Viiruseid leidub kõikjal: need nakatavad nii loomi, taimi kui ka baktereid. Seni on teadlased leidnud ja kirjeldanud aga vaid murdosa kõigist viirustest. Uue uuringuga mitte seotud Toronto Ülikooli arvutusliku viroloogi Artem Babaiani sõnul võib teadusele tundmatute viiruste seas leiduda inimestel haigusi tekitavaid liike. Nende kirjeldamisega võiks Babaiani sõnul leida leevendust seni ravimatuks peetud haigustele, vahendab Nature News.

Uue uuringu autorid kasutasid RNA-viiruste otsimiseks metagenoomikat. See tähendab, et nad võtsid proove kõigist keskkonnas leiduvatest genoomidest ega pidanud iga viiruskultuuri eraldi kasvatama. Saadud andmed söötsid nad töötlemiseks masinõppel põhinevale mudelile.

Masinõpet on kasutatud järjedamisandmetest uute viiruste leidmiseks varemgi. Uus uuring läks veelgi kaugemale ja vaatas masinõppe abil andmete põhjal tehtud ennustusi valkude ülesehituse kohta. Töös kasutatud tehisaru mudel kätkes endas ettevõtte Meta teadlaste loodud valkude ennustamise tööriista nimega ESMFold. Viimane sarnaneb Google DeepMindi teadlaste tööriistale AlpaFold, mille eest pälvisid loojad sel nädalal Nobeli keemiaauhinna.

Tabamata viirused

Artem Babaian vaatas aastal 2022 koos kolleegidega läbi avalikes andmebaasides leiduvad 5,7 miljonit genoomiproovi. Tookord tuvastas ta ligi 132 000 uut RNA-viirust. Maailmas on sarnaseid uuringuid ette võtnud teisedki teadlasrühmad.

RNA-viirused arenevad samas kiiresti. Seetõttu lipsab neist nii mõnigi praegu genoomijärjendite uurimiseks kasutatud meetoditega uurijate pilgu alt läbi. Harilikult vaatavad teadlased genoomis lõiku, mis vastutab RNA replikatsiooni ehk viiruse paljundamise jaoks olulise valgu RdRp tootmise eest. Kui aga selle eest vastutav genoomilõik on kõigist teadaolevatest sarnastest lõikudest väga erinev, ei tunne teadlased seda enamasti ära.

Uues uuringus otsisid Sun Yat-seni Ülikooli evolutsioonibioloog Shi Mang ja kolleegid samuti avalikult kasutatavatest genoomiproovidest teadusele tundmatuid viiruseid. Selleks arendasid nad levinud juturoboti ChatGPT ehitust eeskujuks võttes välja mudeli LucaPrott.

Töörühm söötis mudelile genoomijärjendite ja valguennustuste andmeid. Seejärel õpetasid nad oma mudelit ära tundma viiruste RdRp-valke. Niimoodi koolitatud mudeli abil otsisid nad suurest hulgast genoomijärjenditest just viiruste valke kodeerivaid lõike.

Oma meetodi toel tegid nad kindlaks umbes 160 000 RNA-viirust. Tuvastatud viiruste seas leidus muu hulgas erakordselt pikki liike. Samuti leidus viirustüvesid, kes elavad äärmuslikes tingimustes: kuumaveeallikates, soolajärvedes ja paljas õhus. Veidi alla poole leitud viirustest olid teadusele seni tundmatud.

Artem Babaiani sõnul õnnestus uuringu autoritel leida RNA-viiruste liigirikkuses väikesi sopikesi, mis on seni jäänud evolutsiooni äärealadele. Uuringuga mitte seotud CSIRO Austraalia haigusteks valmisoleku keskuse evolutsiooniviroloogi Jackie Mahari sõnul on uus meetod viiruste kaardistamiseks paljulubav.

Viirusi kirjeldades saavad teadlased aimu nii mikroobide päritolust kui ka arengust erinevates peremeesorganismides. Mida laiemaks muutub tuntud viiruste palett, seda lihtsam on Babaiani sõnul edaspidi leida veel sarnaseid viirustüvesid. Piltlikult öeldes muutub nähtamatu osa elurikkusest siis nähtavaks.

Uuringu autoritel ei õnnestunud kindlaks teha, millised on nende tuvastatud viiruste peremeesliigid. Mahari sõnul võiks see selguda edasistes uuringutes. Teadlasi huvitab eriti küsimus, kas mõni äsja leitud viirustest suudab nakatada arhesid. Arhed on ainuraksed mikroorganismid, kelle nakatamist RNA-viirustega pole seni näidatud.

Järgmiseks arendabki Shi mudelit, mis võimaldaks aimu saada vastleitud viiruste võimalikest peremeesviirust. Ta loodab, et nii võiks selguda ka uute viirustüvede roll nende kodukeskonnas.

Teadustöö ilmus ajakirjas Cell.