Ученые призывают к немедленным действиям, чтобы подготовиться к следующей пандемии

Международная группа исследователей во главе с профессором медицинского факультета Университета Вирджинии предупреждает, что ученые должны лучше подготовиться к следующей пандемии, и разработала план, как это сделать.

Отмечая лавину научных данных, генерируемых в ответ на COVID-19, доктор философии Владек Минор из UVA и его коллеги призывают к созданию продвинутой информационной системы (AIS), чтобы помочь ученым интегрировать, отслеживать и оценивать огромное количество данные, которые будут получены по мере того, как исследователи раскроют молекулярную архитектуру следующего патогена, представляющего большую биологическую угрозу. Эта информация о форме, структуре и функции патогена важна для разработки лекарств, вакцин и лечения. Например, доступные сейчас вакцины COVID-19 нацелены на «спайковый» белок на поверхности вируса SARS-CoV-2.

По их словам, их активно цитируемый онлайн-ресурс по COVID-19 ( COVID-19.bioreproducibility.org/ ) демонстрирует полезность их подхода и может быть использован в качестве основы для новой исследовательской стратегии. На сайте представлены тщательно проверенные трехмерные структурные модели многочисленных белков, связанных с вирусом SARS-CoV-2, включая множество потенциальных мишеней для лекарств.

«Структурные модели и другие экспериментальные результаты, полученные в различных лабораториях, должны соответствовать стандартной процедуре оценки, чтобы убедиться, что они точны и соответствуют принятым научным стандартам», — сказал Майнор, заслуженный профессор молекулярной физиологии и биологической физики в UVa. «Стандартизованная проверка важна для всех областей биомедицинских наук, особенно для структурных моделей, которые часто используются в качестве отправной точки в последующих исследованиях, таких как компьютерные исследования стыковки лекарств и интеллектуальный анализ данных. Даже кажущиеся незначительными ошибки могут сбить с пути такое исследование . »

Борьба с пандемией

По словам исследователей, одной из важных задач AIS будет определение структур, которые можно доработать и улучшить. Они были рады отметить, что проверка молекулярных чертежей, созданных для компонентов COVID-19 и депонированных в онлайн-базе данных Protein Data Bank, свидетельствует о том, что большинство из них были очень хорошими. Менее 1% требовали значительного переосмысления, и менее 10% можно было оптимизировать умеренными изменениями.

Тем не менее, хорошие здания требуют хороших чертежей. То же самое и с вакцинами и лечением болезней. По словам исследователей, очень важно, чтобы структурные и другие данные о патогенных микроорганизмах были максимально точными и чтобы ученые из разных областей говорили на одном языке, обсуждая и используя их. Предлагаемый AIS поможет обеспечить соответствие между дисциплинами.

«Примерно за год было опубликовано почти 100000 статей, связанных с COVID-19, и более тысячи моделей макромолекул, кодируемых SARS-CoV-2, были экспериментально определены. Ни один человек не может переварить этот объем информации», — сказал Майнор. «Мы считаем, что наиболее многообещающим решением проблемы информационной перегрузки и отсутствия эффективного поиска информации является создание продвинутой информационной системы, которая способна собирать результаты из всех соответствующих ресурсов и представлять информацию поучительными способами, способствующими пониманию и знанию».

Исследователи признают, что реализация их предложения будет сложной задачей. Другие ресурсы, которые стремились предложить аналогичные преимущества в меньшем масштабе, уже пришли и ушли. Вот почему так важно, говорят ученые, действовать сейчас. «Создание АИС, несомненно, потребует сотрудничества многих ученых, которые являются экспертами в своих областях, но, похоже, это единственный способ подготовить биомедицинскую науку к следующей пандемии», — пишут исследователи в новой научной статье, в которой излагается их предложение.

«В истории человечества пандемия COVID-19 была относительно легкой по сравнению с бубонной чумой (Черная смерть), унесшей жизни в сто раз больше людей», — заключают исследователи. «В следующий раз нам может не повезти».