研究病毒背后的科学
科学家使用什么工具来研究病毒?
[一个身穿17世纪服饰、头戴大假发的男人的动画形象,旁边是一个早期显微镜——一个由镜子和蜡烛构成的装置。]
17世纪晚期,Robert Hooke试图让一只蚂蚁保持静止。
[Hooke旁边弹出了一只蚂蚁动画的特写。它冲出了画面。]
Hooke是新工具复合显微镜的早期使用者,他看到了人类对微小世界的最初一瞥。
他观察了一切,从面包霉到自己的尿液,再到昆虫,比如蚂蚁。
[画面展示的是档案蚀刻画,描绘了模具的近景,雪花状的尿液晶体,最后是蚂蚁动画。]
但是当记录他的观察结果时,蚂蚁总是动来动去;当然,这也并不奇怪。
[蚂蚁动画坐在一张安乐椅上,读着一本名为《微生物学(Micrographia)》的书,一只人类的大手端给它一杯饮料。]
Hooke设法用几滴白兰地暂时使其醉倒,并将这幅图画载入一本名为《显微图谱》(Micrographia)的书中。
[场景切换回胡克的复合显微镜。画面溶解转换为一个地下蚁群,之后镜头放大。]
有时,像Hooke使用的显微镜这样的工具,为人们打开全新的科学领域以供探索。
[显微镜镜头咔哒一声到位,我们可以更近距离地观察一只蚂蚁。镜头再次放大,我们看到了许多不同形状和大小的病毒动画。]
而这正是目前的情况,当涉及到病毒时,新的工具和技术让我们窥视到,即便近到几十年前也根本不可能看到的世界。
[显微镜镜头再次放大,病毒粒子现在看起来更大,能看到更多细节。]
这些工具让我们可以从不同的层面来观察事物,每一层面都是可以了解病毒的工作原理的窗口。
从本质上讲,病毒只是包裹在外壳内的一块遗传物质。
[镜头推到疱疹病毒粒子的中心,显微镜镜头再次放大。一个展开的DNA螺旋出现了。]
那么,让我们使用一种叫做基因组测序的技术从DNA层面开始观察。
[“基因组”一词漂浮在一个DNA链动画上。]
基因组是生物体内的所有遗传物质——DNA或RNA指令的集合,用于指示生物的外观、活动和成长。
人类有基因组。蚂蚁有基因组。甚至病毒也有基因组。
[一个人、一只蚂蚁和一个有胳膊和腿的卡通病毒沿着DNA链欢快地走着,手里拿着微小的DNA或RNA片段。]
基因测序可以让我们解码所有信息。
[一条RNA吐出一行字母:A、U、C、G。]
这就是解码后的基因组的样子,像一串字符。
[屏幕上满是这些字母:A、U、C、G。]
你可能会想,“嗯,这看起来像……代码。”你没错。
[字母开始在屏幕上滚动。有些部分会变成不同的颜色。]
[数字计算声音]
所有的字符组合仍然需要经过分析,才能理解为我们所看到的一切。
但在过去的几十年里,我们已经非常擅长这样做,而且做得很快。
[滚动的字母迅速加速并从屏幕上消失,出现另一片由数百个字母组成的区域。画面越来越远,呈现出数千个A、U、C、G字母。]
这是导致COVID-19的SARS-CoV-2病毒的基因组:大约30000个字符。
[指针快速地扫过时钟表盘的表面。]
解码用时不到48小时。
[一位女士打了个喷嚏,镜头沿着她打喷嚏的轨迹,经过了行走的、谈话的、围坐的人群的剪影。随着场景的移动,人群的剪影被代表遗传密码的字母填满,每个人物都有一个不同颜色的字母短序列。]
使用基因组测序,我们现在几乎可以实时跟踪病毒的进化,就像我们在这场大流行期间所做的那样。
我们可以了解它是如何传播的,并在出现危险变体时发出警告。
[一个人物剪影里的字母序列高亮显示,与其他人的序列不同。短而起伏的线条围绕着这个人物剪影。]
[低脉搏报警声]
了解病毒的基因组是了解病毒工作原理的关键,也是为COVID-19等威胁进行诊断检测和疫苗所必需的。
[屏幕上再次填满字母。某些线条被突出显示,发射出不同形状的微小病毒蛋白质的计算机模型图像。它们被标记为NSP1蛋白、ORF3a蛋白和刺突蛋白。]
好的,现在我们可以读取病毒的代码了。
[场景切换为SARS-CoV-2病毒粒子图例——一个表面冒出刺状花椰菜状突起的球体。]
让我们拉远到下一个层次:了解它的结构。
[显微镜镜头咔哒一声卡入到位,一个更小的SARS-CoV-2球体漂浮在戴口罩的研究人员伸出的手上。]
弄清楚病毒的结构如何让它感染细胞,可以帮助研究人员开发防御措施,比如疫苗和抗病毒药物。
