Loading...

Подписывайся Подписывайся Подписывайся

Как геномная эпидемиология отслеживает распространение COVID-19 на местном и глобальном уровнях?

15 января 2021 г. - Парул Шайни, команда Webmedy


Новый коронавирус бросает вызов технологиям секвенирования генома и обработке данных, как никогда раньше.

В декабре 2019 года новые случаи тяжелой пневмонии были впервые обнаружены в Ухане, Китай, и было установлено, что причиной стал новый бета-коронавирус, связанный с коронавирусом тяжелого острого респираторного синдрома (ТОРС), который появился из резервуара летучих мышей в 2002 году. В первый месяц вспышки 2641 случай COVID-19 привел к 1832 госпитализациям, 207 госпитализациям в реанимацию и 126 смертельным исходам. Коронавирусная болезнь 2019 года (COVID-19), заболевание, вызываемое SARS-CoV-2, была объявлена Всемирной организацией здравоохранения чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения, имеющей международное значение, 30 января 2020 года и пандемией 11 марта 2020 года. Covid 19 привела к карантину по всему миру, экономическим и социальным беспорядкам, что привело к переполнению сектора здравоохранения.

Многочисленные вспышки указывают на то, что стратегии подготовки и реагирования нуждаются в модернизации. Современные достижения в секвенировании ДНК, геномике, эпидемиологии и анализе больших данных дают новые модели для отслеживания сетей симптоматической и бессимптомной передачи и выявления мест распространения и групп риска, тем самым позволяя прервать или задержать передачу вируса для снижения социальных и экономических нарушения и снизить заболеваемость и смертность.

Образцы и эпидемиологические данные

Генетики могут секвенировать вирусные геномы на протяжении десятилетий, но последние достижения в области технологий позволяют сделать это за считанные часы или дни. Так же быстро ученые со всего мира могут делиться своими знаниями через глобальную сеть с открытым исходным кодом, известную как Nextstrain. Эта скорость и сотрудничество изменили правила игры, позволив использовать эту «геномную эпидемиологию» в режиме реального времени по мере развития пандемии COVID-19. Большая часть силы геномной эпидемиологии проистекает из того факта, что большинство вирусов делают много ошибок при копировании своих геномов, поэтому вариации в последовательности, то есть новые мутации, возникают относительно часто. Это особенно верно в отношении вирусов, которые используют РНК в качестве своего генетического материала, как это делают коронавирусы. Очень немногие из этих мутаций влияют на действие вируса — большинство из них вообще не имеют очевидных последствий, — но исследователи могут использовать их в качестве маркеров, чтобы составить генеалогическое древо вируса и увидеть, как вирус изменился с течением времени и как он расширился от локаль к локали.

В начале вспышки COVID-19 исследователи во всем мире начали секвенировать вирусы, протестированные на пациентах, и построить генеалогическое древо вируса на Nextstrain. Почти сразу же они увидели, что дерево короткое — последовательности вируса еще не приобрели много отчетливых мутаций, а это означает, что новый коронавирус SARS-CoV-2 недолго заражал людей. Кроме того, у дерева был один ствол, что указывает на то, что каждый вирус, заражающий людей, вероятно, исчез из одного случая в начале декабря 2019 года. Генетическая изменчивость вируса SARS Cov-2 также означает, что эпидемиологи могут использовать эти вариации в своем геноме для отслеживания скорости распространения. вирус во время эпидемии. Это связано с тем, что большинство мутаций по существу случайны, поэтому каждая ветвь дерева вирусов, вероятно, будет иметь свой собственный уникальный набор мутаций. Например, если вирус одного человека содержит мутации A, B и C, этот человек мог заразиться им от кого-то, чей вирус несет A и B или A и C, но не от того, чей вирус содержит A, B, C и D. .

