I. Tổng Quan Về Computational Discovery of Viruses Host
Khám phá virus đã phát triển từ việc xác định các tác nhân gây bệnh hữu hình sang một lĩnh vực tính toán phức tạp. Từ 'virus', có nguồn gốc từ tiếng Latinh có nghĩa là chất độc, ban đầu được sử dụng rộng rãi để mô tả các tác nhân gây bệnh truyền nhiễm. Sự phát triển của các kỹ thuật nuôi cấy cho phép cô lập và nghiên cứu các tác nhân gây bệnh tế bào, dẫn đến một giả định rằng tất cả các bệnh truyền nhiễm đều do vi khuẩn, nấm và động vật nguyên sinh gây ra. Tuy nhiên, các thí nghiệm như thí nghiệm của Loeffler và Frosch cho thấy tác nhân gây bệnh lở mồm long móng có thể đi qua các bộ lọc giữ lại vi khuẩn. Beijerinck cũng phát hiện ra rằng tác nhân gây bệnh khảm thuốc lá có thể đi qua các bộ lọc tương tự. Những phát hiện này đã tạo ra một loại tác nhân gây bệnh mới được gọi là 'virus có thể lọc được'. Sự phát triển này đã dẫn đến sự hiểu biết hiện đại về virus là các tác nhân không phải tế bào cần tế bào chủ để nhân lên.
1.1. Lịch Sử Phát Triển Của Các Phương Pháp Phát Hiện Virus
Các phương pháp phát hiện virus ban đầu phụ thuộc vào các bệnh do chúng gây ra. Sự phát triển của các kỹ thuật như kết tinh virus khảm thuốc lá (TMV) và khám phá axit nucleic virus đã cho phép phân tích sinh hóa và hình thái của virus. Sự phát triển của nuôi cấy tế bào và mô eukaryotic đã cho phép cô lập và nghiên cứu nhiều virus hơn. Với sự tiến bộ trong miễn dịch học, các virus được phân biệt bằng các thuộc tính kháng nguyên của chúng, dẫn đến việc xác định các serotype. Đến những năm 1970, các nhà khoa học đã có các công cụ mạnh mẽ để tìm và mô tả các virus gây bệnh mới, nhưng một cuộc cách mạng trong sinh học phân tử đang diễn ra.
1.2. Giới Hạn Của Các Phương Pháp Phát Hiện Virus Truyền Thống
Mặc dù có những tiến bộ trong virus học vào thế kỷ 20, vẫn còn những thách thức đáng kể. Một trong số đó, như Twort đã thảo luận vào năm 1915, là việc xác định hiệu quả các virus không gây ra bệnh rõ ràng hoặc hiệu ứng tế bào bệnh. Đồng thời, việc tìm kiếm các virus lây nhiễm các loài chủ khó cô lập trong nuôi cấy tế bào cũng là một trở ngại. Các kỹ thuật phân tử cung cấp các giải pháp đầy hứa hẹn, nhưng vẫn có thông lượng thấp và phức tạp về mặt hậu cần. Việc xác định host thường bị bỏ qua hoặc được suy ra từ bệnh, không có cách tiếp cận một cách toàn diện và có hệ thống. Cần có những cách tiếp cận mới để xác định host virus một cách chính xác và hiệu quả.
II. Thách Thức Trong Dự Đoán Tương Tác Virus Host Hiện Nay
Xác định host của virus đã trở thành một thách thức lớn với sự ra đời của metagenomics HTS. Trong khi các phương pháp trước đây bắt đầu bằng việc xác định một căn bệnh và sau đó xác định virus gây ra nó, thì nhiều virus mới được phát hiện ngày nay có trình tự bộ gen đã biết nhưng host chưa được biết. Điều này có thể là do nhiều vi khuẩn và eukaryotic có thể bị nhiễm virus sống trong cùng một môi trường. Việc cô lập một virus cụ thể trong nuôi cấy tế bào có thể khó khăn do các host khác nhau và yêu cầu nuôi cấy đặc biệt của chúng. Do đó, cần có các phương pháp tính toán để xác định host của virus một cách chính xác.
2.1. Vấn Đề Stray Viruses và Nhu Cầu Về Giải Pháp Tính Toán
Nhiều virus ngày nay có trình tự bộ gen đã biết nhưng host chưa được biết, được gọi là 'stray viruses'. Vấn đề này phức tạp hơn do tiềm năng host đa dạng trong các môi trường khác nhau, làm lu mờ các liên kết giữa các virus riêng lẻ và host cụ thể của chúng. Do đó, không có thông tin về host, không thể kết luận rõ ràng về tầm quan trọng về y tế hoặc thú y của virus, và không thể bối cảnh hóa sự tiến hóa của chúng. Các phương pháp phòng thí nghiệm để giải quyết danh tính host thay đổi về tính hữu ích của chúng. Do đó, đối với các stray viruses, các phương pháp tính toán xác định host hiện là phù hợp nhất.
