Kako ostati korak ispred mutirajućeg korona virusa?

Dok se novi sojevi korona virusa šire svijetom, naučnici se bore da ih identificiraju na vrijeme.

Rano identificiranje i zaustavljanje opasnih sojeva novih virusa je veoma težak zadatak.  (EPA)

Do sada je gotovo 110 miliona ljudi u svijetu bilo zaraženo virusom SARS-CoV2, koji izaziva bolest COVID-19 a koji se pojavio prije više od godinu dana. Stvarni broj ljudi koji su imali virus je vjerovatno puno veći jer su mnogi slučajevi bili asimptomski a neki se nisu testirali.

Nove varijacije virusa dovele su do toga da zemlje opet u 2021. zatvore svoje granice, gradove da ponovo uvedu lockdown, a ministarstva zdravstva da opet proglase drugi, treći ili četvrti val epidemije.

Sa pandemijom koja ulazi u drugu groznu godinu, treba podsjetiti na neka ključna pitanja. Kako naučnici vide šta se dešava sa patogenom? Kako znaju da su njihova otkrića tačna? Kako to što otkriju pretoče u preporuke onima koji donose odluke? I kako znaju šta će sljedeće desiti: u ovoj epidemiji, ili nekoj drugoj?

Najduži genom

Rano identificiranje i zaustavljanje opasnih sojeva novih virusa je veoma težak zadatak.

U poređenju sa drugim virusima kao što je gripa, polio ili denga, porodica korona virusa ima najduži genom – lanac molekula koji čini ‘kod’ koji gradi virus. Genom SARS-CoV2 je otprilike dug 30.000 slova, što je gotovo dupla dužina druge najbliže grupe virusa. Ova kompleksnost može dozvoliti korona virusima da se brže prenose između domaćina i vrsta, ali također to znači i da je njihov proces reproduciranja sklon greškama što može rezultirati mutacijama.

Dok mutacije mogu pomoći virusu da se prilagodi novom domaćinu, previše mutacija može dovesti do toga da se virus sam uništi, promijenivši strukturu toliko da ona više ne može da preživi.

Međutim, korona virusi su jedini njihove vrste koji su ugradili alat za sprečavanje toga, mali enzim koji provjerava greške tokom procesa kopiranja i odbacuju loše kopije.

Ipak, SARS-CoV2 je nespretan u ljudskim ćelijama. Dok se virus reprodukuje koristeći ljudsku mašineriju, odbacuje dijelove svog vlastitog genoma i kombinuje ga sa dijelovima drugog koji pluta unutar iste ćelije, te čak nosi odbačene trunke dijelova genoma na sljedeću ćeliju.

Tranzitni virus “izgleda kao vreća za smeće”, kaže Mark Denison sa Univerziteta Vaderbilt koji je decenijama proučavao korona viruse. Iz ovog genetskog nereda, novi sojevi virusa sa novim karakteristikama povremeno nastaju kako bi se borili za dominaciju.

‘Mogućnosti su astronomske’

Globalno, SARS-CoV2 zarazi hiljade milijardi ćelija svakodnevno, ali, prema jednoj procjeni, stvara tek nekoliko stabilnih i novih varijanti virusa svakog mjeseca. Većina varijanti je obična, ali neke budu više efikasne u širenju bolesti.

“Ako gledate iz perspektive virusa, 100 miliona ljudi, milijarde ćelija, virus se replicira 24 sata na dan, sedam dana u sedmici, krećući se od ćelije do ćelije – igra brojeva za virus postaje pobjedonosna. Mogućnosti su astronomske. Kada dođemo do milijardu nečega, sve se može dogoditi”, kaže Denison.

U jednoj od njegovih laboratorija, u projektu koji vodi studentica Jannifer Gribble, nedavno je uklonjen enzim koji kontrolira greške kako bi se testirao virus. Bez njega, SARS-CoV2 se brzo raspao. Tako ovaj enzim može biti jedna potencijalna meta terapija, kao što je Remdesivir, skupi antivirusni lijek koji je efikasan protiv virusa ali samo ako se daje prije nego što je imuni sistem pogođen.

