Die Abdeckung übertrifft Konkurrenten beim frühen Nachweis von Covid -Mutationen

Eine neue KI-betriebene Plattform könnte Wissenschaftlern und Gesundheitsbeamten helfen, die nächste Covid-19-Variante zu fangen, bevor sie sich ausbreitet, und bieten der Welt einen entscheidenden Vorsprung im Kampf gegen zukünftige Pandemien.

Studie: In der Silico-Genomüberwachung durch die Abdeckung prognostiziert und charakterisiert sie SARS-CoV-2-Varianten von interessierten Varianten. Bildnachweis: Peterschreiber.Media/Shutterstock.com

Forscher des Helmholtz-Zentrums für Infektionsforschung und des Deutschen Zentrums für Infektionsforschung entwickelten eine webbasierte Plattform, um zu Beginn ihrer Entwicklung Varianten von schwerem akutem Atemsyndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) zu identifizieren und zu charakterisieren. Die Studie ist in veröffentlicht in Naturkommunikation.

Hintergrund

SARS-COV-2, der ursächliche Erreger der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) -Pandemie, ist ein einzelner Strang-RNA-Virus mit einem positiven Sensen mit einer hohen Kapazität des Erwerbs von Mutationen während seiner Evolution. Diese Mutationen können potenziell die Übertragbarkeit, Pathogenität oder Immunfluchtkapazität des Virus erhöhen, was dazu führt, dass in ansteckendere oder schädlichere Varianten, die als Varianten der Besorgnis (VOC) oder Varianten von Interesse (VOI) von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) bezeichnet werden.

Eine hohe Fluchtkapazität immun ermöglicht es SARS-COV-2, der antiviralen Immunität auszuweichen, die durch frühere Infektionen oder Impfungen entwickelt wurde. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, COVID-19-Impfstoffe häufig zu verbessern, um ihre Wirksamkeit gegen zirkulierende Varianten aufrechtzuerhalten.

In mehreren Ländern wurden weltweit große virale Genomüberwachungsprogramme implementiert, um die SARS-CoV-2-Entwicklung und -anpassung und die rechtzeitige Identifizierung neuer VOCs kontinuierlich zu überwachen. Dies hat zur Erzeugung einer Vielzahl von Virusgenom -Sequenzierungsdaten in der GISAID -Datenbank geführt. Obwohl die GISAID -Datenbank Forschern und Beamten des öffentlichen Gesundheitswesens immens geholfen hat, die virale Entwicklung zu charakterisieren, sind Methoden weiterhin erforderlich, um diese Sequenzen kontinuierlich zu interpretieren und die anhaltende Wirksamkeit von Impfstoffen umgehend sicherzustellen.

In der aktuellen Studie entwickelten Forscher eine Online-Analysemethode, das Deckungssystem, für die genomische Überwachung von SARS-CoV-2.

Das Deckungssystem

Das Deckungssystem analysiert SARS-CoV-2-Genomsequenzdaten aus der GISAID-Datenbank, die mehr als 16,5 Millionen Sequenzen enthält. Das System prognostiziert und charakterisiert die aufkommende potenzielle VOIs durch Herkunftsland für Stammdynamik und antigene Veränderungen kontinuierlich und charakterisiert sie kontinuierlich.

Das System umfasst eine Reihe statistischer und bioinformatischer Methoden, einschließlich Fisher -Exakt -Test und Korrektur für mehrere Vergleiche, die die Mutationen im Spike -Protein auf der Oberfläche verschiedener Virusstämme in einem bestimmten Monat vergleicht. Virale Stämme mit signifikant höheren Mutationen als der Durchschnitt werden voraussichtlich eine höhere Übertragbarkeit oder eine Immunfluchtkapazität aufweisen. Sie werden anschließend auf der Deckungsplattform in speziellen Grafiken als „Heatmaps“ angezeigt, damit Benutzer sehen können, wann und wo signifikante Änderungen des Virus auftreten.

