Malaria i zmienność Plasmodium falciparum: bioinformatyka i AI w badaniach BNITM

Malaria pozostaje jedną z najważniejszych globalnych chorób zakaźnych. Mimo dekad walki liczba zachorowań ponownie rośnie, a badacze z Bernhard-Nocht-Institut für Tropenmedizin (BNITM) rozwijają narzędzia bioinformatyczne i metody sztucznej inteligencji, aby lepiej zrozumieć zmienność Plasmodium falciparum oraz mechanizmy ciężkiego przebiegu choroby.

W artykule

• Malaria jako narastające zagrożenie zdrowia publicznego
• Rola Bernhard-Nocht-Institut für Tropenmedizin w badaniach nad malarią
• Mechanizmy unikania odpowiedzi immunologicznej przez Plasmodium falciparum
• Znaczenie białek PfEMP1 i genów var
• Bioinformatyka, sztuczna inteligencja i analiza danych w badaniach nad malarią
• Publikacje naukowe powiązane z opisywanymi badaniami

Malaria nadal pozostaje globalnym zagrożeniem

Hamburg, przed Światowym Dniem Malarii (25 kwietnia 2026 roku) – malaria pozostaje chorobą szeroko rozpowszechnioną, a w ostatnim czasie liczba przypadków ponownie wzrasta. Bernhard-Nocht-Institut für Tropenmedizin (BNITM) od dziesięcioleci prowadzi badania nad malarią i we współpracy z licznymi zespołami naukowymi pracuje między innymi nad lepszym zrozumieniem samej choroby oraz pasożyta malarii.

Ważną rolę odgrywa również Data Science Center, utworzone w 2025 roku. Dzięki nowym narzędziom analizy bioinformatycznej oraz metodom sztucznej inteligencji możliwe jest przetwarzanie dużych zbiorów danych i uwidacznianie złożonych zależności biologicznych. Stanowi to istotną podstawę dla dalszego rozwoju badań nad malarią.

Mimo wieloletnich działań kontrolnych malaria pozostaje poważnym globalnym zagrożeniem zdrowotnym. Według World Malaria Report 2025 Światowej Organizacji Zdrowia (WHO), w 2024 roku na świecie odnotowano około 282 miliony zachorowań oraz około 610 tysięcy zgonów. W ostatnich latach liczba przypadków ponownie nieznacznie wzrosła. Szczególnie dotknięte są dzieci poniżej piątego roku życia w Afryce Subsaharyjskiej.

Od 2000 roku udało się uratować wiele milionów istnień ludzkich, jednak postęp w zwalczaniu malarii ulega spowolnieniu. Wśród przyczyn wymienia się między innymi oporność na leki i insektycydy, skutki zmian klimatu oraz słabe systemy ochrony zdrowia. WHO podkreśla, że konieczne są wzmocnione działania międzynarodowe oraz nowe podejścia, aby długofalowo ograniczyć rozprzestrzenianie się malarii.

„Od ponad 100 lat Bernhard-Nocht-Institut für Tropenmedizin angażuje się w badania nad malarią i jej zwalczanie” – mówi prof. Jürgen May, przewodniczący zarządu BNITM. „W obliczu stagnacji postępów i nowych wyzwań coraz wyraźniej widać, jak ważne są nowe podejścia naukowe. Jednym z kluczowych elementów jest także wykorzystanie nowoczesnej analizy danych. W naszym Data Science Center rozwijamy narzędzia bioinformatyczne, które pomagają lepiej zrozumieć pasożyta malarii i jego złożone mechanizmy adaptacyjne. W ten sposób otwieramy nowe ścieżki dla badań oraz zwalczania malarii”.