Matematički modeli

Kada se jedan soj virusa bori za dominaciju i pobijedi, može promijeniti dinamiku pandemije, ali to se ne dešava odmah. Prva značajna mutacija SARS-CoV2 zabilježena je 2020, i ona je brzo postala dominantna u svijetu. Ova mutacija se vjerovatno pojavila prošlog januara, u Kini i Njemačkoj, i prošlog februara u Italiji. Činilo se da se virus ovog soja brže replicira u ćelijama, ali nije izazvao neke gore simptome ili višu stopu smrtnosti.

Carl Pearson je istraživač koji gradi matematičke modele bolesti na Londonskoj školi za higijenu i tropsku medicinu.

Njegovi modeli prate epidemiju u afričkim zemljama sa srednjim i niskim primanjima. Njegov tim koristi superkompjutere da procjeni ishode na bazi različitih mogućih stopa prenosa. Pearson kaže da je najefikasniji pristup da se prvo odluči na koje pitanje se treba odgovoriti prije nego što se model izgradi.

Model može naprimjer pomoći lokalnim bolnicima da predvide koliko će pacijenata primiti. Neki zvaničnici su tražili modele koji pokazuju jednostavne odgovore – koliko će im trebati kreveta, respiratora i lijekova.

Epidemiolozi znaju koliko je opasna pojava novih sojeva virusa ali ih oni mogu uočiti samo u podacima nakon što situacija na terenu “ispadne iz kolosijeka” u odnosnu na ono što se očekuje prema modelima.

“Kada se pokvare uzorci, mi počnemo istraživati”, kaže Pearson.

Novi sojevi

U Južnoafričkoj republici, nakon zimskih praznika, bolnice su postale prenatrpane pacijentima što modeli nisu predviđali. Nešto u virusu se promijenilo. Ali šta i gdje?

Upućeni su hitni pozivi i Svjetska zdravstvena organizacija (WHO) se uključila. Pearsonov tim je ponudio model u januaru koji je dao uvid u to koliko se brzo širio južnoafrički soj virusa. Izgledalo je da je malo zarazniji od originalnog virusa.

Istovremeno, slučajno se desila i britanska varijacija virusa. Standardni testovi za otkrivanje COVID-a 19 identificiraju i gene virusa.

Novi soj, koji se širi agresivnije, promijenio je genom virusa tako da nije zabilježeno kada se to desilo. Tek kada su se opet pogledali rezultati testiranja postalo je očigledno gdje se soj širi.

Nacionalne granice su brzo zatvorene, ali oba ova soja već su se proširila.

Korištenje podataka

Velike tehnološke firme, Facebook, Apple i Google, objavile su anonimne korisničke podatke o njihovom kretanju dobijene iz njihovih pametnih telefona.

Epidemiologinja sa Harvarda Caroline Buckee proučava ove nove izvore podataka, koje uglavnom dolaze od marketinških, tehnoloških firmi.

“Prvi put smo u mogućnosti da dobijemo prave pokazatelje ljudskog ponašanja i vidimo ponašanje koje može dovesti do prenosa”, rekla je, dodavši da su neki od tih podataka nevjerovatno korisni, dok su drugi nepotpuni.

Predviđanje pandemije kao vremenskih prilika?
U svijetu već postoji sistem koji predviđe haotične globalne procese: vremenska prognoza. Da li epidemiološki nadzor jednog dana može izgledati kao vrijeme, sa patogenim olujama na vidiku?

Pearson nije siguran u poređenje sa vremenskom prognozom. “Volio bih da imamo to jednog dana, ali postoje jasne razlike kada govorimo o modelima zaraznih bolesti. Sistem za vremensku progonzu koristite bez narušavanja ičije privatnosti. Oluje možete generirati u laboratoriji. Ne možemo zaraziti ljude sa patogenima da vidimo šta će se desiti.”

