חיזוי את האפקטיביות של אסטרטגיה החלפת אוכלוסייה באמצעות מודלים מתמטיים

לא ניתן לבצע ניסויים בקנה מידה אקולוגי כיוון שזה אינו ניסוי. זוהי השחרור בפועל. מה יקרה אם משהו ישתבש?

זכרו שיתושים אלו מעבירים מספר מחלות חמורות מאוד. מה יקרה אם הם יהפכו ל"סופר-חרקים" ויתחילו להעביר מחלות באופן יעיל אף יותר? אולי הם יתחילו להעביר מחלות אחרות שלא היו מסוגלים להעביר בעבר.

עלינו לנסח את המדיניות שלנו בהסתמכות על מודלים ממוחשבים, בדיוק כפי שהיו מודלים ממוחשבים לכל תרחיש אפשרי בהנחתה של אדם על הירח. כך גם עלינו להחזיק בסימולציות של כל התרחישים האפשריים למה שיקרה לאחר שנשחרר פיתוייים שעברו שינוי גנטי באמצעות gene drive. שמי הוא צ'ארלס טיילור.

אני מאוניברסיטת קליפורניה לוס אנג'לס, מהמחלקה לאקולוגיה וביולוגיה אבולוציונית, יחד עם הסטודנטים והפוסט-דוקטורנטים שלי. עסקתי בהיבטים מתמטיים של הניסיון להשתמש ביתושים שעברו שינוי גנטי כדי לשלוט במלריה. נקטנו במספר גישות שונות כדי להתמודד עם חלקים שונים של הבעיה.

והיום אראה לכם מעט מהעבודה שביצענו בשנים האחרונות, ואגיי Ese אתכם לאחד מהסטודנטים שלי, ג'ון מרשל. המידול שביצענו הוא own מסוגים שונים. ראשית, ישנם מאפיינים ביולוגיים בסיסיים שנדרשת הבנתם באמצעות מידול.

לדוגמה, מהו גודל האוכלוסייה, שיעור ההישרדות והתנועה, ותראו כמה דוגמאות לכך. השלב הבא הוא להבין שאם נשחרר אלמנט נייד (transposable element), אנו יודעים שישנם לפחות 2,050 משתנים שסביר להניח שהם חשובים. לעיתים קשה להעריך את החשיבות רק באמצעות טיעונים מילוליים, ולכן נרצה להשתמש במודלים מתמטיים טובים כדי להיות מדויקים באמת ולהגדיר קביעות כגון: כדי שזה יעבוד, הכשירות (fitness) של היתוש הנושא את האלמנט הנייד חייבת להיות כך וכך, או שהתנועה של היתוש חייבת להיות באופן מסוים.

וכפי שניתן לראות, ביצענו עבודה אנליטית בהקשר זה. הבעיה הבאה היא לא רק לגזור ציפיות, אלא להעריך מה קורה לאחר השחרור הראשוני. אם נבצע בדיקה בשלב זה ונקבל תוצאות, מה המשמעות שלהן?

האם זה אומר שהצלחנו או שנכשלנו? ולכן נדרשות סימולציות מורכבות יותר עבור כך. כסוגר, זה מה שהכנסנו תחילה למודל, קבוצה ארבע זו.

ולעת האחרונה עלינו להתמודד עם הבעיות החמורות יותר, ובמיוחד עם בעיות חמורות של שיקולים אתיים. מה עלול להשתבש? עד כמה חמורות הן הדברים שעלולים להשתבש?

אם יש לנו כלל עצירה טוב, עלינו להיות ברורים מאוד לגביו ולדעת מה נעשה כדי לטפל בנזק במקרה שמשהו ישתבש. נניח שיצרנו "סופר-יתוש". סוג המחקרים הראשונים שביצענו נועדו פשוט לזהות את הפרמטרים המרכזיים ואת ערכיהם עבור האוכלוסיות.

