. 

По данным Роспотребнадзора, в 2023 году в Москве был отмечен рост заболеваемости пневмонией, вызванной Mycoplasmoides pneumoniae. Показатель заболеваемости составил 48,75 на 100 000 населения, что в 12,8 раза выше, чем в 2022 году. Чаще всего болели дети. Изучение молекулярно-генетических особенностей и эволюции этих патогенных микроорганизмов в настоящее время особенно актуально. Однако для этого нужны полногеномные последовательности M. pneumoniae, а их количество крайне ограничено. Данные о геномах изолятов M. pneumoniae, циркулирующих на территории России, в открытых источниках до недавнего времени отсутствовали. Специалисты из ФГБУ ЦСП ФМБА России и коллабораторы получили полногеномные последовательности изолятов M. pneumoniae, актуальных для России, аннотировали их и изучили молекулярно-генетические характеристики.

Клинический материал был получен от педиатрических пациентов, поступивших в инфекционное отделение ГБУЗ «ДГКБ №9 им. Г.Н. Сперанского ДЗМ». Для трех образцов удалось получить культуры патогена, для двух — чистые культуры M. pneumoniae. Одна из культур содержала небольшое количество микоплазмы другого вида — M. salivarium, комменсала полости рта. Для каждого из трех образцов была получена полная последовательность кольцевых геномов M. pneumoniae. Теперь они доступны в базе данных NCBI GenBank. Авторы построили филогенетическое дерево с использованием геномных данных M. pneumoniae из открытых источников.

В геномах всех трех изолятов авторы выявили факторы вирулентности, типичные для M. pneumoniae: ген mgpA адгезина P1 подтипа 1, а также адгезинов p40/p90, p200, ген p30/p32, ген мембранного белка p65; гены внутренних компонент органеллы прикрепления hmw, hmw2, hmw3; и ген CARDS токсина MPN372. У одного изолята имелась редкая аминокислотная замена адгезина P1 179E>K, которая встречается лишь в пяти известных изолятах. У двух других изолятов была обнаружена замена 1239Q>E, не описанная ранее и приводящая к изменению заряда функциональной группы. В статье также детально описана методика культивирования M. pneumoniae.