Математика подтверждает новый способ классификации вирусов на основе структуры

Ученые из Окинавского института науки и технологий (OIST) и Университета Хельсинки нашли новые доказательства в поддержку системы классификации вирусов, основанной на их структуре.

Команда разработала высокочувствительный вычислительный прототип инструмента и использовала его для обнаружения сходства в генетическом коде вирусов со схожей внешней структурой, которое не улавливают обычные инструменты. Это говорит об их общем происхождении, а не о конвергенции (сходстве из-за одинаковых факторов среды).

Результаты, опубликованные в Journal of Virology, показывают, что структура вируса может стать основой для классификации с близкими родственниками — потенциально более эффективной, чем существующие системы. Это может упростить идентификацию и борьбу с новыми вирусами, которые сложно классифицировать.

Вирусы сложно классифицировать из-за их огромного разнообразия, высокой изменчивости и способности обмениваться генетическим материалом. Существующие системы несовершенны и часто относят очень похожие вирусы к разным группам.

Ранее предложенная классификация основана на сходстве белковой оболочки — капсида. Однако отсутствие явного сходства в аминокислотных последовательностях, обнаруживаемого обычными методами, ставило её под сомнение.

Используя подходы из математики и информатики, ученые создали прототип инструмента HOSS (Helsinki Okinawa Sequence Similarity) для анализа белков капсидов икосаэдрической формы (с 20 гранями).

Метод, основанный на статистическом анализе случайно перетасованных последовательностей, выявил ранее незамеченное слабое сходство (менее 17% идентичности белковых последовательностей), недоступное для обычных инструментов.

Обнаружение этого сходства указывает, что структурное сходство капсидов — результат общего происхождения, а не конвергенции. Это может отражать аспект вирусов, который крайне сложно изменить, что делает его основой для классификации и потенциальной мишенью для терапии.

Команда также продемонстрировала силу метода, впервые идентифицировав ген-кандидат капсида в геноме Pandoravirus salinus.

Дальнейшая работа будет сосредоточена на поиске более эффективных методов анализа данных и применении подхода к РНК-вирусам (например, вирусам Зика и Эбола), чьи геномы ещё более изменчивы.