מהם גדלי האוכלוסיות? כמה זרימה גנטית קיימת? מהו שיעור ההישרדות היומי של היתושים באזור זה?

השתמשנו בשיטה מסורתית מבוססת מאוד הנקראת סימון, שחרור ותפיסה חוזרת. כדי לבצע זאת, הדרך שבה עובדת שיטת הסימון, שחרור ותפיסה חוזרת היא תחילה אנו לוכדים מספר רב של יתושים, נניח אלף. אנו יוצאים לכפרים, שואבים אותם מהקירות, מעבירים אותם לבקבוקון, ואז אנו שמים מעט אבקה שזוהרת תחת קרינת uv, בדומה לזו המשמשת לייצור צבעים לחנויות או עבור אביזרים פסיכדליים.

לאחר שסימנו אותם, אנו משחררים אותם שוב ולאחר מכן לוכדים אותם מהקירות בלילות הבאים. בהתבסס על מספר הפרטים שנלכדו שוב ובמיקומם, אנו יכולים להסיק באמצעות מודלים מתמטיים מהו גודל האוכלוסייה, לאיזה מרחק הם נעים ובאיזו מידה הם שורדים. בסרטון הראשון הזה, תראו סיכום של התוצאים העיקריים מהניסויים הראשונים שלנו. ישנן מספר דרכים שבהן מידול יכול לסייע לתוכנית של פיתוחיים שעברו שינוי גנטי.

אחד מאלה נועד פשוט לסייע בהבנת הביולוגיה הבסיסית של היתושים. זוהי חלק מהעבודה הראשונה שלנו בתחום, בניסיון להעריך מהי רמת הפיזור, מהו גודל האוכלוסייה ומהי שיעור ההישרדות של היתושים. במבט על נתונים אלו, המהווים סיכום של תוצאות המחקר שלנו, ניתן לראות מספר מאפיינים ביולוגיים בסיסיים שעשויים לעניין את הצופים.

ראשית, אנו רואים כפר, הכפר בוטום בודי (bottom body), שבו ביצענו חלק ניכר מעבודתנו במאלי. הוא מורכב מכ-70 חצרות שונות, שכל אחת מהן עשויה לכלול מספר בתי שינה, והן מוצגות כאן. הן עשויות בעיקר מבוץ, והיתושים יכולים להיכנס ולצאת מהן בחופשיות.

הביולוגיה היומית משתקפת בצבעים המוצגים כאן. זהו הלילה. נניח שזו הדמדומים, הצבע הצהוב מייצג את שעות היום, ותבנית הפעילות של הפשפשים שונה עבור כל אחד מהם.

לדוגמה, במהלך היום הם יישארו במקומם, וכשיחל דמדומי ערב, הם יתחילו לנוע ויצאו לחפש מקומות להזנה או להטלת ביצים. לאחר מכן, כאשר יחל הערב, ובאמצע הלילה, הם יחזרו, ותראו שהאזורים סביב כל בית מוצגים בצבע שונה המראה את מדרג ה-CO2 וריח הגוף שבעזרתם היתשים מתמקדים במטרה. אחת התוצאות החשובות ביותר שהשגנו במהלך השנה הראשונה, ושלשם שימש הדבר, הייתה ההבנה שבתוך כפר, ללא קשר למקום שבו שחררנו אותם ביום, יומיים או שלושה, היתשים מתפזרים באופן הומוגני על פני מספר קילומטרים.

לכן, מנקודת מבט של מידול עוקב, ניתן לומר שכפר הוא כפר. אין הבחנה בתוך הכפר. והסוגיה היא כעת כמות התנועה המתרחשת בין כפרים ובין התתי-מינים השונים של היתוש.

