Ученые из Университета Стирлинга раскрыли, что определяет масштаб и эволюцию болезней, в ходе первого в своем роде исследования. Исследовательская группа использовала ракообразных, чтобы выяснить, могут ли будущие пандемии повторяться и в каких масштабах. Подробности работы опубликованы в журнале Nature Ecology and Evolution.
Ученые взяли больших дафний — мелких ракообразных, которые способны крайне быстро размножаться в различных условиях, — чтобы запустить «эпидемии». Затем провели серию лабораторных экспериментов. Команда смоделировала 16 природных сред для дафний и их бактериального патогена Pasteuria ramosa. Всего учитывали десять переменных: температуру, рН, доступность пищи, обилие хищников и другие.
Доктор Стюарт Олд, руководитель работы, рассказал: «Мы знаем, что эпидемии бывают разными: «черная смерть» была хуже Великой Лондонской чумы, несмотря на то, что вызывалась одной и той же бактерией, но трудно понять почему. В этом исследовании мы, по сути, смогли поместить одно и то же животное в разные среды и посмотреть, насколько оно восприимчиво к инфекции».
Результаты точно показали, как разные экологические условия влияли на масштаб «эпидемий». Также удалось предвидеть направление и степень общей коэволюции болезни — степень, в которой хозяева эволюционировали, чтобы стать устойчивыми, а патогены — чтобы стать более опасными. Выяснилось, что разные экологические условия больше влияют на эволюцию устойчивости хозяина к патогенам, а не на заразность паразитов. При этом бактерии эволюционировали в ответ на изменение генотипа дафний.
«Это исследование почти неслыханно — оно было похоже на изучение «черной смерти» 16 раз, но в разных условиях окружающей среды. Мы смогли показать, что эпидемии — это не случайные процессы; они повторяются и потому предсказуемы, если вы знаете об окружающей среде», — добавил ученый.
Исследователи считают, что эта работа поможет медикам прогнозировать и отслеживать, как будут распространяться заболевания, а значит, и контролировать будущие пандемии. «Любое базовое знание, которое помогает нам лучше предсказывать динамику болезней — человека, животных и сельскохозяйственных культур, — в итоге принесет пользу обществу», — подытожили авторы.