Oszukiwanie układu odpornościowego przez zmianę „wyglądu”

Czynnik etiologiczny malarii, Plasmodium falciparum, część swojego cyklu życiowego spędza w ludzkiej krwi. Pasożyt wnika do erytrocytów i wykorzystuje je jako miejsce ukrycia oraz namnażania. Jednocześnie umieszcza na powierzchni czerwonych krwinek specjalne białka pasożytnicze, określane jako PfEMP1, czyli Plasmodium falciparum erythrocyte membrane protein 1.

Białka te sprawiają, że zakażone komórki stają się rozpoznawalne dla ludzkiego układu odpornościowego, ale jednocześnie pełnią zasadniczą funkcję umożliwiającą pasożytowi przeżycie. Bez tych białek zakażone erytrocyty trafiałyby do śledziony i byłyby tam usuwane z krwi z powodu zmienionych właściwości. PfEMP1 powodują, że zakażone krwinki czerwone przylegają do ścian drobnych naczyń krwionośnych, dzięki czemu unikają filtracyjnej funkcji śledziony.

Taki mechanizm ma jednak swoją cenę: komórki odpornościowe mogą rozpoznawać zakażone erytrocyty właśnie po białkach PfEMP1. Aby mimo to przetrwać w organizmie człowieka przez dłuższy czas, pasożyt wykorzystuje swoisty trik biologiczny. Potrafi wymieniać białka PfEMP1 – jak iluzjonista, który nieustannie zmienia wygląd poprzez zakładanie nowych strojów. W efekcie układ odpornościowy musi ciągle od nowa rozpoznawać i zwalczać patogen.

Pasożyt malarii może zmieniać białka PfEMP1, ponieważ w jego genomie zakodowanych jest około 60 wariantów tego białka w genach var. Oznacza to, że może przełączać się między wieloma wariantami, przy czym w danym momencie wytwarza tylko jedną odmianę białka, którą umieszcza na powierzchni erytrocytu.

Geny var i ciężkość przebiegu malarii

Dr Anna Bachmann, kierująca grupą laboratoryjną w BNITM, prowadzi badania nad genami var pasożyta malarii. „Szczególnie interesuje nas, dlaczego niektóre zakażenia przebiegają łagodnie, podczas gdy inne stają się zagrażające życiu” – mówi biolożka. „Istotnym czynnikiem są białka PfEMP1 na powierzchni zakażonych krwinek czerwonych. W zależności od tego, który wariant wytwarza pasożyt, komórki te z różną siłą wiążą się ze ścianami drobnych naczyń krwionośnych”.

Niektóre warianty powodują, że zakażone erytrocyty zatrzymują się w narządach o kluczowym znaczeniu dla życia, takich jak mózg, zaburzają przepływ krwi i wywołują silną odpowiedź immunologiczną. Może to prowadzić do ciężkich powikłań. Inne warianty wiążą się słabiej i częściej są związane z łagodniejszym przebiegiem choroby.

„Jeżeli zrozumiemy, które warianty występują w określonym czasie i w określonych miejscach organizmu, będziemy mogli lepiej odtworzyć mechanizmy prowadzące do różnych przebiegów choroby” – wyjaśnia Bachmann.

Bioinformatyczna układanka

Aby ustalić, które geny var pasożyt malarii rzeczywiście wykorzystuje podczas konkretnego zakażenia, Anna Bachmann i jej współpracownicy z Data Science Center BNITM sekwencjonują RNA z próbek krwi pacjentów z malarią. Analizują więc transkrypty genów, które w danym momencie są aktywne.

W tym miejscu zaczyna się zasadnicze wyzwanie badawcze. Geny var pasożyta malarii należą do najbardziej złożonych i zmiennych rodzin genów. Silnie różnią się między poszczególnymi pasożytami i kodują wiele różnych domen. Podczas sekwencjonowania naukowcy nie uzyskują pełnych sekwencji genów var, lecz jedynie ich fragmenty. Muszą następnie złożyć je w kompletne geny, podobnie jak układa się puzzle.

