**Введение** Современная вирусология сталкивается с необходимостью разработки и совершенствования методов, позволяющих не только идентифицировать и классифицировать вирусы, но и прогнозировать их эволюцию, распространение и взаимодействие с организмом хозяина. Одним из ключевых направлений в этой области является навигационная вирусология, которая объединяет достижения молекулярной биологии, биоинформатики, иммунологии и эпидемиологии для создания комплексных подходов к изучению вирусных патогенов. Актуальность данной темы обусловлена постоянным появлением новых вирусов, способных вызывать эпидемии и пандемии, а также необходимостью оперативного реагирования на биологические угрозы. Традиционные методы вирусологии, такие как культивирование вирусов in vitro, серологические исследования и электронная микроскопия, остаются фундаментальными, однако их возможности ограничены в условиях высокой изменчивости вирусных геномов и необходимости быстрого анализа больших массивов данных. В связи с этим современные подходы, включая высокопроизводительное секвенирование (NGS), криоэлектронную микроскопию (крио-ЭМ), масс-спектрометрию и машинное обучение, приобретают особое значение. Эти технологии позволяют не только ускорить процесс идентификации вирусов, но и детально изучить их структуру, механизмы репликации и взаимодействия с клетками-мишенями. Особое место в навигационной вирусологии занимают методы компьютерного моделирования и биоинформатического анализа, которые дают возможность прогнозировать эволюционные траектории вирусов, оценивать их патогенный потенциал и разрабатывать стратегии противодействия. Использование искусственного интеллекта для анализа эпидемиологических данных и предсказания вспышек инфекционных заболеваний открывает новые перспективы в области глобального мониторинга вирусных угроз. Таким образом, современные методы навигационной вирусологии представляют собой междисциплинарный инструментарий, направленный на решение актуальных задач в области диагностики, профилактики и терапии вирусных инфекций. Их развитие способствует не только углублению фундаментальных знаний о вирусах, но и созданию эффективных систем биобезопасности. В данном реферате рассматриваются основные подходы, их преимущества, ограничения и перспективы применения в контексте современных вызовов вирусологии.

представляют собой совокупность высокоточных технологий, направленных на определение пространственной организации и функциональных элементов вирусной нуклеиновой кислоты. Эти подходы основаны на достижениях секвенирования нового поколения (NGS), биоинформатического анализа и молекулярно-биологических методов, позволяющих детализировать структуру генома, идентифицировать участки рекомбинации, мутационные кластеры и регуляторные последовательности. Одним из ключевых инструментов является полногеномное секвенирование, которое обеспечивает получение исчерпывающей информации о нуклеотидной последовательности вируса. Метод позволяет выявлять однонуклеотидные полиморфизмы (SNPs), инделы и крупные структурные вариации, что критически важно для изучения эволюционной динамики и патогенных свойств вирусов. Другим значимым подходом выступает технология Hi-C (High-throughput Chromosome Conformation Capture), адаптированная для исследования пространственной организации вирусных геномов. Данный метод фиксирует трехмерные взаимодействия между удаленными участками нуклеиновой кислоты, что позволяет реконструировать архитектуру генома в инфицированной клетке. Hi-C особенно важен для изучения ДНК-содержащих вирусов, таких как герпесвирусы и поксвирусы, чьи крупные геномы образуют сложные топологические структуры. Комбинация Hi-C с NGS дает возможность идентифицировать функциональные домены, участки связывания с клеточными белками и области, участвующие в регуляции транскрипции. Метод молекулярного кометирования (Molecular Combing) применяется для визуализации индивидуальных молекул вирусной ДНК или РНК, что позволяет анализировать их длину, степень гомологии и наличие повреждений. Технология основана на равномерном растягивании нуклеиновых кислот на специальной поверхности с последующей гибридизацией флуоресцентно меченых зондов. Этот подход эффективен для изучения репликации вирусных геномов, особенно у вирусов с высокой частотой рекомбинации, таких как ВИЧ и вирусы гепатита С. Криоэлектронная микроскопия (cryo-EM) и рентгеновская кристаллография дополняют молекулярное картирование, предоставляя данные о третичной структуре вирусных нуклеопротеиновых комплексов. Эти методы позволяют определить упаковку генома внутри капсида, взаимодействие с белками оболочки и конформационные изменения, связанные с инфекционным циклом. Например, cryo-EM использовалась для картирования РНК-геномов коронавирусов, что способствовало пониманию механизмов их репликации и транскрипции. Биоинформатические алгоритмы, такие как de novo сборка геномов и сравнительный филогенетический анализ, играют ключевую роль в интерпретации данных молекулярного картирования. Они позволяют реконструировать полные геномные последовательности из коротких прочтений NGS, идентифицировать консервативные и вариабельные участки, а также прогнозировать функциональные элементы. Современные платформы, такие как Galaxy и Geneious, интегрируют разнородные данные, обеспечивая комплексный анализ вирусных геномов. Таким образом, методы молекулярного картирования вирусных геномов объединяют экспериментальные и вычислительные подходы, обеспечивая глубокое понимание организации и функциональности вирусной нуклеиновой кислоты. Их применение способствует разработке новых стратегий диагностики,

терапии и профилактики вирусных инфекций.