[一个思想泡泡从研究人员的脑袋里跳出来。里面是注射器和药丸胶囊的图例。]
但是病毒很小。对于传统显微镜来说病毒太小了。
[漂浮的病毒粒子会缩小,直到看不见为止。镜头切换到一位研究人员通过台式显微镜的目镜进行观察。]
因此,我们窥探它们微小世界的一种方法是使用一种称为X射线晶体学的技术;
[显微镜旁的研究人员画面变形,转换为一个抽象的形状,旋转变换为一个“X”。出现“X射线晶体学”字样。]
科学家们利用病毒的蛋白质制造晶体,向晶体发射X射线,并测量X射线是如何散射的。
[一个立方体上标着“病毒蛋白”。代表X射线的波浪线轰击立方体并反弹。撞击点看起来形成了一个抽象的图案,之后溶解化作病毒刺突蛋白的形状。]
这些测量工具可以揭示原子水平的细节。
再拉远一些。
[显微镜镜头咔哒一声卡入到位,画面变成一个研究人员在监视器前工作,她身后有两台大型机器。监视器上出现了两个SARS-CoV-2病毒粒子。]
另一种成像工具是电子显微镜。
电子显微镜从样本表面反射一束亚原子粒子,将物体放大高达5000万倍,让我们看到整个病毒的形状。
[我们放大电子显微镜,不同病毒的照片存档图像出现了:小儿麻痹症,H1N1流感,狂犬病,埃博拉。它们的形状和纹理各不相同。]
这是我们所看到的微观世界,比Robert Hooke所见的要清楚一百万倍。
[显微镜的镜头再次放大,我们看到了蚂蚁头部的电子显微图像。一个带有罗伯特Hooke脸的圆圈从框架边缘弹出。]
这是微观层面,但我们还可以进一步拉远——到宏观层面,了解人类是如何被病毒感染的。
[显微镜的视野越来越宽。我们从一只蚂蚁在毯子上奔跑的特写开始。我们把镜头拉远,看到两个人坐在毯子上。缩小到顶视图,我们看到他们的毯子是公园里的许多毯子之一。]
数学模型让我们可以看到大趋势的发展,并为我们打开一扇窗户,了解可能的未来——疾病有可能如何传播呢?病毒如何突变?
[之后,野餐毯和人的画面变形为抽象图形。图形被直线和曲线组成的网络连接起来。]
利用一个城市的感染总数或戴口罩的人的百分比的估算数据,研究人员多次运行他们的疾病模型,以确定可能的结果。
[研究人员站在一个巨大而神奇的机器旁边。数字和百分比在各种屏幕上闪烁,导管连接着各种模块,工人通过插槽输入数据。在机器的末端,一张张纸被打印出来送往一个人手里。一群人在会议室里,指着一块显示抽象形状网络的板子。]
这些模型可以帮助公共卫生专家控制疾病的传播,但新疾病带来了许多未知因素,而人类的行为也很难预测。
[一组研究人员在比较笔记、阅读论文。在他们的头顶上的思想泡泡中,包含一个SARS-CoV-2病毒粒子、一个外科口罩和一些问号。]
当我们检测COVID-19和接种疫苗时,研究人员不断地改进他们的模型。
[镜头再次在这台神奇的机器上摇摄。这次,一个模块连接到一个标记为“新数据”的巨大漏斗,一些数字从漏斗流入管道。]
研究人员可以利用前线医疗服务提供者收集的数据,更好地了解实际发展情况,而不仅仅是预测可能性。
[场景切换回手上漂浮着SARS-CoV-2病毒粒子的研究人员。这次,她的思想泡泡里是不同颜色的病毒粒子。]
接下来,我们可能会使用另一种类型的预测模型来帮助抵御SARS-CoV-2等不同病毒株。
我们已经在每年的流感疫苗接种中这样做了。
[戴着外科口罩的护士给戴口罩的病人注射疫苗。]
利用基因组测序,研究人员追踪世界各地的流感感染情况,指出不同的毒株是如何进化的,以及哪些疫苗对它们最有效。
[一个地球动画在一片基因代码前旋转。大陆的轮廓布满了基因组序列字母、病毒粒子和注射器。]
该模型结合了实地收集的数据,有助于确定我们每年流感疫苗的构成,并将资源引导到最需要的地方。
[一根管子从地球的一端伸出来,“新数据”漏斗将数字输入其中。镜头向右旋转,我们发现管子其实是一支注射器。坐在孕妇旁边的一名老人正在接种疫苗。]
在未来数年,我们有可能看到类似的模型用到COVID-19或其它病症上。
[人的场景缩小成一个小屏幕,出现在神奇机器的一边。我们再一次转动镜头,这次我们看到机器有不同的、未来主义的模块。]
与此同时,研究人员正在使我们现有的工具更快、更强大。
全新的技术即将问世。
[场景切回一开始的俯视图,人们坐在野餐毯子上,享受公园美好时光。镜头越拉越远。]
谁知道未来会有什么新发现呢?