Konwencjonalne metody analityczne szybko osiągają tutaj swoje granice. Bachmann i jej zespół udoskonalili podejścia bioinformatyczne, dzięki czemu możliwe stało się poprawne składanie licznych krótkich fragmentów sekwencji i przypisywanie ich do poszczególnych genów var. W ten sposób badacze mogą zobaczyć, które warianty są aktywne podczas danego zakażenia.

„Jeśli lepiej zrozumiemy, które warianty PfEMP1 wytwarza pasożyt i w jaki sposób wiążą się one z ciężkim przebiegiem choroby, otworzy to przed nami nowe możliwości” – mówi Bachmann. „W dłuższej perspektywie taka wiedza mogłaby pomóc w lepszej ocenie ryzyka ciężkiej malarii u poszczególnych pacjentek i pacjentów, a tym samym w ich ściślejszym monitorowaniu i bardziej ukierunkowanym leczeniu. Ponadto pomaga nam lepiej zrozumieć mechanizmy chorobowe malarii jako całości”.

Metody cyfrowe pomagają rozszyfrować pasożyta malarii

Prof. Thomas Otto od września 2025 roku kieruje Zakładem Cyfrowej Biologii Infekcji w Data Science Center BNITM. Od wielu lat rozwija narzędzia bioinformatyczne wykorzystywane w badaniach nad malarią. We wcześniejszych pracach wraz z zespołem po raz pierwszy przeanalizował na dużą skalę światową różnorodność genów var Plasmodium falciparum.

Z wykorzystaniem sztucznej inteligencji Otto i jego zespół opracowali metodę przypisywania genów var do określonych grup o różnych właściwościach. Są to informacje, które w innych warunkach można byłoby uzyskać wyłącznie przy użyciu dodatkowych, czasochłonnych i kosztownych metod. Procedura ta działa również wtedy, gdy dostępne są jedynie fragmenty genów var, czyli takie dane, jakie powstają w analizach genetycznych prowadzonych przez grupę laboratoryjną Bachmann.

W innym badaniu zespół prof. Otto wykorzystał nowoczesne metody bioinformatyczne do szczegółowej analizy pojedynczych komórek odpornościowych u pacjentów z malarią. Wykazano, że określone komórki odpornościowe u chorych dzieci są szczególnie silnie aktywowane, a szlaki zapalne przebiegają z większą intensywnością. Dotyczyło to między innymi odpowiedzi interferonowej oraz sygnalizacji TNF-α przez NF-κB. Jest to jeden z centralnych mechanizmów współdecydujących o ciężkości przebiegu malarii.

„Różnorodność genetyczna pasożyta malarii jest ogromna. To właśnie sprawia, że tak trudno go uchwycić” – mówi Otto. „Dzięki metodom bioinformatycznym i sztucznej inteligencji możemy systematycznie opisywać tę złożoność. Uzyskujemy w ten sposób znacznie dokładniejszy niż dotychczas obraz Plasmodium falciparum i mamy nadzieję, że w dłuższej perspektywie pozwoli to skuteczniej i bardziej celowanie zwalczać malarię”.

Publikacje

Andradi-Brown C. et al. A novel computational pipeline for var gene expression augments the discovery of changes in the Plasmodium falciparum transcriptome during transition from in vivo to short-term in vitro culture. eLife 2024. DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.87726

Otto T. D. et al. Evolutionary analysis of the most polymorphic gene family in falciparum malaria. Wellcome Open Res. 2019. DOI: https://doi.org/10.12688/wellcomeopenres.15590.1

Pangilinan E. A. et al. upsML: A high-accuracy machine learning classifier for predicting Plasmodium falciparum var gene upstream groups. PLoS One 2026. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0344557

Morang’a C. M. et al. scRNA-seq reveals elevated interferon responses and TNF-α signaling via NFkB in monocytes in children with uncomplicated malaria. Experimental Biology and Medicine 2025. DOI: https://doi.org/10.3389/ebm.2024.10233

Źródło: Bernhard-Nocht-Institut für Tropenmedizin