病毒學(xué)的開端可以追溯到1892年,俄國微生物學(xué)家Dmitri Ivanovsky首次發(fā)現(xiàn)能夠引發(fā)煙草花葉病的病原體。當(dāng)時(shí),這一發(fā)現(xiàn)并未引起足夠的重視,直到1898年,荷蘭科學(xué)家Martinus Beijerinck進(jìn)一步確認(rèn)了這一現(xiàn)象,提出了“病毒”一詞,標(biāo)志著病毒學(xué)的誕生。過去50年中病毒學(xué)取得了巨大進(jìn)步,未來50年以下領(lǐng)域可能有突出發(fā)展。
1. 病毒圈編目
宏基因組學(xué)已將病毒學(xué)推入一個(gè)新的研究階段,顯著擴(kuò)展了對(duì)病毒圈規(guī)模和多樣性的描述,強(qiáng)調(diào)在多樣化和極端棲息地中進(jìn)行測序,而不再僅研究與明顯疾病或直接影響人類的病毒。然而,關(guān)于病毒多樣性我們?nèi)灾跎?,與其他生物群體相比,病毒的樣本量極其微小。未來病毒學(xué)的核心任務(wù)將是理解病毒圈的大小、多樣性和結(jié)構(gòu),確定病毒的數(shù)量及其致病性比例,同時(shí)了解全球病毒多樣性受哪些因素影響,為什么某些病毒類別種類繁多,而某些宿主似乎攜帶更多病毒。
最大的挑戰(zhàn)是確定地球上每個(gè)物種的核心病毒組,類似于旨在測序真核生物基因組的項(xiàng)目。目前尚無物種的病毒組在其整個(gè)地理范圍內(nèi)被確定。病毒圈的編目將使我們能夠回答多個(gè)基本問題,例如RNA和DNA病毒的基因組大小范圍、RNA病毒的最小自主大小、尚未描述的病毒類型、除了病毒體之外是否存在病毒樣顆粒等。隨著這些數(shù)據(jù)的積累和系統(tǒng)發(fā)育分析的改進(jìn),重建所有DNA和RNA病毒的進(jìn)化歷史也變得可能。
2. 重新評(píng)估病毒進(jìn)化和生態(tài)
盡管病毒發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域取得了革命性進(jìn)展,我們對(duì)病毒進(jìn)化和生態(tài)的理解依然存在空白。未來的研究需要超越簡單的基因組和系統(tǒng)發(fā)育描述,進(jìn)行有針對(duì)性的病毒采樣,以解決病毒進(jìn)化中的關(guān)鍵問題,例如病毒的宏觀進(jìn)化趨勢和RNA病毒的進(jìn)化方向。未來的研究需要準(zhǔn)確估計(jì)病毒的關(guān)鍵參數(shù),以幫助預(yù)測病毒傳播行為,從而指導(dǎo)干預(yù)策略。單細(xì)胞測序和多組學(xué)方法的進(jìn)步將使我們能夠深入研究病毒和宿主在個(gè)體感染過程中的相互作用,從而更好地理解病毒和宿主間的進(jìn)化關(guān)系及病毒毒性的發(fā)展軌跡。確定每種人類病毒的起源是進(jìn)化病毒學(xué)中的一大挑戰(zhàn),通過揭示它們的進(jìn)化譜系,我們可以了解病毒跨物種傳播的途徑和關(guān)鍵突變。
病毒生態(tài)學(xué)的研究也需要革新,將病毒視為生態(tài)系統(tǒng)中的重要角色,而非僅僅是致病因子,揭示它們在生態(tài)系統(tǒng)中的傳播方式及其與其他微生物的相互作用,從而提供關(guān)于病毒季節(jié)性變化的新見解。
3. 病毒的起源
目前主要有兩種關(guān)于病毒起源的假設(shè):一種假設(shè)認(rèn)為病毒是古老復(fù)制因子的直接進(jìn)化后代,而另一種假設(shè)則認(rèn)為病毒是“逃逸基因”,源于具備保護(hù)性衣殼并能自主復(fù)制的宿主細(xì)胞中的mRNA分子?,F(xiàn)有的碎片數(shù)據(jù)更傾向于病毒源于古老的前細(xì)胞世界,這從某些高度保守的蛋白結(jié)構(gòu)可以得到支持。然而,目前尚未找到現(xiàn)存病毒與假設(shè)的前細(xì)胞世界之間的直接進(jìn)化聯(lián)系,且在一些古老的生物分類中未發(fā)現(xiàn)真正的RNA病毒,尤其是在古菌界。對(duì)早期病毒進(jìn)化事件的深入了解將有助于揭示原始RNA和DNA病毒的樣貌,以及當(dāng)前流行的最古老的RNA和DNA病毒譜系,并探討病毒在變異遺傳密碼起源中可能扮演的角色。
4. 疾病的出現(xiàn)
