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基因组流行病学如何追踪 COVID-19 在本地和全球的传播?

2021 年 1 月 15 日 - Parul Saini,Webmedy 团队


新型冠状病毒以前所未有的方式挑战基因组测序技术和数据处理。

2019 年 12 月,中国武汉首次发现新的重症肺炎病例,其病因坚决是与 2002 年从蝙蝠水库中出现的严重急性呼吸系统综合症(SARS)冠状病毒有关的新型 β 冠状病毒。疫情爆发的第一个月,2,641 例 COVID-19 病例导致 1,832 人入院,207 人入院重症监护,126 人死亡。由 SARS-CoV-2 引起的冠状病毒病 2019 (COVID-19) 于 2020 年 1 月 30 日被世界卫生组织宣布为国际关注的突发公共卫生事件,并于 2020 年 3 月 11 日成为大流行病。Covid 19造成了全球范围内的封锁、经济和社会动荡,导致医疗保健部门超支。

多次爆发表明准备和应对策略需要现代化。 DNA 测序、基因组学、流行病学和大数据分析的现代进步为追踪有症状和无症状传播网络以及识别传播地点和高危人群提供了新模型,从而能够打破或延迟病毒传播以减少社会和经济干扰并降低发病率和死亡率。

样本和流行病学数据

几十年来,遗传学家已经能够对病毒基因组进行测序,但最新的技术进步意味着他们现在可以在几小时或几天内完成。同样,世界各地的科学家也可以通过名为 Nextstrain 的全球开源网络分享他们学到的知识。这种速度和协作已经改变了游戏规则,使这种“基因组流行病学”能够随着 COVID-19 大流行的蔓延而实时使用。基因组流行病学的大部分力量来源于这样一个事实,即大多数病毒在复制它们的基因组时会犯很多错误,因此序列的变异——即新的突变——相对经常出现。对于使用 RNA 作为其遗传物质的病毒来说尤其如此,就像冠状病毒一样。这些突变中很少会影响病毒的行为方式——大多数根本没有明显的后果——但研究人员可以将它们用作标记来制作病毒的家谱,并查看病毒随时间的变化以及它是如何从语言环境到语言环境。

在 COVID-19 爆发初期,世界各地的研究人员开始对从患者身上测试的病毒进行测序,并在 Nextstrain 上建立病毒的家谱。几乎立刻,他们就可以看到这棵树很短——病毒序列还没有获得许多明显的突变,这意味着新的冠状病毒 SARS-CoV-2 感染人类的时间不长。此外,这棵树只有一根树干,这表明感染人类的每一种病毒都可能在 2019 年 12 月上旬从一个病例中脱落。SARS Cov-2 病毒的遗传变异性也意味着流行病学家可以利用其基因组中的这些变异来追踪感染的速度。流行期间的病毒。那是因为大多数突变本质上是随机的,所以病毒树的每个分支都可能有自己独特的一组突变。例如,如果一个人的病毒包含 A、B 和 C 突变,那么该人可能是从病毒携带 A 和 B 或 A 和 C 的人身上感染的,但不是从病毒携带 A、B、C 和 D 的人身上感染的.

遵循遗传轨迹

在当前大流行的早期,Nextstrain 记录了来自加拿大、澳大利亚和英国等国家的人们的相同或几乎相同的冠状病毒基因组。这些基因组是如此相似,以至于科学家们得出结论,它们一定有一个共同的来源。那个危险信号促使进一步审讯,这表明所有病人最近都去过伊朗。对于 Covid-19 病毒,每个病毒谱系每年会累积大约 30 个新突变,相当于传播链中每两个环节大约有一个新突变。结果,可以在不同的人身上发现相同的病毒基因组序列,因此基因组追踪器可以将传播范围缩小到少数嫌疑人。额外的不确定性来自这样一个事实,即研究人员可能无法对大流行中每个受感染个体的病毒进行测序。

病毒家谱

基因组可以很好地回答流行病早期的一个关键公共卫生问题:特定地区的新感染是旅行者输入的,还是本土的?后者——病毒在社区内传播的结果——将产生对我们许多人现在熟悉的社会隔离措施的需求。

例如,2 月下旬,测序仪在德国和意大利发现了具有相同不寻常病毒突变的患者。由于这名德国患者发病较早,这导致一些研究人员认为该病毒已从德国传播到意大利。但实际上,德国和意大利的患者都可能是从某个神秘的第三人那里感染了病毒,他们的病毒没有被测序。尽管如此,这些限制并没有阻止基因组流行病学在 COVID-19 大流行中发挥关键作用。该方法帮助公共卫生官员识别病原体、追踪其传播路径并迅速识别社区传播。在接下来的几个月里,该方法可能会做出更多贡献。一项贡献可能来自对基因组突变位置的长期研究。请记住,大多数基因变化对病毒几乎没有影响:用进化生物学家的话来说,它们是“中性的”。但改变关键蛋白质形状的突变,例如病毒表面与我们细胞受体结合的刺突蛋白,更有可能产生影响。

通过使用基因组面包屑来追踪病毒的传播,流行病学家希望识别出哪些活动最有可能传播病毒。科学界专注于寻找尽可能多的基因组数据。下一步可能是发现 SARS-CoV-2 的基因组序列与其病毒特性之间的联系。这可以帮助科学家了解特定突变是否会导致更严重的感染或一系列症状。

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