2.2. Hạn Chế Của Các Phương Pháp Xác Định Host Bằng Thực Nghiệm
Các phương pháp phòng thí nghiệm để giải quyết danh tính host khác nhau về tính hữu ích của chúng. Việc cố gắng cô lập một stray virus trong nuôi cấy tế bào có thể phù hợp khi nghi ngờ một host cụ thể, nhưng nếu không, thì thông lượng thấp và khó thành công. Nhiều taxa host tiềm năng chưa bao giờ được cô lập trong nuôi cấy và không có phòng thí nghiệm đơn lẻ nào duy trì tất cả các hệ thống nuôi cấy đã thiết lập. Hứa hẹn hơn, các kỹ thuật chuẩn bị thư viện ngăn các mẫu ở cấp độ tế bào đơn lẻ trước khi giải trình tự cho phép thu giữ virus bên trong các sinh vật có thể xác định cụ thể.
III. Phương Pháp Tin Sinh Học Xác Định Host Bằng Phân Tích Gene
Các phương pháp tin sinh học sử dụng phân tích bộ gen để xác định host của virus. Phân tích phylogenetic thường được sử dụng để tìm virus có quan hệ họ hàng gần nhất với host đã biết, vì chủ nghĩa virus thường là một đặc điểm được bảo tồn của virus, cho phép các dự đoán có căn cứ. Virus thường đồng tiến hóa với host của chúng, dẫn đến các mẫu phân nhánh tiến hóa tương tự có thể giữ trong hàng triệu năm. Tuy nhiên, độ chính xác của suy luận phụ thuộc vào mức độ chuyển đổi host trong dòng dõi, phạm vi host của virus và mức độ liên quan đến virus với host đã xác định.
3.1. Ưu Điểm và Hạn Chế Của Phân Tích Phylogenetic Truyền Thống
Phân tích phylogenetic là một công cụ hữu ích để dự đoán host của virus, đặc biệt khi có thông tin đầy đủ về các virus liên quan. Tuy nhiên, phương pháp này có thể không chính xác nếu có sự chuyển đổi host thường xuyên hoặc nếu virus rất khác biệt so với bất kỳ virus nào có host đã biết. Ngoài ra, phương pháp này yêu cầu kiến thức trước về một số danh tính host trên dòng dõi virus, thông tin thường không có. Vì vậy, cần phải kết hợp với các phương pháp tính toán khác.
3.2. Machine Learning cho Dự Đoán Tương Tác Virus Host Chính Xác
Các phương pháp machine learning đào tạo các thuật toán bằng cách phân tích nhiều trình tự bộ gen của virus với host đã biết và sau đó áp dụng điều này để dự đoán host trong các trường hợp chưa biết. Các thuật toán như Random Forest, Support Vector Machines (SVM) và deep learning có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán. Điều này có thể hiệu quả đối với các dòng dõi trong đó nhiều mối quan hệ host đã được biết đến, nhưng nó sẽ không bao giờ dự đoán một host không xảy ra trong dữ liệu đào tạo. Tuy nhiên, các mô hình này có thể phát hiện các mẫu và mối tương quan tinh tế giữa các trình tự virus và các host tương ứng của chúng.
IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Computational Discovery Cressdnaviricota
Nghiên cứu trên Cressdnaviricota minh họa cách phát hiện dựa trên tính toán có thể tiết lộ các hiểu biết mới về virus và host. Các Cressdnaviricota là một ngành virus bao gồm các virus DNA sợi đơn (ssDNA) nhỏ, vòng tròn, với phạm vi host rộng và tiến hóa phức tạp. Nghiên cứu sử dụng phân tích metagenomic và tính toán để khám phá các Cressdnaviricota mới và xác định host của chúng. Những nghiên cứu này đã tiết lộ những mối liên hệ bất ngờ giữa các Cressdnaviricota và các host khác nhau, làm sáng tỏ sự tiến hóa và sinh thái của những virus này.
4.1. Phân Tích Hệ Gene Để Xác Định Nguồn Gốc và Quan Hệ Của Cressdnaviricota
Các nghiên cứu đã sử dụng phân tích bộ gen để xác định nguồn gốc và mối quan hệ của Cressdnaviricota. Các phân tích này đã tiết lộ rằng Cressdnaviricota có nguồn gốc cổ xưa và đã trải qua nhiều sự kiện tái tổ hợp và chuyển giao gen ngang, dẫn đến phạm vi host đa dạng của chúng. Việc nghiên cứu phân tích phylogenetic đã giúp hiểu rõ hơn về sự tiến hóa của các Cressdnaviricota và mối quan hệ của chúng với các virus khác.