והאיור הבא יציג את הבנתנו הנוכחית לגבי הצורות הכרומוסומליות השונות ולגבי התנועה בין כפרים. בסרטון שראינו זה עתה, אנו רואים כי קיימת תנועה רבה בתוך כפר בתוך יום או יומיים. זהו מצב הומוגני בעיקרו, אך במציאות קיימת מורכבות רבה יותר מזו שמוצגת כאן.

ראשית, אין רק מין אחד של יתוש המעביר מלריה. למעשה, בכפר זה ישנם מספר מינים, ובבונהאם ומאלי קיים רק מין יחיד, Anopheles gambiae. אך לאותו מין יחיד ישנם מספר תתי-מינים שונים, כך שניתן לומר, הנקראים צורות כרומוזומליות המצויות באותו מיקום.

ואם נכניס את הגן לאוכלוסייה, אלמנט נייד (transposable element) בצורה אחת, הוא יצטרך לעבור דרך כולן. ובדרכים שעשויות להיות מורכבות מאוד; הדרך היחידה להבין זאת באמת היא להשתמש בסימולציות מחשב כדי להעמיק את ההבנה. גודל האוכלוסייה משתנה במהלך השנה.

ויש לשלב את התנועה מכפר לכפר, עליה לא חשבנו קודם לכן. לכן, הרשו לי להראות לכם פריים מאחד הסרטונים שהסטודנטים שלי הכינו הממחיש את הבעיה. כאן מופיעה צורה כרומוזומלית אחת.

הנה עוד אחד, והנה עוד אחד. אלו נקראים טפסי Mopti Savannah iCal. גודלו של הדיסק הצהוב מצביע על גודל האוכלוסייה.

עוצמת הקו השחור מראה כמה זרימת גנים מתרחשת ממקום למקום במיקום זה. נהר הניגרי זורם כאן, וסולם המרחק בדיסק הוא ככל הנראה 10, 15, 30 קילומטרים מכאן לכאן. לכן, בואו נבחן תחילה מה קורה במהלך השנה.

זהו אזור יבש מאוד. הוא נמצא ממש מתחת לסהרה; טימבקטו אינה רחוקה מאוד, כך שהאזור קרוב למדי לקצה המדבר. במהלך העונה היבשה, הנמשכת את רוב השנה, יש מעט מאוד יתושים מכיוון שאין להם מקומות להתרבייה.

אך ברגע שעונת הגשמים מתחילה ביוני, יולי ואוגוסט ונמשכת עד ספטמבר ואוקטובר, אנו יכולים להגיע למספרים עצומים של יתושים. באזור אחד שבו אני עובד, הם מגיעים ליותר מ-500 עקיצות לאדם בלילה. אך באזור זה המספר אינו גבוה עד כדי כך.

עם זאת, השונות העונתית היא עצומה, וצפייה בסרטן מסייעת להבין באמת מה קורה עם גדלי האוכלוסיות בשילוב עם הצורות הכרומוזומליות השונות ועם זרימת הגנים; כל אלה יהיו חשובים עבור הפעולה שתבוצע בסופו של דבר, אם נחליט לבצע שחרור. להלן מחזור שנתי אחד.

בנקודת ההתחלה, גדלי האוכלוסיות קטנים למדי, כפי שניתן לראות כאן. ואז, עד ספטמבר ואוקטובר, ניתן לראות כי הגענו לגדלי אוכלוסיות גדולים למדי בכל אחד מהכפרים השונים, וישנו זרימה גנטית רבה בין הכפרים השונים. ככל שהשנה נמשכת אל תוך התקופה היבשה, גדלי האוכלוסיות פוחתים שוב, והזרימה הגנטית פוחתת בהדרגה גם כן.

ניתן לראות שמתרחשים כאן דברים רבים. וכאשר אנו מכניסים את הגנטיקה, המצב הופך למורכב אף יותר. כתוצאה מכך, עלינו לבחון חלק מהדברים הללו אחד אחד, ולא את כולם יחד, כדי להגיע להבנה אמיתית, להפיק תחזיות, ובמיוחד להגדיר תנאים שפשוט חייבים להתקיים אם ברצוננו להצליח. לשם כך, זה יעזור מאוד לאגד את הכל יחד, בסוג של מודל ששונה מזה שהסתכלנו עליו עד כה.