Компьютерное моделирование и биоинформатика стали неотъемлемыми инструментами в современной вирусологии, обеспечивая глубокий анализ структуры, эволюции и функциональных особенностей вирусов. Эти методы позволяют исследователям прогнозировать поведение патогенов, разрабатывать стратегии противовирусной терапии и изучать механизмы взаимодействия вирусов с клетками-хозяевами. Одним из ключевых направлений является молекулярное моделирование, которое включает в себя предсказание трехмерной структуры вирусных белков и их комплексов с лигандами. Методы молекулярной динамики, такие как алгоритмы AMBER или GROMACS, используются для изучения конформационных изменений вирусных белков в условиях, приближенных к физиологическим. Это особенно важно для понимания механизмов проникновения вирусов в клетки и их репликации. Другим значимым аспектом является применение методов машинного обучения для анализа больших массивов геномных данных. Алгоритмы, основанные на искусственных нейронных сетях, таких как глубокое обучение, позволяют идентифицировать паттерны мутаций, ассоциированные с вирулентностью или устойчивостью к лекарствам. Например, предсказание антигенных свойств вирусов гриппа с помощью биоинформатических инструментов, таких как Nextstrain, способствует своевременному обновлению вакцин. Кроме того, методы филогенетического анализа, включая байесовские и максимально правдоподобные подходы, помогают реконструировать эволюционные траектории вирусов, что критически важно для мониторинга эпидемий и пандемий. Особое место занимает структурная биоинформатика, которая объединяет криоэлектронную микроскопию и рентгеновскую кристаллографию с вычислительными методами. Интеграция этих данных позволяет создавать точные атомистические модели вирусных частиц, что открывает новые возможности для дизайна ингибиторов. Например, моделирование взаимодействия SARS-CoV-2 с ангиотензинпревращающим ферментом 2 (ACE2) способствовало разработке терапевтических антител. Наконец, системная биология предоставляет платформу для интеграции разнородных данных, таких как транскриптомные, протеомные и метаболомные профили, что позволяет строить комплексные модели вирусной инфекции. Это особенно актуально для изучения механизмов иммунного ускользания и персистенции вирусов. Таким образом, компьютерное моделирование и биоинформатика не только расширяют фундаментальные знания в вирусологии, но и служат основой для разработки новых стратегий диагностики, лечения и профилактики вирусных заболеваний.

CRISPR-Cas-системы представляют собой мощный инструмент для редактирования генома, однако их применение выходит за рамки традиционной генной инженерии. В контексте навигационной вирусологии эти системы используются для точного обнаружения, картирования и анализа вирусных последовательностей. Механизм основан на способности Cas-белков, направляемых короткими РНК-гидами (crRNA), распознавать комплементарные участки вирусной ДНК или РНК. Это позволяет не только идентифицировать патогены, но и изучать их эволюцию, взаимодействие с хозяином и потенциальные уязвимости. Одним из ключевых преимуществ CRISPR-Cas является высокая специфичность, обеспечиваемая crRNA. В отличие от ПЦР или секвенирования нового поколения (NGS), которые требуют предварительного знания последовательностей, CRISPR-системы могут быть адаптированы для обнаружения неизвестных или мутировавших вирусов. Например, Cas12 и Cas13 обладают коллатеральной активностью, расщепляя окружающие нуклеиновые кислоты при связывании с мишенью, что используется в диагностических платформах, таких как SHERLOCK и DETECTR. Эти методы позволяют детектировать вирусные геномы даже при низкой концентрации, что критически важно для ранней диагностики инфекций. Кроме того, CRISPR-Cas применяется для функционального скрининга вирусных геномов. С помощью библиотек sgRNA можно систематически инактивировать гены вируса или клетки-хозяина, выявляя ключевые факторы инфекции. Такой подход был успешно использован для изучения SARS-CoV-2, где идентифицированы белки, необходимые для репликации вируса. Это открывает перспективы для разработки таргетных противовирусных препаратов. Еще одно направление — использование CRISPR для создания атласов вирусного разнообразия. Путем анализа спейсеров в бактериальных CRISPR-локусах можно реконструировать историю взаимодействий между фагами и их хозяевами. Подобные исследования проливают свет на эволюцию вирусов и механизмы антивирусной защиты. Однако применение CRISPR-Cas в навигационной вирусологии сталкивается с ограничениями. Высокая вариабельность вирусных геномов требует постоянной оптимизации гидовых РНК, а также учета возможных off-target эффектов. Кроме того, эффективность систем зависит от типа вируса: ДНК-содержащие патогены легче детектируются с помощью Cas9, тогда как для РНК-вирусов предпочтительнее Cas13. Перспективы развития метода включают интеграцию CRISPR с технологиями машинного обучения для прогнозирования оптимальных мишеней, а также разработку портативных диагностических устройств. Уже сейчас CRISPR-системы используются для мониторинга эпидемий в режиме реального времени, что подтверждает их потенциал в глобальном контроле вирусных угроз. Таким образом, CRISPR-Cas-технологии становятся неотъемлемой частью методологического арсенала современной вирусологии, обеспечивая точность и скорость анализа генетического материала патогенов.