人類感染性疾病的出現(xiàn)主要發(fā)生在人與動(dòng)物的接口,涉及動(dòng)物狩獵、飼養(yǎng)、野生動(dòng)物交易、活體動(dòng)物市場、森林砍伐以及生活或工作在野生動(dòng)物棲息地附近的人群。加強(qiáng)這一接口的監(jiān)測被認(rèn)為是預(yù)防未來疫情的最有效措施。COVID-19大流行引發(fā)了對(duì)全球“疫情雷達(dá)”需求的討論,以幫助預(yù)防未來暴發(fā)。雖然實(shí)施病毒監(jiān)測的科學(xué)原理相對(duì)簡單,涉及高通量宏基因組測序和針對(duì)性的血清篩查,但克服因COVID-19疫情加劇的復(fù)雜地緣政治問題則是一個(gè)更大挑戰(zhàn)。未來應(yīng)能實(shí)時(shí)對(duì)每個(gè)感染患者的病毒基因組進(jìn)行測序,這需要在中低收入國家推廣基因組測序技術(shù),同時(shí)解決政治、法律和監(jiān)管方面的障礙,并建立必要的生物病毒學(xué)、基因組學(xué)和計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施,提供相關(guān)培訓(xùn),這需要富裕國家的大量資金投入。同時(shí),針對(duì)疾病出現(xiàn)的驅(qū)動(dòng)因素,科學(xué)界亟需解決許多重大研究問題。因此,了解每組病毒的宿主范圍及其細(xì)胞相互作用的關(guān)鍵方面十分重要。
5. 病毒共循環(huán)、干擾和競爭
在過去約100年里,發(fā)生了四次流感大流行,包括1918年的H1N1、1957年的H2N2、1968年的H3N2和1977年H1N1的回歸。每次替代事件的背后機(jī)制尚不清楚,可能與適應(yīng)人類后的適應(yīng)性變化及新病毒引發(fā)的交叉反應(yīng)抗體有關(guān)。COVID-19大流行在2020和2021年期間抑制了其他呼吸道感染的傳播,這主要?dú)w因于非藥物干預(yù)措施,其中對(duì)傳播速度較慢的季節(jié)性流感產(chǎn)生了較大影響。2020和2021年期間,流感病毒經(jīng)歷了重大的種群瓶頸,同時(shí)Omicron變異株的迅速傳播顯著影響了H3N2流感的活動(dòng)。因此,病毒之間可能存在直接干擾,盡管流感病毒與SARS-CoV-2之間沒有預(yù)期的交叉免疫反應(yīng)。了解這些病毒競爭動(dòng)態(tài)的機(jī)制,包括先天免疫反應(yīng)、對(duì)易感個(gè)體的競爭等,是未來研究的重要內(nèi)容,因?yàn)檫@種競爭可能足以消除某些病毒物種或亞型,從而為開發(fā)更有效的病毒控制策略提供方向。
6. 人工智能在病毒學(xué)的應(yīng)用
人工智能(AI)在病毒基因組序列的計(jì)算分析中能夠處理許多重復(fù)性任務(wù)。程序如Alphafold的準(zhǔn)確性和速度必將提高,已經(jīng)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測中產(chǎn)生巨大突破,對(duì)病毒學(xué)有重要的實(shí)際應(yīng)用,包括記錄自然界中病毒蛋白結(jié)構(gòu)、解析蛋白質(zhì)間及病毒與宿主細(xì)胞的相互作用、揭示特定結(jié)構(gòu)的進(jìn)化關(guān)系以及合理設(shè)計(jì)治療方法。盡管AI不會(huì)取代實(shí)驗(yàn),但它可能使我們能夠根據(jù)病毒的基因組序列預(yù)測其生物學(xué)和表型特征、與宿主細(xì)胞和免疫系統(tǒng)的交互、致病性及大流行潛力。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),需要對(duì)病毒基因組中每個(gè)突變及其組合的表型結(jié)果、每種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)及其相互作用、以及病毒在各種細(xì)胞類型中的功能有深入理解。
除此之外,還包括氣候?qū)Σ《境霈F(xiàn)/再現(xiàn)的影響,決定病毒感染易感性因素,病毒的共存、干擾與競爭,病毒感染與慢性病的關(guān)系,新的抗病毒藥物和疫苗,未來基于高通量測序平臺(tái)的宏病毒組學(xué)研究及人工智能將有希望推動(dòng)病毒學(xué)研究上一個(gè)新的臺(tái)階。
參考文獻(xiàn):[1] Zuo K, Gao W, Wu Z, Zhang L, Wang J, Yuan X, Li C, Xiang Q, Lu L, Liu H. Evolution of Virology: Science History through Milestones and Technological Advancements. Viruses. 2024, 16(3):374. doi: 10.3390/v16030374.
來源:微生物安全與健康網(wǎng),作者~高珺珊。