«Еще больше полногеномного секвенирования, массового, качественного и дешевого»

Продолжаем серию коротких интервью со спикерами и председателями секций предстоящей конференции «Молекулярная диагностика 2025». Игорь Владиславович Мокроусов, доктор биологических наук, заведующий лабораторией молекулярной эпидемиологии и эволюционной генетики, НИИ эпидемиологии и микробиологии им. Пастера (Санкт-Петербург), рассказывает об исследованиях возбудителя туберкулеза.

В последние годы мы наконец вышли на нормальную геномную эпидемиологию — когда есть полногеномные данные, их много, и остается только их переварить и понять. Но и общая эрудиция необходима, просто ИИ не поможет в интерпретации. Необходимо понять своим собственным интеллектом, что именно открыто, и не изобретать в очередной раз все тот же велосипед.

Кроме того, мы (то есть наша лаборатория, но и благодаря нашим коллаборациям) перешли на уровень, который меня осторожно вдохновляет — от рутинного описательного генотипирования штаммов к анализу массива геномных данных (NGS). Причем речь не просто об in silico, а о понимании роли генов через реальные биологические модели, в рамках того, что можно назвать экспериментальной эволюцией — связь генов/аллелей и биологических проявлений.

Например, в мышах — заражаем мышь и лечим, и смотрим, и не просто гены устойчивости к антибиотикам, но и вообще весь геномный массив. Так как есть и иммунный ответ, и микроб на него реагирует. И мутации могут возникнуть не только прямо в генах лекарственной устойчивости, но и в генах, которые связаны с общей адаптацией к стрессу. На эту тему у нас были статьи в сотрудничестве с Санкт-Петербургским НИИ фтизиопульмонологии. Например, в мышиной модели туберкулеза, в процессе лечения мышей у одного гипервирулентного штамма появилась и стала доминировать мутация в гене дормантности, которая его отключает, то есть штамм, наверное, начинает быстрее размножаться. При этом новые мутации к антибиотикам так и не возникли после шести месяцев правильного лечения.

Кроме того, у нас были работы с коллегами из Болгарии по тому же направлению экспериментальной эволюции, но уже при изучении новых кандидатных противотуберкулезных соединений in vitro. Сначала начинает работать неспецифический ответ на препарат — выживают клоны с мутациями, которые содействуют персистенции, усиливают выброс соединения из клетки. Но потом могут начать работать и более специфические механизмы защиты, например, отбор мутаций в генах, которые кодируют белки-мишени антибиотика.

Высокопроизводительное секвенирование — то новое со знаком плюс, что стало нарастать в последние годы. Резкий рост применения полногеномного секвенирования и биоинформатики. Когда-то в прошлой жизни, в 2009 году, мой французский коллега сказал: давайте возьмем по несколько штаммов M. tuberculosis из каждого генотипа, суммарно 20–30, секвенируем их и все поймем и познаем. А сейчас речь не о двадцати, не о ста, а о десятках тысяч геномов.

На нашей секции по туберкулезу будут коллаборативные доклады на эту тему — про анализ 2000 репрезентативных геномов из разных регионов России и углубленное исследование большой сплошной выборки из Омской области. Результаты интересные, надеюсь, и выводы выйдут за рамки клише о том, что новые «результаты согласуются» со старыми. Иногда анализ большого массива данных позволяет сделать и качественный сдвиг — пересмотр теорий, например, о возникновении эпидемических штаммов или движущих силах их распространения.

Недавно я рецензировал статью для Nature Communications, в которой авторы для поиска ответа на свой конкретный вопрос (о происхождении молдавского резистентного клона генотипа Ural) извлекли все первичные полногеномные данные Mycobacterium tuberculosis, и оказалось, что сейчас их 200 тысяч! При такого рода анализе Big Data возникает потребность в качественно и количественно других подходах. Интересно, что в плане разработки простых биоинформатических инструментов для анализа данных, именно для M. tuberculosis (в отличие от других бактерий) очень много доступных программ и ресурсов.

Возбудитель туберкулеза входит в перечень наиболее значимых патогенов, в том числе и по смертности от лекарственно-устойчивых инфекций. В целом самые последние исследования показывают, что спорадические применения ИИ для поиска новых антибиотиков станут системными и позволят предсказывать новые активные молекулы. На днях как раз попалась на глаза заметка в Nature о проблеме лекарственной устойчивости. Что касается поиска новых антибиотиков, из 90 кандидатных соединений которые сейчас в процессе разработки и тестирования, 18 — противотуберкулезные. Причем из 90 соединений 40 относятся к нетрадиционным подходам — бактериофаги и антитела. В этой связи на секции по туберкулезу можно будет послушать доклад про микобактериофаги.

Расширение применения новых препаратов — это и необходимость детекции возникающей устойчивости к ним. На нашей секции будут прикладные доклады по разработке методов детекции и оценке лекарственной устойчивости к новым антибиотикам. Будет и фундаментальная тема - доклад про эволюционные сигнатуры у возбудителя туберкулеза.

Скажу хотя бы коротко о других докладах: будем слушать о молекулярной эпидемиологии туберкулеза в Сибири и на Дальнем Востоке, о генетических факторах восприимчивости к ТБ, о респираторной микробиоте при туберкулезе.

Мне показалось интересным, хотя это не самое новое в исследованиях по туберкулезу, применение новых животных моделей, помимо классики — мышей и кроликов. Прежде всего речь о рыбках данио, на них изучают патогенез заболевания. А на днях я видел статью про красноухих черепашек — модель для изучения Mycobacterium marinum, нетуберкулезной микобактерии, дальнего морского родственника человеческого туберкулеза.

Если говорить о событиях и тенденциях со знаком минус, то, по-моему, это экспоненциальный рост внедрения ИИ. Постоянно читаю, слышу и даже сталкиваюсь с разными проблемами: галлюцинации ИИ (придуманные ссылки и вообще придуманная информация), некачественное рецензирование как статей, так и научных заявок или отчетов. Нет смысла подробно останавливаться на этом, но меня ужасает, когда все больше коллег говорят, какой ИИ замечательный, и доверяют ему не только секретарскую работу, но и поиск смысла в экспериментальных данных и написание научных статей. Для опытных исследователей это использование ИИ-костылей — проблема скорее этическая. Для студентов и аспирантов, с еще малым опытом, минимальной научной эрудицией и без критического мышления — это, скажу преувеличенно и полемически, ускоренная атрофия извилин и ранние когнитивные проблемы. Но, может, я и не прав.

Что хотелось бы видеть в будущем и обсудить на МД-2027? Еще больше полногеномного секвенирования, массового, качественного и дешевого, для науки и для практики. Хотелось бы получить простые наборы реагентов для качественного полногеномного анализа клинического материала, например, мокроты, чтобы узнать про микроб всё и быстро применить эти знания для по-настоящему персонализированной медицины.

Как человеку, который не хочет вникать в технологии и пайплайны, а хочет просто получить информацию (чтобы самому ее проанализировать и интерпретировать) — очень хотелось бы получить ресурс, который я бы назвал «биоинформатическая мультиварка», без командной строки, с минимумом кнопок и пониманием неформальной прямой речи исследователя. Пусть будет возможность просто сформулировать свои пожелания по конкретным задачам анализа данных и нажать на кнопку.

Секция по туберкулезу состоится в первый день конференции «Молекулярная диагностика», 11 ноября, с 16:20 до 18:50.