4.2. Ví Dụ Về Các Nghiên Cứu Phát Hiện Cressdnaviricota ở Các Host Khác Nhau
Nghiên cứu đã xác định Cressdnaviricota trong nhiều loại host, bao gồm động vật nguyên sinh, nấm và động vật có xương sống. Ví dụ, các Cressdnaviricota đã được tìm thấy trong ký sinh trùng Entamoeba và Giardia, nấm gây bệnh và các loài động vật có xương sống khác nhau. Những phát hiện này cho thấy Cressdnaviricota có thể có vai trò trong sinh thái và tiến hóa của các host này. Hơn nữa, các nghiên cứu đã tiết lộ sự hiện diện của các gen có nguồn gốc từ virus khác, ví dụ như poxvirus, được tích hợp trong bộ gen Cressdnaviricota, cho thấy sự chuyển gen ngang và tiềm năng thích ứng với các host mới.
V. Phát Triển Công Cụ Tính Toán Cho Viral Metagenomics Tiên Tiến
Sự phát triển của các công cụ tính toán đã đóng một vai trò quan trọng trong việc khám phá virus và xác định host. Các công cụ này cho phép các nhà nghiên cứu phân tích lượng lớn dữ liệu trình tự được tạo ra bởi viral metagenomics và metagenomic next-generation sequencing (mNGS). Các công cụ như vậy bao gồm các thuật toán để lắp ráp bộ gen, chú thích bộ gen, phân tích phylogenetic và dự đoán host. Sự có sẵn của các công cụ này đã tạo điều kiện cho việc khám phá nhiều virus mới và hiểu biết sâu sắc hơn về sự tương tác virus-host.
5.1. Các Thuật Toán và Phần Mềm Chính Trong Virus Discovery
Một số thuật toán và phần mềm chính được sử dụng trong virus discovery dựa trên tính toán. Chúng bao gồm các thuật toán để lọc và làm sạch dữ liệu trình tự, lắp ráp các trình tự ngắn thành các bộ gen lớn hơn và chú thích bộ gen bằng cách xác định các gen và các yếu tố chức năng. Ngoài ra, có các công cụ để phân tích phylogenetic, giúp hiểu được mối quan hệ tiến hóa giữa các virus khác nhau. Các thuật toán để dự đoán tương tác protein-protein (PPI) và mô hình cấu trúc cũng hữu ích trong việc hiểu được chức năng của protein virus.
5.2. Tối Ưu Hóa và Tích Hợp Các Công Cụ Tin Sinh Học Hiện Có
Khi dữ liệu metagenomic ngày càng lớn hơn, các công cụ tin sinh học cần phải được tối ưu hóa để có thể xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu khổng lồ. Điều này bao gồm việc phát triển các thuật toán nhanh hơn và hiệu quả hơn, cũng như tích hợp các công cụ khác nhau vào các quy trình công việc hợp lý. Ngoài ra, cần nỗ lực để phát triển các giao diện thân thiện với người dùng và các nền tảng dễ sử dụng cho phép các nhà nghiên cứu không có nền tảng tin sinh học rộng lớn có thể truy cập và sử dụng các công cụ này.
VI. Tương Lai Của Computational Virology Và Các Hướng Nghiên Cứu
Tương lai của computational virology hứa hẹn sẽ phát triển hơn nữa các phương pháp và hiểu biết sâu sắc hơn về thế giới virus. Khi các kỹ thuật giải trình tự và công cụ tính toán tiếp tục cải thiện, chúng ta có thể mong đợi khám phá ra nhiều virus mới hơn và hiểu rõ hơn về sự tiến hóa virus, sinh thái và tương tác virus-host. Điều này sẽ đòi hỏi các nỗ lực phối hợp để phát triển các thuật toán và cơ sở dữ liệu mới, cũng như tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
6.1. Tích Hợp Dữ Liệu Đa Chiều Multi omics và Phân Tích Mạng Lưới
Việc tích hợp dữ liệu đa chiều (multi-omics), chẳng hạn như genomics, transcriptomics và proteomics, hứa hẹn sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về tương tác virus-host. Bằng cách phân tích đồng thời nhiều loại dữ liệu, có thể xác định các con đường và cơ chế quan trọng trung gian cho nhiễm virus. Phân tích mạng lưới có thể được sử dụng để tích hợp các loại dữ liệu khác nhau này và xác định các yếu tố chính trong tương tác virus-host.
6.2. Dự Đoán Phạm Vi Host Và Phát Triển Thuốc Kháng Virus
Một lĩnh vực quan trọng của nghiên cứu trong tương lai là phát triển các phương pháp tính toán để dự đoán phạm vi host của virus mới nổi. Điều này sẽ cho phép các nhà nghiên cứu đánh giá rủi ro tiềm ẩn đối với sức khỏe con người và động vật và phát triển các biện pháp phòng ngừa. Ngoài ra, computational virology có thể được sử dụng để xác định các mục tiêu thuốc tiềm năng và phát triển các thuốc kháng virus mới. Bằng cách mô phỏng cấu trúc và chức năng của protein virus, có thể thiết kế các loại thuốc nhắm mục tiêu một cách chọn lọc vào virus mà không gây hại cho host.
