A koronavírus korai változata egy antarktiszi mintában

2022.02.15.
A koronavírus korai változata egy antarktiszi mintában
Csabai István, az ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék egyetemi tanára és Solymosi Norbert az Állatorvostudományi Egyetem docense egy nyilvános adatbázisban található talajminta DNS-vizsgálata során bukkant az egyedülálló variánsra. 

A világ kutatói által összegyűjtött hatalmas tudományos adathalmazok egyre nagyobb mennyiségben elérhetők. A Sloan Digital Sky Survey csillagászati adatbázis például az univerzum első 3D-s térképét tartalmazza, amelyben 300 millió galaxis pozícióját, alakját és egy részüknek színképét is feltérképezték. Az elmúlt évtizedben az új generációs szekvenálás – az élőlények örökítőanyagának leolvasása – olyan ütemben fejlődött, amely még a mikroelektronika és a számítógépek gyorsulását is felülmúlja. Az innováció több ezer faj szekvenálását, több százezer rákos beteg, valamint állat, növény és környezeti minta genomjának digitalizálását tette lehetővé, amelyek mindegyike több ezer – többnyire baktérium – fajt tartalmaz. Az adatok nagy része az EBI ENA / NCBI SRA és más szekvenciaadat-archívumokban kerül fel az internetre.

Az adatok a „Google-térképek” szerepét töltik be számos tudományág számára,

a rák immunterápiájától a járványtanig. A számok folyamatosan nőnek, a rendkívül gazdag és értékes adathalmaz több száz petabájtot jelent (egy petabájt 1024 terabájt).  

„Sokszor, amikor mintát veszünk, olyasmiket is találunk, amiket nem is kerestünk” – magyarázza a nemrég közreadott tanulmány előzményeit Csabai István. A professzor kutatótársaival néhány éve hasonlóan „váratlanul” bukkant azokra a DNS-nyomokra, amelyek alapján a világ népeinek mitokondriális DNS haplocsoportjainak eloszlását rekonstruálták.

A kutatók most abban bíztak, hogy SARS-CoV-2 nyomokat találhatnak néhány olyan mintában, amelyeket más okokból 2019 decembere előtt gyűjtöttek, és ez közelebb vihet a covid eredetének megismeréséhez. Technikailag ez elég nagy kihívás az említett hatalmas adatmennyiség miatt, de a leleményes informatikus kutatóknak, az ügyes matematikai trükköket alkalmazó algoritmusoknak, valamint a számítógépek egyre növekvő sebességének köszönhetően megoldható.

„Az egyik legígéretesebb találat az Antarktiszról származó talajminta volt. Az általunk vizsgált mintákat olyan helyekről gyűjtötték, ahol fókák és pingvinek gyülekeznek. Elméletileg nem elképzelhetetlen, hogy a fókák a húsevők más fajaihoz hasonlóan hordozhattak covidot, és a vírus fertőzött halakon keresztül jutott el Vuhan hírhedt tengeri halpiacára. Amikor a tudósok olyan adatokat látnak, amelyeket nem könnyű megmagyarázni, gyakorta állítanak fel hasonlóan furcsa hipotéziseket, de ezek a legtöbb esetben hamisak. Ahogy mélyebbre ástunk, nyilvánvalóvá vált számunkra is, hogy a SARS-CoV-2 genetikai nyomoknak

semmi közük az Antarktiszhoz, inkább más mintákból származó szennyeződésről van szó

 – emelte ki a professzor. – Módosítottuk is a hipotézist, amit nagyon sajnálok, mert az egy sokkal érdekesebb tudományos történet lett volna, és sokkal kevésbé lenne átitatva politikával. További vizsgálatokkal aztán a feltételezett gazdafajokat is azonosítani tudtuk: ember, zöld majom és kínai hörcsög – hangsúlyozta Csabai István. – Valószínűleg ez a genetikai anyag nem élő állatokból származik, inkább a virológiai kísérletekben gyakran használt sejtkultúrákból."

A rejtély hiányzó darabja a szekvenálás pontos dátuma. „Annyi bizonyos, hogy a feltárt SARS-CoV-2 genom leginkább a legkorábbi ismert törzsre hasonlít, de nem azonos vele, és az is biztosan tudható, hogy a DNS-t 2019 decemberében vonták ki és küldték el szekvenálásra” – teszi hozzá a professzor. Attól függően, hogy mikor gyűjtötték a szennyező mintákat, a magyar kutatók eredménye lehet egy önmagában is érdekes történet a nagy adatelemzésben rejlő hihetetlen lehetőségekről, vagy közelebb vihet a még mindig tartó világjárvány eredetének megértéséhez.

A kutatások kapcsolódnak az ELTE-n folyó Horizon 2020 (VEO No. 874735),Horizon Europe (BY-COVID No. 101046203) és FIEK_16-1-2016-0005 projektekhez.

Forrás: ELTE TTK