По генетическому следу

В начале нынешней пандемии компания Nextstrain зафиксировала наличие идентичных или почти идентичных геномов коронавируса у людей в таких отдаленных друг от друга странах, как Канада, Австралия и Великобритания. Геномы были настолько похожи, что ученые пришли к выводу, что у них должен быть общий источник. Этот красный флаг вызвал дальнейший допрос, который показал, что все больные в последнее время ездили в Иран. Для вируса Covid-19 каждая вирусная линия накапливает около 30 новых мутаций в год, что составляет примерно одну новую мутацию на два звена в цепи передачи. В результате одна и та же последовательность вирусного генома может быть обнаружена у разных людей, поэтому трекеры генома могут сузить передачу только до нескольких подозреваемых. Дополнительная неопределенность возникает из-за того, что исследователи, вероятно, не могут секвенировать вирусы от каждого инфицированного человека во время широко распространенной пандемии.

Вирусное генеалогическое древо

Геномы могут очень хорошо ответить на ключевой вопрос общественного здравоохранения в начале эпидемии: завозятся ли новые инфекции в данную местность путешественниками или они возникают внутри страны? Последнее — результат распространения вируса в сообществе — вызовет необходимость в мерах социального дистанцирования, которые теперь знакомы многим из нас.

Например, в конце февраля секвенаторы обнаружили пациентов в Германии и Италии, которые имели одну и ту же необычную вирусную мутацию. Поскольку немецкий пациент заболел раньше, это заставило некоторых исследователей предположить, что вирус распространился из Германии в Италию. В действительности, однако, и немецкие, и итальянские пациенты могли заразиться вирусом от какого-то третьего, но загадочного человека, чей вирус не был секвенирован. Тем не менее эти ограничения не помешали геномной эпидемиологии сыграть ключевую роль в пандемии COVID-19. Этот подход помог чиновникам общественного здравоохранения идентифицировать патоген, отследить его перемещение и быстро распознать распространение среди населения. И в ближайшие месяцы этот метод может внести еще больший вклад. Один вклад, вероятно, будет получен в результате долгосрочных исследований того, где мутации попадают в геном. Помните, что большинство генетических изменений практически не влияют на вирус: они «нейтральны» на языке биологов-эволюционистов. Но мутации, которые изменяют форму ключевых белков, таких как шиповидный белок на поверхности вируса, который связывается с рецепторами в наших клетках, скорее всего, имеют значение.

Используя геномные «хлебные крошки» для отслеживания передачи вируса, эпидемиологи надеются определить, какие действия с наибольшей вероятностью способствуют распространению вируса. Научное сообщество сосредоточено на поиске как можно большего количества геномных данных. Следующим шагом может стать обнаружение связей между геномными последовательностями SARS-CoV-2 и его вирусными свойствами. Это может помочь ученым понять, приводит ли конкретная мутация к более тяжелой инфекции или к набору симптомов.

В курсе.


Получите доступ к отмеченным наградами отраслевым материалам, включая последние новости, тематические исследования и советы экспертов.

Успех в технологиях заключается в том, чтобы оставаться в курсе!

следите за нами на социальных платформах


Похожие сообщения


Категории


16 Сообщения

Последнее обновление 27 августа 2022 г.

47 Сообщения

Последнее обновление 30 марта 2022 г.

33 Сообщения

Последнее обновление 20 марта 2022 г.

61 Сообщения

Последнее обновление 26 августа 2022 г.

5 Сообщения

Последнее обновление 10 августа 2022 г.

3 Сообщения

Последнее обновление 16 августа 2022 г.

Популярные сообщения


В курсе.


Получите доступ к отмеченным наградами отраслевым материалам, включая последние новости, тематические исследования и советы экспертов.

Успех в технологиях заключается в том, чтобы оставаться в курсе!

Подписывайся Подписывайся Подписывайся

следите за нами на социальных платформах


следите за нами на социальных платформах


© 2022 Ardinia Systems Pvt Ltd. Все права защищены.
Раскрытие информации: эта страница содержит партнерские ссылки, что означает, что мы получаем комиссию, если вы решите совершить покупку по ссылкам бесплатно для вас.
Политика конфиденциальности
Webmedy — продукт компании Ardinia Systems.