Systemvalidierung

Die Forscher testeten die Zuverlässigkeit des Deckungssystems, indem sie Genomsequenzdaten bekannter VOCs, einschließlich der Omicron-Variante von SARS-COV-2, analysierten. Sie beobachteten, dass das System diese Sequenzen durchschnittlich 79 Tage vor der WHO -Bezeichnung als VOC identifizieren kann.

Das System verwendete eine Methode, die Aminosäureänderungen basierend auf einer viralen Fluchtkapazität bewertet, um SARS-CoV-2-Varianten mit Antigenveränderungen zu identifizieren. Diese Antigen -Veränderungswerte werden unter Verwendung einer Matrix berechnet, die Mutationen über das gesamte Spike -Protein abweist, nicht nur an bisher bekannten Antigenstellen. Sie werden gegen experimentelle Neutralisationsdaten zur Validierung bewertet.

In den Heatmaps nahmen diese Antigen -Veränderungswerte in einer klaren Reihenfolge zu und zeigten zunächst Varianten, die nur überwacht werden, gefolgt von VOIs und schließlich am stärksten die VOCs, die als besonders schädlich angesehen werden.

Signifikanz untersuchen

Die Studie beschreibt die Entwicklung und Validierung einer genomischen Überwachungsplattform, die die Berichterstattung, die kontinuierlich überwacht, dass SARS-CoV-2-Genomsequenzdaten eingebaut wurden, um potenzielle VOIs aus zirkulierenden viralen Stämmen rechtzeitig zu identifizieren und zu charakterisieren. Es deutet auch auf ihren Grad an antigenen Veränderungen und Allele von Spike -Protein mit spezifischen Aminosäureveränderungen hin, die einen selektiven Vorteil bieten können.

Das Deckungssystem enthält drei neue Methoden: Eine Methode erkennt potenzielle VOIs mit höherer Übertragbarkeit; Eine zweite Methode analysiert die Dynamik von Aminosäureveränderungen in den wichtigsten Oberflächenspike -Proteinen, um diejenigen zu bestimmen, die einen selektiven Vorteil verschaffen können. und eine dritte Methode, die den Grad der Antigenveränderung jeder Variante unter Verwendung einer unidirektionalen Immunfluchtmatrix bewertet.

Die systemische Bewertung der Abdeckung zeigt, dass das System 88% der VOIs und VOCs identifizieren kann, die von der WHO mit einer Präzision von 79% und einem Rückruf von 72% mehr als zwei Monate vor ihrem Beamten der WHO festgelegt werden können. Es fehlten keine VOCs, und die meisten fehlenden Abstammungslinien waren eine geringere Relevanz der öffentlichen Gesundheit (Varianten bei der Überwachung).

Die durch die Abdeckung getroffenen Vorhersagen hängen von dem Ausmaß und der Qualität der anhaltenden viralen genomischen Überwachungsprogramme für einzelne Länder ab. Die Analyse erfolgt in Bezug auf landesweit und kann auch von den genetischen Bevölkerungsgenetikern beeinflusst werden, wenn die Fallzahlen niedrig sind. Jede Verringerung der genomischen Überwachung kann somit ihre Vorhersagekapazität beeinflussen.

Mehrere andere webbasierte Plattformen, darunter NextStrain, Covarianten, Covidcg, Evescape und Spikepro, überwachen SARS-CoV-2-Varianten und charakterisieren ihre mutagenen Frequenzen. Keine dieser Plattformen bewertet jedoch kontinuierlich alle zirkulierenden Varianten für mögliche Vorteile und Antigenveränderungen in Echtzeit. Sie bieten auch keine Benchmarking gegen experimentelle Antigenitätsdaten wie die Berichterstattung.

Darüber hinaus kombiniert das Deckungssystem GISAID-Daten mit Links zu alternativen webbasierten Ressourcen. Es bietet reproduzierbare, offene Zugriffsanalysen für zusätzliche Informationen zu ausgewählten Varianten und bietet eine umfassende Ressource für die virale genomische Überwachung.

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Quellen: