Современные методы изучения филогенеза вирусов (на примере вируса Омской геморрагической лихорадки)

Для реконструкции пространственно-временной эволюционной истории вируса Омской геморрагической лихорадки (ВОГЛ) применены два современных Байесовских филогенетических метода: «расчеты методом Монте-Карло по схеме Марковской цепи» и «расчеты процесса в Марковской цепи с непрерывной временной переменной и дискретными пространственными координатами». Были определены последовательности Е гена 25 штаммов ВОГЛ из уникальной коллекции Омского НИИ природно­очаговых инфекций, изолированных в Омской, Новосибирской и Курганской областях в 1947–2007 гг. Идентифицированы 6 генетических кластеров ВОГЛ, 5 из которых входят в основной клад А. Наиболее древним эволюционным событием, которое удалось обнаружить и подтвердить статистическими оценками, явилось разделение популяции ВОГЛ на клад А и клад В; это событие имело место приблизительно 700 лет назад. С помощью филогеографического анализа не удалось выявить местоположение общего предка всех изолятов ВОГЛ. Некоторые эволюционные ветви ВОГЛ, обозначенные как клад А и кластеры В, С, Е, возникли, вероятно, в Омской, Новосибирской, Курганской и Омской областях соответственно. Выделение этих ветвей происходило около 100–250 лет назад. Можно заключить, что вид ВОГЛ, относящийся к подгруппе флавивирусов, заражающих млекопитающих и переносящихся клещами, эволюционировал в Западной Сибири в течение последнего тысячелетия. Ондатры Ondatra zibethicus были интродуцированы в этот регион в 1930-х годах и оказались высокочувствительны к ВОГЛ, служа «амплифицирующим хозяином» для вируса. Это привело к многочисленным эпизоотиям среди ондатр и эпидемическим вспышкам ОГЛ, наблюдавшимся с 1940-х годов.

Филогенетика, понимаемая как изучение эволюционной истории видов и организмов, генов и белков, в последние годы практически превратилась в отдельное направление биологии. Применяемая к изучению эволюции и распространения патогенных микроорганизмов (вирусов, бактерий и т. д.), она становится также важной частью эпидемиологии. Базовым методом этого направления является установление филогенетических связей между исследуемыми объектами на основе типичных для них нуклеотидных или аминокислотных последовательностей. Такие связи визуализируются чаще всего в виде филогенетических деревьев [1, 2]. Применявшиеся методы можно, с известной долей условности, разделить на 2 группы: алгоритмические и оптимизирующие. Первые используют заранее сформулированную цепочку правил (алгоритм) для построения финального филогенетического дерева, которое, впрочем, может не соответствовать наиболее вероятному ходу реконструируемой эволюции. Из этих методов наиболее известны и популярны neighbour-joining (NJ) и unweighted pair group method using arithmetic averages (UPGMA). Вторые ищут, часто путем прямого перебора всех вариантов, дерево, оптимальное с точки зрения некоторой целевой функции. Метод максимальной парсимонии минимизирует число шагов эволюции (замен в геноме). Метод максимального правдоподобия подбирает изначально неизвестные параметры эволюционной модели так, чтобы максимизировать соответствующую функцию правдоподобия. Алгоритмические методы, как правило, используют понятие численного «генетического расстояния» (между нуклеотидными или аминокислотными последовательностями). К настоящему времени предложены десятки способов расчета таких расстояний, предполагающие различные модели мутационного процесса – от простейших до многопараметрических. Оптимизирующие методы, как правило, рассматривают нуклеотидные или аминокислотные последовательности как «текстовые» последовательности символов [1–4].

В последние годы наиболее адекватными методами филогенетики считаются методы в рамках Байесовского подхода (Bayesian inference), в частности, «расчеты методом Монте-Карло по схеме Марковской цепи» (Bayesian Markov chain Monte Carlo approach – MCMC). MCMC сочетает в себе элементы как алгоритмических методов, используемых для построения марковских цепей эволюционных событий, так и оптимизирующих методов, максимизируя так называемые апострериорные вероятности используемых параметров модели и моделируемых событий. В целом преимуществом Байесовских подходов является то, что параметры модели рассматриваются как переменные, имеющие статистическое распределение, а не как константы в методе максимального правдоподобия. При анализе этих распределений естественным образом возникают оценки достоверности параметров и результатов моделирования, например, оценки доверительного интервала времени происхождения того или иного эволюционного события (расположения узла на филогенетическом дереве) [2–5].

На современном этапе филогенетический анализ проводится с помощью специализированных, чаще всего общедоступных, компьютерных программ, наиболее популярные из которых перечислены в работах В.В. Лукашова [1] и Z. Yang и соавт. [4]. Впрочем, ежегодно появляются новые программы или улучшенные варианты уже известных [5, 6]. Каждый из методов филогенетического анализа обладает своими особенностями, достоинствами и недостатками, характерными задачами и областями применения и т. п., которые мы не имеем возможности обсуждать здесь детально, отсылая читателя к специальной литературе [1–12].

Как самостоятельный подраздел филогенетики патогенных микроорганизмов с 2004 г. развивается филодинамика, учитывающая влияние на эволюцию патогенов их механизмов передачи, особенностей взаимодействия с иммунной системой хозяев, скорости роста (или уменьшения) популяции патогена и других ключевых элементов эпидемического процесса [7, 8]. Отчасти филодинамика пересекается с филогеографией, основной задачей которой является выяснение места происхождения того или иного организма или вида (в том числе патогенных) и путей его последующей миграции и внедрения на новые территории [9, 10]. Своевременное выявление происхождения того или иного штамма особенно важно для тех видов патогенов, которые могут легко и быстро переноситься по миру мигрирующими птицами или в результате перемещений людей и домашних животных.

Для теоретической и практической эпидемиологии существенными оказались многие результаты филогенетических исследований вирусов: описание эпидемиологии и распространения ВИЧ; выяснение происхождения и последующей эволюции коронавируса SCoV, вызывающего ТОРС; отслеживание миграции вирусов птичьего гриппа, а также сезонных и пандемических штаммов вируса гриппа человека; уточнение путей заноса различных штаммов вируса лихорадки Западного Нила в Евразию и Северную Америку и т. п. [1, 3, 11, 12].

В Российской Федерации исследования в области филогенетики вирусов также ведутся достаточно широко. В частности, сотрудниками Центрального НИИ эпидемиологии Роспотребна...

Платонов А.Е., Ciccozzi M., Карань Л.С., Якименко В.В., Lo Presti A., Rezza G.