представляют собой мощный инструментарий для изучения их структуры, динамики и взаимодействия с клетками-хозяевами. Эти методы основаны на использовании светового излучения различной длины волны, что позволяет получать высокодетализированные изображения вирусных частиц и процессов их репликации. Одним из ключевых преимуществ оптических методов является возможность наблюдения живых объектов в реальном времени без необходимости фиксации или дегидратации, что критически важно для понимания динамических аспектов вирусной инфекции. Флуоресцентная микроскопия занимает центральное место в вирусологических исследованиях благодаря высокой специфичности и чувствительности. Метод основан на использовании флуоресцентных красителей или генетически кодируемых флуоресцентных белков, которые избирательно связываются с вирусными компонентами. Например, иммунофлуоресцентный анализ позволяет локализовать вирусные антигены в инфицированных клетках с помощью антител, меченных флуорофорами. Широкое применение находят также методы конфокальной и многофотонной микроскопии, обеспечивающие трехмерную реконструкцию вирусных структур с субклеточным разрешением. Эти технологии особенно ценны при изучении механизмов проникновения вирусов в клетку и их внутриклеточного транспорта. Современные разработки в области суперразрешающей микроскопии, такие как STED (Stimulated Emission Depletion) и PALM (Photoactivated Localization Microscopy), преодолевают дифракционный барьер, позволяя визуализировать вирусные частицы с нанометровым разрешением. Это открывает новые возможности для исследования ультраструктуры вирусов, включая организацию их капсидов и взаимодействие с клеточными рецепторами. Например, с помощью STED-микроскопии удалось детально изучить распределение гликопротеинов на поверхности вируса гриппа, что имеет ключевое значение для понимания механизмов его патогенности. Еще одним перспективным направлением является использование квантовых точек в качестве флуоресцентных меток. Эти нанокристаллы обладают высокой фотостабильностью и узким спектром излучения, что позволяет одновременно детектировать несколько вирусных маркеров в мультиплексных экспериментах. Кроме того, методы корреляционной микроскопии, такие как FRAP (Fluorescence Recovery After Photobleaching) и FRET (Förster Resonance Energy Transfer), дают возможность анализировать динамику вирусных белков и их взаимодействие с клеточными компонентами в режиме реального времени. Оптические методы также активно применяются в разработке противовирусных препаратов. Например, высокопроизводительный скрининг на основе флуоресцентных репортеров позволяет быстро тестировать тысячи соединений на способность ингибировать вирусную репликацию. Таким образом, сочетание различных оптических и флуоресцентных подходов обеспечивает комплексное понимание вирусной биологии и способствует развитию новых стратегий диагностики и терапии вирусных инфекций.

**Заключение** В рамках проведённого исследования рассмотрены современные методы навигационной вирусологии, направленные на изучение механизмов взаимодействия вирусов с клеточными системами, их эволюции и адаптации. Анализ актуальных подходов, включая высокопроизводительное секвенирование, криоэлектронную микроскопию, биоинформатическое моделирование и системы CRISPR-Cas, продемонстрировал их значительный потенциал в расшифровке сложных вирусных паттернов. Особое внимание уделено интеграции междисциплинарных технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, позволяющих прогнозировать мутационные траектории и идентифицировать новые мишени для терапевтического воздействия. Важным аспектом исследования стало обсуждение роли навигационной вирусологии в разработке противовирусных стратегий, включая создание вакцин широкого спектра действия и персонализированных методов лечения. Установлено, что применение пространственного транскриптома и single-cell технологий открывает новые перспективы для изучения гетерогенности вирусных популяций и их взаимодействия с иммунной системой. Однако остаются нерешёнными вопросы, связанные с ограничениями существующих методов, такими как высокая стоимость оборудования, необходимость стандартизации протоколов и интерпретации больших данных. Перспективы дальнейших исследований заключаются в оптимизации алгоритмов анализа вирусных геномов, разработке универсальных платформ для мониторинга зоонозных угроз и усилении международного сотрудничества в области биобезопасности. Навигационная вирусология, как динамично развивающаяся дисциплина, требует непрерывного совершенствования методологической базы и интеграции фундаментальных знаний с прикладными аспектами. Реализация указанных направлений позволит не только углубить понимание вирусных патогенов, но и создать эффективные инструменты для противодействия emerging-инфекциям, что является критически важным в условиях глобализации и роста антимикробной резистентности.