לשם כך, זה מועיל להשתמש במודלים אנליטיים, כפי שאחד מהסטודנטים שלי, ג'ון מרשל, עמל עליהם בשנה או שנתיים האחרונות. שלום, אני ג'ון מרשל. אני סטודנט לתואר שני במעבדת טייבל, ועבדתי על חלק ממאמצי המידול בעלי המיקוד הגנטי, תוך התמקדות בפרמטרים של אלמנט נייד (transposable element) בעודו מתפשט באוכלוסייה; אלמנט נייד מתפשט מכיוון שהם משתכפלים, ובמהלך השכפול הם מועברים בתורשה בתדירות גבוהה יותר.

לכן, יש להם את היכולת להיות מונעים באמצעות הנעה (drive) ולהחדיר את הגן לאוכלוסייה. לפיכך, אנו מעוניינים, למשל, בקצב התעתוק (transposition rate), הקצב שבו הוא "קופץ", ובעלייה בעלות הכושר (fitness cost), שהיא לעיתים קרובות תוצאה של התעתוק. כמו כן, ככל שהאלמנט המעתק מגדיל את מספר העותקים שלו, הוא יעתק בתדירות נמוכה יותר.

אם כן, קיימות דינמיקות מנוגדות אלו, וניתן להשתמש במודלים מתמטיים כדי לתפוס אותן. הפעם נבחן מודלים מורכבים יותר, כאשר נעקוב אחריהם לאורך שנתיים, ולא רק שנה אחת. ובנוסף, תהיה לנו התכונה הנוספת ששכיחות האלמנט הטרנספוזבילי תומחז על ידי צבע האוכלוסייה.

לכן זכרו, גודל האוכלוסייה הוא גודל הדיסק, וצבע הדיסק מייצג את השכיחות של האלמנט הטרנספוזיבילי. אנו מתחילים כאן עם שכיחויות נמוכות מאוד בכל האוכלוסיות. וככל שהשנה מתקדמת לאט, אנו רואים שכאשר אנו נכנסים לעונת הגשמים, גודל האוכלוסייה גדל, ובתחילה רק הצד של פס השחרור הוא אדום.

וכאן, לכל דבר ועניין, מדובר במאה אחוזים. האחרים עדיין קיבלו זרימת גנים בלתי מספיקה כך שלא כולם עדיין הותמרו, אך למרות שיעורי זרימה נמוכים של גנים, אנו רואים שעד השנה השנייה כמעט הכל יכיל את האלמנט הטרנספוזבילי. כך שבסוף סימולציה זו עם ערכים אלה, השכיחות של האלמנט הטרנספוזבילי היא בין 99 ל-100 אחוזים בכל האזורים, בכל הכפרים שנבדקו.

תזכרו כי מחקריו של John Marshall עם המודלים האנליטיים מראים שקצב הטרנספוזיציה הוא מאפיין קריטי באופן שבו האלמנט הטרנספוזבילי נע באוכלוסייה. באופן דומה, גם לצורה הכרומוזומלית שאתם משחררים יש השפעה משמעותית. ובתרחיש חלופי זה, אחד מרבים שחקרנו, אנו רואים שכאשר אנו משחררים אותו לצורת Abaco, ולא לצורת mopti, ומשתמשים בקצב טרנספוזיציה קטן יותר מזה שהראיתי לכם במקור.

אולי זו הגיונית יותר, קלה יותר להשגה, כך שהתוצאה שונה מאוד לאחר שנתיים. הנה מחזור של שנתיים, ואני אעצור אותו באמצע כדי שתוכלו לראות את ההבדל הבולט. שוב, האוכלוסייה גדלה, אך הפעם שחררנו אותה בצורת baco, ולא בצורת MTI.