Nadzor genoma

Genom SARS-CoV2 sadrži više od samog koda da se izgradi novi virus. Njihov RNA predstavlja zabilješku i odakle dolaze. Kada naučnici porede genom jednog virusa sa drugim, promjene koje su akumulirane predstavljaju hronologiju koja ih povezuje sa prethodnim generacijama. Kada porede hiljade genoma virusa odjednom, putevi kojima se kretao virus se granaju kao drvo.

COVID-19, više nego bila koja pandemija ranije, učinio je genomske analize standardnim alatom za praćenje zaraze.

Sebastien Calvignac-Spencer iz Robert Koch Instituta u Njemačkoj kaže da se genomski nadzor ranije smatrao istraživačkim alatom, a ne alatom za javno zdravstvo.

“U Njemačkoj vidimo tu promjenu kod naših lidera. Oni sada uviđaju vrijednost širokog genomskog nadzora.”

WHO procjenjuje da je 350.000 genomskih sekvenci SARS-CoV2 objavljeno javno. Nedavna studija u časopisu Lancet pokazuje da su male zapadnoafričke zemlje, kao što su Gambija, Sierra Leone i Ekvatorijalna Givneja, sekvencirale više virusa u svojim populacijama od Francuske, Italije i SAD. Ove informacije pomažu vlastima da kontroliraju epidemiju. Naravno, ove zemlje imaju manju populaciju, ali to govori o potencijalu sekvenciranja genoma.

U junu je WHO uspostavio okvir za praćenje rizika u formi radnih grupa koje se redovno sastaju kako bi pratili nove varijante korona virusa.

Laboratorij Bonnie Berger na MIT-u pokušava da predvidi promjene virusa. Proteini SARS-CoV2 virusa su izgrađeni amino kiselinama. One se redaju predvidivim redoslijedom.

Zbog toga ova laboratorija traži varijante koje su i dalje zarazne, ali se mogu dovoljno transformirati da napadnu antitijela imunog sistema. Ova kombinacija se zove “imuni bijeg” i zbog nje su naučnici budni noću.

Teške odluke

Kako vlade koriste ove informacije da donesu odluke koje mogu utjecati na građane i ekonomiju?

Isaac Bogoch je ljekar i član tima za vakcinisanje u Torontu. On kaže da je komunikacija ključna.

“Moramo biti iskreni i transparentni o tome šta znamo i šta ne znamo. Moramo znato kako da komuniciramo ono što ne znamo, jer ljudi ne mogu razumijeti neizvjesnost.”

Američka stručnjakinja za nadzor bolesti, koja nije htjela da bude imenovana zbog posla u privatnoj firmi, smatra da modeli i alati za nadzor ne mogu u potpunosti pomoći u novoj pandemiji, jer dobijate informacije koje su nove i ne znate šta znače.

Bogoch kaže da mu nova tehnologija daje nadu. “MRNA vakcine su sjajne”, dodaje, misleći na formulu koju su razvile Moderna i Pfizer i koja je prvi put korištena tokom pandemije COVID-a 19.

Kod njihovih vakcina, koriste se mali dijelovi RNA koje ljudske ćelije koriste za reprodukciju spike proteina korona virusa, koje onda prepoznaje imuni sistem i “pamti” za sljedeću infekciju. MRNA vakcine su se pokazale kao izuzetno efikasne.

“Šta se dešava ako se pojavi soj kojem vakcina ne može ništa?” pita se.

Kompanije bi mogle rekodirati vakcinu.

“Mogli bi prilagoditi vakcinu i brzo je proizvesti. Imamo tehnologiju, kapacitet, to se može izvesti.”

 

Izvor: Al Jazeera

Povezane

Više iz rubrike TEME
POPULARNO