[演职员表。]
个人资料: Jude Kong,疾病建模师
Jude Kong博士专注于为COVID-19流行病构建模型。不是物理模型——是在计算机上运行的那种。
在COVID-19大流行期间,这些模型正在挽救生命。流行病学家使用它们来监测大流行的传播,评估控制大流行的举措,并在决策者就疫苗接种、关闭学校和分配医疗资源等措施做出决策时为其提供指导。
Kong是加拿大多伦多York University的数学与统计系的助理教授,在喀麦隆长大,是一位单亲妈妈五个孩子中的第三个,母亲是一名自给农业的农民。当他还是一个小男孩时,他会很快完成他的数学作业,然后帮助他的朋友做他们的作业。他兼任一名中学数学老师,半工半读地读完了大学。
在他毕业的那一年,他参加了一个关于疾病建模的研讨会,他对此并不了解。但他在传染病方面拥有丰富的第一手经验——尤其是疟疾,这种疾病夺去了他姑姑和几个堂兄弟的生命。“死了很多人。我认识的人们,还有亲人。我想阻止这种情况在我的社区内再次重演,”他说。数学家正在致力于弄清楚疾病是如何传播的——以及如何阻止它们。他知道这是他必须要做的。
“模型是一个系统的表现,可以用来探索系统的行为,”Kong说。Kong和他的同事们建立模型并使用它们向政策制定者提出建议。
当然,模型本身很关键。但要发挥作用,他们需要正确和大量的数据。Kong说,如果没有本地相关数据,这些模型将不会产生有用的成果。这就是为什么建模人员与社区领导者之间的合作至关重要。
“你询问他们在社区里需要什么。“作为一名科学家,作为一名建模者,你有工具,但你不知道问题所在,”Kong说\[社区领导]向你描述这个问题。你和他们一起合作,向他们展示工具。然后你告诉他们要收集什么数据。他们得到了数据,这些数据进入了你的模型,最终为政策提供了正确的方向,因为这些数据是由该社区提供的。然后社区也收到了反馈。”
Kong和他的同事们使用这种方法来研究他所说的自我治疗对COVID-19传播的影响。他所说的自我治疗,是指一些人相信可以治愈或预防疾病的一些未经证实的治疗方法,他们依赖这些方法,而不是已经证实的治疗方法。
例如,在美国,一些人自己服用生姜、羟化氯喹或伊佛霉素。在加纳,一些人认为一种特殊的绿茶可以让他们保持安全或治愈他们。在喀麦隆,人们相信一种非常烈性的酒精饮料,或当地的传统药物。
“你需要尊重人们对事物的信仰,因为那是定义他们的事物,使他们独一无二的事物。但你需要在你的模型中考虑到这一点,”Kong说。
他和同事们建立了一个包含自我治疗的模型,这是以前的模型没有做过的。他们将研究结果提交给了当地的决策者,后者与社区领导人合作解决了这个问题。“这些社区领袖将知道如何在社区内阻止此类行为,”他说。“他们可以利用当地关系、当地广播电台等。当地社区领袖参与整个过程非常重要。”
当地社区领袖参与整个过程非常重要
来自当地社区的信息尤其重要,因为社区历史的差异会转化为卫生成果的差异。在大流行期间尤其如此。COVID-19在不同种族和不同民族之间的传播因其易受影响的特性而有所不同,Kong称,由于一些历史因素,如拥挤、隔离的住房。
他说:“如果你假设一种模式适用于所有国家,那么你将无法捕捉其动态,因为你缺乏对现有数据的了解。”
Kong强调,疾病建模是一个动态过程。随着大流行的蔓延,其进程将发生变化。干预措施、治疗、公共信息、公共行为、疫苗接种率—都会导致变化。甚至疾病本身也会改变,因为新的变体会出现。
“如果你保持与社区领袖合作,他们会告诉你,‘哦,事情正朝着这个方向变化。
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社区免疫倡议是在疾病控制和预防中心以及博物馆和图书馆服务研究所的资助下实现的。有关更多信息,请访问www.communitiesforimmunity.org
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Irma和Paul Milstein家族为COVID-19资源中心及其相关的教师专业发展计划提供了慷慨的支持。