ובמהלך השנה השנייה, כאשר גודל האוכלוסייה גדל באמצע עונת הגשמים, ניתן לראות כאן שזה כבר לא אדום בכל מקום כפי שהיה קודם לכן. יתרה מכך, נראה כי כל התעתוק ממוקם כאן. זאת מכיוון שיש הרבה פחות זרימה גנטית בין הצורה ה-iCal לצורה ה-MTI מאשר בין הסוואנה ל-mti.

כך, בעודנו עוקבים אחר ההתקדמות לשארית השנה, במקום להגיע למאה אחוזים, אנו רואים שבאזור iCal רחב השטח יש כעת רק 20%, בסוואנה רק 8%, ובמופטי, למטרות מעשיות, לא התקבלו אלמנטים ששירים מנקודת המבט של תכנון הניסוי או הערכתו. אתם מבינים, זה קריטי שיהיו לנו הסימולציות הללו, לא רק כדי להנחות את הציפיות שלנו, אלא גם כדי להעריך אותן. לבסוף, ישנו היבט בעניין זה שלא זכה לכמעט כל תשומת הלב המגיעה לו.

וזהו השיקול האתי. מרבית העבודה עד כה התמקדה בהנדסה גנטית בניסיון ליצור משהו שיעבוד. אך למעשה, גם אם נשיג דבר כזה שיעבוד.

מה יקרה אם הן ישוחררו? מה אם משהו ישתבש? זכרו שיתושי these מעבירים מספר מחלות חמורות מאוד.

מה יקרה אם הם יהפכו לחיידקים-על ויתחילו להדביק באופן יעיל אף יותר? או אם יש להם, הם הופכים, יש להם אנטיביוטיקה והם מעבירים אותה למינים אחרים. או לחלופין, אולי הם יתחילו להדביק במחלות אחרות שהם לא היו מסוגלים להדביק בעבר.

אלו הן רק שלוש מתוך מספר רב מאוד של דברים נוראיים שעלולים לקרות. ומכיוון שחסר לנו בסיס ניסיוני למחקר, עלינו לנסח את המדיניות שלנו על בסיס מודלים ממוחשבים. ישנן מספר דרכים שבהן ניתן לבצע זאת.

ג'ון בוחן רק היבט אחד של הדברים שמשתבשים, אך ברור שישנם היבטים רבים נוספים. דבר אחד שנצטרך לעשות וטרם עשינו הוא לבנות מודלים שיקבעו מתי הבעיות חמורות מספיק כדי שעלינו לעצור, וכיצד נתקן את מה ששגג בעבר. בתקווה שלא נצטרך לעולם לפעול על בסיס מידע זה, אך בדיוק כפי שקיימים מודלים ממוחשבים לכל תרחיש אפשרי לצורך נחיתת אדם על הירח, כך עלינו להחזיק בסימולציות של כל התרחישים האפשריים למה שיקרה לאחר שנשחרר פיתוייים שעברו модиפיקציה גנטית.

לפיכך, מאמצי מידול אלה ומאמצי מידול אחרים שהוזכרו במקטע זה חשובים להערכה אם הפרויקט יכול להצליח או לא. לא ניתן לבצע ניסויים בקנה מידה אקולוגי מכיוון שזה אינו ניסוי, אלא השחרור בפועל. לכן, חשוב להשיג מדידות של פרמטרים, ולאחר מכן להגדיר תפיסה של אופן פעולת הדברים באמצעות המודל, כדי לקבל מושג האם זה יעבוד או לא.

בנוסף, חשוב שמאמצי המידול יספקו המלצות לביולוגים מולקולריים לגבי הפרמטרים שיש למדוד, אילו פרמטרים חשוב למדוד, ובאיזה שלב של המדידה חשובים ערכים מסוימים להצלחת הפרויקט.